ithub.com/didi/tinyid "tinyid") 方案測試報告 測試環(huán)境 報告匯總 參考 為什么使用發(fā)號器 復(fù)雜分布式架構(gòu)系統(tǒng)中，需要保證生成id全局唯一 適用兼容kubernetes彈性擴(kuò)容，自動重啟等場景，無需維護(hù)現(xiàn)在雪花算法中使用的的workerid 對于以后業(yè)務(wù)可擴(kuò)展強(qiáng)，可以為所有業(yè)務(wù)提供全局唯一id 方案一 美團(tuán)leaf發(fā)號器leaf-segment數(shù)據(jù)庫方案(業(yè)務(wù)中不可接受出現(xiàn)連續(xù)id可跳過) 缺點 id號碼不夠隨


ofo大數(shù)據(jù)報告被指“數(shù)據(jù)造假”，微軟小冰入駐芒果臺將與何炅搭檔主持 | 大數(shù)據(jù)24小時:

據(jù)介紹，楊正洪博士是國內(nèi)知名的云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用專家，曾在ibm硅谷實驗室工作了l0年時間。 此次加盟sinobbd，楊正洪將主要負(fù)責(zé)集團(tuán)大數(shù)據(jù)管理平臺的開發(fā)及運(yùn)營，并主持大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品的自主創(chuàng)新設(shè)計工作。? 六、浪潮集團(tuán)發(fā)布“城市云”戰(zhàn)略，專注為政府提供云計算服務(wù)自2011年，云計算、大數(shù)據(jù)服務(wù)商浪潮集團(tuán)正式推出“政務(wù)云”概念以來，已經(jīng)先后與我國多個省、市、自治區(qū)達(dá)成了戰(zhàn)略合作關(guān)系，并共同打造了數(shù)十家云計算數(shù)據(jù)中心 為了進(jìn)一步推動政務(wù)云的實施，日前，浪潮又發(fā)布了“城市云”戰(zhàn)略，宣布將在全國布局200朵城市云，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。 七、財務(wù)大數(shù)據(jù)公司“中財信”新三板掛牌上市成立于2006年10月的中財信總部位于山東濰坊，專注于為政府部門、大型企事業(yè)單位提供系統(tǒng)解決方案、應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)、技術(shù)咨詢和服務(wù)，其主營業(yè)務(wù)包括電子政務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)

html、cssbootstrap、jsjquery、ajax與json數(shù)據(jù)交互總結(jié):

設(shè)計個個人網(wǎng)站，利用css、javascript、html5、jquery庫和ajax等實現(xiàn)網(wǎng)站各功能模塊，下面介紹我設(shè)計的網(wǎng)站各大功能模塊： 個人簡歷模塊： 包涵個人基本信息（利用css的float和 clear屬性實現(xiàn)個人照片與文字的浮動排版）、求學(xué)經(jīng)歷、獲獎情況、參與社團(tuán)、興趣愛好等（一個方面組織成一張網(wǎng)頁），利用框架技術(shù)實現(xiàn)在同一區(qū)域顯示不同網(wǎng)頁內(nèi)容。? 登入首頁　　利用文字、圖片（使用ajax實現(xiàn)圖片輪轉(zhuǎn)）展示家鄉(xiāng)特產(chǎn)和美食? 家鄉(xiāng)旅游景點利用文字、圖片、視頻（自拍視頻，配字幕和解說）展示123564.png成績顯示 班級通訊錄或班級學(xué)生成績展示：使用ajax基于本地xml或json數(shù)據(jù)實現(xiàn)班級通訊錄或?qū)W生成績冊在網(wǎng)頁上展示。

【谷歌】停止與華為合作，限制華為使用安卓系統(tǒng):

app（應(yīng)用程序），例如chrome（瀏覽器），youtube（視頻網(wǎng)站），gmail（郵箱）以及背后的服務(wù)。 因為海外用戶下app可沒中國這么方便，沒有中國這么多互聯(lián)網(wǎng)公司提供配套服務(wù)，所以海外華為手機(jī)大都用谷歌的app。 現(xiàn)在谷歌中止合作導(dǎo)致華為手機(jī)上的服務(wù)和更新沒了，海外用戶的app都不能用了，肯定會大受影響。單從手機(jī)出貨量的角度來看，海外市場為華為貢獻(xiàn)接近一半的出貨量。 華為起家是靠生產(chǎn)和銷售通訊設(shè)備，比如交換機(jī)、路由器等。 ?華為靠著恐怖的基站建設(shè)能力，打入亞非拉市場；靠著技術(shù)過硬、服務(wù)到位打入歐洲高端市場。 一路上踩倒的通路設(shè)備商不計其數(shù)，它們是瑞典的愛立信、芬蘭的諾基亞、美國的思科、法國的阿爾卡特等等。 做到通訊設(shè)備的第一后，華為又把眼光轉(zhuǎn)向以手機(jī)為主的消費(fèi)者業(yè)務(wù)。

