2月10日，天津市和平区“首战”告捷：全区34所学校（含民办），实现了智慧校园平台100%覆盖；7万名中小学“空中开学”第一天，点击量冲破321万次。...“那时候，在后台看着实时监测数据快速攀升，心里其实是挺紧张的，毕竟以前没见过这么大的数据量，”卢冬梅笑着说。当晚，数据“大盘”收于321万次，相当于每个学生点击了45次。...2月11日，点击总量收于302万余次。 2月12日21时55分，卢冬梅在朋友圈里兴奋地晒了一张数据监测图，并配文：今日大盘再创新高，收于354万点。...线上学习第二周开始，和平面向全区所有学生和家长进行了问卷调查，问题涵盖了“课程资源数量是否适中”“作业量是否适中”“作业类型都有哪些”“教师针对性辅导的开展情况”等，问卷很快回收完成，让明建平高兴的是，
操作系统中进程互斥和同步的实现的一个最基本的方方是使用信号量和PV原语。 信号量S的物理意义：当S≥0的时候表示，某个资源可以使用的数量，当S<0的时候，其绝对值表示等待某个资源的进程数。...关于PV操作的理解，首先P进程是申请一个资源，那么只需要管自己是否有执行的机会对其他进程没啥影响，如果资源满足执行P操作进程执行的话就执行，否则就阻塞，而V操作是释放一个资源，那么释放完资源，不管现在资源怎样对执行
在腾讯内部，Hippy 已运行3年之久，跨 BG 共有 18 款线上业务正在使用 Hippy，日均 PV 过亿，且已建立一套完整生态。
通用的解决方案: 信号量与 PV 操作 知识框架 image.png PV 操作的基本原理 简介 荷兰语“检测(Proberen)”和“增量(Verhogen)” 信号量(semaphore) 信号量与...PV 数据结构和原语操作 信号量数据结构定义 设 s 是一个记录型数据结构, 一个分量为 int value, 另一个为信号量队列 queue P(s): 信号量 s 减一, 若结果小于零, 说明调用者拿不到资源...是我多虑了, 仔细看了一下, 中断处理时候本来就关了中断) image.png 我的信号量和 PV 的代码实现 typedef enum { RUNNABLE, // 就绪, 位于就绪队列队首的进程为执行态...image.png image.png 信号量与 PV 操作的推论 s 为正数, 该值等于封锁进程前信号量 s 还可以施行的 P 操作次数, 也等于 s 所代表的世纪还可以使用的物理资源数 s 为负数...绝对值等于在 s 的等待队列中排队的进程数 P 代表请求一个资源, V 代表释放一个资源; 一定条件下, P 代表阻塞进程操作, V 代表唤醒被阻塞进程操作 信号量程序的一般结构 image.png PV
云数据库 MySQL 高可用架构 二重考验：容量规划与成本优化 听云为互联网公司提供服务监控管理等企业级服务，其业务性质决定了数据增长速度、访问量、并发量等和单体互联网公司相比根本不在一个量级，且业务负载随服务的客户业务波动进行变化...如适逢双十一大促等时间节点，则是多个超级电商系统需求量的叠加。...电商客户的数据体量会成倍增加，短时间内的流量突发以及高并发都会对这些电商客户的网站性能、数据库的吞吐量、I/O 性能等性能指标提出很大的考验。...三重考验：千亿级的日请求量 通过在国内十余年的行业深耕，听云目前的日请求量已经达到了千亿级别，如此大规模的数据并发与吞吐量，无时无刻都在考验着数据库的关键性能。...1000M内存50G数据盘的MySQL可免费体验30天，点击左下角“阅读原文”立即领取~ ↓↓点“阅读原文”免费试用 好文和朋友一起看~
部分应用不想设计的过分复杂，这个时候引入了开源分布式中间件 DBLE，引入它的目的就是为了简化开发的工作量。...我们通过 MySQL 支持的核心交易达到日均 7 亿的交易量，经历过双十一、2018 年的双十一和春节的高峰期的 1.5 万的 TPS。 我们的架构现在通过横向扩展可以达到几万的 TPS。...当时的交易要求高并发、低延时，日均交易量 3 亿，这个应用的内部交易延时不能超过 100ms，要求 7×24 小时的联机服务。 我们实施的架构是高可用架构同城分片双活。...实施效果是日均交易量超 1 亿以上，本地高可用做到自动化切换，RPO=0，RTO<30S。同城高可用切换也是 60 秒内切换。...这是第一个数据量比较大的系统，它要求高并发、低延时，日均交易量 2 亿，交易响应延时要求 10ms 以内，当时的业务数据量大概 20T 左右，还要求 7×24 小时的联机服务。
为什么这个问题每次只会发生在某个节点上，根据对当时节点上的 TCP 连接客户端分析，以及业务方的描述，当前出现问题的节点存在某些客户端的连接非常耗资源，比如每次发送的消息量特别大，节点处理时间需要一些时间
而实际上，今天的DNSPod，早就已经不是一个单一的域名解析产品，它已经悄然的成长成为了一个日均解析量超过1.6万亿次的巨兽。
