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技术干货|eBay对流量控制说“so easy”!

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。

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《最新出炉》系列入门篇-Python+Playwright自动化测试-15-playwright处理浏览器多窗口切换

浏览器多窗口的切换问题相比大家不会陌生吧,之前宏哥在java+selenium系列文章中就有介绍过。大致步骤就是:使用selenium进行浏览器的多个窗口切换测试,如果我们打开了多个网页,进行网页切换时,我们需要先获取各个页面的句柄,通过句柄来区分各个页面,然后使用switch_to.window()实现切换,这样的操作比较麻烦,而且宏哥在介绍和讲解的时候,也写了好几篇相关的文章。反过来今天我们所学的playwright来处理浏览器多窗口切换却比selenium更为简单快捷。下边宏哥就给小伙伴们或者童鞋们介绍一下playwrigh如何处理浏览器多个窗口的切换方法。

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