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Sentienl 流控效果之匀速排队与预热实现原理与实战建议

double count 流控规则阔值,即令牌总个数,以QPS例,如果该值设置1000,则表示1s可并发请求数量。 例如 cout 设置 1000,表示一秒可以通过 1000个请求,匀速排队,那每个请求间隔 1 / 1000(s),乘以1000将时间单位转换为毫秒,如果一次需要2个令牌,则其间隔时间2ms,用 代码@6:进入排队,默认是本次请求通过,故先将上一次通过流量时间戳增加 costTime,然后直接调用 Thread sleep 方法,将当前请求先阻塞一会,然后返回 true 表示请求通过。 int coldFactor 冷却因子,这里默认为3,与 RateLimiter 冷却因子保持一致,表示含义 coldIntervalMicros 与 stableIntervalMicros 这里感觉有点逆向思维味道,因为一开始就会将 storedTokens 设置 maxToken,即开始就会超过 warningToken,从而一开始进入到预热阶段,此时速率有一个爬坡过程,类似于数学斜率

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Unity Demo教程系列——Unity塔防游戏(五)情境(Waves of Enemies)

也让每个敌人生命值可配置,因为大敌人比小敌人拥有更多生命值是有意义。 ? 添加一个要获取类型参数,这样就可以获得一个特定类型敌人,默认设置medium。 序列状态仅由两部分组成:产生敌人数量和冷却进度。添加一个Progress方法,该方法将冷却时间增加时间增量,如果达到配置值,则将其回落,就像Game.Update生成进度一样。 但你可以进一步优化它,例如仅重复最后一波,但是在本教程,我们将简单地重复整个情境。 4.1 循环波 向GameScenario添加一个配置滑块,以获取周期数,默认情况下设置1。 将配置滑块添加到GameScenario以控制每个周期加速。该值将在每个循环后添加到时间缩放,仅用于提高冷却时间。 例如,以0.5加速比,第一个循环冷却速度×1,第二个循环速度×1.5,第三个循环速度×2,第四个循环速度×2.5,依此类推。 ?

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    CMI | 常用权限

    cmi.bedhome - 与床交互时设置位置家 cmi.actionbar.colors - 发送actionbar消息时允许使用颜色代码 cmi.elevator.use - 允许使用牌子电梯 [实体类型] - 允许当玩家传送时跟着一起传送坐骑实体类型 cmi.randomteleport.cooldownbypass - 无视随机传送冷却时间 cmi.fullserver.bypass - 无视领取礼包所需要冷却时间 cmi.kit.bypass.onetimeuse - 无视领取礼包只可领取一次次数限制 cmi.spawngroup. [位阶] - 设置玩家默认位阶 cmi.select - 允许使用圈地工具来选定范围 cmi.chatgroup. [范围(1-10)] - 设置玩家可设置最大飞行速度 cmi.customalias.[指令简写] - 允许使用指定命令简写

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    浅析模拟退火算法

    ,且如果冷却过程温度足够缓慢,则冷却任意温度下固体都能达到热平衡,此时是该固体在该温度下内能最小状态,因为能量越低越稳定 ? 内能为目标函数,目标是让内能达到最低状态,即全局最小值(求最大值时可对目标函数取倒数或相反数) 升温降温是改变这种热平衡重要推力,所以在温度变化过程中一定会存在状态切换 如果在某一个冷却温度下需要相当长时间 ,重复环节是每次状态会接受扰动而不相同,之所以为马尔科夫链是因为当前状态只由上一次状态决定,存在状态转移关系,是找到这一个温度下最低内能),终止温度, 它核心作用是使系统尽量达到准平衡,以使算法在有限时间内逼近最优解 本质上来说,不知道读者有没有这样疑问,如果我们一直无限制降低外界 ,那么内能不就一直下降不收敛吗,笔者在学习时其实有过这样疑问,我是这样想我们所理解内能是基于物理化学规律,而这里内能是我们目标函数 ),所以一般算法输出会把历史最优解一并输出 参数选择 image.png 一些应用 因为该算法自变量是固体粒子状态,如果自变量是一个向量,则说明一个自变量每一维度可以代表固体一个粒子,这个优势天然就和

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    redis妙用-string类型

    删除一个键 EXPIRE key seconds 设置key过期时间(秒) PEXPIRE key milliseconds 设置key过期时间(毫秒) 应用场景 缓存     string数据类型 但是我们还忽略了一点,假如我们设置超时时间10秒,但是我们应用系统处理需要20秒,那么在多余10秒内将会有其他线程获得该锁,那么怎么解决呢?      那么这时就问题来了,那么假如锁时间10秒,而看门狗检查时间30秒,那么不就可以有多个线程同时持有锁了嘛,虽然可以通过Config.lockWatchdogTimeout来指定,但是抱着对技术敬畏心态 而定时任务每次调度时间internalLockLeaseTime/3,默认时间30秒,那就是10秒。      其实使用incr命令会存在一个问题,那就是IO交互次数过多,想一想在分布式情况,尽管处于同一内网,还是会存在网络问题,过IO交互就会影响效率,那么有没有解决办法呢?

