响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间，是反映系统处理效率的指标之一。
假设我们有一个接收大量请求的服务，但它每秒只能处理有限的请求。要处理这个问题，我们需要某种节流或速率限制机制，只允许一定数量的请求，这样我们的服务就可以响应所有请求。速率限制器在高级别上限制实体（用户、设备、IP等）在特定时间窗口中可以执行的事件数。例如：
我有一个场景,我的应用程序可以访问有限时间窗口的会话,在此期间它必须从数据库中获取数据到内存中,然后只使用内存中的数据来处理请求.
这篇文章不会涉及到Kafka 的具体操作，而是告诉你 Kafka 是什么，以及它能在爬虫开发中扮演什么重要角色。
等号的左边，P 表示概率，N表示某种函数关系，t 表示时间，n 表示数量，1小时内出生3个婴儿的概率，就表示为 P(N(1) = 3) 。
看了大多数博客关于泊松分布的理解，都是简单的对公式做一些总结，本篇文章重点关注泊松分布如何被提出，以及理解背后对现实的假设是什么。可以参考参考的资料有 1. 百度百科–泊松分布（推导过程值得研究） 2. wiki pedia –poisson distrubtion（讲的够详细） 3. 一篇大神博文–泊松分布和指数分布：10分钟教程（至少阐述明白了泊松分布用来干嘛）
前言： 在13年11月中旬时，因为基础组件组人手紧张，Leo安排我和春哥去广州轮岗支援。刚到广州的时候，Ray让我和春哥对Line和WhatsApp的心跳机制进行分析。我和春哥抓包测试了差不多两个多礼拜，在我们基本上摸清了Line和WhatsApp的心跳机制后，Ray才告诉我们真正的任务——对微信的固定心跳进行优化，并告诉我们这不是一件容易的事情。 于是我和春哥开始构思第一个方案，我们开始想用统计的方法来解决问题，当我们拿着第一个方案和Ray讨论时，发现不能优雅应对Ray的所有提问：1、测试环境的准确性，失
高效诊断性能问题，需要提供完整可用的统计信息，好比医生给病人看病的望闻问切，才能够正确的确诊，然后再开出相应的药方。Oracle数据库为系统、会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息。本文主要描述Oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象，以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础。
当你需要在Linux系统中定时执行任务时，crontab是一个强大的工具。它允许你按照指定的时间表自动运行命令、脚本和任务。本文将介绍crontab的基本用法，包括字段含义和一些常见示例。
在大多数场景下，我们需要统计的数据流都是无界的，因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量；或者每发生1000次点击后，都去统计一下每个商品点击率的占比。在 Flink 中，我们使用窗口 (Window) 来实现这类功能。按照统计维度的不同，Flink 中的窗口可以分为 时间窗口 (Time Windows) 和 计数窗口 (Count Windows) 。
性能测试在质量ISO2510 2006模型中属于效率，根据维基百科定义，[30]软件性能测试作为软件质量保证必不可少的环节，指的是软件系统或构件对于其及时性要求符合程度的指标；它是一种规范，可以用来量化更改业务指标所产生的影响，进而说明部署软件的风险。一般用响应时间|、QTP、吞吐率、每秒点击数等参数指标进行衡量。
大学时，我一直觉得统计学很难，还差点挂科。 工作以后才发现，难的不是统计学，而是我们的教材写得不好。比起高等数学，统计概念其实容易理解多了。 我举一个例子，什么是泊松分布和指数分布？恐怕大多数人都说不
正如我在年度回顾博客文章中所写的那样，最初，当我开始进行漏洞赏金时，我主要专注于Android应用程序，但是随着时间的流逝，我意识到仅专注于android应用程序不会对我有多大帮助。因为大多数时候程序在范围内通常只有1或2个android应用程序，而这些应用程序有时仅会产生无法复制的bug。因此，在今年年初，我决定扩大搜索范围，并尝试查找Web应用程序上的错误。
发电设备中常常会放置传感器（DCS）来采集数据以监控设备运转的状况，某集团设计的电力监控统计系统，需要实时采集传感器的数据后保存，然后提供按时段的实时查询统计功能。
本研究旨在利用实时监测数据和多种不同的分析方法，确定自杀思维的时间尺度。参与者是105名过去一周有自杀念头的成年人，他们完成了一项为期42天的实时监测研究(观察总数=20,255)。参与者完成了两种形式的实时评估：传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。描述性统计和马尔可夫转换模型都表明，自杀念头的升高状态平均持续1至3小时。个体在报告自杀念头升高的频率和持续时间上表现出异质性，我们的分析表明，自杀念头的不同方面在不同的时间尺度上运作。连续时间自回归模型表明，当前的自杀意图可以预测未来2 - 3小时的自杀意图水平，而当前的自杀愿望可以预测未来20小时的自杀愿望水平。多个模型发现，自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后，在统计建模的基础上，关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。例如，传统的实时评估估计自杀欲望的严重自杀状态持续时间为9.5小时，而高频评估将估计持续时间移至1.4小时。
FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。它的思想：是基于队列的先进先出原则，最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。
Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序，例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。
iOS电量测试 活动时间：2017年11月15日 斗鱼直播 活动介绍 TMQ在线沙龙第三十三期分享 本次分享的主题是：iOS电量测试 共有69位测试小伙伴报名参加活动！ 想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 嘉宾 张锦铭，从12年开始跟进iOS性能相关测试，在iOS性能相关领域有比较多的了解和尝试。曾在iOS平台上提供成熟的电量、响应速度、内存等的自动测试解决方案。 分享主题 1、iOS接口层电量测试 2、基于sysdialog电量测试 3、QQ浏览器电量测试举例 4、关于电量排行榜 问答环节 1
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
流量控制对于保证Web服务的安全性和可靠性至关重要。在安全性方面，需要阻止黑客频繁访问某些API而获取大量信息。在可靠性方面，任何服务在有限资源的情况下能处理的TPS都有上限。如果超过上限，Service的SLA会急剧下降，甚至服务不可用。根据队列理论，越多的流量，就会导致更多的延迟。所以为了保证Service的SLA，必须进行流量控制。本文介绍了一个基于Kafka和Storm的 异步通用的流量控制方案；同时描述了如何根据数据倾斜程度来自动切换处理流程，以确保系统灵活性和延展性。最后，性能测试结果验证了该方案在高吞吐量时也能将计算延迟控制在6ms左右。
Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。
Jenkins是一个开源的、提供友好操作界面的持续集成(CI)工具，主要用于持续、自动的构建/测试软件项目、监控外部任务的运行。
这是Dapr的特色项目，具体参见： https://github.com/dapr/test-infra/issues/11 ，在全天候运行的应用程序中保持Dapr可靠性至关重要。在部署真正的应用程序之前，可以通过在受控的混沌环境中构建，部署和操作此类应用程序来实现这种信心。
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登录【控制台】，选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】，可以看到监控分为服务监控与主机监控
天气预报也不只是单纯的第二天的温度和晴雨预报，它可以细分为很多种类。一般说来，天气预报按预报时效长短来分，主要可以分为：临近天气预报（2小时内）、短时天气预报（2-12小时），短期天气预报（12小时-3天）、中长期天气预报（3天以上）。由于各种天气预报的要求不同，因此它们的预报思路和方法也不同。
在oracle中，date类型可以直接加减天数，而加减月份要用add_months函数.
Zabbix trigger是zabbix 进行告警通知的设定条件 ，当监控获取的值触发了设定的条件时，会按照触发器的设定，执行相应的action 操作 。在zabbix中为了比较方便的设定各种条件，zabbix为我们设计了相应的函数和操作符 。
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。我们今天介绍使用SMM来监控Kafka端到端的延迟。
如果没有缓存的网站是百万级或者千万级的访问量，会给数据库或者服务器造成很大的压力，通过缓存，大幅减少服务器和数据库的负荷。假如我们把读取数据的过程分为三个层，第一个是访问层，第一个是缓存层，第三个是数据库存取层。如果没有缓存层，访问层是直接从数据库存取层读取数据，而设置缓存后，访问层不再是直接在数据库存取层读取，而是从缓存层读取数据。
存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型 存储数据的格式：一个存储空间保存一个数据 存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用(但是仍是字符串)
