} else { timeStamp = now; // 超时后重置 reqCount = 1; return...下面这张图，很好地解释了滑动窗口算法： ? 在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。...每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如当一个请求 在0:35秒的时候到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。 那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？...我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格 子中。...，当桶中的令牌达到最低限额的时候，请求处理完之后将不会删除令牌，以此保证足够的限流； ?
从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在1秒里面，瞬间发送了200个请求。...下面这张图，很好地解释了滑动窗口算法： ? 在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。...每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如当一个请求在0:35秒的时候到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。 那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？...我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格子中。...在0:59秒的时候，由于桶内积满了100个token，所以这100个请求可以瞬间通过。
从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在 1秒里面，瞬间发送了200个请求。...滑动窗口 滑动窗口，又称rolling window ? 在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。...我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格 子中。...在0:59秒的时候，由于桶内积满了100个token，所以这100个请求可以瞬间通过。...速率达到正常的每秒5的速度 其实这算是一种漏桶算法的变异，在令牌桶中控制一个移除令牌的速度就是个漏桶了。
，待高峰或者问题解决后再打开 限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理 本文仅针对限流做一些简单的说明...从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在 1秒里面，瞬间发送了200个请求。...每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如当一个请求 在0:35秒的时候到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。 那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？...在上图中，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘×××的格子中。...在0:59秒的时候，由于桶内积满了100个token，所以这100个请求可以瞬间通过。
在高并发系统中，有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。...} else { timeStamp = now; // 超时后重置 reqCount = 1; return...从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在 1秒里面，瞬间发送了200个请求。...，当桶满时、新添加的令牌就被丢弃或者拒绝； 4）请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌，拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑，处理完业务逻辑之后，将令牌直接删除； 5）令牌桶有最低限额，当桶中的令牌达到最低限额的时候...，则可以认为前一窗口计数为0，重新开始计数。
我们这里将深入探讨限流的集中实现方式 实现方式 固定窗口算法（计数器法） 定义 固定窗口算法通过在单位时间内维护一个计数器，能够限制在每个固定的时间段内请求通过的次数，以达到限流的效果。...:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在1秒里面，瞬间发送了200个请求。...窗口ID:{}", shardId); return false; } } } 测试 // 对第一个例子中的规则进行修改，每1秒允许100个请求通过不变，...在先休眠了一段时间后再发起请求，可以看到在0.9秒到1秒的时间窗口内放行了6个请求，在1秒到1.1秒内放行了4个请求，随后就进行了限流，解决了在固定窗口算法中相邻时间窗口内允许通过大量请求的问题。...秒后达到了200ms左右的匀速发放。
] 从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在1秒里面，瞬间发送了200个请求。...我们刚才规定的是1分钟最多100个请求，也就是每秒钟最多1.7个请求，用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求，可以瞬间超过我们的速率限制。用户有可能通过算法的这个漏洞，瞬间压垮我们的应用。...那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格子中。...我再来回顾一下刚才的计数器算法，我们可以发现，计数器算法其实就是滑动窗口算法。只是它没有对时间窗口做进一步地划分，为60s。...在0:59秒的时候，由于桶内积满了100个token，所以这100个请求可以瞬间通过。
