解决问题 之前我们说过视频延迟问题可以通过调试分辨率和码率来解决，在云台控制上，也是可以这样操作来减小延迟时间差的。 1>降低摄像头码率。 2>提高网络速度。 ?
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等 比如注册登录一般会有两个 API，但是设计 API 时应该给注册接口包含一个隐式的登录。来避免 App 在注册后还得请求一次登录接口(有可能失败，从而导致业务流程失败)。 增量更新 需要数据更新时，可考虑增量更新。如常见的服务端进行 bsdiff，客户端进行 bspatch。 大文件下载 支持断点续传，并缓存 Http Resonse 的 ETag 标识，下次请求时带上，从而确定是否数据改变过，未改变则直接返回 304。 网络缓存，减少延迟节省流量。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络)，不自动加载图片 界面先反馈，请求延迟提交。
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关于延迟，任正非说过：“VR需要低时延，我们还做不到，也许以后会有一些科学定理新发明，但是现在还没有。所以，我们要理性认识VR/AR的产业发展规律,保持战略耐心。 为什么VR将来会有个泡沫期, 关键是没人能解决时延问题。” ? 近几年网络直播视频、VR/AR、竞技游戏、大数据、4K高清视频的快速增长，正在将毫秒级网络加速技术推向历史发展的潮头。 那么随着underlay网络服务能力的提升是否会极大的消弱overlay的网络加速技术的依赖呢？答案是肯定的。 为此，我们开发了完善的QoE机制：包括丢包、延迟和抖动实时统计，多路径热备份等。而用99%可靠的节点构建99.9%稳定的网络，就意味着融合SD-RTN的拓扑结构必须是实时更新，高度自愈的。 所以我们利用QoE机制，并增加了全网测速功能，让每个网络节点都拥有一个实时计算的，可动态更新的拓扑树结构。
背景 我们有个数据处理平台，有两个用 docker 运行的数据处理模块，分别是：data_api, 和 processor_api，故名思义： data_api： 接受数据； processor_api 踩坑经过 一直以来，这两个模块都是相安无事，稳定得很，然而在九月份因为更新 kafka 连接地址重启了容器，就出了问题。 lag 图就是延迟条数了，大约 11 号 18点的时候，也就是我们更新版本重启容器之后，在数据写入并没多大改变情况下，lag 数拼命增长，直接去到 80 万了，而且后面还在持续上涨； 首先排除因素就是 processor_api 消费速度，因为在更新前，一直是不会有延迟这么多的。 直接去 kafka-python 官网，找了较新的版本 1.4.2，更新之后，消费和日志都正常了。 欢迎各位大神指点交流, QQ讨论群: 258498217
除了它会在 Android 10 中被弃用以外，在弃用之前的这段漫长的时间里尘封于框架中，不会有任何更新和漏洞修复，同时也不会针对旧型号的设备或者旧版本的系统进行兼容性适配。 延迟加载的 Fragment Fragment，无论好与坏，都从 Activity 上继承了大量相同的命名规则和 API 调用接口。其中一部分继承是关于界面切换和在应用准备好之前推迟切换操作。 会有行为变更需要处理吗？ 不会。事实上，我们在旧的和新的状态管理器之间运行了大量的 fragment 内部测试，以保证我们完成足够数量的回归测试。 如果您发现了应用效果发生了变化，首先可以通过下面新增的实验性 API 测试该变化是否是由于新的状态管理器造成的: FragmentManager.enableNewStateManager(false) 这个 API 是可以帮助您禁用新的状态管理器，以帮助您检查当前的变化是否和它相关。
大约在一年前，SRS开始支持了WebRTC，这一年一直在持续的更新和收集大家的反馈，终于目前达到了基本可以的里程碑了，是时候总结下使用方法，更新Wiki和DEMO，方便大家用起来了。 但是，TCP有网络问题： 互动：TCP在网络抖动时，延迟会变大。一般消息（弹幕）的延迟比较小，这时就会出现消息比画面更快的情况。 同步：不同客户端的播放进度不同步，有些延迟大，有些延迟小。 一般会有多个用户推流和拉彼此的流，比如一对一通话，就是两个用户，各自推自己的WebRTC流，然后播放对方的WebRTC流。 RTC转RTMP流 WebRTC推流，RTMP播放，是非常重要的功能，每次SRS直播都会有很多朋友问这个功能的进展。 和媒体是一台服务器时，candidate是否可以用客户端请求的地址，比如上面是localhost呢？
