前言 话说Java中String是有长度限制的，听到这里很多人不禁要问，String还有长度限制？是的有，而且在JVM编译中还有规范，而且有的家人们在面试的时候也遇到了。 本人就遇到过面试的时候问这个的，而且在之前开发的中也真实地遇到过这个String长度限制的场景（将某固定文件转码成Base64的形式用字符串存储，在运行时需要的时候在转回来，当时文件比较大），那这个规范限制到底是怎么样的 ，咱们话不多说先䁖䁖去。 [1240] 那么String既然是数组存储那数组会有长度的限制吗？是的有限制，但是是在有先提条件下的，我们看看String中返回length的方法。 [1240] [1240] 看到这里我们来总结一下： 字符串有长度限制吗？是多少？
前言 话说Java中String是有长度限制的，听到这里很多人不禁要问，String还有长度限制？是的有，而且在JVM编译中还有规范，而且有的家人们在面试的时候也遇到了。 本人就遇到过面试的时候问这个的，而且在之前开发的中也真实地遇到过这个String长度限制的场景（将某固定文件转码成Base64的形式用字符串存储，在运行时需要的时候在转回来，当时文件比较大），那这个规范限制到底是怎么样的 ，咱们话不多说先䁖䁖去。 存储String的容器原来是它 那么String既然是数组存储那数组会有长度的限制吗？是的有限制，但是是在有先提条件下的，我们看看String中返回length的方法。 ? 是多少？
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来源：toutiao.com/i6893014573322863111 前言 话说Java中String是有长度限制的，听到这里很多人不禁要问，String还有长度限制？ ，在运行时需要的时候在转回来，当时文件比较大），那这个规范限制到底是怎么样的，咱们话不多说先䁖䁖去。 存储String的容器原来是它 那么String既然是数组存储那数组会有长度的限制吗？是的有限制，但是是在有先提条件下的，我们看看String中返回length的方法。 其实这里涉及到了JVM编译规范的限制了，其实JVM在编译时，如果我们将字符串定义成了字面量的形式，编译时JVM是会将其存放在常量池中，这时候JVM对这个常量池存储String类型做出了限制，接下来我们先看下手册是如何说的 看到这里我们来总结一下： 问：字符串有长度限制吗？是多少？
前言 话说Java中String是有长度限制的，听到这里很多人不禁要问，String还有长度限制？是的有，而且在JVM编译中还有规范，而且有的家人们在面试的时候也遇到了。 本人就遇到过面试的时候问这个的，而且在之前开发的中也真实地遇到过这个String长度限制的场景（将某固定文件转码成Base64的形式用字符串存储，在运行时需要的时候在转回来，当时文件比较大），那这个规范限制到底是怎么样的 ，咱们话不多说先䁖䁖去。 存储String的容器原来是它 那么String既然是数组存储那数组会有长度的限制吗？是的有限制，但是是在有先提条件下的，我们看看String中返回length的方法。 看到这里我们来总结一下： 问：字符串有长度限制吗？是多少？
这篇文章能够帮助开发者解决在规划缓存策略时遇到的诸多挑战。 ? Browser Service Worker Cache Capacity Cache最多是多少？我的应用最少需要多少？ 除了service worker cache的大小限制外，你有没有想过下面的问题： IndexedDB的大小限制是多少？ localStorage的大小限制是多少？ Service Worker缓存规范的一个缺点是缺乏限制容量或存储的规则或算法，这意味着每个浏览器厂商都会自己定义缓存限制和失效策略。 虽然大多数网站都没有50MB存储限制的问题，但有些网站会有。 但是50MB，你能做什么？ 我一般会在服务工作者中实现某种失效规则，这就意味着我的PWA具有可控制的缓存，不会达到配额限制。 这是个好消息，如果需要，你至少有一个备选的存储方案，通过IDB来使Service Worker保存更多的数据。
单个bucket存在object数量上限:受限于bucket的index shard数量，而shard数量存在上限。 2). 单集群就算业务能够忍受OSD的扩容影响，也会始终受限于单个集群的机柜数量限制:一个集群不可能在同一个机房无限制的新增存储节点。 3). 目前采用的跨集群扩容是基于bucket的Virtual hosted style访问去进行路由，业务需要根据容量使用情况不断的新增bucket去扩容，对业务来讲，多套代码环境还要同时维护多个bucket 只有简单的读写object和object acl setting等几个简单操作，不会有bucket之间的object copy操作。 用户基本上都是新增数据，很少覆盖和修改已有数据的操作。 能够根据后端资源的使用率，灵活调整多个集群的负载，提高整体资源利用率。 bucket/object的寻址不是通过遍历查找，而是通过hash计算，能够极大减少路由条目数和提高寻址效率。 方案思路 ?
