有没有办法改进这段代码，以避免大型数组的超时？_有没有办法避免这段代码中的嵌套循环？_有没有办法在C++中以编程方式执行adb命令？这段C++代码是使用android studio中的ndk build构建的。那里 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Google Earth Engine（GEE）——缩放错误指南（聚合过多、超出内存、超出最大像素和超出内存限制）！

error has occurred 计算超时并发聚合过多超出用户内存限制发生内部错误警告：存在配额限制以确保整个地球引擎社区的计算资源的可用性。...试图通过使用多个 Google 帐户来规避配额限制是违反地球引擎服务条款的。改进代码的可伸缩性将使您更快地获得结果，并提高所有用户的计算资源的可用性。...print(terribleAggregations); 假设这段代码的目的是获取每个图像的图像统计信息，一个可能的解决方案是Export结果。...37.87]).buffer(1000), scale: 1, bestEffort: true, }); // Error: 用户内从超出 print(memoryHog); 这段非常糟糕的代码展示了一个不使用数组的原因...tileScale：好——避免数组！

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disable fork，你真的会用吗？

代码片段1 这个task在等待valid的同时，为了避免长时间等待，加了一个超时机制。不论是等到valid，还是超时了，都不必再等待另一个子进程继续执行下去。这段代码乍一看好像没什么问题啊？...disable的杀伤力，远远超出了想象，有没有？不是我不小心，只是…… ? 要避免这样的误杀，办法其实很多。...最常见的做法是添加所谓的guard fork，来限制disable fork的作用范围。如下面的代码片段3所示： ?...代码片段3 还有一种不太好做法是给fork的进程添加别名，然后disable这个指定的进程，如下面的代码片段4所示: ? 代码片段4 这种做法看似也OK，但是会引入另外一种风险。...如下面所示的代码片段5，task D里面通过fork join同时启动了两个调用task A的子进程并行执行。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

TypeScript4有些啥?

concat([1, 2], ["hi"]) as [number, number, string]; let typedVal = typedVals[1] // => 提示number, 没问题在目前, 这段代码是合法的...这段代码中, concat能够正确地起作用, 但是我们会丢失一些类型, 而且如果想要在其他地方获得精确的类型的话, 就不得不在之后手动地进行修正. 目前还没有可能能够完全避免这些问题....就算现在没在写什么复杂的高阶函数, 改进类型也仍然能让我们在之后的能够更细节地去描述类型, 正确提示一些不明确的数组类型定义, 改进其他地方的类型提示....param) { this.a = 123; } else { this.a = false; } } } 在上面这段代码中...Chaining进行重构), 改进了一些重构(更好的auto-import), 以及一些语法高亮上述这些改动都不是大型的改动, 但也值得重视.

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如何在局域网内抢带宽

有没有办法给限制局域网内某台主机的流量？首先，还是得从 TCP 的原理说起。...TCP 拥塞控制 TCP 是个君子协议，在拥塞控制的设计（RFC 2851）中包括慢开始、拥塞避免、快重传和快恢复 4 种算法。...从上面这张图可以看到：慢开始增加到门限初始值的这段过程中，拥塞窗口的增长是比较快的。之后的增长由指数式变成了保持线性缓慢增长，直到出现网络拥塞超时。...超时以后重新慢开始的过程，但是门限值发生了改变，变成了拥塞发生值的一半大小。为了改进上述拥塞控制算法的弊端，又加入了快重传和快恢复算法。...在这种争夺带宽的场景下，君子 TCP 就没有办法争夺到较好的流量了。多端口多连接这是迅雷的主要做法之一，开启多个端口，建立多个连接，靠这种简单粗暴的方式来占取带宽。

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我所经历的一次Dubbo服务雪崩，这是一个漫长的故事

问题最终还是要回到Redis上，就是key对应的value太大，传输耗时，最终业务代码拿到value后将value分割成数组，判断请求参数是否在数组中，非常耗时，就会导致服务B接口耗时超过3s，从而拖垮整个服务...for (int i = 0; i < 200; i++) { new Thread(new Task(strValue)).start(); } } } 这段代码很简单...把这段代码跑一遍，你会发现很多执行耗时超过1500ms，再加上Jedis读取到数据的耗时，直接导致接口执行耗时超过3000ms。 ? 这段代码不仅耗时，还很耗内存，没错，就是这个Bug了。...改进就是将id拼接成字符串的存储方式改为hash存储，直接hget方式判断一个元素是否存在，不需要将这么大的数据读取到本地，即避免了网络传输消耗，也优化了接口的执行速度。...由于并发量的增长，导致redis读并发上升，Jedis的get耗时长，加上业务代码的缺陷，导致服务B接口耗时长，从而导致服务A远程RPC调用超时，导致dubbo超时重试，导致服务B并发乘3，再导致服务B

