我之前在做延迟消息的时候做了很多的尝试,也摒弃了很多的方案,其中就有RabbitMQ死信队列和延迟插件的使用,其实他们都有比较严重的局限性,但是这两天我在看博客时候发现呢,很多文章或者公众号大肆宣扬它的功能点,丝毫不提它的坑,甚至夸大其词说啥"拼多多百亿消息的实现",我觉得这样真的不太好,很容易误导别人,写扫盲文章点出来它的优点和缺点最好.滥用不研究很容易出现生产问题
作者：鲁可——腾讯SNG专项测试组 测试工程师 背景 承上《经典随机Crash之一：线程安全》 问题的模型 好几次灰度top1、top2 Crash发生场景：在很平常、频繁的使用页面，打开一个界面，马上返回，piaji，挂了，估计用户心中有千万只草泥马在奔腾，手机QQ究竟怎么呢？ 找到开发童鞋，还是熟悉的对话： 请教：这个Crash能复现吗？开发答：场景就在这，就是复现不了啊 这里有个空指针，那我就加个判空 我只好去看下开发童鞋的代码，发现都有一个共性，跟handler postDelayed有关系，这里抽
LazyLoad大家再熟悉不 过的一个jquery插件了，它可以延迟加载长页面中的图片. 也就是说在浏览器可视区域外的图片不会被载入，直到用户将页面滚动到它们所在的位置才会加载并显示出来，这和图片预加载的处理方式正好刚好相反。图片不多 的页面时，效果并不太明显，但是当页面大图片比较多的时候，这种效果就比较显著了，明显加快了页面的加载速度。浏览器将会在加载可见图片之后即进入就绪状 态，在某些情况下还可以帮助降低服务器负担。 因此，比较流行的wordpress主题，typecho主题，emlog主题等都使用了lazyload图片延迟加载来实现快速加载页面。 当然啦，你的网站纯文字的，就没必要多搞个jquery插件了。
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 本期视频教程为大家分享BSP驱动教程第12期 NVIC中断相关
防抖（Debouncing）是一种编程技术，用于控制事件处理函数的执行频率。在用户与界面交互频繁的场景中，比如连续滚动、连续输入等，如果每次交互都触发事件处理函数，可能会导致性能问题或不必要的数据库操作。
1、sleep()是PHP的内置函数。用来延迟给定的秒数来执行程序。该函数只接受一个参数，必须传输该参数。
任务的绑定的执行器，任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器, 实现任务自动发现功能; 另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器, 可在 "执行器管理" 进行设置;
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/137122.html原文链接：https://javaforall.cn
简单地说，这个类继承自ThreadPoolExecutor，父类有的他都有。 除此之外.添加了对任务的延迟执行及周期性执行。
最近业务方反馈线上 Nginx 经常会打出一些『奇怪』的 access 日志，奇怪之处在于这些日志的 request_time 值总是正好 upstream_response_time 的值大5秒，于是我就帮他们查看了一下导致这个问题的原因，本文记录一下最终调查的结论以及过程。
topthink/think-queue 是ThinkPHP官方提供的一个消息队列服务，是专门支持队列服务的扩展包
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Pin，关注 RPC、Service Mesh、Serverless 等云原生技术。
延迟队列在实际项目中有非常多的应用场景，最常见的比如订单未支付，超时取消订单，在创建订单的时候发送一条延迟消息，达到延迟时间之后消费者收到消息，如果订单没有支付的话，那么就取消订单。
在时间序列问题的一般场景中，都是通过在时间域或者时域与频域的变换中进行研究的，而有一类时间序列本身是在确定系统中出现的无规则的运动极具混沌特性的时间序列(混沌的含义是混乱而没有秩序的状态)，这个混沌现象是广泛存在的，因为很多后续变化都是对初值敏感，而且虽然整个过程中表面无规则但是实际上是可以通过一些动力学模型预测的。对于这一类混沌时间序列的问题(包括模型建立和预测)在现存的理论中是在相空间进行研究的，所以自然而然相空间重构是处理混沌时间序列中非常重要的过程
（1）如何你的云计算数据中心有超过两万个各式各样的企业应用，您如何找出用户体验最差的应用及页面链接？这个最差体验是由于服务器响应延迟时间导致的，还是网络延迟时间导致的？
