progress进度条组件是一个很完备的组件了，不需要修改，就可以大部分场景需求。有两点需要注意：
RAIL 是一种以「用户为中心的性能模型」，它提供了一种考虑性能的结构。该模型将用户体验分解到按键操作（例如，点击、滚动、加载）中，帮助我们为每个操作定义性能目标。
在上一篇文章中我们讲解了微服务中的熔断处理方式，在实际开发中和熔断相配的技术就是限流，那么这篇文章我们将着重讲解限流的的知识。
网上sysbench教材众多，但没有一篇中文教材对cpu测试参数和结果进行详解。 本文旨在能够让读者对sysbench的cpu有一定了解。 小慢哥的原创文章，欢迎转载 ---- 1.sysbench基础知识 sysbench的cpu测试是在指定时间内，循环进行素数计算 素数（也叫质数）就是从1开始的自然数中，无法被整除的数，比如2、3、5、7、11、13、17等。编程公式：对正整数n，如果用2到根号n之间的所有整数去除，均无法整除，则n为素数。 2.sysbench安装 # CentOS7下可使用yum安装
图：优化前（我的电脑是四核cpu，所以单线程无限无阻塞循环占用率不会达到100%）
最近的一个客户项目中，简化的需求是绘制按照行列绘制很多个圆圈。需求看起来不难，上手就可以做,写两个for循环。
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人，（现在谁还用电话簿！）可以从头开始翻页，直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做，而是从中间开始，因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
NGINX最有用但经常被误解和配置错误的特征之一就是速率限制。 它允许您限制用户在给定时间段内可以执行的HTTP请求数量。 速率限制可以用于安全目的，例如减慢暴力密码猜测攻击。 它可以通过将传入请求率限制为真实用户的典型值，并且（通过日志记录）来识别目标URL，可以帮助防止DDoS攻击。 更一般地说，它用于保护上游应用服务器免受同时因太多用户请求而被压跨。 在本文中，我们将介绍使用NGINX进行速率限制的基础知识以及更高级的配置。 速率限制在NGINX Plus中的工作方式相同。 NGINX速率限制的工作
SVG，指可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是用于描述二维矢量图形的一种图形格式，是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形，除了 IE8 之前的版本外，绝大部分浏览器都支持 SVG，可将 SVG 文本直接嵌入 HTML 中显示。
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
Android 提供了view进行视图的绘制，可以满足大部分的会图需求，但在有些时候却是心有余而力不足。我们知道，view通过刷新来绘制视图。android系统通过vsync信号来进行屏幕的绘制。刷新的时间间隔为16毫秒。如果在16毫秒内完成了索要刷新的绘制操作，那么在视觉效果上就不会产生卡顿的感觉。如果逻辑操作过多，频繁刷新就会造成界面的卡顿。
摘要： 本示例是使用Qt的QPainter的转换和缩放特性简化绘图，绘制一个时钟，里面包含时针、分针、秒针、钟表刻度的绘制。 也包含计时器的使用，以及创建带有栅格表面的自定义窗口。 实现效果如图：
去年做了一个产品，会经常导入导出大量的外部数据，这些数据的ID有的是GUID类型，有的是字符串，也有的是自增。GUID类型没有顺序，结果要排序得借助其它业务字段，整体查询效率比较低；字符串ID本来是用来转换GUID的或者数字ID的，结果有些字符串ID不符合规范，常常有特殊数据需要处理；自增主键ID的数据导入合并经常有冲突。
想必学习前端的同学们对Canvas 都不陌生，它是 HTML5 新增的“画布”元素，可以使用JavaScript来绘制图形。
本文实例为大家分享了Android实现圆形进度条的具体代码，供大家参考，具体内容如下
2021年Go开发者调查（https://go.dev/blog/survey2021-results）表明，用Go编写服务是最常见的用法，见下图。与此同时，Kubernetes是部署这些服务最广泛使用的平台。
这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？
看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐！就这种系统，随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/756/1.html
前言：在之前的业务中，使用了Kafka和RabbitMQ两种消息队列，这篇文章来做一个总结。 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要实现异步消息，应用解耦，流量削峰及消息通讯等功能。 下面举例
不会吧，不会吧，现在都2020年了不会还真人有人不知道JS的rAF吧？？？ rAF 简介 rAF是requestAnimationFrame的简称； 我们先从字面意思上理解requestAnimati
一个Channel是一个和BlockingQueue 非常类似的概念。区别在于它代替了阻塞的put操作并提供了挂起的send,还代替了阻塞的take操作，并提供了挂起的receive操作
英文原文：https://www.nginx.com/blog/rate-limiting-nginx/
圆栗子 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 天黑请闭眼。 请各位玩家正确佩戴面具。 麻省理工的Cheetah (猎豹) 机器人，如今已经进化到了第三代。 比起前辈们，Cheetah
在微服务架构中,很多情况下,各个服务之间是相互依赖,一个服务可能会调用了好几个其他服务,假设其中有一个服务故障,便会产生级联故障,最终导致整个系统崩溃无法使用(这称为雪崩效应),Spring Cloud Hystrix正是用来防止雪崩效应的。
在做充电桩项目时，其中用户的登录、注册等都需要用到短信这个功能，所以，我们在开发之前要做一些相对深入的考虑。
SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
非功能性需求是需求的一个重要组成部分，它影响系统的架构设计，决定软件项目成本的重要依据，在软件项目评估过程中需要重点关注。