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我所经历的一次Dubbo服务雪崩，这是一个漫长的故事

问题最终还是要回到Redis上，就是key对应的value太大，传输耗时，最终业务代码拿到value后将value分割成数组，判断请求参数是否在数组中，非常耗时，就会导致服务B接口耗时超过3s，从而拖垮整个服务...for (int i = 0; i < 200; i++) { new Thread(new Task(strValue)).start(); } }} 这段代码很简单...把这段代码跑一遍，你会发现很多执行耗时超过1500ms，再加上Jedis读取到数据的耗时，直接导致接口执行耗时超过3000ms。 ? 这段代码不仅耗时，还很耗内存，没错，就是这个Bug了。...改进就是将id拼接成字符串的存储方式改为hash存储，直接hget方式判断一个元素是否存在，不需要将这么大的数据读取到本地，即避免了网络传输消耗，也优化了接口的执行速度。...由于并发量的增长，导致redis读并发上升，Jedis的get耗时长，加上业务代码的缺陷，导致服务B接口耗时长，从而导致服务A远程RPC调用超时，导致dubbo超时重试，导致服务B并发乘3，再导致服务B

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没人告诉过你更复杂的缓存穿透怎么解决

你应该从网上看过太多的文章说缓存穿透怎么解决？无非就是布隆过滤器，缓存空值什么的。但是，更深入的一个问题，缓存空值有没有问题？如果缓存的空值太多怎么办？...接下来就是考虑怎么解决的问题？由于我们都是缓存的一些配置信息，几千条数据而已，最终考虑简单解决的办法。...改进版的写法就是缓存空对象，针对空的数据，设置过期时间，比如10分钟，快速过期，防止太多的空值问题。 ? 但是这个解决方案仍然有点小问题，就是短暂的数据不一致的问题。...想象一下如果缓存的空值这时候实际上已经有值了，那么在过期时间的这段时间内就可能存在短暂的数据不一致。总结缓存穿透的问题总结下来就是三点，这三个方式不是说是隔离的解决方案，他们可以结合在一起使用。...通过前置的拦截，应该拦截住大部分的流量，避免直接打爆数据库。最后，可以使用缓存空值并且设置快速过期的方式来作为一个兜底的方案。如果还有问题，那么就是限流、降级了。 - END -

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Elasticsearch 线上实战问题及解决方案探讨

1、reindex相关问题 1.1 问题描述我有 1tb 的一个大索引若干，要迁移到另外一个新集群去，有没有好办法？...有时候是全的，有时候不全。 https://t.zsxq.com/14pVGxDdv 1.2 问题认知对于大型索引的迁移问题，迁移 1TB 大小的索引，尤其是在保持服务不中断的情况下，是一项挑战。...3、避免中断策略在Elasticsearch配置中调整连接和超时设置，例如 reindex.remote.connect_timeout reindex.remote.read_timeout 4、...之前实战项目中，可以定时脚本统计一下写入新索引的数据量，以校验源和目的端数据的一致性。 1.3.2 数据规模和数据量巨大，推荐使用快照或者 logstash 等工具。...3、脚本的使用问题 3.1 问题描述我想请问下我用kibana中的无痛脚本编写创建新的字段时想要创建一个list数据表，输入下面这段代码，但是平台却显示无法识别new ArrayList是什么原因呢?

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有些线程跑着跑着就不见了

先简单说下这段代码，就是使用一个异步线程执行一段业务逻辑，示例代码如下： // 前置逻辑 ........假设服务端响应的非常慢，而我们设置的网络超时时间又很长，这就会导致这个线程长时间被阻塞。...举一个极端的例子，假设上面的代码没有设置超时时间，而服务端一直没有返回响应，「此时异步线程就会被一直阻塞」。...异步任务异常未捕获上面的情况，异步线程其实还活着，只是被阻塞没办法执行后续的逻辑。...对于第一种，我们在网络编程中及时设置超时时间，一般都能避免。

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Promise的all和race方法的使用

arr.push(data) console.log(data); }); setTimeout(function () { console.log(arr); }, 1500) 运行后，这段代码有时候可能会成功...那么，有没有四个ajax同时发送请求又可以在同一个作用域操作数据的方式呢？...貌似问题是解决了，但再回头审视一下这段代码，会发现这种处理方式，增加了额外的计数器变量count，额外的全局数组，额外的检查器函数。代码量的激增，无形中增加了后续维护的压力。...用promise的race方法就可以避免这种耦合，看代码： var p1 = function(url) { return new Promise(function(resolve, reject...，并且两段代码不会相互耦合。 race方法的的参数也是一个数组，数组每一项都是promise对象。

