，以及你是否知道何时使用闭包。...Throttle： 第一个人说了算 throttle 的主要思想在于：在某段时间内，不管你触发了多少次回调，都只认第一次，并在计时结束时给予响应。...总结下来，所谓的“节流”，是通过在一段时间内无视后来产生的回调请求来实现的。只要 裁判宣布比赛开始，裁判就会开启计时器，在这段时间内，参赛者就尽管不断的吃，谁也无法知道最终结果。...一段时间内，后续所有的 scroll 事件都会被当作“参赛者吃东西——它们无法触发新的 scroll 回调。...在某段时间内，不管你触发了多少次回调，我都只认最后一次。
若某段时间内，服务调用失败次数达到一定阈值，则断路器就会被触发，后续的服务调用就直接返回，也就不会再向Provider发起请求。 熔断之后，一旦Provider恢复，服务调用如何恢复呢？...Provider发起请求 Half Open状态：断路器开启后，每隔一段时间，会进入半打开状态，会向Provider发起探测性的调用，以确定Provider是否恢复。...当一段时间内服务调用失败率＞阈值，断路器就会进入打开状态，新的服务调用会直接返回，不会向 Provider发起调用。...10个桶，每个桶时间宽度为1s，每个桶内记录这1s内所有服务调用中成功的、失败的、超时的以及被线程拒绝的次数。...任意时刻，Hystrix都会取滑动窗口内所有服务调用的失败率作为断路器开关状态的判断依据，这10个桶内记录： 滑动窗口内所有服务的调用失败率 =（失败的+超时的+被线程拒绝的调用次数）/总调用次数 5
#节流：第一个人说了算 节流（Throttle）的中心思想在于：在某段时间内不过你触发了多少次，我都只认第一次，并且在计时结束时给出响应。.../** * 函数节流 * 作用：一段时间内的多次操作，只按照第一次触发开始计算，并在计时结束时给予响应。...* 判断上次触发的时间和本次之间的间隔是否大于我们设定的阈值 * 将本次触发的时间赋值给last，用于下次判断 * 使用call调用传入的回调函数，并传入参数 * */ 使用：在 onScorll...#防抖：最后一个人说了算 防抖的中心思想在于：我会等你到底。在某段时间内，不管你触发了多少次回调，我都只认最后一次 /** * 函数防抖 * 作用：一段时间内的多次操作，只执行最后一次。...id，赋予默认值 * 返回一个函数，并将参数转为数组。
转载文章一 我们知道判断一个系统的负载可以使用top，uptime等命令去查看，它分别记录了一分钟、五分钟、以及十五分钟的系统平均负载 例如我的某台服务器： 你可能对于 Linux 的负载均值（load...CPU利用率，是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况，如果CPU被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作，长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害...CPU百分比 2）CPU负载：显示的是一段时间内正在使用和等待使用CPU的平均任务数。...所谓CPU负载指的是一段时间内任务队列的长度，通俗的讲，就是一段时间内一共有多少任务在使用或等待使用CPU。...———— 如果只有1分钟的系统负荷大于1.0，其他两个时间段都小于1.0，这表明只是暂时现象，问题不大。
注意点我们都知道js一般都是放在我们的body的最后进行加载，实际这是页面上的元素都已经加载完毕，我们却还在等带全部页面加载结束。 隐式等待对整个driver周期都起作用，在最开始设置一次就可以了。...在等待期间，每隔一段时间调用这个传入的方法，直到返回值不是False message: 如果超时，抛出TimeoutException，将message传入异常 method的设置 必须是含有__call...(u"百度一下，你就知道")) '''判断title,返回布尔值''' WebDriverWait(driver,10).until(EC.title_contains(u"百度一下")) '''判断...((By.ID,'su'))) '''判断某个元素是否被添加到了dom里并且可见，可见代表元素可显示且宽和高都大于0''' WebDriverWait(driver,10).until(EC.visibility_of...By.XPATH,"//*[@id='u1']/a[8]"),u'设置')) '''判断指定的元素中是否包含了预期的字符串，返回布尔值''' WebDriverWait(driver,10).until
