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Js如何实现当网页超过一屏时导航菜单始终置顶-吸顶盒效果

前言 我们平时在逛一些电商网站时,无论是首页还是详情页,通常会有一个导航菜单石红跟随着页面,无论是页面滚动到中间还是底部 这是为了方便用户查看商品的各类信息或提交订单购物 也就是吸顶盒效果,那这个效果是怎么实现的...获取当前的滚动距离 scrollTop = document.body.scrollTop || document.documentElement.scrollTop; // 当超过..."bd"> 总结 要想实现一个层始终固定在屏幕的顶部或底部,就不得不使用css的positon样式,其次,在来控制网页是不是需要把导航菜单置顶,因为当网页内容的浏览没有滑出导航菜单的可见范围时...,是没有必要把导航菜单置顶的,因此,在代码中就需要监听网页的滚动跳滑动事件 当超过一定的范围以后,才有必要为导航菜单设置固定的position样式 其实也有另外一种解决办法,就是导航栏始终是固定在顶部,...当拉动滚动条时到一定的范围,就改变背景色,也是一种解决办法

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java多线程系列：通过对战游戏学习CyclicBarrier

当5位玩家角色都选择完毕后，开始进入游戏。进入游戏时需要加载相关的数据，待全部玩家都加载完毕后正式开始游戏。......"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); 再来看看效果 可以看到在到达某个节点时...CyclicBarrier和CountDownLatch的区别 CountDownLatch CyclicBarrier 计数为0时，无法重置 计数达到0时，计数置为传入的值重新开始 调用countDown...()方法计数减一，调用await()方法只进行阻塞，对计数没任何影响 调用await()方法计数减一，若减一后的值不等于0，则线程阻塞 不可重复使用 可重复使用 await方法 public int...TimeoutException异常是指调用await方法后等待时间超过传入的时间，此时会将CyclicBarrier的状态变成broken，其他调用await方法将会抛出BrokenBarrierException

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1.计数器算法

1.计数器算法 计数器算法是在一定的时间间隔里，记录请求次数，当请求次数超过该时间限制时，就把计数器清零，然后重新计算。当请求次数超过间隔内的最大次数时，拒绝访问。...等到 1 秒结束后，把计数恢复成 0，重新开始计数。如果在单位时间 1 秒内的前 10 毫秒处理了 100 个请求，那么后面的 990 毫秒会请求拒绝所有的请求，我们把这种现象称为“突刺现象”。...lastDate = now; counter = 0; } ++counter; return counter >= 100; // 判断计数器是否大于每分钟限定的值...当请求到达时，将从桶中删除 1 个令牌。令牌桶中的令牌不仅可以被移除，还可以往里添加，所以为了保证接口随时有数据通过，必须不停地往桶里加令牌。由此可见，往桶里加令牌的速度就决定了数据通过接口的速度。...令牌桶的实现原理如下图所示： 4.漏桶算法 VS 令牌桶算法 漏桶算法是按照常量固定速率流出请求的，流入请求速率任意，当流入的请求数累积到漏桶容量时，新流入的请求被拒绝。

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【愚公系列】2022年03月 ASP.NET Core中间件-限流

那么我们可以这么做：在一开 始的时候，我们可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个 请求的间隔时间还在1分钟之内...1.2 滑动窗口算法 滑动窗口类似于固定窗口算法，但它通过将前一个窗口中的加权计数添加到当前窗口中的计数来计算估计数，如果估计数超过计数限制，则请求将被阻止。...令牌桶算法是比较常见的限流算法之一，大概描述如下： 1）所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理； 2）根据限流大小，设置按照一定的速率往桶里添加令牌； 3）桶设置最大的放置令牌限制，当桶满时...，请求处理完之后将不会删除令牌，以此保证足够的限流； 3.漏桶算法 漏桶算法其实很简单，可以粗略的认为就是注水漏水过程，往桶中以一定速率流出水，以任意速率流入水，当水超过桶流量则丢弃，因为桶容量是不变的...0，重新开始计数。

