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    分ip统计网站的访问次数

    1、分ip统计网站的访问次数 统计工作需要在所有资源之前都执行,那么就可以放到Filter中了。 我们这个过滤器不打算做拦截操作!因为我们只是用来做统计的。 用什么东西来装载统计的数据。...Map需要在Filter中用来保存数据 Map需要在页面使用,打印Map中的数据 2、说明 网站统计每个IP地址访问本网站的次数。...3、分析 因为一个网站可能有多个页面,无论哪个页面被访问,都要统计访问次数,所以使用过滤器最为方便。 因为需要分IP统计,所以可以在过滤器中创建一个Map,使用IP为key,访问次数为value。...当有用户访问时,获取请求的IP,如果IP在Map中存在,说明以前访问过,那么在访问次数上加1,即可;IP在Map中不存在,那么设置次数为1。 把这个Map存放到ServletContext中!...listener-class>com.tyschool.web.listener.AListener index.jsp 分IP统计访问次数

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    django Throttling 节流 限制接口访问次数

    dajngo-Throttling #1 环境 Python3.6 Django==2.0.6 djangorestframework==3.8.2 #2 需求分析 给客户开发一个后端接口,但是客户不是VPI会员,每天只能访问该接口...10次,这时候节流就可以排上用场啦 用户访问登录接口,要求用户在一分钟内访问超过3次,需要输入验证码,这时候,也可以使用节流 #3 什么是节流 限制类似于权限,因为它确定是否应该授权请求。...rest_framework.throttling.UserRateThrottle' # 登录用户节流 ), 'DEFAULT_THROTTLE_RATES': { 'anon': '2/m', # 匿名用户对应的节流次数...'user': '5/m' # 登录用户对应 的节流次数 } } views.py from rest_framework.throttling import UserRateThrottle...# 'anon': '2/m', # 'user': '5/m' 'myThrottlingChackCaptchas': '3/m', # 限制请求验证码次数

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    寻找5亿次访问中,访问次数最多的人

    问题描述 对于一个大型网站,用户访问量尝尝高达数十亿。对于数十亿是一个什么样的概念,我们这里可以简单的计算一下。对于一个用户,单次访问,我们通常会记录下哪些数据呢?...问题分析 那么现在我们拥有了一个5亿条数据(实际上这个数据并不以文本存储,而是在运行的时候生成),从五亿条数据中,找出访问次数最多的人,这看起来并不难。...var max = 0 //这里记录最大次数的ID var maxId = 0L val lastNum = sc.parallelize(list)...var max = 0 //这里记录最大次数的ID var maxId = 0L val lastNum = sc.parallelize(list)...var max = 0 //这里记录最大次数的ID var maxId = 0L val lastNum = sc.parallelize(list)

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    每次访问的交易次数

    (也就是说 Visits 表包含 (user_id, transaction_date) 行) 银行想要得到银行客户在一次访问时的交易次数和相应的在一次访问时该交易次数的客户数量的图表 写一条 SQL...查询多少客户访问了银行但没有进行任何交易,多少客户访问了银行进行了一次交易等等 结果包含两列: transactions_count: 客户在一次访问中的交易次数 visits_count: 在 transactions_count...交易次数下相应的一次访问时的客户数量 transactions_count 的值从 0 到所有用户一次访问中的 max(transactions_count) 按 transactions_count...* 对于 transactions_count = 2, * 没有客户访问银行进行了两次交易, * 所以 visits_count = 0 。...* 对于 transactions_count >= 4, * 没有客户访问银行进行了超过3次交易, * 所以我们停止在 transactions_count = 3 。

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    MySQL并发事务访问相同记录

    锁冲突 也是影响数据库 并发访问性能 的一个重要因素。所以锁对数据库而 言显得尤其重要,也更加复杂。 读-读情况 读-读 情况,即并发事务相继 读取相同的记录 。...读取操作本身不会对记录有任何影响,并不会引起什么 问题,所以允许这种情况的发生。 写-写情况 写-写 情况,即并发事务相继对相同的记录做出改动。...所以在多个未提交事务 相继对一条记录做改动时,需要让它们 排队执行 ,这个排队的过程其实是通过 锁 来实现的。...这个所谓 的锁其实是一个 内存中的结构 ,在事务执行前本来是没有锁的,也就是说一开始是没有 锁结构 和记录进 行关联的,如图所示: 当一个事务想对这条记录做改动时,首先会看看内存中有没有与这条记录关联的...普通的SELECT语句在READ COMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别下会使用到MVCC读取记录

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    记录一次网站被刷请求次数统计

    于是赶紧去限制了一下请求的访问限制,防止被一直刷请求次数。...但是,单单这样限制也是会被一直消耗请求次数,不能从根本上解决问题,于是我等时间到了后,去下载了多吉云的日志文件,打算统计一下刷的ip地址然后将它们屏蔽掉。...统计每个ip访问次数 人为统计不现实,于是我想到了用python,对这个文件的数据进行统计: 首先看看文件里面的数据格式,文件 内容太多,这里就列举几条数据作为展示: 20231002112543 104.239.97.108...: {v}\n') 逻辑上还是比较简单的实现逻辑的,然后通过这样操作,最后得到了result.txt让我一览所有访问ip的次数,然后就可以愉快地屏蔽了。...这些都是些高频访问的ip,我会去查一下它们地址,发现都是海外请求,果断直接给屏蔽了。

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