如何确保我API 能够将所有数据返回给用户，而不会出现延迟、服务器错误和过多请求等问题呢？ 一般地， 如何在API设计中提升性能呢？ 2 提升网速，带宽足够 即便API设计的性能非常强大，也扛不住缓慢的网络延迟。不可靠的网络可能会导致宕机，导致违反SLA、服务条款以及曾经向客户做出的承诺。 6 尝试HTTP 的标准方法 尝试使用HTTP 的标准方法，对API 的性能会有一定的帮助。 http 方法 幂等性 是否安全 get 是 是 head 是 是 put 是 否 delete 是 否 post 否 否 patch 否 否 例如，PUT 和 PATCH 操作在更新资源方面是相似的 PUT 操作通过向整个资源发送更新来更新资源。PATCH 操作只对需要更新的资源应用部分更新。由此产生的 PATCH 调用可以产生更小的有效负载，从而提高性能。
1935;max_connections 1000;daemon off;srs_log_tank console;http_api ，也分享过如何降低RTMP和FLV的延迟，配置项是一样的；如果不配置RTMP低延迟，那么RTMP的延迟会更高。 配置文件可能会有更新，以Gayhub上的为准。 下载SRS直播 请按下面文章的指引，安装SRS直播App： SRS官方App上线，全链路直播开发必备利器 Remark：Android更新比较快，iOS可能过审需要时间，如果没有对应功能过几天再看看就有了 更多视频 关注SRS视频号，就可以收到更新的通知了：
如果说重试一两次的话这个延迟就会比较大了。 痛点二： ? 针对一些细琐的一些问题而言的。这里简单列举了三个场景来分析： 不可靠的更新操作。 如上图的这个架构图，第一条链路是基于kafka中转的一条实时链路（延迟要求小于5分钟），另一条是离线链路（延迟大于1小时），甚至有些公司会有第三条准实时链路（延迟要求5分钟～一小时），甚至更复杂的场景。 另一种是延迟数据带来的聚合后结果的更新。目前HDFS只支持追加写，不支持更新。因此业界很多公司引入了Kudu。但是Kudu本身是有一些局限的，比如计算存储没有做到分离。 对于table format，我认为主要包含4个层面的含义，分别是表schema定义（是否支持复杂数据类型），表中文件的组织形式，表相关统计信息、表索引信息以及表的读写API实现。 封装了表的读写API。上层引擎通过对应的API读取或者写入表中的数据。 和Iceberg差不多相当的一个组件是Metastore。不过Metastore是一个服务，而Iceberg就是一个jar包。
虽然入口应用依赖了上百个下游应用，但是通常一个应用会包含多个API，而爆款业务经过调研，实际只使用了一个API。所以是否可以只部署一个API来落地迁移呢？ 那提取爆款API到一个单独的应用是否可行？试想一下，提取后，业务核心业务代码将会分布在多个应用、多个仓库。是否可以每个IDC都独立一套代码？但这会导致日后的日常开发维护重复且易错。 应用虽然点火成功了，接下来就是数据同步的问题：是否需要同步？如何同步？单向复制？双向复制？延迟容忍度如何？ 爆款依赖2个Redis。 复制分发的延迟一般都在几百毫秒，极端会到秒级，符合预期。 三、云上文件的存储与共享 在爆款API的核心搜索引擎中，用到了读写本地文件的技术。 例如AWS的S3 API就是定制化的： 甚至像携程会同时使用多种云时，那就意味着会有多套代码的维护成本。
1935;max_connections 1000;daemon off;srs_log_tank console;http_api ，也分享过如何降低RTMP和FLV的延迟，配置项是一样的；如果不配置RTMP低延迟，那么RTMP的延迟会更高。 配置文件可能会有更新，以Gayhub上的为准。 下载SRS直播 请按下面文章的指引，安装SRS直播App： SRS官方App上线，全链路直播开发必备利器 Remark：Android更新比较快，iOS可能过审需要时间，如果没有对应功能过几天再看看就有了 更多视频 关注SRS视频号，就可以收到更新的通知了（视频号关注人数过万，就发布SRS4）：
其实，我理解这里问问题的同学是想问，读从的时候，数据延迟了，业务上怎么解决。当然作者的答复也没有错，复制延迟是“天生”的本就没有解。 另外一种”合“是当我们面临前台服务的时候，需要整体输出一份数据给到用户，这个时候各个微服务系统的上面往往会有一个API GATEWAY层。 变化是伴随着程序员长久的话题，按照粗粒度来分，一个业务功能对应的代码段，有更新速度的变，有更新原因的变。 分层是匹配了更新速度的变，比如网关层和业务领域层，其中权限、流控这样的变更速度跟业务增长的变更速度是不同的。 而我们常说的微服务是匹配了更新原因的变，比如订单服务对应业务和商品服务对应的业务的变更原因也肯定是不同的。 本文完。 本周我在国家会议中心会有一次分享，还会对这块做更深入的阐述，有缘的朋友现场见。