假设我们限制一分钟的能够通过的请求数为100，算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时，在接下去的1分钟内，每来一个请求，就把计数加1，如果累加的数字达到了100，那么后续的请求就会被全部拒绝。...假设有一个恶意用户，在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在 1秒里面，瞬间发送了200个请求。...我们刚才规定的是1分钟最多100个请求，也就是每秒钟最多1.7个请求，用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求， 可以瞬间超过我们的速率限制。用户有可能通过算法的这个漏洞，瞬间压垮后端应用。...每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如一个请求在0:35秒时到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。 滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？...我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格子中。
根据题意，“登录日志”表中的登录时间不存在缺失，而“登出日志”表中某个玩家的登出时间可能存在缺失，为了在联结的时候完整的保留登录登出时间，将上述查询结果1设为临时表a，查询结果2设为临时表b，并让临时表...比如： ifnull(null,1)，返回值为1；ifnull(0,1)，返回值为0。...当天即为“日期”列中的值，因此我们可以将“日期”列中的值与23:59:59进行合并得到当天23:59:59。...根据题意，“登录日志”表中的登录时间不存在缺失，而“登出日志”表中某个玩家的登出时间可能存在缺失，为了在联结的时候完整的保留登录登出时间，将上述查询结果1设为临时表a，查询结果2设为临时表b，并让临时表...比如： ifnull(null,1)，返回值为1；ifnull(0,1)，返回值为0。
2.3 表结构介绍 在Activiti7中。我们启动服务会自动维护Activiti7需要使用到的相关的表结构。在这块我们需要有个大概的了解。...登录的账号密码是 admin test 点击create process 弹出窗口。录入相关的流程定义信息 绘制好流程图后。保存并下载对应的xml文件 得到的流程图的xml内容： 59D29B621099"> id="sid-EA0332FA-59B0-45C0-...-45C0-9D24-47C78051D52C" id="BPMNShape_sid-EA0332FA-59B0-45C0-9D24-47C78051D52C"> 后数据就丢失了。这时我们可以设置流程设计器的存储方式为MySQL。这样就能持久化的实现存储了。具体步骤如下： 调整数据库的连接信息。
如果该请求与第一个请求的间隔时间大于计数周期，且 count 值还在限流范围内，就重置 count； 那么问题来了，如果有个需求对于某个接口每分钟最多允许访问 100 次，假设有个用户在第 59 秒的最后几毫秒瞬间发送...100 个请求，当 59 秒结束后 count 清零了，他在下一秒的时候又发送 100 个请求。...我们为每个格子都设置一个独立的计数 count，假如一个请求在 0:45 访问了那么我们将第五个格子的计数器 +1（也是就是 0:40~0:50），在判断限流的时候需要把所有格子的计数加起来和设定的频次进行比较即可...来看下面的图： image.png 当用户在 0:59 秒钟发送了 200 个请求就会被第六个格子的计数器记录 +200，当下一秒的时候时间窗口向右移动了一个，此时计数器已经记录了该用户发送的 200...在实际的限流场景中，我们也可以控制单个 IP、城市、渠道、设备 id、用户 id 等在一定时间内发送的请求数；如果是开放平台，需要为每个 appkey 设置独立的访问速率规则。 2.
根据题意，「登录日志」表中的登录时间不存在缺失，而「登出日志」表中某个玩家的登出时间可能存在缺失，为了在联结的时候完整的保留登录登出时间，将上述查询结果1设为临时表a，查询结果 2 设为临时表 b ，并让临时表...比如： ifnull(null,1) ，返回值为 1 ；ifnull(0,1) ，返回值为 0 。...case when 子句和 ifnull() 函数能达到同样的效果，两者选择其一即可。在此选择 case when 子句进行条件判断。 那么，如何得到当天 23:59:59 呢？...当天即为「日期」列中的值，因此我们可以将「日期」列中的值与 23:59:59 进行合并得到当天 23:59:59 。...合并字符串使用 concat() 函数，合并时日期与 23:59:59 之间存在一个空格，使时间格式一致，即： concat(日期,' 23:59:59') 这样，在左联结时，同时填充「登出时间」字段空值的
这个方法有一个致命问题：临界问题——当遇到恶意请求，在0:59时，瞬间请求100次，并且在1:00请求100次，那么这个用户在1秒内请求了200次，用户可以在重置节点突发请求，而瞬间超过我们设置的速率限制...在上图中，整个红色矩形框是一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是1分钟，然后我们将时间窗口进行划分，如上图我们把滑动窗口划分为6格，所以每一格代表10秒，每超过10秒，我们的时间窗口就会向右滑动一格...，每一格都有自己独立的计数器，例如：一个请求在0:35到达， 那么0:30到0:39的计数器会+1，那么滑动窗口是怎么解决临界点的问题呢？...如上图，0:59到达的100个请求会在灰色区域格子中，而1：00到达的请求会在红色格子中，窗口会向右滑动一格，那么此时间窗口内的总请求数共200个，超过了限定的100，所以此时能够检测出来触发了限流。...所以，我们的突发示例程序中，在一次从桶中获取50个令牌后，再次从桶中获取令牌，则会花费10秒左右的时间。