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面试题系列：并发编程之线程池及队列

当提交任务数超过maximumPoolSize时，新提交任务由RejectedExecutionHandler处理。...当线程池中超过corePoolSize时，空闲时间达到keepAliveTime时，关闭空闲线程。...当提交任务数超过maximumPoolSize时，新提交任务由RejectedExecutionHandler处理 当线程池中超过corePoolSize线程，空闲时间达到keepAliveTime时...CyclicBarrier和CountDownLatch的区别 CountDownLatch CyclicBarrier 减计数方式 加计数方式 计算为0时释放所有等待的线程 计数达到指定值时释放所有等待线程...计数为0时，无法重置 计数达到指定值时，计数置为0重新开始 调用countDown()方法计数减一，调用await()方法只进行阻塞，对计数没任何影响 调用await()方法计数加1，若加1后的值不等于构造方法的值

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通过案例带你轻松玩转JMeter连载（27）

注意：当遇到文件结束再次循环设置为True时，此项设置无效。 仍旧以第4.1节的测试参数化数据作为例子，里面有五行数据，分别为。...如果当前连接池中某个连接在空闲了Time Between Eviction Runs Millis时间后任然没有使用，则被物理性的关闭掉。默认值为默认值：60000，即1分钟。...计数器配置允许用户配置起点、最大值和增量。计数器将从开始循环到最大值，然后从开始重新开始，这样继续，直到测试结束。计数器使用长字符存储值，因此范围为-2^63到2^63-1。...递增：每次迭代后计数器的增量（默认为0，表示无增量）。 Maxium value：计数器最大值。如果计数器超过最大值，则将其重置为起始值。默认值为Long.MAX_VALUE值。...如果选中，则每个用户都有一个独立的计数器。 为每个线程组迭代上重置计数器：此选项仅在每个用户跟踪计数器时可用，如果选中此选项，计数器将重置为每个线程组迭代的起始值。

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高并发场景下的限流，熔断，降级（待续）

那么，如何在高并发场景下依然能提供稳定且高效的服务？...众所周知，高效的服务是建立在稳定的服务器基础上的，如果服务器只在某一时刻好用，某一时刻一直转圈圈甚至连接失败，那你在那个好用时刻的高光表现将完全被这个不好用给淹没，因此，服务器的稳定是第一优先级。...服务的稳定性 当系统的整体负荷超过了它能提供的极限，如果任由其野马脱缰，终究会造成不可预估的结果，这里先不考虑提升这匹马（增加硬件环境，如cpu、内存、服务集群等）的素质所带来的好处，只考虑如何让这匹脱缰的野马重归于好...固定窗口计数器 - 限制在给定的固定时间间隔内允许执行多少个作业。 如每分钟最多处理100个作业，到下一分钟时，则重新开始计数。...滑动窗口计数器 - 限制在任何特定时间间隔内允许执行多少个作业执行。 如最近一分钟最多处理100个作业，随着时间的推移，当每个作业开始执行时间过去一分钟后，都会释放一次计数器。

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面试必备：4种经典限流算法讲解

在单位时间1秒内，每来一个请求,计数器就加1，如果计数器累加的次数超过限流阀值3，后续的请求全部拒绝。等到1s结束后，计数器清0，重新开始计数。如下图： ?...虽然都没有超过阀值，但是如果算0.8-1.2s,则并发数高达10，已经超过单位时间1s不超过5阀值的定义啦。 ? 滑动窗口限流算法 滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题。...然后呢，每个小周期，都有自己独立的计数器，如果请求是0.83s到达的，0.8~1.0s对应的计数器就会加1。 我们来看下滑动窗口是如何解决临界问题的？...当水超过桶的容量时，会被溢出，也就是被丢弃。因为桶容量是不变的，保证了整体的速率。 ? 流入的水滴，可以看作是访问系统的请求，这个流入速率是不确定的。 桶的容量一般表示系统所能处理的请求数。...如果令牌数量满了，超过令牌桶容量的限制，那就丢弃。 系统在接受到一个用户请求时，都会先去令牌桶要一个令牌。如果拿到令牌，那么就处理这个请求的业务逻辑； 如果拿不到令牌，就直接拒绝这个请求。 ?