限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的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。 前几天在DD的公众号，看了一篇关于使用 瓜娃 实现单应用限流的方案 --》原文，参考《redis in action》 实现了一个jedis版本的，都属于业务层次限制。 实际场景中常用的限流策略： Nginx接入层限流 按照一定的规则如帐号、IP、系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 通过业务代码控制流量这个流量可以被称为信号量，可以理解成是一种锁 ，它可以限制一项资源最多能同时被多少进程访问。 当限制请求信号量为2，并发5个线程： ? 当限制请求信号量为5，并发10个线程： ?
不过，七牛毕竟是一个对象存储，而不是一个专业的 Static Hosting 业务，在使用上出现了不少问题。 七牛的 Bucket 名规则 和绝大多数的云计算厂商一样，七牛也使用了 Bucket 来作为存储的单元。 由于这个项目要挂 Linux.cn 的二级域名，于是我便让老王(@wxy)创建了一个 Bucket，绑定域名，并通过七牛自带的权限控制机制，将其分发给我，让我来使用。 在我的个人控制台看到了这个 Bucket [ogw35.png] 发现问题 我通过控制台，手动上传了生成的文件后，确认没有问题，就将相应的功能写入到 Github Action 的 配置文件（配置文件点这里 在七牛中进行权限分配的时候，会要求你为 Bucket 设定一个别名，而且名字和已有的名字必须是不同的，这导致我看到的 Bucket 的名和老王创建的 Bucket 名是不相同的。
for traditional investor 59.6 定义，计算和解释convexity，给出一个yield变化，计算price的变化 Convexity: 利率变化一单位，duration变多少 计算duration of portfolio时有个很大的限制是，所有bond必须perfectly correlated however，it is unlikely that yield cross 可以计算得出key rate duration 根据其他和key rate相同期限的bond的key rate 01s，来构建多元方程组，未知变量就是hedging position 求解多元方程组，得到 计算当rate在一个或多个bucket移动时的bucket 01 partial 01s：是当fitted rate下降一个BP，随后refitting以后portfolio的改变值 forward-bucket 01s：移动了不同期限结构的forward rate以后，计算新bucket的PV和原来PV之间的差额就是forward-bucket 01s 60.8 跨越整个forward bucket exposures
在 Amazon S3 标准下中，对象存储中可以有多个桶（Bucket），然后把对象（Object）放在桶里，对象又包含了三个部分：Key、Data 和 Metadata Key 是指存储桶中的唯一标识符 操作使用 Amazon S3 的方式也有很多，主要有以下几种： AWS 控制台操作 AWS 命令行工具操作 AWS SDK 操作 REST API 操作，通过 REST API，可以使用 HTTP 请求创建 控制台里创建一个名称为 test.teamssix.com 的 Bucket 就可以接管了 创建完 Bucket 后，再次访问发现就显示 AccessDenied 了，说明该 Bucket 已经被我们接管了 ： 通过官方文档，可以分析出这个策略表示任何人都可以访问、写入当前 Bucket 的 ACL 那么也就是说如果我们把权限修改为 FULL_CONTROL 后，就可以控制这个 Bucket 了，最后修改后的策略如下 当直接访问 teamssix/flag 的时候会提示 AccessDenied 而加上对应的 User-Agent 时，就可以正常访问了 在实战中，可以去尝试读取对方的策略，如果对方策略没做读取的限制
Sentinel对性能的消耗如何 从上一篇《Sentinel限流的核心功能QPS统计的实现原理》我们了解到，Sentinel统计QPS使用的是时间窗口+Bucket，并且通过循环复用Bucket以减少对内存的占用 因此，Sentinel消耗的内存至少是资源总数乘以每个资源对应的Node占用的内存大小，每个Node占用的内存大小即为一个大小为2的Bucket数组和一个大小为60的Bucket数组所占用的内存。 由于Sentinel支持集群限流，所以限流的实现上比较复杂，我们暂不讨论。如果是单节点的限流，则实现上与熔断降级的实现差不多，本篇只介绍熔断降级的实现。 判断Sentinel的熔断降级功能是否支持在服务端执行，我们可通过阅读DegradeSlot的源码，查看是否限制了只有流量类型为EntryType.OUT时才生效。 ? 从DegradeRule的passCheck方法的源码中，我们并未发现有任何地方限制熔断降级的触发只有流量类型为EntryType.OUT才生效，因此，熔断降级不仅可以用于客户端，也可以用于服务端。
图片摄影：产品经理 厨师：kingname 当我们从网上复制了一大段文本以后，可能会发现它没有任何换行，所以放到文本处理软件里面就会缩成一行，如下图所示文章： ? 在Python里面，有一个自带的模块 textwrap，它可以限制每多少个字符一行来对一个长句子进行换行，它的使用语法为： import textwrap s = '长句子' formatted_s
