-XX:AllocateInstancePrefetchLines=lines 在实例分配指针之前设置要预取的行数。默认情况下，要预取的行数设置为1。...可能的值从0到3。值背后的实际指令取决于平台。默认情况下，预取指令设置为0:- xx:AllocatePrefetchInstr = 0 只有Java HotSpot服务器VM支持这个选项。...您可以通过使用-XX:+ printcompile选项，在每次编译方法时，通过向控制台打印的消息来启用详细诊断输出。...-XX:+OptimizeStringConcat 可能的话优化字符串连接操作（从Java6引入） -XX:+PrintAssembly 允许使用外部反汇编程序打印字节码和本机方法的汇编代码。...可以使用XABORT指令显式地中止事务，并使用theXEND指令检查事务中是否正在运行一组指令。 当另一个线程试图访问相同的事务时，对事务的锁被夸大，从而阻塞原本没有请求访问事务的线程。
可以向队列目标发送消息的生产者的数量没有限制，但每条消息只能发送至、并由一个消费者成功使用。...Pub/Sub（使用 Topic即主题目标） 消息从一个生产者传送至任意数量的消费者。在此传送模型中，目标是一个主题。消息首先被传送至主题目标，然后传送至所有已订阅此主题的活动消费者。...可以向主题目标发送消息的生产者的数量没有限制，并且每个消息可以发送至任意数量的订阅消费者。主题目标也支持持久订阅的概念。...consumer.exclusive=true 11、ActiveMQ消息预取机制 ActiveMQ的目标之一就是高性能的数据传送，所以 ActiveMQ 使用“预取限制”来 控制有多少消息能及时的传送给任何地方的消费者...一旦预取数量达到限制，那么就不会有消息被分派给这个消费者直到它发回签收消息（用来标识所有的消息已经被处理）。 可以为每个消费者指定消息预取。
，没有对 传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使 得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用...因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。 这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设置“预取计数”值来完成的。...一旦数量达到配置的数量，RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ...比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。 通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。...虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理**的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...全局错误码 更新时间：2018/12/05 访问次数：129119 全局返回码说明 全局返回码说明 开发者每次调用接口时，可能获得正确或错误的返回码，企业可以根据返回码信息调试接口，排查错误。...，升级成为认证企业 无 40021 更换的号码已注册过钉钉，无法使用该号码 无 40022 企业中的手机号码和登陆钉钉的手机号码不一致,暂时不支持修改用户信息,可以删除后重新添加 无 40023 部门人数达到上限...无 45008 图文消息超过限制 无 45009 接口调用超过限制 无 45016 系统分组，不允许修改 无 45017 分组名字过长 无 45018 分组数量超过上限 无 45024 账号数量超过上限...无 60016 部门id已经存在 无 60017 不允许设置企业 无 60018 不允许更新根部门 无 60019 从部门查询人员失败 请检查该成员是否在该部门中 60020 访问ip不在白名单之中
协议列举了一些传输事务改变的情形： 单个传输事务可以被分解为多个传输事务 同理，多个传输事务也可被聚合为一个（上节描述的现象） 读传输事务中，可以预取相邻地址上的读数据，要求目的地址返回比主机需求更多的数据...具体地说，不能预读数据（Prefetch read）和汇聚写数据（Merge write）。这是因为在访问非存储外设时，读写的是寄存器值，预取数据是没有必要的。...根据 AxCACHE[0] 决定 device 访问是否可以被中间节点缓存，决定 bufferable 性质。...Normal 非缓存访问中，中间组件可以对传输事务信息进行修改，支持写事务聚合。 根据 AxCACHE[0] 决定 normal 访问是否可以被中间节点缓存，决定 bufferable 性质。...此时 AxCache[1:0] = 2'b10，即中间组件可以修改传输事务，实现写聚合与读预取。AxCache[0]置低，每个写事务最终必须写入目的地址。
广告公司已允许访问 YouTube 以允许 YouTube 网页播放存储的 Android 广告视频。 该系统的好处是 YouTube 可以使用来自另一台服务器的内容，而无需使用本地存储。...如果请求者的来源在列表中，则允许该网页查看该网页，并且服务器回显允许来源的名称。 如果不是，服务器将返回一条拒绝消息，说明是否不允许源进行所有访问或是否不允许进行特定操作。...预检请求：这些请求发送“预检”消息，概述请求者在原始请求之前想要做什么。请求的服务器检查此预检消息以确保请求是安全的。 简单请求 简单请求不需要预检并使用以下三种方法之一：GET、POST和HEAD。...这些请求来自 CORS 发明之前，因此可以跳到 CORS 预检。 GET: 该GET请求要求查看来自特定 URL 的共享数据文件的表示。它还可以用于触发文件下载。 一个例子是访问网络上的任何站点。...当您尝试请求标记为“待预检”的方法时，预检请求会自动从浏览器发出。 最常见的预检方法是DELETE从服务器中删除选定的文件或资产。
，没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以...因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设置「预取计数」值来完成的。...一旦数量达到配置的数量， RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ...比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。 通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。...虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话