華為騰訊為用戶數(shù)據(jù)“掐架”；蘋果加強(qiáng)在部分國家的數(shù)據(jù)采集 | dt數(shù)讀:

據(jù)媒體報道，華為、騰訊雙方糾紛起因源于華為旗下互聯(lián)網(wǎng)手機(jī)品牌榮耀在2016年12月發(fā)布的榮耀magic手機(jī)，目前該款手機(jī)可根據(jù)微信聊天內(nèi)容自動加載地址、天氣、時間等信息；通話、購物等時候也能提示相關(guān)服務(wù)信息 而就在不久前，蘋果官方網(wǎng)站已經(jīng)坐實了這個消息，據(jù)官網(wǎng)文件指出，蘋果的廂式貨車正在美國、英國、法國、意大利、西班牙等地進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，對于此行的目的，官方辭令是“用于提升蘋果地圖產(chǎn)品性能”。 雖然庫克曾否認(rèn)蘋果的造車計劃，不過向來保密到家的蘋果，未來推出自家的icar也不是沒有可能。 3 阿里巴巴聯(lián)合13個省市，用大數(shù)據(jù)打假據(jù)央廣網(wǎng)8月2日報道，在阿里巴巴公布“大數(shù)據(jù)打假地圖”一個月后，全國及13個省市雙打辦、雙打成員單位與阿里巴巴代表近日齊聚杭州，召開“云劍聯(lián)盟”行動會議，探討線下跨區(qū)域聯(lián)合打假行動方案 記者根據(jù)《白皮書》數(shù)據(jù)初步統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)2016年產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)14500億元，2020年將達(dá)5萬億元。

ai影響因子：4月份都有哪些企業(yè)研究院在影響你？:

「ai 影響因子」是雷鋒網(wǎng)學(xué)術(shù)頻道 ai 科技評論旗下數(shù)據(jù)庫項目，旨在呈現(xiàn)國內(nèi)企業(yè)研究院學(xué)術(shù)&開發(fā)實力，為高校學(xué)生及從業(yè)者提供在會議期刊論文、數(shù)據(jù)集比賽及開發(fā)項目三大領(lǐng)域的橫向?qū)Ρ葏⒖肌?百度「燎原計劃 2018」暨百度 ai 開發(fā)者實戰(zhàn)營第二季（首站北京）發(fā)布三項重大消息：開放 easydl 平臺、發(fā)布「深度學(xué)習(xí)工程師評價標(biāo)準(zhǔn)」、人臉識別全部接口面向中小企業(yè)與開發(fā)者將永久免費(fèi)。 搜狗搜索宣布正式上線海外權(quán)威健康信息，基于搜索技術(shù)積淀和機(jī)器翻譯技術(shù)，整合了全球 700 余家權(quán)威健康網(wǎng)站的近千萬優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，提供給中國用戶。 據(jù)悉，目前整合的內(nèi)容中，包括美國國立衛(wèi)生研究院、美國食品和藥物管理局等 41 家政府機(jī)構(gòu)網(wǎng)站，美國癌癥學(xué)會、美國心臟協(xié)會等 312 家醫(yī)療行業(yè)協(xié)會，梅奧診所、克利夫蘭診所、美國有線電視新聞網(wǎng)、webmd 、更權(quán)威的「打開方式」關(guān)注國內(nèi)企業(yè)研究院的學(xué)術(shù)研究。