消费频率(F)：用户一段时间内（1月份）消费了多少次。 消费金额(M)：用户一段时间内（1月份）的消费金额，对应表中的“消费金额“。...2.计算R、F、M值 根据RFM分析方法指标的定义，只需要“用户行为类型”中的“购买”值，可以先筛选(where)出用户的所有“购买”记录（下图红框的地方），做为临时表a。...（2）消费频率(F) 消费频率(F)：用户一段时间内（1月份）消费了多少次。...接下来需要将每一个用户的【R分、F分、M分】与【R分平均、F分平均、M分平均值】做比较，就可知道每一个用户在【最近一次消费时间间隔(R)、消费频率(F)、消费金额(M)】三个指标中是否高于平均水平，从而帮助后续对用户进行分类...先利用每个的R、F、M值与相应指标平均分作比较，将大于平均分的记为高，否则记为低： select d.用户编号, (case when R分>R分平均 then '高' else '低' end) as
我们的一般都是统计该指标在一段时间内的均值或者汇总值，不存在两个值之间还要相互计算。 2、相对值类指标。与绝对值类指标相反，我们不能直接计算得到。...而相对值指标是二项分布，可以通过样本量的值计算出总体的值，就如同10W人的某页面点击率是10%，随机从这10W人中抽样1W人，这个点击率也是10%一样。 再来说说具体的检验。...从流程图中，我们需要想到几个问题： 1、实验前：如何选指标，如何做假设，如何选实验单位，根据实验指标和单位，如何计算最小样本量，以及实验的周期 2、实验中：需要验证是否所有用户仅处于同一个桶，还需要验证线上实验桶策略是否符合预期...那相应的，很多用户刚刚看到，会有个新奇心里，去点击该按钮，导致按钮点击率在一段时间内上涨，但是长时间来看，点击率可能又会恢复到原有水平。...反之，如果我们将亮色调成暗色，也有可能短时间内点击率下降，长时间内又恢复到原有水平。这就是学习效应。 解决办法：一个是拉长周期来看，我们不要一开始就去观察该指标，而是在一段时间后再去观察指标。
平均负载（load average）是指某段时间内占用cpu时间的进程和等待cpu时间的进程数，这里等待cpu时间的进程是指等待被唤醒的进程，不包括处于wait状态进程。...IO CPU负载的一个类比 判断系统负荷是否过重，必须理解load average的真正含义。...不一定，系统管理员往往会留一点余地，当这个值达到0.7，就应当引起注意了。经验法则是这样的： 当系统负荷持续大于0.7，你必须开始调查了，问题出在哪里，防止情况恶化。...当系统负荷持续大于1.0，你必须动手寻找解决办法，把这个值降下来。 当系统负荷达到5.0，就表明你的系统有很严重的问题，长时间没有响应，或者接近死机了。你不应该让系统达到这个值。...如果只有1分钟的系统负荷大于1.0，其他两个时间段都小于1.0，这表明只是暂时现象，问题不大。 如果15分钟内，平均系统负荷大于1.0（调整CPU核心数之后），表明问题持续存在，不是暂时现象。
我们先来看看prometheus里的数据模型是怎么样的，只有知道了数据结构，才能理解对后续这些数据如何描点，如何计算出相应指标值。...在table这一列除了查询某个指标的瞬时值，还可以查某段时间内的值，对应的prometheus server api的返回类型就将是matrix类型了 ,如下图所示，我们可以修改PromQl语句让其查1m...描点是如何计算出来的知道了在每个小的时间段内，prometheus会产生一个描点，我们还需要知道描点究竟是如何计算出来的。...图片如上图，其中每段的开始时间戳分别是A1,A2,A3，按step进行累加，这3个小的时间段将会产生3个描点，每个描点计算规则如下:val=rate函数(当前时间段与当前时间段减去1m这段时间内的所有样本...是在小的时间段内通过rate函数计算得到的，rate函数的样本来源也和刚才讲的一样，是当前时间段与当前时间段减去1m这段时间内的所有样本。
这个指标其实是一个比较虚的数据，因为实际上我们每个人每天都会接收到许多的信息，但实际上真的吸引到我们的信息又有多少呢？但是这个值又往往跟我们的推广费（广告费）挂钩。...当ROI大于1时，说明是赚钱的，反之则亏钱。...活跃指标是用户运营的基础，活跃率即为某段时间内活跃用户占总用户量的比例。这里的某段时间通常有按天、周或者月来定义。活跃用户数衡量的是该产品的市场体量，而活跃率则是看产品的健康程度。...这里的忠诚用户指的是长期活跃的用户，回流用户指的是某段时间不活跃或者流失但后面又重新使用该产品的用户。 其中，健康的产品流失用户占比不应该过多，同时新增用户数应大于流失用户数。...再拿十月怀胎举例，我们需要知道用户怀胎几月了，也要知道用户是否使用过我们的产品（是潜在用户还是流失用户）。
错误日志指标，例如一段时间内某某错误出现的次数、一段时间内各项错误比例分布、错误出现趋势、错误出现时间、错误出现区域等 c....Elastalert通过Elasticsearch Python API编辑报警策略实现报警，例如一段时间内匹配某项DSL语法结果出现的次数大于或小于某值报警、两段对比时间段内匹配结果的值对比后大于或者小于某一基数...、一段时间内匹配的值进行聚合运算后大于或小于某值报警、其他自定义语法获得结果异常报警 b....，超过的连接会默认直接返回503不转发到袁征 b....其他自定义 设置故障域，怎样都防不住可以通过error_page功能，转发流量到备用源站 2．第三方腾讯云产品通过网站管家WAF与大禹BGP高防包实现 a.