因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设置“预取计数”值来完成的。...一旦数量达到配置的数量，RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认， 例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ...比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。...虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话...C2消费者此时还没有处理完成，但由于它的预取值为5，所以队列中会有5条消息未被处理，C2每处理一条，对立中的消息数量就会减1.此时C2的预取值已经满了，如果生产者再发消息的话只能交给C1去处理。
每种通知事件类型都分配到一个独立的消息队列，以便一个发送服务的中断不会影响其他通知类型。 Worker — 从SQS队列轮询通知事件并将其发送到相应的服务的Lambda服务列表。...它可以被重用，并避免从头开始构建每个通知内容。 通知模板是预格式化的通知内容，通过自定义参数、跟踪链接 等创建唯一的通知。我们可以将这些通知模板存储在带有定义前缀的S3桶中。...为了为用户提供对通知设置的细粒度控制，我们可以将其存储在单独的通知设置表中。在向用户发送任何通知之前，我们首先检查用户是否愿意接收这种类型的通知。...为了避免向用户发送过多通知，通过使用SQS并限制用户在一段时间内可以接收的通知数量，我们可以提高通知系统的礼貌度。...我们应该为事件分配状态：已创建 → 待处理 → 已发送 → 已打开 → 已点击或错误、已退订。将事件状态集成到通知系统中，我们可以追踪通知事件。
但对于很多资源，WebKit 则可以利用 HTTP 协议减少网络负载。在 HTTP 协议的规范中对此有规定，浏览器可以发送消息确认是否需要更新，如果有，浏览器则重新获取该资源；否则就需要利用该资源。...能够高效和快速地访问磁盘中现有的数据结构，支持同步和异步两种访问方式。 能够避免同时存储两个相同的资源。 能够很方便地从磁盘中删除一个项，同时可以在操作一个项的时候不受其他请求的影响。...当用户单击这些链接的时候，可以节省不少时间，特别在域名解析比较慢的时候，效果特别明显。 DNS 预取技术是利用系统的域名解析机制，好处是它不会阻碍当前网络栈的工作。...可以利用这些数据，一些启发式规则和其他一些暗示来预测用户下面会单击什么超链接，当有足够的把握时，它便先 DNS 预取，更进一步，还可以预先建立 TCP 连接。听起来够智能的吧，是的。...12.2 资源的数量 我们也可以通过减少网页中所需的资源数量来改善网页的加载： 在 HTML 网页中内嵌小型的资源，也就是当资源比较小的时候，可以将它们直接放在网页中，可能的资源如 CSS、JavaScript
如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。...但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ 给它异步化解耦，也是可以的，你就需要去考虑在你的项目里，是不是可以运用这个 MQ 去进行系统的解耦。 ---- 2....A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。...、App（抖音、美团、滴滴等）等需要分析用户行为，要根据用户的访问行为来发现用户的喜好以及活跃情况，需要在页面上收集大量的用户访问信息。...---- 消息队列的优缺点 优点上面已经说了，就是在特殊场景下有其对应的好处。 缺点有以下几个： 系统可用性降低 系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。
（比如React组件）里 业务中经常有级联更新，比如交互操作把一条消息标为已读，要更新消息列表中该条消息的展示样式，还要把未读消息数量减一，级联更新让单向数据流变得不再清晰。...一堆view 一些特殊的view监听来自自己依赖的store的广播事件，这些叫view叫controller-view，含有从store取数据及向下传递给后代view的逻辑，一个controller-view...相对于顶层controller从外部更新状态，这样能保持后代的功能尽量纯净 一堆action 一般用工具方法来包装action的生成、注册到store的过程，内部维持store与action的联系（通过...action的点，过程中所有环节都是同步的，那么action对应的state就是可预测的，不存在时序上的意外 控制反转（IoC） store自己内部更新state，而不是从外部更新，这样其它部分都不需要知道具体的...希望把某条消息置为已读 额外的语义信息有利于追踪状态变化，通过调试工具就能让状态变化可追踪，比如Redux DevTools 没有级联action 不允许一个action触发另一个action，以避免级联更新带来的调试复杂度
preflight.go：该文件包含了一些额外的预检逻辑，如检查 Docker 运行时是否可用、检查是否已安装其他冲突的 Kubernetes 组件等。...DirAvailableCheck：检查目录是否可用，并且具有适当的访问权限。 FileAvailableCheck：检查文件是否可用，并且具有适当的访问权限。...ImagePullCheck：检查是否能够成功拉取所需的Kubernetes镜像。 NumCPUCheck：检查系统中的CPU数量是否满足要求。 MemCheck：检查系统中的可用内存是否满足要求。...它用来判断指定对象是否存在，并在不存在时打印相应的消息。...它们可以用于在特定的上下文中执行一些操作，例如配置容器的根文件系统、设置环境变量等。通过使用chroot，可以限制进程对特定目录以外的资源的访问，提高安全性和隔离性。
分为销售出库预占、退供预占等；在系统中出库预占库存明细至少应该包括：SKU、仓库/门店、库存状态、预占类型（销售出库预占、退供预占等）、业务单号、预占数量； 出库已分配数量：需要出库时，先根据出库波次对出库货位进行分配...待拣货下架后，清出库预分配，并扣减实物库存； 入库已分配数量：入库相关业务，商品在上架之前，会先分配上架货位，并对预上架数量在库存中记录，待上架后，清入库预分配，并加实物库存； 补货预分配数量：当从整件货位向零货货位进行补货时...，在源货位未下架和目标货位未上架之前，分别记录原货位和目标货位的补货出库已分配数量和入库已分配数量。...库房所有与实物相关的作业，均会在系统中产生作业流水，继而对仓库库存进行预占和实物库存变更计算，列举部分仓库实物库存和已分配数量的部分业务处理逻辑如下： ?...适用于和外部合作的门店，无法通过流水变更库存时，直接通过商家端或系统对接的方式同步库存，更新实物库存数量。 ?