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Elasticsearch 断路器报错了，怎么办？

python 打印 DSL 部分截图 kibana DSL 执行类似如下截图： DSL 部分截图我用 python 脚本实现，这种检索非常耗时，超时时间我设置的是：20000s，确保不超时且确保可以拿回结果...原因 3：存在映射“爆炸”现象定义太多的字段或将字段嵌套得太深，会导致使用大量内存的映射“爆炸”。原因 4：存在大型批量请求大型的批量索引或多重搜索请求会造成 JVM 的内存压力。...原因 5：节点硬件资源受限物理内存本身就很小，这种是“硬伤”，为避免后患，需要整个团队知悉并想办法协调解决。...5.2 避免在 text 类型字段上使用 fielddata 读者们还有没有印象，长津湖影评词云效果，就必须得开启 fielddata:true。...你的实战环境有没有遇到类似错误，如何解决的呢？欢迎留言交流。

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大型服务端开发的反模式技巧

换个角度来看，要解决丢任务的问题，你不一定要用消息中间件。你可以在应用代码中把任务和完成状态保存到数据库中，用线程池执行，在完成后更新状态。这是不是很像作业调度(例如Quartz)呢?是的。...各个应用实例的本地缓存是独立的，旧数据的作废依赖于过期策略。作为改进，可以利用消息队列，一个实例广播消息说某数据作废了，其他实例纷纷自检。这是准实时同步。...分布式缓存加锁有的系统步入精耕细作时代后，想避免一种情况——缓存作废时，很多应用实例同时访问数据库，加重负载，而且浪费资源。于是有了给缓存加锁的方案。...复杂版的想法是好的，但注意，锁要设置超时(还记得我上文说的吗)，否则万一持有锁的实例发生问题，就全体耽误了。即使设了超时，也可能全体实例一直等待超时，浪费时间。...疲于奔命的模式，做不好大型服务端开发，也难以做好各种领域的开发。

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专科生阿里大数据一面面经「已过」「附详细答案」

Stage：一个DAG会根据RDD之间的依赖关系进行Stage划分，流程是：以Action为基准，向前回溯，遇到宽依赖，就形成一个Stage。...查询集合成员时，只要对应位置的信息单元都不为 0 ,即判定该成员属于集合。删除成员：只要将对应位置的计数 -1 即可。改进的代价：位数组大小倍数增加。...static { name="大数据肌肉猿"; } private static String name=null; 上面这段代码，把name打印出来是null ------- private...static String name=null; static { name="大数据肌肉猿"; } 上面这段代码，把name打印出来是大数据肌肉猿 -------- static {...name="大数据肌肉猿"; } private static String name; 上面这段代码，把name打印出来是大数据肌肉猿由此可见，变量名首先被加载，而赋值的时候，无论是直接在变量上赋值还是在静态代码块中赋值

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从一个超时程序的设计聊聊定时器的方方面面

目录如何设计一个靠谱的超时程序 JS引擎的运行机制是怎样的？如何避免程序卡顿？如何判断H5程序是从后台台恢复过来的？如何理解定时器的丢弃行为？...超时之后如果忘记了清理，也有办法统一打扫，这个问题稍后再讲。以上面的代码1为例，如果想向参数1传递两个参数，一个任务名称和一个人员数量，应该如何改写？...间隔定时器的触发，是由主线程之外的线程管理高度的，时间到了，就塞到主线程里执行，并不管上一次的代码有没有执行完。...} lastTime = (new Date()).getTime() }, 1000); 上面这段代码，如果在微信开发者工具中测试，是没有效果的。在微信中经作者测试也没有预期效果。...零超时定时器在冒泡链中的活用将setTimeout第二个函数设置为0，便是零超时定时器。上文中曾提到过，使用它避免程序卡顿现象的发生。现在谈一谈它在BOM冒泡链中的活用方法。

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大型服务端开发的反模式技巧

换个角度来看，要解决丢任务的问题，你不一定要用消息中间件。你可以在应用代码中把任务和完成状态保存到数据库中，用线程池执行，在完成后更新状态。这是不是很像作业调度(例如Quartz)呢?是的。...各个应用实例的本地缓存是独立的，旧数据的作废依赖于过期策略。作为改进，可以利用消息队列，一个实例广播消息说某数据作废了，其他实例纷纷自检。这是准实时同步。...分布式缓存加锁有的系统步入精耕细作时代后，想避免一种情况——缓存作废时，很多应用实例同时访问数据库，加重负载，而且浪费资源。于是有了给缓存加锁的方案。...复杂版的想法是好的，但注意，锁要设置超时(还记得我上文说的吗)，否则万一持有锁的实例发生问题，就全体耽误了。即使设了超时，也可能全体实例一直等待超时，浪费时间。...疲于奔命的模式，做不好大型服务端开发，也难以做好各种领域的开发。