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） 整体架构 个推API网关的整体架构设计，如图所示： 首先是一个Web管理平台，API的创建、发布和后续管理都可在管理平台上配置完成；配置完成后，会下发到配置中心通知到网关，同时网关也会定时拉取全量的...具体过程是，在升级时，用户可以在界面上配置流量转发规则和集群，通过流量回放，将部分测试流量导入到灰度集群，或把线上真实流量按比例转发给灰度集群，确保没有问题后再全量发布。...因此，我们决定将这部分功能，抽取出去做独立服务，而后续的链路网关会直接访问服务编排模块，这样也保证了网关整体相对轻量。
4吴洪声（老师介绍+文章导读）.jpg 点击一键订阅《云荐大咖》专栏，获取官方推荐精品内容，学技术不迷路！ 213.png 大家好，我是吴洪声。...而实际上，今天的DNSPod，早就已经不是一个单一的域名解析产品，它已经悄然的成长成为了一个日均解析量超过1.6万亿次的巨兽。...点击一键订阅，我们将为你定期推送精品内容。 p.s.云荐官将随机抽取部分订阅小伙伴，送出腾讯行业大会、见面会门票、云加视频礼盒、腾讯公仔！ 大咖常驻栏目，为您答疑解惑 有疑问？有感悟？想探讨？
创始人陈瑞军透露，深瞐的算法SDK日均图片处理量在1亿张以上，可以实现对车辆十余种特征的高精度识别，并且在识别检出率、准确率、特征精细度等关键指标上高出业内平均标准8%以上。
开源底气：每日数据计算量超 30 万亿 2019年，是腾讯大数据平台成立的第十个年头，已经从零发展成为了整个集团业务的关键支撑： 每天有 1500 万的分析任务、30 万亿次的实时计算量，并且每天数据接入条数达...到了2015年，数据量进一步增长，人群特征维度更多，广告推荐体系出现了一定的瓶颈。大数据平台向第三阶段发展，建设机器学习平台，支持腾讯各业务数据挖掘的需求。
Elasticsearch作为一款功能强大的分布式搜索引擎，支持近实时的存储、搜索数据，在京东到家订单系统中发挥着巨大作用，目前订单中心ES集群存储数据量达到10亿个文档，日均查询量达到5亿。...集群增加一套副本并扩容机器的方式，增加了集群吞吐量，从而提升了整个集群查询性能。...所以归档机制中增加删除备集群文档的逻辑，让新搭建的备集群存储的订单数据与订单中心线上数据库中的数据量保持一致。同时使用ZK在查询服务中做了流量控制开关，保证查询流量能够实时降级到备集群。...之前的主集群存储的是全量数据，用该集群来支撑剩余较小部分的查询流量，这部分查询主要是需要搜索全量订单的特殊场景查询以及订单中心系统内部查询等，而主集群也慢慢演变成一个冷数据集群。...而架构方案没有最好的，只有最合适的，相信再过几年，订单中心的架构又将是另一个面貌，但吞吐量更大，性能更好，稳定性更强，将是订单中心系统永远的追求。
雅虎统计基础数据定义 PV(访问量)： 即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。...最高PV：指选择时间段范围内，某日访问量最高的数值。 日均流量：指选择时间范围内，平均每日流量。 (日均流量=总访问量/总天数) 人均访问量：指选择时间范围内，每个访客访问网站的PV数。...(计算公式：人均访问量=访问量/唯一访客数)。 访问过程：每个访问者从进入您的网站开始访问，一直到最后离开您的网站，整个过程中发生的一切点击访问行为，称为一次访问过程。...访问出口：每次访问过程中，用户结束访问，离开前点击的最后一个页面为访问出口页面。 平均停留时间：所有访客的访问过程，访问持续时间的平均值。 平均访问页数：所有访客的访问过程，连续访问页面数的平均值。...贡献PV数：每个访问来源带来的访客的一切后续访问行为所产生的PV数。
文章每次点击增加随机访问浏览量 ---- 修改方法 b2/Modules/Common/Post.php 531行换成以下代码 update_post_meta($post_id,'views',$views
Elasticsearch作为一款功能强大的分布式搜索引擎，支持近实时的存储、搜索数据，在京东到家订单系统中发挥着巨大作用，目前订单中心ES集群存储数据量达到10亿个文档，日均查询量达到5亿。...集群增加一套副本并扩容机器的方式，增加了集群吞吐量，从而提升了整个集群查询性能。 下图为订单中心ES集群各阶段性能示意图，直观地展示了各阶段优化后ES集群性能的显著提升： ?...所以归档机制中增加删除备集群文档的逻辑，让新搭建的备集群存储的订单数据与订单中心线上数据库中的数据量保持一致。同时使用ZK在查询服务中做了流量控制开关，保证查询流量能够实时降级到备集群。...之前的主集群存储的是全量数据，用该集群来支撑剩余较小部分的查询流量，这部分查询主要是需要搜索全量订单的特殊场景查询以及订单中心系统内部查询等，而主集群也慢慢演变成一个冷数据集群。...而架构方案没有最好的，只有最合适的，相信再过几年，订单中心的架构又将是另一个面貌，但吞吐量更大，性能更好，稳定性更强，将是订单中心系统永远的追求。
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