因此，我们现在可以应对网络速度的减半。 但是，如果网络正常运行，现在将QoS预取提高一倍，意味着每个消息都会驻留在客户端缓冲区中一段时间，而不是在到达客户端时立即处理。...因此，我们看到，增加预取缓冲区，使客户端可以应对恶化的网络性能，但是同时也会使得客户端繁忙，大大增加了网络正常运行时的延迟。...因此，我的实现使用Rabbit的basic.nack扩展来显式地将消息返回给队列，以便其他人可以处理它们。...这不一定是精确的，但在一个数量级内肯定有帮助。 您仍然应该适当地设置QoS预取大小。如果不这样做，可能是客户端会收到很多消息，然后如果他们在缓冲区中的时间太长，算法将不得不将它们返回给Rabbit。...为此，我们将basic.qos预取设置为204/4 = 51.是的，这意味着在网络正常运行的大部分时间内，缓冲区将保持25个消息（见前面的工作），但是我们认为这可以接受。
CoRR是当前计算机科学领域最著名和使用最广泛的预印本平台。 对于数量巨大的预印本，究竟有多少可以正式发表？为什么可以发表？...在统计中，会排查缺失的章节。详细情况见表2。 表2 作者数量与文章各部分长度中位数比较 从表2中可以看到，就作者数量而言，已发表预印本的中位数高于未发表预印本的中位数。...表3 参考文献中位数及其总被引次数中位数比较 从表3中可以清楚地看到，与未发表预印本相比，已发表预印本的参考文献更多。这一结果表明，参考文献的数量与论文是否可以发表呈正相关。...从参考文献数量的中位数来看，已发表预印本比未发表预印本多了30%。已发表预印本参考文献总被引次数的中位数也比未发表的高45%。...计算机科学研究的可复现性在很大程度上基于其源代码，是否提供源代码可以被认为是研究的可靠性和可信度的一个指标。
针对这些问题，我们按紧迫性，由易到难，分步骤地从存储、传输、架构方面对订单系统进行了优化。 具体步骤 1. 存储优化 订单存储系统之前的同事已进行了部分优化，但不够彻底，且缺乏长远规划。...在这个过程中，我们推动客户端升级开发，根据订单发起时是否有促销活动或优惠券，访问不同的URI地址，从源头上对促销和非促流量进行了隔离。 ?...如上述下单部署架构图，我们推动App方，对于促销和非促流量，从源头上区别访问地址，达到物理隔离，做到互不影响。 全流程去单点。...使用开源组件Hystrix，处理外部依赖。当某个服务失败率超过阈值，自动进行熔断，不再访问，经过一定时间后再访问探测该依赖是否恢复。 完善的监控。...整个服务已进行了拆分，变成一个个微服务，那就应该允许服务之间的差异化、个性化。避免大而统一且繁琐的配置，个人觉得极少变化的值可以硬编码，配置数量不应过多。
随机IO是指读写操作时间连续，但访问地址不连续，随机分布在磁盘的地址空间中。产生随机IO的业务有OLTP服务，SQL，即时消息服务等。...预取算法的涵义和应用非常广泛。它存在于CPU、硬盘、内核、应用程序以及网络的各个层次。...预取有两种方案：启发性的(heuristic prefetching)和知情的(informed prefetching)。...相比于 ext4 ，xfs 支持更大的磁盘分区和更大的文件数量，如 xfs 支持大于 16TB 的磁盘。但是 xfs 文件系统的缺点在于无法收缩，而 ext4 则可以。...比如，你可以查看 dmesg 中是否有硬件 I/O 故障的日志。还可以使用 badblocks、smartctl 等工具，检测磁盘的硬件问题，或用 e2fsck 等来检测文件系统的错误。
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