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kafka概述 01 0.10之后的kafka版本有哪些有意思的feature？【kafka技术图谱 150】

在静态成员挂掉这段时间，broker会一直为该消费者保存状态（offset），直到超时或静态成员重新连接。 2.4.0 允许使用者从最近的副本（非leader）中获取。...现在可以使用单个规则来授予对主题，消费者组或带有前缀的交易ID的批量访问权限。用于主题创建的访问控制也已得到改进，以允许授予访问权限以创建特定主题或带有前缀的主题。...复制协议改进复制协议已得到改进，可避免在快速领导者故障转移期间领导者与跟随者之间的日志分歧。通过减少消息下转换的内存占用，我们还提高了代理的弹性。...Incremental Rebalance Protocol（以下简称cooperative协议）：改进了eager协议（即旧重平衡协议）的问题，避免STW的发生，具体怎么避免，后面介绍 2. static...在静态成员挂掉这段时间，broker会一直为该消费者保存状态（offset），直到超时或静态成员重新连接。

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前端 api 请求缓存方案

以客户端而言，我们有很多缓存数据与资源的方法，例如标准的浏览器缓存以及目前火热的 Service worker。但是，他们更适合静态内容的缓存。例如 html，js，css以及图片等文件。...key) return Promise.reject(error) }) } // 返回promise return promise } 该代码避免了方案一的同一时间多次请求的问题...是字符串还是数组来返回数据，因为本身都是数组操作 // 如果传入的是字符串，则需要取出操作 return queryIsArray ?...{ counter++; }; 所以没有办法在函数上用修饰器。...，不取先前promise getWares(1,3).then( ... ) 总结 api的缓存机制与场景在这里也基本上介绍了，基本上能够完成绝大多数的数据业务缓存，在这里我也想请教教大家，有没有什么更好的解决方案

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【Python】已解决：MemoryError

这个问题多见于处理大型数据集、生成庞大列表或数组、或者进行大量并发操作的场景中。...以下是一个典型的代码片段： large_list = [i for i in range(10**9)] 当我们运行这段代码时，可能会遇到 MemoryError 异常。...以下是改进后的代码示例： # 使用生成器表达式替代列表生成式 large_generator = (i for i in range(10**9)) # 分批次处理生成器数据 batch_size =...五、注意事项在编写和优化代码时，需注意以下事项：避免一次性加载大量数据：尝试使用生成器或流式处理数据，减少内存占用。定期释放内存：处理完一批数据后，及时释放不再需要的内存。...选择高效的数据结构：根据具体需求选择合适的数据结构，如数组、队列或堆栈。监控内存使用：使用工具监控程序的内存使用情况，及时发现和解决内存泄漏或过度使用的问题。

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聊聊高并发下库存加减那些事儿——“异步扣减库存”

另一方面由于大型互联网应用面向大量用户所以都是大型分布式加集群作为最基础的架构，而由于架构原因，往常所使用的lock或者Synchronized进程锁关键字失去了意义(只能锁住当前Web程序代码块，但无法锁住集群中其他...但是以上减库存的逻辑有个很大的问题便是由于强行将多线程请求变为单线程，不可避免的导致排队的发生，这样会发生什么情况呢？...并行异步减库存减库存必定是顺序排队的，这毋庸置疑，但是有没有办法可以加快这个排队呢，答案是有的！只有将同步减库存逻辑变为异步才能从根本解决排队问题。...100秒的响应可能用户早就心里默默诅咒你了。而且这已经是非常理想化的单次响应时间了。如果有人说可以优化到2毫秒就不会超时了。。麻烦带上键盘去微博杠吧。。...总结其实解决高并发业务只要你遵循让一个变成多个的思路，很多都有解决办法等着你。

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EasyLeetCode01，两数之和，刷题界的abandon

对于这道题来说，数组的最大长度是1e4，平方之后的量级是1e8，差不多是C++一秒能够执行的量级。勉勉强强可以接受大概率不会超时。其次，是重复的情况。...显然比较直观的就是，我们枚举了所有的可能，这太耗时了，有没有办法可以不用遍历所有的组合，但是又能保证一定可以找到答案的？...ret.push_back(mp[num2]); break; } } return ret; } }; 这段代码和上面几乎完全一样...我们加上这个判断就可以避免这种情况。到这里还没有结束，这段代码仍然可以优化。既然map会发生覆盖，那么我们其实没有必要一开始的时候就一股脑把所有元素全部插入，我们可以一边插入元素一边进行判断。...return ret; } mp[nums[i]] = i; } return ret; } }; 在这段代码当中

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