每次迭代更新一次：勾选的话，在当前线程组中，所有取样器执行完一轮请求，才会更新一次，没有执行完不会更新值
生成随机数一般使用的就是random模块下的函数，生成的随机数并不是真正意义上的随机数,而是对随机数的一种模拟。random模块包含各种伪随机数生成函数，以及各种根据概率分布生成随机数的函数。今天我们的目标就是摸清随机数有几种生成方式。
我们平时使用最多的接口调试工具就是postman了，比如开发将一个接口给到你，你想看看接口是否正常。最常用的方法就是用postman去调一下。如果通，就写接口测试用例，反之，将开发打一顿吧o(*￣︶￣*)o。
引出 大家都用过QQ或者微信吧, 当我们注册的时候, 会被自动分配一个QQ号, 这个号码是全局唯一且固定的, 那么, 如果是你来写的话, 如何为新注册的用户分配一个号码呢? 亦或是一个电商网站, 要为
如果没有恢复场景，备份就失去了业务价值，毕竟单纯靠业务价值一把尺子就衡量系统建设其实是不公平的，但是如果数据没有恢复成功，备份就失去了任何价值。
今天这篇文章是一个关于好玩实用的小案例，使用Pandas的滑动窗口方法确定是否存在刷单行为，给予黄牛党致命一击。
前面几篇文章都是从大的方面给大家分享Dapr 能帮助我们解决什么问题，微软从开源到1.0 也是经过2年的时间开发，因此我写了这几篇文章也只能是带领大家对Dapr 有个大的印象，真正对Dapr 有认知上的直观感受还是要从示例代码中去体验了，因此今天给大家分享一个交通控制的示例程序，帮助大家对Dapr 的理解更进一步。 2020年的中国.NET开发者峰会朱永光有专门介绍了Dapr，他的演讲中也引用了这个示例，朱永光的演讲视频请看：https://live.csdn.net/room/dotnetconf/1v1d3YbH 。这个示例是github上的一位荷兰的 MVP 写的 https://github.com/EdwinVW/dapr-traffic-control ，我把它翻译成中文介绍给大家，示例的场景是用于使用 Dapr 模拟流量控制系统。对于此示例，我们将使用超速摄像头装置，该装置可在多个荷兰高速公路上找到。在某条高速公路的整个长度上，将测量车辆的平均速度，如果该平均速度高于该高速公路上的超速极限，则该车辆的驾驶员会收到超速罚单。
事务是访问并更新数据库中各个数据项的一个程序执行单元。在事务操作中，要不都做修改，要么都不做。
可参考https://blog.csdn.net/qq_37591637/article/details/90319229
日常工作中，我们经常会和主从复制架构打交道，现在一般的公司线上很少出现单点实例的裸奔情况，因为单点实例极易出现故障，而在实例运行的过程中，我们很难做到一直对实例进行备份。主从复制完美的解决了上面这个问题，而在主从复制的过程中，最常见的事情就是需要统计从库落后主库的时间，一般情况下，我们是需要主从的落后时间越小越好，因为小的数字意味着从库的数据和主库的数据基本保持一致。当然，在某些情况下，我们也会人为的设置这个延迟时间，举例子就是在一些高危操作之前，我们害怕出现一些误操作，这个时候我们往往设置主从的延迟时间，这样即使主库上进行了误操作，例如删除了表，由于主从库之间延迟时间的存在，我们的从库可以避免这个问题，从而保障数据的安全性。
在分布式系统中，有一些场景需要使用全局唯一 ID ，可以和业务场景有关，比如支付流水号，也可以和业务场景无关，比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID，或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等，好的全局唯一 ID 需要具备这些特点：
在MySQL中有一个UUID () 函数，通常用UUID做唯一标识，需要在数据库中进行存储。使用此函数可以让MySQL生成一个UUID值，并以VARCHAR(36)类型的可读形式返回。如图1：
上一篇《1分钟了解区块链的本质》，介绍了什么是区块链，区块链是一个没有管理员，每个节点都拥有全部数据，高可用的分布式存储系统。 文章的留言里，不少朋友会用比特币来解释区块链，那区块链与比特币是什么关系
看明白之后，我觉得还是有点意思的，结合自己的理解和代码，加上画几张图，给你拆解一下 Seata 里面的“改良版雪花算法”。
在分布式环境下，如何对某对象做唯一标识是个很常规的问题。本文讨论几种常见做法，供大家参考。