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    教你如何使用21行代码开发桌面应用

    “ 教你如何快速开发桌面应用” 首先,我们来想像一下喜欢某个网站,或者我们自己有一个网站,在某个时间我们不知道怎么突然想把某个网站做成我们自己桌面应用(不要问为什么,之前没有,现在得有 ),那我们来想办法达到我们目的 我们先来想一下,tk好想可以制作窗口,有没有办法将网站加入到tk呢!但我们没有搜索到有关资料,那我们来说一下另一个模块吧。 pyqt5,那在这里面是否可以假如网站页面呢? 你还别说,还真可以。 ('icon.png'))#设置窗口图标 self.resize(1000, 900)#设置默认窗口大小 self.showMaximized()#最大化 self.browser = QWebEngineView() self.browser.load(QUrl('https://map.baidu.com/'))#设置默认网址 这时就使用打包命令 pyinstall -w -F + 名称.py 然后我们就可以看见dist下就有我们所需要桌面程序。

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    原创|053|仓储物流系统自动化缓存(上)

    解决该问题另外一个办法是,在卸载收货A区和库房B区之间设置一个缓存区C,将A区物料首先全部接收到C区。 03.工艺要求延长时间 ? 如下图一个实例,设备A生产后物料在进入下游B之前,由于特殊工艺要求,需要冷却时长T,然后才能进入B。由A进入B之前,物料需要停止在C区等待直到耗时T。 而在等待时间内,使上游A需要C清空后,才能输出物料,同时在C区物料未冷却之前,B区无物料可生产。 ? 其中,以B环节例,B设备工作时间分布大概如下,间歇性,间歇是由于工艺要求造成。 在前序物料冷却时间到后,后续物料也已经接近冷却时间,这样用缓存可以分担并消除掉每个物料工艺等待时间,以保证后续加工工艺需要持续供料。 +np); 对于减少上下游中断时间设置缓存,可以先假设上下游中断时间上限Td,如果下游中断,上游物料输出效率m,则缓存至少可以存放Td*m物料。如果是上游中断,同理。

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    高并发之限流,到底限什么鬼 (精品长文)

    其重点是,资源一直被使用,那么它可以持续限制稳定速率;否则,冷却时间越长(有效时长warmup间隔)获取permits时等待时间越长,需要注意,冷却时间会积累permits,但是获取这些permits 2、maxPermits:最大可存储许可数量(tickets数量),SmoothBursty和SmoothWarimingUp默认实现,有所不同: 1)SmoothBusty,其值maxBurstSecond 3、storedPermits:已存储permits数量,此值取决于冷却时间,简单来说冷却时间越久,此值越大,但不会超过maxPermits,起始值0。 (赊账) 1)如果处于冷却期,那么此值通常是过去式,即此值小于now。 2)如果此时有请求申请permits,则会通过此值与now时差,计算storedPermits,同时将此值设置now。 5)基于2),对于warmingUp限流,冷却期之后首个请求是不需要等待,只是将此值设置now + 阻尼性质等待时间waitTime(),这意味着在此后waitTime期间再有请求,则会触发等待

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    源码分析RateLimiter SmoothWarmingUp 实现原理(文末附流程图)

    long warmupPeriod 设置预热时间。 TimeUnit unit warmupPeriod 时间单位。 代码@2:调用内部重载方法创建 SmoothWarmingUp 。 在预热算法,这两个阴影面积关系与冷却因子相关。 冷却因子 coldFactor 表示含义 coldIntervalMicros 与 stableIntervalMicros 比值。 ,例如 SmoothWarmingUp 固定冷却因子3,那么 coldIntervalMicros 与 stableIntervalMicros 比值 3,那 (coldIntervalMicros (coldFactor)来计算冷却间隔(单位微秒),等于冷却因子与 stableIntervalMicros 乘积。 从这里我们可以得出如下几个基本概念。冷却因子 coldFactor 冷却间隔与稳定间隔比例。

