这是Dapr的特色项目，具体参见： https://github.com/dapr/test-infra/issues/11 ，在全天候运行的应用程序中保持Dapr可靠性至关重要。在部署真正的应用程序之前，可以通过在受控的混沌环境中构建，部署和操作此类应用程序来实现这种信心。
近期blhy的客户提出这个需求，对方提供一批来电的流水号，让我们给出对应的录音文件。
（下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义，在评价性能指标时，通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。）
MySQL InnoDB 引擎默认主键索引是 B+ 树索引，也是聚集索引，为何叫聚集索引呢？
字典类型容量变化过程叫做rehash,需要满足一定的条件才能触发扩容机制 服务器当前没有进行BGWRITEAOF或者BGSAVE命令，且当前键值对个数超过一维数组的大小，才会触发扩容。
在实际生产环境中使用Redis时，偶然会觉得Redis的内存占用要比自己预想的大。事实上，Redis占用的内存除了保存键值对所需的开销外，还有一些运行时产生的额外内存，包括：
将程序的逻辑地址空间划分为固定大小的页(page)，而物理内存划分为同样大小的页框(pageframe)。程序加载时，可将任意一页放人内存中任意一个页框，这些页框不必连续，从而实现了离散分配。也就是把内存等分成N份，存放运行的程序时，按分成的快放置即可。但放置时要考虑主存里哪些块已经被占用，这个用主存分配表（位示图）来表示。
前言 今天，我们继续跟着 RxJava-Android-Samples 的脚步，一起看一下RxJava2在实战当中的应用，在这个项目中，第二个的例子的描述如下： 简单地翻译过来：如果在2s内连续点击了
日常生活中，有哪些需要限流的地方？像我旁边有一个国家景区，平时可能根本没什么人前往，但是一到十一或者春节就人满为患，这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量，为什么要限流呢？
作者简介： 罗海雄 云和恩墨优化专家 ITPUB论坛数据库管理版版主，2012 ITPUB全国SQL大赛冠军得主，他还是资深的架构师和性能优化专家，对 SQL 优化和理解尤其深入；从开发到性能管理，他
为什么要限流 日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为什么要限
原来微信机器人的数据统计功能做的比较复杂，后面感觉微信公众号运营的需求都是功能方面的需求，而微信公众号自身后台的数据统计也做得越来越详细，我就把微信机器人的数据统计功能合并到一个菜单页，目前还有以下的功能：
为什么要限流 日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家AAAA景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为
如果大家校招时准备的项目是秒杀系统，那除了会问 Redis 和 MySQL，还会问你是怎么限流的。这一块知识应该挺多人没有准备的。
说明： 在左边的单处理器系统中，如果一个进程想要运行，那么必须将进程地址空间装载到物理内存中才可以运行。 而右边的是多处理器系统中有多个进程需要进入物理内存执行，这里要解决的问题就是，如何将进程地址空间合理的装载到物理内存中，如何合理的分配使用内存，使得每个进程能正确执行。
对Sql比较了解的同学，应该都听过Sql中的窗口函数，感觉掌握了窗口函数就可以说自己精通Sql了，在Python中也有类似的窗口函数。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
像我旁边有一个国家景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量,
为了达到降低随后发生缺页中断的次数或者概率，人们设计出了各种各样的页面替换算法，这些算法大致可分为公平算法和非公平算法。
上一篇文章 go-zero 是如何做路由管理的？ 介绍了路由管理，这篇文章来说说限流，主要介绍计数器限流算法，具体的代码实现，我们还是来分析微服务框架 go-zero 的源码。
MongoDB是一个NoSQL文档数据库。 它是大多数用例的理想选择，然而当它不适用你的用例时，您仍然可以通过使用以下设计模式来克服它的一些限制。 1.查询命令隔离模式 对副本集合中的不同节点隔离不同
微服务架构相比单体架构，服务的调用从同一台机器内部的本地调用变成了不同机器之间的远程方法调用，但是这个过程也引入了两个不确定的因素：
PWM是脉宽调制，在电力电子中，最常用的就是整流和逆变。这就需要用到整流桥和逆变桥。对三相电来说，就需要三个桥臂。
考虑这样一种情况：刚刚从内存中换出到磁盘的页面马上又要被重新换入到内存中，刚刚从磁盘中换入到内存的页面马上就要被换出来。这种频繁的页面调度行为称为抖动。这是页面置换过程中一种最糟糕的情形。
连接到远程服务或资源时处理故障，此类故障所需恢复时间不定。 这可以提高应用程序的稳定性和复原能力。
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。
Hystrix “豪猪”，具有自我保护的能力。hystrix 通过如下机制来解决雪崩效应问题。 资源隔离：包括线程池隔离和信号量隔离，限制调用分布式服务的资源使用，某一个调用的服务出现问题不会影响其他服务调用。