在PHP的开发工作中，对API接口开发不会陌生，后端人员写好接口后，前台就可以通过链接获取接口提供的数据，而返回的数据一般分为两种情况，xml和json, 在这个过程中，服务器并不知道，请求的来源是什么，有可能是别人非法调用我们的接口，获取数据，因此就要使用安全验证来屏蔽某些调用。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式，它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表，这个过程也叫（数据分片），它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表，比如mysql和oracle都支持分区表机制。
分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景，往往会被用在搜索，存储方面，用于作为唯一的标识或者排序，比如全局唯一的订单号，优惠券的券码等，如果出现两个相同的订单号，对于用户无疑将是一个巨大的bug。
前不久在写一个时间戳转化方法时偶然发现了，一些在线转化时间戳网站存在一些问题，即同样的时间戳都转为北京时间，转换结果受本机时区设置的影响。
几乎所有的系统都存在生成唯一ID的需求，如用户ID、账单ID等，由于系统通常是分布式架构，因而需要有合适的分布式ID生成方案。
telegraf 整个包非常大，在这个方案只用了statsd插件部分的修改，所以更具体的需要根据自己需要进行学习，如果只是使用本方案就可以略过。
在我们依赖文件服务器、邮件服务器、互联网网关以及其它无数网络设备的背后，存在一个基本的信任就是：网络里的计算机都有精确的时间。伴随着企业计算的引人注目的增长以及真正类似UNIX的多任务机制在PC上实现，相应地，企业内产生了同步所有计算机/工作站的需求。
数据库种类有很多，比如传统的关系型数据库 RDBMS（ 如 MySQL ），NoSQL 数据库（ 如 MongoDB ），Key-Value 类型（ 如 redis ），Wide column 类型（ 如 HBase ）等等等等，当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB（ 如 InfluxDB ）。
在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？
在服务设计中，经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID，例如订单号，流水号等。对于ID的要求主要有以下几点：
在软件开发中，生成唯一ID是一项常见而重要的任务。唯一ID的生成不仅仅是为了标识数据记录，还可以应用于分布式系统、数据库主键、日志跟踪等场景。本文将介绍几种目前技术领域最常使用的唯一ID生成方法，并通过代码示例展示它们的实际应用。
1. 背景 分布式系统或者微服务架构基本都采用了分库分表的设计，全局唯一id生成的需求变得很迫切。 传统的单体应用，使用单库，数据库中自增id可以很方便实现。分库之后，首先需要分库键，分库键必然不能重复，所以传统的做法并不能满足需求。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 1.全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。 2.趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有
每次放长假的在家里的时候，总想找点简单的例子来看看实现原理，这次我们来看看 Go 语言雪花算法。
Hbase查询单一数据采用的是get方法，写入数据的方法为put方法(可在回答时说些具体的实现思路)
Select UNIX_TIMESTAMP(‘2006-11-04 12:23:00’);
一，题记 所有的业务系统，都有生成ID的需求，如订单id，商品id，文章ID等。这个ID会是数据库中的唯一主键，在它上面会建立聚集索引！ ID生成的核心需求有两点： 全局唯一 趋势有序 二，为什么要全局唯一？ 著名的例子就是身份证号码，身份证号码确实是对人唯一的，然而一个人是可以办理多个身份证的，例如你身份证丢了，又重新补办了一张，号码不变。 问题来了，因为系统是按照身份证号码做唯一主键的。此时，如果身份证是被盗的情况下，你是没有办法在系统里面注销的，因为新旧2个身份证的“主键”都是身份证号码。 也就是说，
一、安装（python 版本建议 3.7 以上） pip install --upgrade prestool 二、常用工具 from prestool.Tool import Tool tool = Tool() 随机数据 tool.random_name() # 随机姓名 tool.random_phone() # 随机手机号 tool.random_ssn() # 随机身份证 tool.random_string(16) # 随机位数的字符串 tool.random_number(8