简介 市面上很多介绍redis如何实现限流的，但是大部分都有一个缺点，就是只能实现单一的限流，比如1分钟访问1次或者60分钟访问10次这种，但是如果想一个接口两种规则都需要满足呢，我们的项目又是分布式项目...，应该如何解决，下面就介绍一下redis实现分布式多规则限流的方式。...思考 如何一分钟只能发送一次验证码，一小时只能发送10次验证码等等多种规则的限流 如何防止接口被恶意打击（短时间内大量请求） 如何限制接口规定时间内访问次数 解决方法 记录某IP访问次数 使用 String...结构 记录固定时间段内某用户IP访问某接口的次数 RedisKey = prefix : className : methodName RedisVlue = 访问次数 拦截请求: 初次访问时设置 「[...次 考虑并发问题 假设目前 RedisKey => RedisValue 为 999 目前大量请求进行到第一步( 获取Redis请求次数 )，那么所有线程都获取到了值为999，进行判断都未超过限定次数则不拦截
EVM 的原理适用于所有行业的所有项目。它针对每个工作包和控制账户，计算并监测以下三个关键指标。 计划价值（PV），也可以叫做 BCWS ，这两个英文缩写都表示的是计划价值。...相反的情况下，如果我们的 EV 没有 PV 多，那就是项目处在 落后 状态下了。 实际成本（AC），另一个缩写是 ACWP ，是在给定时间段内，执行某工作而实际发生的成本。...PV 代表指定时间计划的价值，干没干活这个值都存在，是我们 估算成本 和 制定预算 的结果；EV 表示指定时间内我们实际上干了多少活，这些活值多少钱，事情发生了，但我们只看干的活的价值；AC 表示实际上在这段指定时间内我们到底花了多少钱...这四个概念和公式也是非常重要的指标，我们可以看出，不管是 SV 还是 CV ，小于 0 都代表着不好的事情，大于 0 都代表着好事。...先读题，一定要把题读明白，然后我们开始套用上面表格中的公式把所有的数据计算出来。在这里不管有用没用的，就当做是练习，我们把所有的数据都计算好。
读过 SaaS 订阅式经济报道的读者都知道：我强调的一个核心概念是在客户层面衡量单位经济是否有利于企业家发现自己经营不善，或该针对哪方面进行改善。...正是负流失率要求我们开发更多复杂的衡量工具来理解未来现金流向。 3 传统的流失和 LTV 的关系 为了研究流失率，我们需要观察一段时间内特定的注册客户。我们将这组群体称为为群组（cohort）。...因此你可能会有 2014 年 1 月的群组，由 2014 年 1 月注册的所有客户组成。随后，我们需要跟踪有多少客户留存，一段时间内每个群组的收入走向如何。...有趣的事情发生了，现有客户（2k 美元）的收入要大于流失客户（1k 美元）的损失，我们得到了负美元流失值，尽管客户流失依旧保持在 50%。...我了解到的 CFO 都知道这个数字太高了。因此右边四个柱状图呈现出未来现金流存在折扣时 LTV 的变化情况。 9 正确的折现率在哪里？
我们的一般都是统计该指标在一段时间内的均值或者汇总值，不存在两个值之间还要相互计算。 2、相对值类指标。与绝对值类指标相反，我们不能直接计算得到。...我们做的AB实验，大部分情况下都想提高这类指标。 根据指标我们可以知道，该如何计算最小样本量，以及实验周期，以及对应的检验方法。...按照上文我们说的指标分类，一般情况下，绝对值指标用T检验，相对值指标用Z检验。因为绝对指标的的总体方差，需要知道每一个用户的值，这个在AB实验中肯定不可能。...而相对值指标是二项分布，可以通过样本量的值计算出总体的值，就如同10W人的某页面点击率是10%，随机从这10W人中抽样1W人，这个点击率也是10%一样。 再来说说具体的检验。...当然，我们也可以直接算出Z值或者T值，查表对比。但是这种不是很常用，还是以P值及置信区间为主流。 还有些公司，会将所有指标计算到为不同流量区间内的自然波动。