但是，不论使用哪种架构，你都会碰到我们今天要讨论的问题：由于主从可能存在延迟，客户端执行完一个更新事务后马上发起查询，如果查询选择的是从库的话，就有可能读到刚刚的事务更新之前的状态。 这个方案的假设是，大多数情况下主备延迟在 1 秒之内，做一个 sleep 可以有很大概率拿到最新的数据。 这个方案给你的第一感觉，很可能是不靠谱儿，应该不会有人用吧？ 第一种确保主备无延迟的方法是，每次从库执行查询请求前，先判断 seconds_behind_master 是否已经等于 0。如果还不等于 0 ，那就必须等到这个参数变为 0 才能执行查询请求。 其实，MySQL 并没有提供这类接口的 SQL 用法，是提供给程序的 API，可以以下页面中查看。 在实际应用中，可能会有别的不需要等待就可以水平扩展的数据库方案，但这往往是用牺牲写性能换来的，也就是需要在读性能和写性能中取权衡。 最后 ，我给你留下一个问题吧。
之后每周都会有一篇。 这一期的主题是 实战经验，这一期讲的内容其实是面试官非常看重的，为什么这么说呢？ 因为这一期涉及到的几个问题，基本就能问出来候选人有没有实战经验了。 举个生产环境中经常出现的案例，当用户停止任务、更新代码逻辑并且改变任务并发度时，两种 state 都是怎样进行恢复的？ 将这个问题拆解成多步来分析： ⭐ 如何知道算子是否有反压？ ⭐ DataStream API 中：可以使用 disableChaining() 将 chain 在一起的算子链断开。 一般会实际中会有以下两种问题会导致反压。
API定义和原生的定义差不多，基本上和 JS 的 API 可以对应起来。 很多都基于 Flutter 在开发。 有些 API 还没有支持，估计 2 到 3 个月会比较完善。 Q：和原生 API 的差别大吗？ 段维伟：更接近 JS 的规范。 Q：Flutter-sip 是否是单独的仓库？ 更新了 RTC SFU demo，包括一对一通话，直播连麦，多人通话等。 零声学院更新了SRS免费入门课程，包括环境搭建，WebRTC推拉流等。 RTC性能和延迟数据：https://github.com/ossrs/srs/tree/4.0release#rtc-benchmark SRS未来更新： 成立：SRS 4.0 进入 Bugfix+ Q：SRT级联是否有意义？ 杨成立：级联是为了水平扩展。直播的水平扩展我们用的是RTMP，也就是Origin-Edge 集群。RTC 的水平扩展我们是用的 QUIC，也就是 Origin 之间的级联。
但是，BulkReceiver中会有个接收端通道，每次从对象中缓存的请求命令进行读取。 延迟请求 update foo set id = id where id = 1; 延迟请求比较有意思了，简单来说就是在更新期间，Zombodb推迟对 ES BulkRequestCommand 进行排队 ，直到通过索引 AM API 看到相应的插入命令。 可以通过是否延迟请求参数控制。 以最复杂的插入请求为例，由于上面提到的延迟请求更新问题，这里需要判断是否有延迟插入，如果有，先序列化一下，随后再序列化当前插入请求命令。
每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 我们在选好票点击确定跳转的页面中往往都会有倒计时，代表着 30 分钟内订单不确认的话将会自动取消订单。 在上面两种场景中，如果我们使用下面两种传统解决方案无疑大大降低了系统的整体性能和吞吐量： 使用 redis 给订单设置过期时间，最后通过判断 redis 中是否还有该订单来决定订单是否已经完成。 ，我们这里在发送消息的方法中传入参数 new MessagePostProcessor() 是为了获得 Message对象，因为需要借助 Message对象的api 来设置延迟时间。 加入方式，长按下方二维码噢： 已在知识星球更新源码解析如下： 最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 101 余篇，覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB
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