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打破WiredTiger的Logjam（下篇）：无等待解决方案

但当线程数超过该限制时，它为了避免锁而依赖于忙等待的机制会导致logjam——鉴于许多MongoDB的任务都会导致每个核有大量线程，这个问题相当严重。...可以在释放计数器（release counter）上进行一个原子操作来跟踪写入的字节。当它的release == join时，一个slot就可以写入操作系统了。...这些项目单独来说都不需要线程等待；但当它们彼此交互时，这个需求就产生了。...当一个线程在执行填充缓冲区的连接时，它会关闭这个slot并准备一个新的。当一个线程在没有其它等待的写入操作并且缓冲区已满的情况下完成释放时，它会将缓冲区写入操作系统。...当 STATE == DONE 并且 JOINED == RELEASED 时，红色线程知道所有复制均已完成，可以安全地将缓冲区写入操作系统了。 ? 红色线程发出写操作请求，并重新开始工作。 ?

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打破WiredTiger的Logjam（下篇）：无等待解决方案

但当线程数超过该限制时，它为了避免锁而依赖于忙等待的机制会导致logjam——鉴于许多MongoDB的任务都会导致每个核有大量线程，这个问题相当严重。...可以在释放计数器（release counter）上进行一个原子操作来跟踪写入的字节。当它的release == join时，一个slot就可以写入操作系统了。...这些项目单独来说都不需要线程等待；但当它们彼此交互时，这个需求就产生了。...当一个线程在执行填充缓冲区的连接时，它会关闭这个slot并准备一个新的。当一个线程在没有其它等待的写入操作并且缓冲区已满的情况下完成释放时，它会将缓冲区写入操作系统。...当 STATE == DONE 并且 JOINED == RELEASED 时，红色线程知道所有复制均已完成，可以安全地将缓冲区写入操作系统了。 红色线程发出写操作请求，并重新开始工作。

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接口中的几种限流实现

等到1s结束后，把计数恢复成0，重新开始计数。...具体的实现可以是这样的：对于每次服务调用，可以通过 AtomicLong#incrementAndGet()方法来给计数器加1并返回最新值，通过这个最新值和阈值进行比较。...那后面的990ms，只能眼巴巴的把请求拒绝，我们把这种现象称为“突刺现象” 2、漏桶算法 为了消除"突刺现象"，可以采用漏桶算法实现限流，漏桶算法这个名字就很形象，算法内部有一个容器，类似生活用到的漏斗，当请求进来时...比如为了限 制某个资源被每个用户或者商户的访问次数，5s只能访问2次，或者一天只能调用1000次，这种需求，单机限流是无法实现的，这时就需要通过集群限流进行实现。 如何实现？...大概思路：每次有相关操作的时候，就向redis服务器发送一个incr命令，比如需要限 制某个用户访问/index接口的次数，只需要拼接用户id和接口名生成redis的key，每次该用户访问此接口时，只需要对这个

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接口中的几种限流实现

等到1s结束后，把计数恢复成0，重新开始计数。...具体的实现可以是这样的：对于每次服务调用，可以通过 AtomicLong#incrementAndGet()方法来给计数器加1并返回最新值，通过这个最新值和阈值进行比较。...那后面的990ms，只能眼巴巴的把请求拒绝，我们把这种现象称为“突刺现象” 2、漏桶算法 为了消除"突刺现象"，可以采用漏桶算法实现限流，漏桶算法这个名字就很形象，算法内部有一个容器，类似生活用到的漏斗，当请求进来时...比如为了限 制某个资源被每个用户或者商户的访问次数，5s只能访问2次，或者一天只能调用1000次，这种需求，单机限流是无法实现的，这时就需要通过集群限流进行实现。 如何实现？...大概思路：每次有相关操作的时候，就向redis服务器发送一个incr命令，比如需要限 制某个用户访问/index接口的次数，只需要拼接用户id和接口名生成redis的key，每次该用户访问此接口时，只需要对这个

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谈谈接口中的几种限流实现

等到1s结束后，把计数恢复成0，重新开始计数。...具体的实现可以是这样的：对于每次服务调用，可以通过 AtomicLong#incrementAndGet()方法来给计数器加1并返回最新值，通过这个最新值和阈值进行比较。...那后面的990ms，只能眼巴巴的把请求拒绝，我们把这种现象称为“突刺现象” 2、漏桶算法 为了消除"突刺现象"，可以采用漏桶算法实现限流，漏桶算法这个名字就很形象，算法内部有一个容器，类似生活用到的漏斗，当请求进来时...比如为了限 制某个资源被每个用户或者商户的访问次数，5s只能访问2次，或者一天只能调用1000次，这种需求，单机限流是无法实现的，这时就需要通过集群限流进行实现。 如何实现？...大概思路：每次有相关操作的时候，就向redis服务器发送一个incr命令，比如需要限 制某个用户访问/index接口的次数，只需要拼接用户id和接口名生成redis的key，每次该用户访问此接口时，只需要对这个