ping主机接口，获取参数 url ，返回延迟时间及ip，测试api站 代码实现 <?php $url = $_GET['url']; $port = '80'; $num = 4; //Ping次
DelayQueue 是一个实现了 BlockingQueue 接口的类，用于存储实现了 Delayed 接口的元素，这些元素按照其到期时间的顺序被消费。
用户实际操作时，并非是连续点击，而是存在很多停顿的情况，例如：用户需要时间阅读文字内容、填表、或者查找正确的链接等。为了模拟用户实际情况，在性能测试中我们需要考虑思考时间。若不认真考虑思考时间很可能会导致测试结果的失真。例如，估计的可支撑用户数偏小。在性能测试中，访问请求之间的停顿时间被称之为思考时间，那么如何模拟这种停顿呢？我们可以借助JMeter的定时器实现。
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。
延迟队列是一种特殊的消息队列，它允许消息在一段延迟时间之后才会被投递给消费者。通常，普通的消息队列会立即将消息投递给消费者，而延迟队列会在消息到达队列后暂时保存，并在一定的延迟时间之后再将消息发送给消费者。
延迟任务在我们日常生活中比较常见，比如订单支付超时取消订单功能，又比如自动确定收货的功能等等。
超前进位加法器(carry look ahead adder)是对普通的全加器进行改良而设计成的并行加法器，主要是针对普通全加器串联时互相进位产生的延迟进行了改良。超前进位加法器是通过增加了一个不是十分复杂的逻辑电路来做到这点的。
进行两个4bit的二进制数相加，就要用到4个全加器。那么在进行加法运算时，首先准备好的是1号全加器的3个input。而2、3、4号全加器的Cin全部来自前一个全加器的Cout，只有等到1号全加器运算完毕，2、3、4号全加器才能依次进行进位运算，最终得到结果。 这样进位输出，像波浪一样，依次从低位到高位传递， 最终产生结果的加法器，也因此得名为行波进位加法器（Ripple-Carry Adder，RCA）。
目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作，但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小（表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗）；目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力，尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法，将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法：向外科医生
作用：通过ThreadDelay设定每个线程请求之前的等待时间（单位为毫秒）。
Play-Utils 是一个专门为 Play Framework 开发的实用工具包模块，目前已实现如下功能：
一、延迟队列使用场景二、zset如何实现延迟队列三、springboot基于zset实现延迟队列四、做成服务化五、使用zset实现延迟队列的缺点六、其他实现方式
4.2 定时器 1 同步定时器 同步监控器类似于LoadRunner中的集合点。通过右键在弹出菜单中选择“添加->定时器->Synchronizing Timer（同步定时器）”，如图21所示。
在 Kubernetes 系统中，组件之间通过 HTTP 协议进行通信，在不依赖任何中间件的情况下需要保证消息的实时性、可靠性、顺序性等。那么 Kubernetes 是如何做到的呢？答案就是 Informer 机制。Kubernetes 的其他组件都是通过 client-go 的 Informer 机制与 Kubernetes API Server 进行通信的。
ScheduledExecutorService 是 jdk 提供的计划执行服务接口（实现类是个线程池）。这里举例 newScheduledThreadPool 来分析，其是指定核心线程数的计划线程池
假设，你正在去往地下停车场的路上，并且打算用手机点一份外卖。选好了外卖后，你就用在线支付功能付款了，这个时候是11点59分。恰好这时，你走进了地下停车库，而这里并没有手机信号。因此外卖的在线支付并没有立刻成功，而支付系统一直在Retry重试“支付”这个操作。
DelayQueue 由优先级支持的、基于时间的调度队列，内部使用非线程安全的优先队列(PriorityQueue)实现，而无界队列基于数组的扩容实现。