概述 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。 该项目地址为：https://github.com/twitter/snowflake是用Scala实现的。 python版详见开源项目https://github.com/erans/pysnowflake。
世间万物，都有自己唯一的标识，比如人，每个人都有自己的指纹（白夜追凶给我科普的，同卵双胞胎DNA一样，但指纹不一样）。又如中国人，每个中国人有自己的身份证。对于计算机，很多时候，也需要为每一份数据生成唯一的标识。在这里，数据的概念是非常宽泛的，比如数据量记录、文件、消息，而唯一的标识我们称之为id。 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道，经常用自增id（auto increment）作为主键，这是一个为long的整数类型，每插入一条记录，该值就会增加1，这样每条记录都有了唯一的id。自增id应该是使
在IP报文的首部和ICMP报文的首部都可以放入时间戳数据，clockdiff程序是使用时间戳来测算目的主机和本地主机的系统时间差。
客观地说，如果一定要用uuid生成订单号这类东西也能凑合用，但是它有着罄竹难书的“罪行”：肉眼可见，它是无序的；长度是64位数字字母随机组合的字符串，占用空间巨大；完全不具备业务属性，也就是说使用uuid你完全无法推算出它到底是干嘛的；因为无序，所以趋势递增就更不用指望了；所以用uuid生成订单号就是自杀行为，适合它的是类似生成token令牌的场景。
🍁 作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN原力作者，后端领域优质创作者，热爱分享创作 💒 公众号：知识浅谈 📌 擅长领域：后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx：zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢？ 这主要是因为大数据量，高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了，就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
很久没用jmeter了，这次趁着项目稳定后，用jmeter写了一些创建测试数据的脚本，因为手动创建数据太麻烦了
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
摘要：随着网络的飞速发展，设备的日益增多，许多网络应用和网络安全对时间同步问题提出了迫切需求。因此基于NTP的时间同步解决方案成为解决这些问题的合理选择。本方案介绍了大型生产型企业的网络时间同步技术中的NTP协议的原理、工作模式和体系结构，并结合企业的MES网络结构讨论了NTP在企业网中的应用。
I C M P时间戳请求允许系统向另一个系统查询当前的时间。返回的建议值是自午夜开始计算的毫秒数，协调的统一时间（ Coordinated Universal Time, UTC）（早期的参考手册认为U T C是格林尼治时间）。这种I C M P报文的好处是它提供了毫秒级的分辨率，而利用其他方法从别的主机获取的时间（如某些 U n i x系统提供的r d a t e命令）只能提供秒级的分辨率。由于返回的时间是从午夜开始计算的，因此调用者必须通过其他方法获知当时的日期，这是它的一个缺陷。
很多场景需要使用全局唯一ID，用来标识唯一一条消息，唯一一笔交易，唯一一个用户，唯一一张图片等等。 传统数据库表的自增主键是很简单的一种实现方式，前提是你没有分库，也没有分表，如果你分表了，id就会重复，失去唯一性：
JMeter是一个100％的纯Java桌面应用，由Apache组织的开放源代码项目，它是功能和性能测试的工具。具有高可扩展性、支持Web(HTTP/HTTPS)、SOAP、FTP、JAVA 等多种协议。
一般订单号或者流水号等可能在一些平台会用到，然后我就简单的介绍一个我自己生成订单号和流水号的一个方法吧，如果程序有问题或者你有更好的生成办法，欢迎留言，留下你的文章链接，我们一起学习和进步哈。
在互联网业务中，很多场景需要全局唯一的ID，比如消息系统用一个ID标记唯一的消息，用一个唯一的ID标记一个系统对象等。这些业务场景需要有一个分布式ID生成器。
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。
env.readTextFile(本地/HDFS文件/文件夹);//压缩文件也可以
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