据Computerworld UK报道，不久前，挪威公司Kolos宣布将在挪威的巴莱根开设世界上最大的数据中心。这不禁让我们产生好奇，全球有数以百计不同规模的数据中心，其中最大的都位于哪里？科技媒体C
不废话了，直接上代码： package cn.springboot.config.db.pk.local.impl; /** * The class Snowflake id generator. Created by paascloud.net@gmail.com * Twitter雪花ID算法 * 概述 * - SnowFlake算法是Twitter设计的一个可以在分布式系统中生成唯一的ID的算法，它可以满足Twitter每秒上万条消息ID分配的请求，这些消息ID是唯一的且有大致的递增顺序
4.2 定时器 1 同步定时器 同步监控器类似于LoadRunner中的集合点。通过右键在弹出菜单中选择“添加->定时器->Synchronizing Timer（同步定时器）”，如图21所示。
至于为什么叫雪花算法，是因为科学家通过研究认为自然界中不存在两片完全相同的雪花，所以这种算法用雪花来命名也是强调它生成的编号不会重复吧
后记：这篇短漫画主要想讲一下Redis的线程模型和Tomcat的线程模型的区别。Redis负责的业务主要是和内存打交道，每天就是读写内存的那些数据结构，像string ,hash, set, list等等，内存的速度是很快的。我们来假设一个场景， 有10万个请求发给了Redis， 假设10微秒处理一个，那这10万个请求，Redis一个线程1秒内就轻松搞定！ （1秒 = 1000毫秒 = 1000,000 微秒 = 1000,000,000纳秒） Tomcat的线程就和Redis不同了，它需要读写文件，访问硬
相信看到这个标题，很多人的第一反应就是：对数据库进行分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。
其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 ID。在分布式系统中的应用十分广泛，且 ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
采用计数器是一种比较简单的限流算法，一般我们会限制一秒钟能够通过的请求数。比如限流QPS为100，算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时，在接下来的1秒内没来一个请求就把计数加1，如果累加的数字达到了100，后续的请求就会被全部拒绝。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毫秒会拒绝所有的请求，我们把这种现象称为“突刺现象”。
准备两台带有yum安装的nginx的虚拟机，一台作为代理服务器，一台作为真实服务器。
WWDC21中发布的macOS Monterey中新增了可变刷新率的Adaptive-Sync显示技术，自此行业通用的可变帧率技术登录Mac生态；今天我们就围绕苹果生态中的两种可变帧率显示技术，讨论如何为用户呈现最佳体验；本文中首先我们会介绍一下macOS中的Adaptive-Sync技术；这项技术为macOS的全屏显示的App和游戏提供了更加灵活的帧率，更加流畅体验，基于此深入讨论有关顺滑渲染的最佳实践；然后我们会了解现有的iPad Pro和iPhone 13 Pro上的ProMotion技术，并进一步探讨能在不同帧率下基于CADisplayLink的最佳技术实践，在自定义绘图时为用户带来流畅的体验；本篇文章是基于Session10147 - Symbolication: Beyond the basics撰写，该Session的演讲者是来自Apple GPU软件团队的WindowServer工程师Kyle Sanner和CoreAnimation工程师 Alex Li。
分库分表后涉及到的另一个问题就是主键如何保证唯一且自增。以前单库单表的时候只需要利用数据库特性进行自增即可，现在因为是各自独立的库表，数据库之间的主键自增无法进行交互，比如数据库1的订单明细表主键自增到了1001，数据库2的订单明细表主键现在是1000，如果现在往数据库2的订单明细表中插入一条数据，这个时候获取到的主键ID会是1001，这样就会造成业务上的主键冲突。
回溯法的基本思想是采用递归和深度优先搜索的方法，尝试在一组可能的解中搜索出符合要求的解，在搜索过程中，若发现当前所选的方案不能得到正解，就回溯到前面的某一步（即撤销上一次的选择），换一种可能性继续尝试，直到找到符合要求的解或者所有的可能性都已尝试完毕。
burst=4，若同时有4个请求到达，Nginx 会处理第一个请求，剩余3个请求将放入队列，然后每隔500ms从队列中获取一个请求进行处理。若请求数大于4，将拒绝处理多余的请求，直接返回503.
原文 / https://developer.akamai.com/blog/2018/06/25/experiments-with-browser-preconnects/
今天，我们来讲的轻松的话题。作为一个前端，能画出一手炫酷的动画，是一件很振奋人心的事情。并且网页动画已经成为一个庞大而复杂的工具和技术。类似GSAP[1]、Framer Motion[2]和React Spring[3]等库已经涌现，以帮助我们在DOM中添加动画效果。
本文主要介绍SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。
NGINX通过limit_req_zone和limit_req两条指令来实现速率限制。指令limit_req_zone定义了限速的参数，指令limit_req在所在的location使能定义的速率。
SnowFlake 算法：是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。 核心思想：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。 首先了解一下雪花ID的结构：从网上盗用一张；
一、需求缘起 几乎所有的业务系统，都有生成一个唯一记录标识的需求，例如： 消息标识：message-id 订单标识：order-id 帖子标识：tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。 这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如： 拉取最新的一页消息 select message-id/ order by time/ limit 100 拉取最新的一页订单 select order-id/ or
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