oa文件管理系統(tǒng)：軍工企業(yè)審核之分布式系統(tǒng)架構(gòu)中使用發(fā)號器

發(fā)號器 為什么使用發(fā)號器 方案一美團(tuán)leaf發(fā)號器`leaf-segment數(shù)據(jù)庫方案`(業(yè)務(wù)中不可接受出現(xiàn)連續(xù)id可跳過) 方案二美團(tuán)發(fā)號器`leaf-snowflake方案`雪花id算法 方案三百度[uid-generator](https://github.com/baidu/uid-generator "uid-generator") 方案四滴滴[tinyid](https://github.com/didi/tinyid "tinyid") 方案測試報告 測試環(huán)境 報告匯總 參考 為什么使用發(fā)號器 復(fù)雜分布式架構(gòu)系統(tǒng)中，需要保證生成id全局唯一 適用兼容kubernetes彈性擴(kuò)容，自動重啟等場景，無需維護(hù)現(xiàn)在雪花算法中使用的的workerid 對于以后業(yè)務(wù)可擴(kuò)展強(qiáng)，可以為所有業(yè)務(wù)提供全局唯一id 方案一 美團(tuán)leaf發(fā)號器leaf-segment數(shù)據(jù)庫方案(業(yè)務(wù)中不可接受出現(xiàn)連續(xù)id可跳過) 缺點 id號碼不夠隨機(jī)，能夠泄露發(fā)號數(shù)量的信息，不太安全 數(shù)據(jù)庫i/o趨勢圖會出現(xiàn)尖刺，出現(xiàn)在多個實例發(fā)號器的號段使用完后，去數(shù)據(jù)庫查詢更新號段信息時出現(xiàn)（可以查看后面重點sql） 強(qiáng)依賴數(shù)據(jù)庫，db宕機(jī)會造成整個系統(tǒng)不可用，有做緩存號段優(yōu)化（雙buffer優(yōu)化[1]） 優(yōu)點 leaf服務(wù)可以很方便的線性擴(kuò)展，性能完全能夠支撐大多數(shù)業(yè)務(wù)場景 容災(zāi)性高：leaf服務(wù)內(nèi)部有號段緩存，即使db宕機(jī)，短時間內(nèi)leaf仍能正常對外提供服務(wù)（雙buffer優(yōu)化） 可以自定義max_id的大小，非常方便業(yè)務(wù)從原有的id方式上遷移過來 方案說明 在架構(gòu)中允許多個發(fā)號器實例，使用同一個庫中的分配表biz_tag用來區(qū)分業(yè)務(wù)，max_id表示該biz_tag目前所被分配的id號段的最大值，step表示每次分配的號段長度。原來獲取id每次都需要寫數(shù)據(jù)庫，現(xiàn)在只需要把step設(shè)置得足夠大，比如1000。那么只有當(dāng)1000個號被消耗完了之后才會去重新讀寫一次數(shù)據(jù)庫。讀寫數(shù)據(jù)庫的頻率從1減小到了1/step。 image 雙buffer優(yōu)化 對于第二個缺點，leaf-segment做了優(yōu)化，leaf 取號段的時機(jī)是在號段消耗完的時候進(jìn)行的，也就意味著號段臨界點的id下發(fā)時間取決于下一次從db取回號段的時間，并且在這期間進(jìn)來的請求也會因為db號段沒有取回來，導(dǎo)致線程阻塞。如果請求db的網(wǎng)絡(luò)和db的性能穩(wěn)定，這種情況對系統(tǒng)的影響是不大的，但是假如取db的時候網(wǎng)絡(luò)發(fā)生抖動，或者db發(fā)生慢查詢就會導(dǎo)致整個系統(tǒng)的響應(yīng)時間變慢。 為此，我們希望db取號段的過程能夠做到無阻塞，不需要在db取號段的時候阻塞請求線程，即當(dāng)號段消費(fèi)到某個點時就異步的把下一個號段加載到內(nèi)存中。而不需要等到號段用盡的時候才去更新號段。這樣做就可以很大程度上的降低系統(tǒng)的tp999指標(biāo)。詳細(xì)實現(xiàn)如下圖所示 image 采用雙buffer的方式，leaf服務(wù)內(nèi)部有兩個號段緩存區(qū)segment。當(dāng)前號段已下發(fā)10%時，如果下一個號段未更新，則另啟一個更新線程去更新下一個號段。當(dāng)前號段全部下發(fā)完后，如果下個號段準(zhǔn)備好了則切換到下個號段為當(dāng)前segment接著下發(fā)，循環(huán)往復(fù)。 每個biz-tag都有消費(fèi)速度監(jiān)控，通常推薦segment長度設(shè)置為服務(wù)高峰期發(fā)號qps的600倍（10分鐘），這樣即使db宕機(jī)，leaf仍能持續(xù)發(fā)號10-20分鐘不受影響。 每次請求來臨時都會判斷下個號段的狀態(tài)，從而更新此號段，所以偶爾的網(wǎng)絡(luò)抖動不會影響下個號段的更新。 驗證(結(jié)果匯總[2]) !! leaf現(xiàn)狀 leaf在美團(tuán)點評公司內(nèi)部服務(wù)包含金融、支付交易、餐飲、外賣、酒店旅游、貓眼電影等眾多業(yè)務(wù)線。目前l(fā)eaf的性能在4c8g的機(jī)器上qps能壓測到近5w/s，tp999 1ms，已經(jīng)能夠滿足大部分的業(yè)務(wù)的需求。每天提供億數(shù)量級的調(diào)用量，作為公司內(nèi)部公共的基礎(chǔ)技術(shù)設(shè)施，必須保證高sla和高性能的服務(wù)，我們目前還僅僅達(dá)到了及格線，還有很多提高的空間。 測試方法調(diào)用 測試代碼 代碼語言：javascript 復(fù)制 @postmapping("test") public baseresponse<boolean> test() { concurrencytester tester = threadutil.concurrencytest(10, () -> { concurrenthashset<string> set = new concurrenthashset<>(); timeinterval timer = dateutil.timer(); // 測試的邏輯內(nèi)容 for (int i=0; i<10000; i++) { int r = randomutil.randomint(6); string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/segment/get/saving-test"); set.add(s); } long l = timer.intervalrestart(); log.info("{} test finished , time:{}ms , set size:{}", thread.currentthread().getname(), l, set.size()); }); // 