bucket 索引信息还有其他用处，比如为版本控制的对象维护日志、bucket 配额元数据和跨区同步的日志。bucket 索引不会影响对象的读操作，但确实写和修改确实会增加一些而外的操作。 这隐含了两层意思：其一，在单个 bucket 索引对象上能存储的数据总量有限，默认情况下，每个 bucket 是只有一个索引对象的，所以每个 bucket 中能存储的对象数量就是有限的了。 但这只对新建的 bucket 有效，而且需要有提前的规划，要提前知道 bucket 最终会存储多少数据。 以下是几个新命令，用于监控或控制正在进行的分片操作。 这是诸多 Ceph 改善简易性、易用性和自动化努力的结果。 3. 自动分片的 bug 读过官方文档后，感觉这真是一个很赞的功能，不过新功能往往也意味着 bug 多，这次似乎也没有例外。
场景描述 提供服务接口的人或多或少遇到这样的问题，业务负载能力有限，为了防止过多请求涌入造成系统崩溃，如何进行流量控制？ 流量控制策略有:分流，降级，限流等。 这里我们讨论限流策略，他的作用是限制请求访问频率，换取系统高可用，是比较保守方便的策略。 常见限流算法 常用的限流算法由：漏桶算法和令牌桶算法。 漏桶(Leaky Bucket)算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率 可见这里有两个变量,一个是桶的大小,支持流量突发增多时可以存多少的水(burst),另一个是水桶漏洞的大小(rate)。 令牌桶算法的描述如下： 假设限制2r/s，则按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌； 桶中最多存放b个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝； 当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除n个令牌，接着数据包被发送到网络上
前言 限流，顾名思义就是对请求应用的流量进行限制，对于超过限流阈值的流量进行丢弃，用于保护系统处于一个合理的流量压力之下，不会因为突发的不可预知的大量请求打死。 限流常见的应用场景是秒杀、下单和评论等 突发性 并发问题。 典型的限流算法有漏桶（leaky bucket）算法和令牌桶（token bucket）算法。 令牌桶（Leaky Bucket）算法 令牌桶算法基本思路是按照恒定的速率向桶中放入令牌，每当请求经过时则消耗一个或多个令牌。当桶中的令牌为 0 时，请求则会被阻塞。 令牌桶.png 具体算法： ·假设限制2r/s，则按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌； ·桶中最多存放b个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝； ·当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除 最后 不论是对于令牌桶拿不到令牌被拒绝，还是漏桶的水满了溢出，都是为了保证大部分流量的正常使用，而牺牲掉了少部分流量，这是合理的，如果因为极少部分流量需要保证的话，那么就可能导致系统达到极限而挂掉，得不偿失
关于S3 Account Search S3 Account Search可以帮助广大研究查找目标S3 Bucket属于哪一个账号ID。 为了实现这个功能，我们需要拥有至少下列权限之一： 从Bucket下载一个已知文件的权限（s3:getObject）； 枚举Bucket内容列表的权限（s3:ListBucket）； 除此之外，你还需要一个角色 ，能够包含上述之一权限。 arn:aws:iam::123456789012:role/s3_read s3://my-bucket/path/to/object.ext # Y还可以去掉s3:// s3-account-search arn:aws:iam::123456789012:role/s3_read s3://my-bucket 工具运行机制 S3中有一个IAM策略条件-s3:ResourceAccount，这个条件用来给指定账号提供目标
1 Overview Ceph Mgr Prometheus 的模块没有提供用户数据使用量的指标，而在 Ceph 日常运维中，我们希望知道哪个用户用了多少存储容量，或者距离 Quota 还有多少，方便自动化扩容等等 usage: 就是用户不同 bucket 的使用量 bucket: 桶的情况，比如说读写操作的次数，成功率，大小等等 2 radosgw_usage_exporter https://github.com 2.2 bucket 然后看 bucket 方面，同样是参考 Ceph 的官方文档 get-bucket-info。 3 关于权限 需要读取到 bucket 和 usage 的用户，并且对 bucket 和 usage 是至少有 read 权限的。可以通过下面命令创建一个 admin 账号来专门获取这些指标。 这里要注意的是，权限不要放得太大了，完全 read 就够了。
限制 当然也不是快就完美了，也是有些限制的。 要根据这些限制来确定fastcache是否适合引入你的业务环境中： key和value都只能是[]byte类型，不是的话要自己序列化 key长度+value长度+4不能超过64KB，否则就要使用额外的SetBig 所以不管你在这块内存缓存了多少数据，都不会因为GC扫描而影响性能。 每次使用mmap申请内存的时候，申请了1024*64KB=64MB内存。 这里有个明显的缺点：假设hashcode都分布在较少的几个bucket中，那么就导致某几个bucket的数据频繁淘汰，而其他的bucket还剩挺多空间。不过，这只是假设，并未有数据证明会有这种现象。 每次以64KB为单位请求一个块 在64KB的块内顺序存储，相当于更简单的自己实现的分配算法 整个cache分成512个bucket 相当于有了512个map+512个读写锁，通过这样减少了竞争 map类型的
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