在进行网络数据抓取时，经常会遇到HTTP 429错误，表示请求速率已超出API限制。为避免封禁或限制访问，需要调整Scrapy的请求速率，以在不触发HTTP 429错误的情况下完成数据抓取。针对这一问题，可使用Scrapy的AutoThrottle中间件自动调整请求速率，以避免触发API限制，提高爬虫效率和可靠性。
NVIC中断相关的问题，NVIC在项目设计中有着举足轻重的作用，特别是程序较复杂，且中断比较多时。 实际应用中推荐：中断越少越好，中断频率越低越好，任务之间耦合度越低越好
在kafka中，有许多请求并不是立即返回，而且处理完一些异步操作或者等待某些条件达成后才返回，这些请求一般都会带有timeout参数，表示如果timeout时间后服务端还不满足返回的条件，就判定此次请求为超时，这时候kafka同样要返回超时的响应给客户端，这样客户端才知道此次请求超时了。比如ack=-1的producer请求，就需要等待所有的isr备份完成了才可以返回给客户端，或者到达timeout时间了返回超时响应给客户端。
在上一篇《按 host 分组统计视图|全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 host 分组统计的视图，类似地，本期的内容将为大家介绍按照 user 进行分类统计的视图。下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的系统学习之旅吧。
7月4日、5日，第二届百度AI开发者大会在北京举行，此次大会还首次举办了AI设计论坛，论坛上除了发布机器人自然情感人机交互模型 NIRO，还从交互的角度解读了AI 时代的环境、用户行为变化以及用户体验的新特点，同时宣布与湖南大学达成战略合作，共建联合创新实验室及博士后基地，探索中国AI时代的设计。
在上一篇《按 user 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 user 分组统计的视图，类似地，本期的内容将为大家介绍按照 file 进行分类统计的视图。下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的系统学习之旅吧。
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在上一篇《按 host 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 host 分组统计的视图，类似地，本期的内容将为大家介绍按照 user 进行分类统计的视图。下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的系统学习之旅吧。
最近有接到一个咨询，腾讯云数据库 MySQL 的只读实例出现了同步延迟，但是监控的延迟时间显示为 0，而且延迟的 binlog 距离非 0，且数值越来越大。临时解决之后，仔细想了一想，Seconds_Behind_Master 虽然计算方式有点坑，但是出现这么“巨大”的误差还是挺奇怪的，复习一下计算方式的同时，也顺便记录一下对这个问题的研究。
在上一篇《内存分配统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库如何查询内存事件统计信息和buffer pool统计信息，本期的内容先给大家介绍按照等待事件统计相关的视图（注意不要和《按 file 分组统计视图|全方位认识 sys 系统库》介绍的内容搞混了，这篇中介绍的等待事件仅针对文件IO等待事件，而本篇介绍的是所有的等待事件）。下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的系统学习之旅吧～
最近我在京东看上了一款《Apple/苹果2024款MacBookAir 15英寸 M3(8+10核)16G1T深空灰轻薄笔记本电脑Z1GD0001N【定制】》
| https://redis.io/topics/latency-monitor |
典型的场景有微信、支付宝等第三方支付回调接口，会在用户支付后3秒、5秒、30秒等等时间后向应用服务器发送回调请求，确保应用服务器可以正确收到消息。
导语 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。腾讯数据平台部 MQ 团队对 Pulsar 做了深入调研以及大量的性能和稳定性方面优化，目前已经在腾讯云消息队列 TDMQ 落地上线。本文主要介绍Pulsar延迟消息投递的实现，希望与大家一同交流。 一、什么是延迟消息投递 延迟消息投递在MQ应用场景中十分普遍，它是指消息在发送到 MQ 服务端后并不会立马投递，而是根据消息中的属性延迟固定时间后才投
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