獲取總的執(zhí)行時間，單位毫秒 log.warn("總執(zhí)行時間:{}ms", tester.getinterval()); return responseutil.returnsuccess(boolean.true); } 代碼輸出 代碼語言：javascript 復(fù)制 20:16:25.381 pool-5-thread-4 test finished , time:34346ms , set size:10000 20:16:25.465 pool-5-thread-9 test finished , time:34430ms , set size:10000 20:16:25.497 pool-5-thread-6 test finished , time:34462ms , set size:10000 20:16:25.511 pool-5-thread-10 test finished , time:34476ms , set size:10000 20:16:25.520 pool-5-thread-5 test finished , time:34485ms , set size:10000 20:16:25.569 pool-5-thread-7 test finished , time:34534ms , set size:10000 20:16:25.573 pool-5-thread-1 test finished , time:34538ms , set size:10000 20:16:25.580 pool-5-thread-2 test finished , time:34545ms , set size:10000 20:16:25.606 pool-5-thread-3 test finished , time:34571ms , set size:10000 20:16:25.623 pool-5-thread-8 test finished , time:34588ms , set size:10000 20:16:25.623 總執(zhí)行時間:34599ms 測試結(jié)果 多實例：約等于12044qps 在本地開發(fā)機(jī)6u32g啟動6個發(fā)號器實例，9090，9091，9092測試中進(jìn)行隨機(jī)調(diào)用 3臺機(jī)器1500線程并發(fā)壓測：4038+3795+4211=12044qps（未壓到上限僅供參考） 單實例：約等于8469qps（設(shè)置固定請求9090實例） （設(shè)置固定請求9090實例，在14虛擬機(jī)2u4g配置上運(yùn)行） 4臺機(jī)器壓測：1493+2357+2425+2194=8469qps 業(yè)務(wù)場景模擬db操作 !! 測試環(huán)境本機(jī)測試，啟動6個發(fā)號器實例 9090，9091，9092，9093，9094，9095 在下面測試中進(jìn)行隨機(jī)調(diào)用 測試代碼 代碼語言：javascript 復(fù)制 @postmapping("test") public baseresponse<boolean> test() { basiclogininfo basiclogininfo = new basiclogininfo(); basiclogininfo.settenantid(9); threadlocalcontext.set(basiclogininfo); concurrencytester tester = threadutil.concurrencytest(10, () -> { // 測試的邏輯內(nèi)容 for (int i=0; i<10000; i++) { timeinterval timer = dateutil.timer(); int r = randomutil.randomint(6); // string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/snowflake/get/test"); string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/segment/get/saving-test"); log.info(s); memberdbo memberdbo = memberdbo.builder().build(); memberdbo.setid(long.valueof(s)); membermapper.insert(memberdbo); long l = timer.intervalrestart();//返回花費(fèi)時間，并重置開始時間 log.info("tcp消耗時間：{}ms", l); } log.info("{} test finished", thread.currentthread().getname()); }); // 獲取總的執(zhí)行時間，單位毫秒 log.warn("總執(zhí)行時間:{}ms", tester.getinterval()); return responseutil.returnsuccess(boolean.true); 十個線程每個循環(huán)執(zhí)行1w次，總執(zhí)行10w獲取id并且模擬插入用戶數(shù)據(jù)，總執(zhí)行時間 第一次：121472ms 第二次：107789ms 第二次：120809ms 未出現(xiàn)重復(fù)id，入庫數(shù)據(jù)10w條，主鍵id全唯一 測試結(jié)果 模擬業(yè)務(wù)中約等于854qps 方案二 美團(tuán)發(fā)號器leaf-snowflake方案雪花id算法 image 缺點 弱依賴zookeeper，需要維護(hù)多一個中間件，使用其的持久有序節(jié)點，進(jìn)行分配workerid用于進(jìn)行生成雪花算法（zookeeper掛了后，不影響id生成，并且每3秒循環(huán)重連機(jī)制） 強(qiáng)依賴機(jī)器時鐘，如果機(jī)器上時鐘回?fù)?，會?dǎo)致發(fā)號重復(fù)或者服務(wù)會處于不可用狀態(tài)，已解決[3]，使用zookeeper的持久有序節(jié)點，進(jìn)行了時間校驗 受到workerid限制最大維度下存在1024臺發(fā)號器 優(yōu)點 生成id安全性強(qiáng) 性能相比號段模式不用查詢更新步數(shù)高些，本地代碼生成，毫秒數(shù)在高位，自增序列在低位，整個id都是趨勢遞增的 解決時鐘問題 因為這種方案依賴時間，如果機(jī)器的時鐘發(fā)生了回?fù)?，那么就會有可能生成重?fù)的id號，需要解決時鐘回退的問題。 