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微服务-高并发下接口如何做到优雅的限流

计数器限流 你要是仔细看了上面的内容，就会发现上面举例的每秒阈值1000的那个例子就是一个计数器限流的思想，计数器限流的本质是一定时间内，访问量到达设置的限制后，在这个时间段没有过去之前，超过阈值的访问量拒绝处理...，返回值应该是一个bool值，true代表请求通过，false代表请求被限流。...漏斗限流 漏斗限流，意思是说在一个漏斗容器中，当请求来临时就从漏斗顶部放入，漏斗底部会以一定的频率流出，当放入的速度大于流出的速度时，漏斗的空间会逐渐减少为0，这时请求会被拒绝，其实就是上面开始时池塘流水的例子...的值大于减去tail大于cap，就代表漏斗满了，否则漏斗可以处理请求，通俗讲就相当于一个人（head）在前面跑，另一个人（tail）在后面追，当head跑的快时，他们之间的差距有可能达到cap，但是记住...，优化完的代码如下 //计数器限流，不用新开协程， 每次判断时，// 先看当前时间和上次时间差是否大于1秒，如果大于则计数器清零0，重新开始,如果小于1秒，则判断计数器到达阈值，返回false，否则返回

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51单片计4种定时器应用场景详解

定时器开始计数，每个机器周期计数器加1，直到计数器达到上限65536，然后自动重新加载TH0和TL0的值，重新开始计数。这个过程一直重复，直到定时器停止工作。...如果设置了定时器中断使能，当定时器计数器溢出时，会触发定时器中断，并执行中断处理函数。...定时器开始计数，每个机器周期计数器加1，直到计数器达到上限65536，然后自动重新加载TH1和TL1的值，重新开始计数。这个过程一直重复，直到定时器停止工作。...定时器开始计数，每个机器周期计数器加1，直到计数器达到上限255，然后自动重新加载RCAP2H和RCAP2L的值，重新开始计数。这个过程一直重复，直到定时器停止工作。...定时器开始计数，每个机器周期计数器加1，直到计数器达到上限65536，然后自动重新加载TH0和TL0的值，重新开始计数。这个过程一直重复，直到定时器停止工作。

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（八）高性能服务器架构设计总结4——以flamigo服务器代码为例

MsgServer是聊天服务，可以部署多套，每个聊天服务器启动时都会告诉loginSever和routeSever自己的ip地址和端口号，当有用户上下或者下线的时候，MsgServer也会告诉loginSever...这样肯定不好，我们来看下如何避免这种现象： int CFtdEngine::HandlePackage(CFTDCPackage *pFTDCPackage, CFTDCSession *pSession...pSession); FTDRequestIndex.incValue(); break; } return 0; } 当有某个...= NULL) { //流量控制改为计数 pSessionInfo->nCommFlux ++; ///若流量超过规定，则挂起该会话的读操作...这样当客户端上传了新文件请求时，如果其传上来的文件md5已经位于缓存中，则表明该文件在服务器上已经存在，这个时候服务器就不必再接收该文件了，而是告诉客户端文件已经上传成功了。

1.1K40

从互联网大厂，看互联网行业的高可用网络架构

限流 限流就是避免服务过载，随着流量的提高，无论负载策略如何高效，系统的某个环节总会过载。...就如木桶能装多少水取决于最短的那块木板，我们是无法保证系统的每个部分都保持同样的高吞吐量，因此要考虑如何优雅地提供有损服务。 常用的三种限流算法：计数器算法、滑动窗口算法、漏桶算法、令牌桶算法。...计数器算法：使用计数器在一定周期内累加某个接口的访问次数，当达到限流阈值时，触发限流策略，进入下一个周期后，重新开始计数。此算法较为简单，但会降低服务器的负载能力。...令牌桶算法：以（时间周期/限流值）的速度向令牌桶里增加令牌，直到装满桶的容量，当请求到达时，分配一个令牌让其通过，如果没有获取到令牌则触发限流机制。...因此当发生调用超时后，应用程序可根据调度策略进行重试。

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