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    【Django | allauth】登录_注册_邮箱验证_密码邮箱重置

    CONFIRMATION\_COOLDOWN (=180):邮件发送后冷却时间(以秒单位) ACCOUNT\_LOGIN\_ATTEMPTS\_LIMIT (=5):登录尝试失败次数 ACCOUNT\_LOGIN\_ATTEMPTS\_TIMEOUT (=300):从上次失败登录尝试,用户被禁止尝试登录持续时间 ACCOUNT\_LOGIN\_ON\_EMAIL\_CONFIRMATION (=False):更改为True,用户一旦确认他们电子邮件地址,就会自动登录 ACCOUNT\_LOGOUT\_ON\_PASSWORD\_CHANGE (=False):更改或设置密码后是否自动退出 ) 设置登录后跳转链接 ACCOUNT\_LOGOUT\_REDIRECT\_URL (="/") 设置退出登录后跳转链接 二、邮箱配置 配置邮箱(这里配置已qq例) EMAIL\_HOST: 注册好之后,不需要邮箱验证,数据库也会将用户信息存入,邮箱验证只是需要确定邮箱是否正确,不需要验证后才注册成功,这是因为 ACCOUNT\_EMAIL\_VERIFICATION (="optonal") 默认可选

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    基于ANSYS水冷电机热仿真

    所以,车载驱动电机往往需要很高电磁负荷设计,在运行过程由于电磁产热、摩擦等产生大量热,使电机内部温度急剧升高,各零部件存在过温被烧毁或失效风险,而驱动电机运行环境温度较高、通风散热效果差、冷却介质温度高有大大增加了过温风险 单位时间体积铁芯损耗可以按照以下公式计算: (1.1)上式材料电导率(S/m)磁场密度峰值(T)磁滞损耗系数附件损耗系数叠片厚度(m)其中第一项表示涡流损耗,第二项表示单位体积铁芯内生成磁滞损耗 仿真流程设置5.1 物理模型设置电机内部包含冷却液和空气流动以及各部件间相互换热,故需开启能量方程和流动方程,选择使用模型,如图8、9所示。 元件产热功率需要设置体积产热率即w/m3,如图11所示。 图10 材料属性设置图11 发热功率设置5.3 边界条件设置本文电机使用液冷系统进行散热,对于冷却液进出口均需进行边界设置,进口流量进口,出口压力出口,如图12、13所示。

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    正在被巨大数据中心吞噬全球电力,谷歌脸书和比特币“源”罪

    虚拟硬币是由矿工“铸造”,他们购买专门服务器来处理日益增长区块链时间密集型计算,这证明了新加密币有效性。 PUE定义数据中心所需总能量,包括灯光和冷却,除以用于计算能量(PUE1.0是完美的分数)。 传统数据中心PUE通常约为2.0;对于超大规模计算中心,PUE已经削减到大约1.2。 Facebook发明了一个名为Autoscale系统,这一系统可以减少在低流量时间内需要打开服务器数量。Facebook在2014年报告中指出,在试验这套系统可以节约用电达到10-15%。 卡特表示,探索创新式冷却方案并使已有冷却方案成本更低办法将在未来几年变得尤为重要。 还有一种很好冷却办法是服务器散热法,它能通过节省其他地方电力需求达到冷却效果。 “它就像一个免费资源,”一位苏黎世IBM研究员Patrick Ruch说。

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    Uptime ATD技术论文系列:连续制冷-翻译 孙长青

    在不间断电源(UPS)中断事件失去冷却风险和相关影响可能对企业是灾难性。IT设备可能出现故障或损坏。 根据设备中部署冷却或UPS技术,连续冷却要求可能会有很大不同。 持续冷却需要一个稳定服务器入口温度,在任何冷却系统电源中断后,机械系统重新启动所需要时间(包括转到发动机发电机时间(如果适用))。它还需要对设计好冷通道温度进行适当维护。 如果控制死区设置1°C,这意味着在正常操作期间,假设CRAH单元和IT设备之间没有空气混合,则设备将提供19-21°CIT设备入口温度。 使用相同示例,如果在恢复之前故障导致峰值供气温度22°C,则恢复可以冷却至17°C,以便在任何15分钟时间内保持在5°C限制范围内。 还必须考虑恢复机械冷却所需时间。 在高于平均密度环境,这些间隙可能在正常操作期间和故障期间失去公用电力,引起大温度波动,使得稳定热环境更难以实现。

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    上海数据中心要求PUE小于1.3,怎么办?-孙长青