image 參見上圖整個啟動流程圖，服務(wù)啟動時首先檢查自己是否寫過zookeeper leaf_forever節(jié)點： 若寫過，則用自身系統(tǒng)時間與leaf_forever/{self}節(jié)點記錄時間做比較，若小于leaf_forever/{self}時間則認(rèn)為機(jī)器時間發(fā)生了大步長回?fù)?，服?wù)啟動失敗并報警。 若未寫過，證明是新服務(wù)節(jié)點，直接創(chuàng)建持久節(jié)點leaf_forever/${self}并寫入自身系統(tǒng)時間，接下來綜合對比其余l(xiāng)eaf節(jié)點的系統(tǒng)時間來判斷自身系統(tǒng)時間是否準(zhǔn)確，具體做法是取leaf_temporary下的所有臨時節(jié)點(所有運(yùn)行中的leaf-snowflake節(jié)點)的服務(wù)ip：port，然后通過rpc請求得到所有節(jié)點的系統(tǒng)時間，計算sum(time)/nodesize。 若abs( 系統(tǒng)時間-sum(time)/nodesize ) < 閾值，認(rèn)為當(dāng)前系統(tǒng)時間準(zhǔn)確，正常啟動服務(wù)，同時寫臨時節(jié)點leaf_temporary/${self}維持租約。 否則認(rèn)為本機(jī)系統(tǒng)時間發(fā)生大步長偏移，啟動失敗并報警 每隔一段時間(3s)上報自身系統(tǒng)時間寫入leaf_forever/${self} 由于強(qiáng)依賴時鐘，對時間的要求比較敏感，在機(jī)器工作時ntp同步也會造成秒級別的回退，建議可以直接關(guān)閉ntp同步。要么在時鐘回?fù)艿臅r候直接不提供服務(wù)直接返回error_code，等時鐘追上即可?；蛘咦鲆粚又卦?，然后上報報警系統(tǒng)，更或者是發(fā)現(xiàn)有時鐘回?fù)苤笞詣诱旧砉?jié)點并報警，如下： 代碼語言：javascript 復(fù)制 //發(fā)生了回?fù)?，此刻時間小于上次發(fā)號時間 if (timestamp < lasttimestamp) { long offset = lasttimestamp - timestamp; if (offset <= 5) { try { //時間偏差大小小于5ms，則等待兩倍時間 wait(offset << 1);//wait timestamp = timegen(); if (timestamp < lasttimestamp) { //還是小于，拋異常并上報 throwclockbackwardsex(timestamp); } } catch (interruptedexception e) { throw e; } } else { //throw throwclockbackwardsex(timestamp); } } //分配id 驗證(結(jié)果匯總[4]) !! leaf現(xiàn)狀 leaf在美團(tuán)點評公司內(nèi)部服務(wù)包含金融、支付交易、餐飲、外賣、酒店旅游、貓眼電影等眾多業(yè)務(wù)線。目前l(fā)eaf的性能在4c8g的機(jī)器上qps能壓測到近5w/s，tp999 1ms，已經(jīng)能夠滿足大部分的業(yè)務(wù)的需求。每天提供億數(shù)量級的調(diào)用量，作為公司內(nèi)部公共的基礎(chǔ)技術(shù)設(shè)施，必須保證高sla和高性能的服務(wù)，我們目前還僅僅達(dá)到了及格線，還有很多提高的空間。 測試方法調(diào)用 測試代碼 代碼語言：javascript 復(fù)制 @postmapping("test") public baseresponse<boolean> test() { concurrencytester tester = threadutil.concurrencytest(10, () -> { concurrenthashset<string> set = new concurrenthashset<>(); timeinterval timer = dateutil.timer(); // 測試的邏輯內(nèi)容 for (int i=0; i<10000; i++) { int r = randomutil.randomint(6); string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/snowflake/get/test"); set.add(s); } long l = timer.intervalrestart(); log.info("{} test finished , time:{}ms , set size:{}", thread.currentthread().getname(), l, set.size()); }); // 獲取總的執(zhí)行時間，單位毫秒 log.warn("總執(zhí)行時間:{}ms", tester.getinterval()); return responseutil.returnsuccess(boolean.true); } 代碼輸出 代碼語言：javascript 復(fù)制 20:08:26.019 pool-5-thread-2 test finished , time:29172ms , set size:10000 20:08:26.036 pool-5-thread-7 test finished , time:29189ms , set size:10000 20:08:26.101 pool-5-thread-1 test finished , time:29254ms , set size:10000 20:08:26.117 pool-5-thread-5 test finished , time:29270ms , set size:10000 20:08:26.126 pool-5-thread-10 test finished , time:29279ms , set size:10000 20:08:26.151 pool-5-thread-6 test finished , time:29304ms , set size:10000 20:08:26.185 pool-5-thread-4 test finished , time:29338ms , set size:10000 20:08:26.194 pool-5-thread-8 test finished , time:29347ms , set size:10000 20:08:26.201 pool-5-thread-9 test finished , time:29354ms , set size:10000 20:08:26.219 pool-5-thread-3 test finished , time:29372ms , set size:10000 20:08:26.220 總執(zhí)行時間:29382ms 測試結(jié)果 多實例：約等于9997qps 在本地開發(fā)機(jī)6u32g啟動3個發(fā)號器實例，9090，9091，9092測試中進(jìn)行隨機(jī)調(diào)用 3臺機(jī)器1500線程并發(fā)壓測：3326+3631+3040=9997qps （未壓到上限僅供參考） 單實例：約等于13559qps （設(shè)置固定請求9090實例，在14虛擬機(jī)2u4g配置上運(yùn)行） 4臺機(jī)器1500線程并發(fā)壓測：945+3131+5732+3751=13559qps 業(yè)務(wù)場景模擬db操作 !! 