麻醉是临床前脑卒中研究的一个主要混杂因素，因为镇静患者很少发生脑卒中。此外，麻醉作为神经毒性或保护剂影响脑功能和脑卒中结局。到目前为止，还没有一种方法适合在对清醒动物进行血流动力学成像同时大规模记录脑功能的同时诱导中风。由于这个原因，人们对中风后的头几个小时以及相关的功能改变仍然知之甚少。在这里，我们提出了一种策略来研究卒中血流动力学和卒中诱导的功能改变，而不需要麻醉的混淆效应，即在清醒状态下。功能超声(fUS)成像用于连续监测脑卒中发作后3小时内65个脑区/半球的脑血容量(CBV)变化。在清醒的大鼠中，使用一种适合永久性大脑中动脉闭塞的化学血栓形成剂诱导局灶性皮质缺血。早期(0-3小时)和延迟(第5天)的fUS记录能够表征缺血的特征，扩张性去极化和体感觉丘脑皮质回路的功能改变。脑卒中后丘脑皮质功能在脑卒中后早期和后期时间点(0-3小时和5天)均受到影响。总的来说，我们的方法有助于对血流动力学和脑功能进行早期、持续和慢性评估。当与中风研究或其他病理分析相结合时，这种方法旨在增强我们对生理病理学的理解，从而开发相关的治疗干预措施。
如果你是某个发行渠道（比如电影、戏剧、电视节目、网络视频）的内容工作者，那么内容的成败就取决于发行机制的运转逻辑。比如说，你制作了一档电视节目，你很想它能火起来，那么你就得知道该在哪里切入广告，怎么宣传节目，上哪个频道播放，所选的频道能被多少家庭收看，等等，诸如此类。 如果你的发行渠道是YouTube，那么你最应该搞清楚的是YouTube的算法是怎么工作的。然而，全天下所有由算法来运营的平台，要搞清楚这一点那不是一般的困难。 YouTube没有把他们算法用到的变量公之于众。要搞清楚其算法的运转原理，即使数据
当今时代处在信息大爆发的时代，信息借助互联网的潮流在全球自由的流动，产生了各式各样的平台系统和软件系统，越来越多的业务也会导致系统的复杂性。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。下面介绍了利用Python API接口进行数据查询，方便其他系统的调用。
PromQL 是 Prometheus 提供的一个函数式的表达式语言，可以使用户实时地查找和聚合时间序列数据。表达式计算结果可以在图表中展示，也可以在 Prometheus表达式浏览器中以表格形式展示，或者作为数据源，以 HTTP API 的方式提供给外部系统使用。PromQL 虽然以 QL 结尾，但是它不是类似 SQL 的语言，因为在时间序列上执行计算类型时，SQL 语言相对缺乏表达能力。而 PromQL 语言表达能力非常丰富，可以使用标签进行任意聚合，还可以使用标签将不同的标签连接到一起进行算术运算操作。内置了时间和数学等很多函数可以使用。
听说腾讯云即将开放域名交易平台，这不，我试着将部分快到期的域名从其他平台转入腾讯云，测试过程中，最快10分钟不到就能转入成功。
近期，突然要做一个大量数据聚合的任务，由于原始数据在ES里面，所以针对ElasticSearch的聚合能力进行了一个研究，里面有些比较好玩的内容，这里分享给大家
但是这不重要，重要的是我看一下第一名写的文章，有点东西，又学到一个问题的解决方案，所以我想分享一下。
服务级别协议，是 IT 服务提供方和客户之间就服务提供中关键的服务目标及双方的责任等有关细节问题而签订的协议。既然名为协议，通常就是用法律术语完成，其内容包含所提供服务的范围和质量。
通过crontab命令，我们可以在固定的间隔时间执行指定的系统指令或shell script脚本。时间间隔的单位可以是分钟、小时、日、月、周及以上的任意组合。
InterSystems SQL自动使用查询优化器创建在大多数情况下提供最佳查询性能的查询计划。该优化器在许多方面提高了查询性能，包括确定要使用哪些索引、确定多个AND条件的求值顺序、在执行多个联接时确定表的顺序，以及许多其他优化操作。可以在查询的FROM子句中向此优化器提供“提示”。本章介绍可用于评估查询计划和修改InterSystems SQL将如何优化特定查询的工具。
crond 命令每分锺会定期检查是否有要执行的工作，如果有要执行的工作便会自动执行该工作。
自MySQL5.1.6起，增加了一个非常有特色的功能 - 事件调度器（Event Scheduler），可以用做定时执行某些特定任务（例如：删除记录、数据统计报告、数据备份等等），来取代原先只能由操作系统的计划任务来执行的工作。 值得一提的是MySQL的事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务，而操作系统的计划任务（如：Linux的cron）只能精确到每分钟执行一次。对于一些对数据实时性要求比较高的应用（例如：股票、赔率、比分等）就非常适合。
因为项目需要，最近研究了一下在mysql数据库下如何动态新建以及删除分区表。如果全部借助存储过程的话，新建以及删除分区表在逻辑上比较死板、不灵活，而且还容易出错。因此，我新建了一个数据表table_fen_qu，借助这个表可以很(相对)灵活的对分区表进行管理。
在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是行话讲的Snapshot快照,它恢复时是将快照文件直接读到内存里
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