    在上海气象参数下,要想提高PUE,就得想办法降低冷机部分用电量,或采取延长自然冷却时间措施,可选方案有如下几种: 1)采用三联供系统 在明确PUE定义之前,有人认为可以通过三联供方式,通过发电机产生余热驱动溴化锂机组制冷 由于有一定时间自然冷却,冷机并不是全年运行,其所占比例有所降低,但是其比例仍然不低,如果采用三联供溴化锂机组,则冷机部分能耗将进一步降低。 基于上海地区室外气象参数分析,全年均可以进行自然冷却,一年35.8%(3140小时)时间可以进行半自然冷却,一年64.2%(5620小时)可以进行完全自然冷却。 一年自然冷却时间详见下图: ? ? 间接蒸发冷却机组示意图: ? 机组放置及气流组织示意图如下: ? 下表杭州某机房改造氟泵自然冷前后,单台精密空调室内外机能耗差异: 改造前年耗电量: ? 改造后年耗电量: ? 改造后年PUE,达到了1.38,满足规定存量数据中心小于1.4要求。

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    现场总线及其应用「建议收藏」

    它有三类命令:第一类称为通用命令,这是所有设备都理解、执行命令;第二类称为一般行为命令,所提供功能可以在许多现场设备(尽管不是全部)实现,这类命令包括最常用现场设备功能库;第三类称为特殊设备命令 ,以便在某些设备实现特殊功能,这类命令既可以在基金会中开放使用,又可以为开发此命令公司所独有。 CAN 信号传输采用短帧结构,每一帧有效字节数 8 个,因而传输时间短,受干扰概率低。 上位机是指可以显示信号变化、发出控制命令计算机。上位机用于对整个控制系统监测与控制,主要用来发出起停信号、设置运行参数、在线修改运行参数、监控系统运行、报警及故障显示等。 在图 4 制冷压缩机组通过压缩机将制冷剂压缩成液态后送入蒸发器,冷冻循环水系统通过冷冻水泵将常温水泵入蒸发器盘管与冷媒进行间接热交换,这样原来常温水就变成了低温冷冻水,冷冻水被送到各风机风口冷却盘管吸收盘管周围空气热量

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    【译文连载】 理解Istio服务网格(第四章 服务弹性)

    在recommendation服务例子,有个特定端点,它只是设置一个标志位;这个标志位将getRecommendations函数返回值设置503。 3,每次超时时间设为2秒,因此累计超时时间6秒,加上原调用所花时间,就是整个调用所花时间。 这个定义限制连接数和等待请求数1(其它设置会在第50页上Pool Injection章节进行介绍)。 ,会确定不正常工作集群节点,并在一段时间冷却期)内不向它导入任何流量(实际上是将它从负载均衡池中弹出)。 当请求被发往一个pod,而这个pod出错了(比如返回50x错误)时,Istio会在一定时间内将该pod从池中弹出。在我们例子冷却期被设置15秒。

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    数据中心并联冷机负载不均案例分析

    制冷冷机数据中心提供冷量,是保证数据中心安全有效运行核心,但是在实际冷机运行过程,常常会出现并联引起负载不均衡问题,如果处理不当,可能引起冷机停机,数据中心供冷中断,威胁数据中心安全运行。 在数据中心运维过程,为了保障数据中心安全有效不间断运行,冷机配置至少N+1,但是实际上往往由于数据中心服务器是由少到多,不断增加上架率,在这个过程可能只需要部分冷机就能满足整个数据中心需求。 图2 冷机负载率随时间变化曲线冷机切换逻辑顺序:3号冷机启动——1、2、3号冷机并行一段时间——关闭1号冷机——开启4号冷机——2、3、4号冷机并行一段时间——关闭2号冷机从冷机负载率随时间变化曲线图上可以清晰看到 ,冷却冷冻水回水冷冻水系统冷冻水供回水管路冷冻水在冷机与末端换热器之间流动提供通道一次泵和二次泵系统满足不同压力不同负荷情况下冷冻水流量需求冷冻水供回水旁通管旁通管是为了解决空调端和冷水机组端水量不一致而设置末端换热器冷冻水通过末端换热器数据中心提供冷量冷却水系统冷却塔从冷机流出冷却水中吸收热量排放至大气 ,以降低冷却水温冷却水供回水管路冷却水在冷机与冷却塔之间流动提供通道冷却水泵冷却流动提供动力图4 并联冷机系统组成并联冷机负载严重不均衡现象:并联冷机在稳定运行情况下负载率相30%以上,需要现场人员及时根据如下原因进行排查

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