測試環(huán)境本機(jī)測試，啟動6個發(fā)號器實例 9090，9091，9092，9093，9094，9095 在下面測試中進(jìn)行隨機(jī)調(diào)用 測試代碼 代碼語言：javascript 復(fù)制 @postmapping("test") public baseresponse<boolean> test() { basiclogininfo basiclogininfo = new basiclogininfo(); basiclogininfo.settenantid(9); threadlocalcontext.set(basiclogininfo); concurrencytester tester = threadutil.concurrencytest(10, () -> { // 測試的邏輯內(nèi)容 for (int i=0; i<10000; i++) { timeinterval timer = dateutil.timer(); int r = randomutil.randomint(6); string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/snowflake/get/test"); log.info(s); memberdbo memberdbo = memberdbo.builder().build(); memberdbo.setid(long.valueof(s)); membermapper.insert(memberdbo); long l = timer.intervalrestart();//返回花費(fèi)時間，并重置開始時間 log.info("tcp消耗時間：{}ms", l); } log.info("{} test finished", thread.currentthread().getname()); }); // 獲取總的執(zhí)行時間，單位毫秒 log.warn("總執(zhí)行時間:{}ms", tester.getinterval()); return responseutil.returnsuccess(boolean.true); } 十個線程每個循環(huán)執(zhí)行1w次，總執(zhí)行10w獲取id并且模擬插入用戶數(shù)據(jù)，總執(zhí)行時間 第一次：117733ms 第二次：112027ms 第二次：109745ms 未出現(xiàn)重復(fù)id，入庫數(shù)據(jù)10w條，主鍵id全唯一 測試結(jié)果 模擬業(yè)務(wù)中約等于885qps 方案三 百度uid-generator[5] 使用的也是雪花算法，利用db分配workerid 因為與美團(tuán)發(fā)號器的雪花方案相似，和使用未來時間進(jìn)行借用，還會產(chǎn)生節(jié)點使用時長限制，放棄選擇 github：https://github.com/baidu/uid-generator 方案四 滴滴tinyid[6] 采取的是在美團(tuán)發(fā)號器號段模式進(jìn)行了改進(jìn)實現(xiàn) 因為與美團(tuán)號段模式相似，放棄選擇 github：https://github.com/didi/tinyid 方案測試報告 !! leaf現(xiàn)狀 leaf在美團(tuán)點評公司內(nèi)部服務(wù)包含金融、支付交易、餐飲、外賣、酒店旅游、貓眼電影等眾多業(yè)務(wù)線。目前l(fā)eaf的性能在4c8g的機(jī)器上qps能壓測到近5w/s，tp999 1ms，已經(jīng)能夠滿足大部分的業(yè)務(wù)的需求。每天提供億數(shù)量級的調(diào)用量，作為公司內(nèi)部公共的基礎(chǔ)技術(shù)設(shè)施，必須保證高sla和高性能的服務(wù)，我們目前還僅僅達(dá)到了及格線，還有很多提高的空間。 測試環(huán)境 測試接口--多實例測試環(huán)境——在本地開發(fā)機(jī)6u32g啟動3個發(fā)號器實例，9090，9091，9092測試中進(jìn)行隨機(jī)調(diào)用 測試接口--單實例測試環(huán)境——（設(shè)置固定請求9090實例，在14虛擬機(jī)2u4g配置上運(yùn)行）4臺機(jī)器1500線程并發(fā)壓測 模擬db操作--多實例——十個線程每個循環(huán)執(zhí)行1w次，總執(zhí)行10w獲取id并且模擬插入用戶數(shù)據(jù) 報告匯總 方案一（leaf-segment數(shù)據(jù)庫方案） 方案二（leaf-snowflake雪花方案） 測試接口--多實例 12044qps 9997qps 測試接口--單實例 8469qps 13559qps 模擬db操作--多實例 854qps 885qps ps：多實例數(shù)據(jù)僅供參考 參考 leaf——美團(tuán)點評分布式id生成系統(tǒng)[7] leaf[8] uid-generator[9] tinyid[10] !! @author saving@date 2021.07.14 參考資料 [1]雙buffer優(yōu)化: #雙buffer優(yōu)化 [2]結(jié)果匯總: #方案測試報告 [3]已解決: #解決時鐘問題 [4]結(jié)果匯總: #方案測試報告 [5]uid-generator: https://github.com/baidu/uid-generator [6]tinyid: https://github.com/didi/tinyid [7]leaf——美團(tuán)點評分布式id生成系統(tǒng): https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html [8]leaf: https://github.com/meituan-dianping/leaf [9]uid-generator: https://github.com/baidu/uid-generator [10]tinyid: https://github.com/didi/tinyid