今天我们来讨论 Pandas 中的 reset_index() 方法，包括为什么我们需要在 Pandas 中重置 DataFrame 的索引，以及我们应该如何应用该方法 在本文我们将使用 Kaggle...() 方法将 DataFrame 索引重置为默认数字索引，在以下情况下特别有用： 执行数据整理时——尤其是过滤数据或删除缺失值等预处理操作，会导致较小的 DataFrame 具有不再连续的数字索引 当索引应该被视为一个常见的...就变成了一个常用的列，叫做Name drop 此参数决定在索引重置后是否将旧索引保留为通用 DataFrame 列，或者将其从 DataFrame 中完全删除。...否则，如果我们不想将旧索引保留为列，我们可以在索引重置后将其从 DataFrame 中完全删除（drop=True）： df Output: Animal ID Name DateTime MonthYear...如何将修改直接保存到原始 DataFrame 中 最后我们又完整的完成了一个在删除缺失值后重置 DataFrame 索引的实战案例 好了，这就是今天分享的全部内容
，一旦达到限制速率则可以拒绝服务（定向到错误页或告知资源没有了）、排队、等待或降级。...在实际工作中对于限流一直局限于使用阶段和轻度的修改，常直接使用开源应用，服务来实现，没有深究过其中的实现，这次自己好好学习了下，同时也分享给大家。...这个算法虽然简单，但是有一个十分致命的问题，那就是临界问题：假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在1秒里面，瞬间发送了200...我们刚才规定的是1分钟最多100个请求，也就是每秒钟最多1.7个请求，用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求，可以瞬间超过我们的速率限制。用户有可能通过算法的这个漏洞，瞬间压垮我们的应用。...end if current == nil then limit_counter:set(key, 1, 1) --第一次需要设置过期时间，设置key的值为1，过期时间为1秒
---- 缺点 ：临界问题 假设有一个恶意用户，在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在1秒里面，瞬间发送了200个请求。...我们刚才规定的是1分钟最多100个请求，也就是每秒钟最多1.7个请求，用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求，可以瞬间超过我们的速率限制。用户有可能通过算法的这个漏洞，瞬间压垮我们的应用。...每过10秒钟，我们的时间窗口就会往右滑动一格。 每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如当一个请求在0:35秒的时候到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。...那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格子中。...桶一开始是空的，token以一个固定的速率r往桶里填充，直到达到桶的容量，多余的令牌将会被丢弃。每当一个请求过来时，就会尝试从桶里移除一个令牌，如果没有令牌的话，请求无法通过。
-01-15后，接口传参为 2022-01-13 00:00:00~2022-01-15 23:59:59 在element-ui官方文档中，可以找到相关配置参数 使用value-format指定绑定值的格式...，传的参数如下 create_date的值为'' (2)数据类型、创建日期先填写值再重置，传的参数如下 create_date的值为[''] 可以看到创建日期默认为空时，传的值为''， 先赋值再重置...上述js代码中，在data()下新增了4个参数： 其中count用来接收后端返回的数据总量，它的值必须为整数 tableData用来接收接口返回并处理后的列表数据 其中currentPage和pageSize...，在sql中使用LIMIT来实现返回对应数据，如下 假如每页显示10条，那么 第1页的数据为1～10， 第2页的数据为11～20， 第3页的数据为21～30，依此类推 对应到sql中limit方法下，...count 之前在分页组件中我们把count的值赋给了total，如下 到这里为止，基本目的就达到了，从后端取出数据渲染到前端，同时可以分页、显示数据总量、并且可以查询
} else { timeStamp = now; // 超时后重置 reqCount = 1; return...为了解决计数器算法的缺陷，我们引入了滑动窗口算法。下面这张图，很好地解释了滑动窗口算法： ? 在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。...每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如当一个请求 在0:35秒的时候到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。 那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？...我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格子中。...* 在指定时间窗口，指定限制次数内，是否允许通过 * * @param listId 队列id * @param count 限制次数
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