“可靠”一词意味着某种事物是可靠的，并且每次都会给出相同的结果。可靠性测试也是如此。
前面的文章已经介绍了什么是操作系统的虚拟内存，与本文要介绍的缓存置换算法息息相关，如果还没有看的朋友，建议先读一下上篇文章，链接是：什么是操作系统的虚拟内存？
答案来自这个链接： 每日一面 - mysql 的自增 id 的实现逻辑是什么样子的？
作为软件开发人员，我们的生活是快节奏的，我们采用的是敏捷软件开发方法，迭代式的开发我们软件功能，开发完成提交测试，通过了QA的测试后被部署到生产环境，然后可怕的事情在生产环境里发生了，生产环境的压力超过了我们的设计值，也就是说过载了，这种情况经常发生在调用远程服务，因为没有做过载保护，导致请求的资源阻塞在服务器上等待从而耗尽系统或者服务器资源，很多时候刚开始的时候只是系统出现了局部的，小规模的故障，然而由于种种原因，故障的范围越来越大，最终导致了全局性的后果，墨菲定律在软件里面特别灵验。俗话说就是"任何会出
面对一个庞然大物，如果没有一个合理的分工分层。任何一个小小失误都会被无限放大，酿成巨大灾难。
今天，我们继续跟着 RxJava-Android-Samples 的脚步，一起看一下RxJava2在实战当中的应用，在这个项目中，第二个的例子的描述如下：
JDNoSQL平台是一个分布式面向列的KeyValue毫秒级存储服务，存储结构化数据和非机构化数据，支持随机读写与更新，灵活的动态列机制，架构上支持水平扩容，提供高并发、低延迟、高可用、强一致数据库服务，可满足各种业务场景。完善的平台支持，支持业务自助化建表，查看监控，在线DDL等。
编辑手记:在理解Oracle技术细节时，我们不仅应该读懂概念，还要能够通过测试验证细节，理解那些『功夫在诗外』的部分，例如全表扫描和单块读。 开发人员在进行新系统上线前的数据校验测试时，发现一条手工执行的 SQL 执行了超过1小时还没有返回结果。SQL 很简单： 下面是这条 SQL 的真实的执行计划： 很显然，在这个表上建 billing_nbr 和 start_date 的复合索引，这条 SQL 就能很快执行完（实际上最后也建了索引）。但是这里我们要探讨的是，为什么这么一条简单的 SQL 语
编辑手记：一条看似简单的SQL，执行时间异常惊人，明明是全表扫描，却在undo 表空间产生大量的单块读导致db file sequential read等待事件。今天老熊带你揭开重重迷雾。 开发人员在
相对于传统的数据处理模式。流式数据处理则有更高的处理效率和成本控制。apache flink 就是近年来在开源社区发展不断发展能够支持同时支持高吞吐，低延迟，高性能分布式处理框架。
Prometheus+Grafana集成的监控系统已经是云原生的绝配，但是Prometheus指标到底该如何使用？Grafana到底该如何展示仍然值得思考和推敲。
相比单体架构，微服务架构下，服务调用从同一台机器内部的本地调用变成了不同机器间的远程方法调用，这就引入不确定因素：
当用户频繁的与UI界面操作交互时,例如:窗口调整(触发resize),页面滚动,上拉加载(触发scroll),表单的按钮提交,商城抢购疯狂的点击(触发mousedown),而实时的搜索(keyup,input),拖拽等
Redis之所以快，一个最重要的原因在于它是直接将数据存储在内存，并直接从内存中读取数据的，因此一个绝对不容忽视的问题便是，一旦Redis服务器宕机，内存中的数据将会完全丢失。
云计算管理员们一般都工作在一个分布式局域网计算基础设施中，它与传统数据中心最大的区别之一就是，所有被存储、调配和管理的数据都在一个私有云中。基于云计算的高效工作负载监控可在性能发生问题之前就提前发现这些问题的苗头，从而防患于未然。了解你的云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验。 收集云计算性能指标 IT管理员们必须积极主动地收集和记录云计算服务器的性能指标与数据，这主要是因为托管云计算工作负载的大多数服务器都是需要使用专用资源的虚拟机。对于云计算服务器来说，过度分配资源或分配资源不足
存储的顺序和添加的顺序无关,没有下标如TreeSet，它是存储的顺序和添加的顺序无关,但其中的对象也进行了相应规范的排序。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
熔断降级的主要思想是在服务之间建立一个保护层。当一个服务发生故障或无法提供正常响应时，该保护层可以熔断对该服务的请求，并快速返回一个错误响应，而不是让请求一直等待超时。这样可以防止故障服务的连锁反应，提高整个系统的可用性和稳定性。
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例， 一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。 1.1 什么是索引？ SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子： 图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开头的书，在第一排，b开头的在第二排，这样在找什么书就好说了，这个就是一个聚集索引，可是很多人借书找某某作
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