手把手教你開發(fā)easyswoole 接口網(wǎng)站:

基礎(chǔ)開發(fā)示例demo地址基礎(chǔ)開發(fā)示例已經(jīng)開源,地址:https:github.comeasy-swooledemotree3.x安裝框架安裝我們先安裝好swooole拓展，執(zhí)行?php --ri swoole ?????框架全局事件├─easyswoole??????????????框架管理腳本├─easyswoole.install??????框架安裝鎖定文件├─dev.php?????????????????開發(fā)配置文件

一周簡報|云適配與微軟達(dá)成合作 共推移動化智能解決方案:

有網(wǎng)上辦事大廳了，但由于沒有移動化，使用頻率不高？幾乎所有政府部門、教育機(jī)構(gòu)、企業(yè)事業(yè)單位都已經(jīng)「上網(wǎng)」，各地都在建設(shè)網(wǎng)上辦事大廳，且很多機(jī)構(gòu)不僅有自己的網(wǎng)站，還會通過網(wǎng)站發(fā)布各類信息和資源。 老百姓希望隨時訪問政府網(wǎng)站查閱最新公告和通知，可是用手機(jī)訪問后卻無奈地發(fā)現(xiàn)，整個版面亂做一團(tuán)，文字和圖片密密麻麻擠在一起，根本看不清，通過頁面辦理業(yè)務(wù)就更困難了……學(xué)校正在推行電子化教學(xué)，要求學(xué)生將電子版作業(yè)提交到班級門戶網(wǎng)站 或者針對不同移動平臺開發(fā)原生應(yīng)用，以應(yīng)用的形式提供原本通過網(wǎng)站即可提供的服務(wù)和功能。然而這種做法門檻高，耗時久，后期維護(hù)和更新負(fù)擔(dān)重。 pc站群及門戶移動化解決方案，解決網(wǎng)站移動化大問題云適配基于自主創(chuàng)新的前端適配技術(shù)，聯(lián)合微軟 azure云計算平臺打造了一個專業(yè)的“pc 站群及門戶移動化解決方案”，可迅速為政府和企業(yè)構(gòu)建安全、便捷、跨平臺的 在如何利用好大數(shù)據(jù)這一新能源，騰訊云也做出了多方探索。去年7月，騰訊云全面開放騰訊大數(shù)據(jù)能力，推出一站式數(shù)據(jù)分析與挖掘服務(wù)平臺--數(shù)智方略，實現(xiàn)資源生態(tài)共享。

一起名不見經(jīng)傳的勒索事件的啟示：“小心“第三方供應(yīng)商:

早在2020 年2 月 25 日，doppelpaymer勒索系統(tǒng)運(yùn)營商開發(fā)了一個網(wǎng)站，以此公布沒有支付贖金的受害者所被盜的文件（勒索系統(tǒng)數(shù)據(jù)泄露已經(jīng)成為現(xiàn)實，此前我們也提到類似maze、sodinokibi 而在3月的最后期限之前，因為visser precision一直拒絕支付贖金，黑客將竊取的文件選取了一部分上傳到可在線公開訪問的網(wǎng)站。 給錢是對勒索系統(tǒng)運(yùn)營商的一種鼓勵，讓他們知道這種錢很好賺。給。為了挽回聲譽(yù)、解密文件以正常開展業(yè)務(wù)和工作，一些企業(yè)選擇交贖金。 提升企業(yè)自身安全的同時，如何防范供應(yīng)鏈安全掉鏈子供應(yīng)鏈安全，不僅要防范來自供應(yīng)鏈上下游企業(yè)帶來的安全漏洞，同樣要防范他們遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊后對自身帶來的影響。 在供應(yīng)鏈建立、合作、發(fā)展的過程中，企業(yè)的多個利益相關(guān)部門都會參與，因此，供應(yīng)鏈安全的敏感和基本考慮應(yīng)該通過內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)傳遞給每個相關(guān)部門。