，它认为过去一段时间内未访问过的页面，在最近的将来可能也不会被访问。...OPT 算法向前看是无法实现了，那 LRU 这个向后看的算法具体该怎么实现呢？换句话说，这个过去一段时间内最久未被访问过的页面，操作系统是如何找出来的呢？...1，得到 0000 0010 随后一段时间内，如果页面 2 没被访问，那么定时信号会将寄存器右移一位 0000 0001 如果随后页面 2 又被访问了，那么寄存器的值就会由 0000 0001 变成...将内存中的页面都链接成一个『循环队列』： 1）当某页被访问时，其访问位置为 1 2）当需要从内存中换出一个页面时，只需遍历这个循环队列，依次检查页的访问位： 如果是 0，就选择该页换出 如果是 1，则将它置为...如果所有页面的访问位均为 1，则指针会在循环队列中完整地循环一周，把所有使用位都置为 0，并且停留在最初的位置上，替换该页面 改进型的 CLOCK 算法 上述只使用了『访问位』的简单的 CLOCK 算法的性能比较接近
until(method, message='') 在规定时间内，每隔一段时间调用一下 method 方法，直到返回值为 True，如果超时抛出带有 message 的 TimeoutException...异常信息until_not(method, message='') 与 until( ) 方法相反，表示在规定时间内，每隔一段时间调用一下 method 方法，直到返回值为 False，如果超时抛出带有...ExpectedConditions.visibilityOfElementLocated(locator));3.element_to_be_clickable(locator) 方法，判断某元素是否可见并能点击...】这个元素一直在，而实际需要等待的是这个元素是否处于可点击的状态。...上面的代码通过判断元素是否可点击的方法来判断元素是否处于可点击状态，中间添加了 10 秒的等待时间，在 10 秒之内每隔 0.5 秒查找一次元素，如果找到了这个元素，就继续向下执行，如果没找到就抛出 TimeoutException
() 方法获取小于等于给定键和大于等于给定键的键值对。...范围查询：TreeMap 提供了一系列的方法来支持范围查询，例如 headMap、tailMap 和 subMap 等。这些方法可以根据指定的范围获取子映射。例如，根据日期范围查询某段时间内的事件。...数据统计和分析：由于 TreeMap 中的元素是有序的，可以根据键的顺序进行数据统计和分析。例如，可以统计某段时间内的数据变化趋势，找出数据的最大值和最小值等。...如何获取 TreeMap 中的第一个键值对和最后一个键值对？ 如何获取 TreeMap 中小于等于给定键的最大键值对？ 如何判断 TreeMap 是否包含指定的键？ TreeMap 是否线程安全？...如果不是，如何处理多线程环境下的并发访问问题？ TreeMap 的应用场景有哪些？ 如何实现基于 LRU 算法的缓存使用 TreeMap？
通过二分，我们把求最优解问题，转化为给定一个值 mid ，判定是否存在一个可行方案评分达到 mid 的问题。...\le N, M \le 10^5 , 1 \le A_i \le 10^4 输入样例： 3 2 1 2 3 输出样例： 3 解析 “最大值最小” ，这是答案具有单调性，可用二分转化为判定的最常见...长度不小于 F 的子段 二分答案，判定“是否存在一个长度不小于 F 的子段，平均数不小于二分的值” 再把数列中每个数减去二分值，问题就转化为判定“是否存在一个长度不小于 F 的子段，子段和非负...” 考虑一个子问题如何求解：求一个数列的最大子段和 最大子段和是一个经典模型，可以在线性的时间内完成求解，方法是不断把新的数加入当前子段，如果当前子段和变成了负数，就清空整个子段。...扫描过程中出现的最大子段和即位所求。这里用到了动态规划的思想。 那么如何求一个长度不小于 F 的最大子段和呢？
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