蘋果4.3被拒問題；教你如何解決常見代碼層次的4.3被拒問題:

縱觀蘋果4.3問題被拒郵件內(nèi)容，總體的可以概括為以下三種4.3問題猜想，第三種更多是我個人猜想：一、代碼層次的4.3問題二、設(shè)計層次的4.3問題三、設(shè)備、ip、開發(fā)者賬戶、聯(lián)系人、銀行卡綁定等信息關(guān)聯(lián)上的 而設(shè)計層次上的4.3問題，被拒的郵件有不少比例會附上截圖，一般多為首頁。因為啟動過，所以能查詢到審核人員的設(shè)備、ip，瀏覽哪些頁面等等信息。曾經(jīng)試過，收到被拒郵件被附上與某某app的相似信息。 嚴(yán)格來說，這app已經(jīng)通過機(jī)審了，不料其他設(shè)計上雷同，如itc后臺的icon圖標(biāo)／送審截圖／應(yīng)用名后綴版本，又如整體app設(shè)計類同，首頁一模一樣等；很容易造成審核人員直接認(rèn)為克隆包存在。 這也許就是為什么4.3問題被拒郵件內(nèi)容會有首頁截圖的緣由?？赡軉栴}又來了，對于蘋果審核人員，日均過審幾百上千的產(chǎn)品，如何做到識別設(shè)計上的雷同。單純說是對某app有印象的解釋，很難讓人滿意信服。 app內(nèi)關(guān)于產(chǎn)品能直接訪問技術(shù)網(wǎng)站官網(wǎng)，在官網(wǎng)上能找到隱私協(xié)議等，雖然不知道會不會影響，作假作全套以下是臆想中蘋果審核后臺蘋果4.3被拒問題，純屬是臆想，沒有雷同。設(shè)計比較隨意，沒有經(jīng)過嚴(yán)謹(jǐn)考慮。

程序員修神之路--高并發(fā)下為什么更喜歡進(jìn)程內(nèi)緩存:

從前有個機(jī)構(gòu)，機(jī)構(gòu)的主人叫做 cpu，這個機(jī)構(gòu)專門派仆人取一些東西然后做相應(yīng)的處理。下面是這個機(jī)構(gòu)日常的場景。 cpu趕緊去我的倉庫l1緩存取點東西仆人主人你要的東西，那里離我們最近，所以很快，但是空間比較小。 仆人主人你要的東西，磁盤這個地方空間太大呀，取點東西很慢呀 cpu居然用了5天，等你這段時間我都能抱團(tuán)來一個周邊游了 cpu有一個叫做互聯(lián)網(wǎng)的國度，趕緊去取點東西 仆人主人你要的東西，互聯(lián)網(wǎng)太遠(yuǎn)了，取點東西太費(fèi)勁了 進(jìn)程內(nèi)緩存性能比較高，延遲會更小，更節(jié)省帶寬，畢竟分布式緩存網(wǎng)絡(luò)調(diào)用的性能和本地調(diào)用比起來慢太多，2. 由于和應(yīng)用程序位于同一進(jìn)程，共享相同的虛擬內(nèi)存，所以在狀態(tài)維護(hù)上更容易一些，3. 其次進(jìn)程內(nèi)的緩存不設(shè)計到網(wǎng)絡(luò)傳輸，所以沒有序列化的過程，在性能上更勝一籌。4. 進(jìn)程內(nèi)緩存的數(shù)據(jù)類型幾乎可以是語言級別支持的任意類型，數(shù)據(jù)類型設(shè)計上比大多數(shù)分布式緩存設(shè)備支持要靈活許多。

基于自然語言處理(語義情感)的香水推薦:

自然語言處理(nlp)在推薦系統(tǒng)和信息檢索中有許多有趣的應(yīng)用。作為一名香水愛好者和數(shù)據(jù)科學(xué)家，利基香水社區(qū)使用的不尋常且高度描述性的語言啟發(fā)我使用nlp創(chuàng)建一個模型，幫助我發(fā)現(xiàn)我可能想購買的香水。 我寫了一個python腳本，從一個流行的沙龍香水網(wǎng)站上抓取數(shù)據(jù)。他們似乎并不介意。 圣誕節(jié)香水的建議下面是一些更有趣的例子:?查詢“尋找我的標(biāo)志性海灘氣味”。我打算帶著它去海灘或游泳池。” 返回香水與海鹽，椰子和海藻的香調(diào)。 屬于我自己的海灘香水——湯姆·福特的淡太陽香水，出現(xiàn)在第二名!我可以證明，這種香水聞起來確實像在熱帶度假的海灘上的一天!?“我在找一種香水，想去意大利的一個小島度假?！?如果您想親自嘗試此模型并獲得一些有趣的建議，可以克隆repo并在run_model.ipynb notebook中運(yùn)行chatbot。

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