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    时间不停,看透了很多,放下了很多,慢慢没了棱角,没了拼劲,慢慢被生活所缚,即使这样,我依然在尽全力的苦中作乐。独自在陌生的城市里,祝自己生日快乐,感谢有你们,晚安梦中人随着年纪的增长,慢慢地我知道了,谁一路走来都不容易,没有人可以真正走得了捷径,好运气只是少数时候,你并不算倒霉的。而当你正在发愁埋怨的时候却有人仰望地羡慕着你!祝自己生日快乐!!

    或向着天空,或向着大海,或向着草原,宣泄自己的快乐!更重要的是,对自己的心说,生日快乐十字开头的年纪将不复存在,二十的到来预示美好和暖阳。

    祝自己生日快乐愿有一天能见到你,然后愿你越来越开心。又长一岁,应该又成熟了许多,不能在浪费光阴了温柔不帅,祝自己永远开心快乐,找到幸福。祝我生日快乐!

    不管什么天气记得随时带上自己的阳光不管什么遭遇记得内心装满开心的童话在这个特殊的日子,祝愿生活越来越美好,让美丽潇洒永远相伴。

    愿你傻人有傻福,想要的都拥有,得不到的都释怀。

    今天,你又长大了一岁,以后不要那么敏感,也不要那么心软,太敏感和太心软的人,肯定过得不快乐,别人随便的一句话,你都要胡思乱想一整天。

    生命太短,没有时间留给遗憾,若不是终点,请微笑一直向前,记得今天一定要快乐。

    祝我生日快乐,不管你现在多迷茫,过得多累,走得多艰辛,请相信,生命中总有一段路是要你自己走完的,总有一段时间是寒冷的,不要放弃希望,不要放弃自己,再怎么冰冷也有阳光,再怎么艰辛都得努力。生命中,总得有一段回忆起来足够感动自己的时光。

    愿你一生努力,一生被爱,想要的都拥有,得不到的都释怀,祝我生日快乐。

    当你满怀欢喜期待奇迹的时候,现实总是给你致命一击,所以失望是常态,但愿我们都能够披荆斩棘活出自己想要的样子,在生日这天也要开开心心。

    希望在每一次的失落里,每一次的忐忑不安里,每一次的理直气壮里,每一次的倔强直视里,每一次的愤愤不平里,都伴随着自己想要的成长。

    成长不期而遇没有鸡汤语录也没有动人奔放的生日祝福深话浅说长路慢走快耍慢活愿从此生活多一点小幸运希望所有美好都如期而至生日快乐!愿这特殊的日子里,你的每时每刻都充满欢乐。

    今天是我的诞生日,感谢你们。我愿用自己的许愿流星点燃流星雨,愿天下人人人欢乐。

    生日快乐!祝福自己!又长一岁,应该又成熟了许多,不能在浪费光阴了温柔不帅,祝自己永远开心快乐,找到幸福。祝我生日快乐!

    尽可多创造快乐去填满时间,哪可活活缚着时间来陪着快乐。祝自己生日快乐。

    世间唯一不必费力就可以得到的就是年龄,成长不期而遇,生日如期而至。简单的说一句:祝自己生日快乐,承蒙时光不弃,感谢一切给予。

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  • 走走停停,停停走走,也不知道是因为年纪大了,还是其他什么原因,脑海中总会浮现出童年时一些美好回忆,总想回到那个年纪,但是我知道,无论我在怎么努力,过去都是回不去了。 青春是什么 我记得在初中就已经...

    前言

    走走停停,停停走走,也不知道是因为年纪大了,还是其他什么原因,脑海中总会浮现出童年时的一些美好回忆,总想回到那个年纪,但是我知道,无论我在怎么努力,过去都是回不去的了。

    青春是什么

    我记得在初中就已经进入青春期,那个时候脸上会长痘痘,会觉得满脸都是痘痘而不好意思见人,而青春在高中体现的更是淋漓尽致,耳畔间总是会充斥着,为了不辜负青春,一定要努力学习,考个好大学。
    就这样度过了我的十八年,十八年里做了很多事情,有好的坏的,有记得的,有忘记的,但是自己都不知道做的那些有什么用,也许有些时候自己做的一些事情也不需要知道有什么用,比如一篇滕王阁赋,背诵完了,也无法真正理解其中的奥秘,又比如一个化学实验,反应条件,化学式,以及有的现象都记住了,但是不知道它的原理,就这样青春在这里留下了。

    梦想是什么

    说起来梦想, 以前的我是没有梦想的,看着别人都有自己的梦想,而我只有过一天算一天的想法, 从来都没有因为需要完成某一个事情而提前去努力。
    直到上了大学,我才发现自己竟是如此的卑微,卑微到了尘埃里,却无法开出花来,尽管我也努力,但是我知道凭借我现在的水平,梦想只是一腔的热血,就算平时再努力学,我也知道我的梦想已经被我搁浅太久了,以至于我发现的时候已经支离破碎了。
    我参加了ACM,但是连一些最基础的算法以及结构我也总是理不清楚,我还会躺在床上一下午,或者睡两个小时,我的种种做法都将导致我成为不了我想成为的那种人,我也深深的厌恶自己,也在许多个深夜里进行反思,我知道,现在的我已经大三了,如果在这样下去的话,以后的我只可能会被历史的洪流抛弃,我永远也无法成为我想要成为的那种人。

    未来是什么

    理想中的未来是美好的,但现实生活中总是和理想有着千差万别。我希望自己的技术能够不断精进,毕业了能够找一个工资较高的工作,有时间陪我对象,能够常回家跟爸妈待一起,为了所爱的人,和爱我的人,我知道我需要努力,但又害怕自己一事无成。
    很喜欢一句话,尽人事,听天命。
    我虽然平时口中念叨着,但是当真正发生的时候,我内心是万分不甘心的。
    可是,不甘心能做什么,什么也做不成,只会让自己更加颓废。
    所以希望自己能够有运气,做成自己想做的,让自己的选择是对的。
    满怀期望,未来可期。

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  • 作者:张丰哲https://www.jianshu.com/p/d9504fc0af4d 先不说楚枫这般年纪,能够踏入元武一重说明了什么,最主要是,楚枫在刚刚踏...
        

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    作者:张丰哲

    https://www.jianshu.com/p/d9504fc0af4d














































































































































































































































































































        先不说楚枫的这般年纪,能够踏入元武一重说明了什么,最主要的是,楚枫在刚刚踏入核心地带时,明明只是灵武七重,而在这两个月不到的时间,连跳两重修为,又跳过一个大境界,踏入了元武一重,这般进步速度,简直堪称变态啊。


        “这楚枫不简单,原来是一位天才,若是让他继续成长下去,绝对能成为一号人物,不过可惜,他太狂妄了,竟与龚师兄定下生死约战,一年时间,他再厉害也无法战胜龚师兄。”有人认识到楚枫的潜力后,为楚枫感到惋惜。


        “哼,何须一年,此子今日就必败,巫九与龚师兄关系甚好,早就看他不顺眼了,如今他竟敢登上生死台挑战巫九,巫九岂会放过他?”但也有人认为,楚枫今日就已是在劫难逃。


        “何人挑战老子?”就在这时,又是一声爆喝响起,而后一道身影自人群之中掠出,最后稳稳的落在了比斗台上。


        这位身材瘦弱,身高平平,长得那叫一个猥琐,金钩鼻子蛤蟆眼,嘴巴一张牙带色儿,说话臭气能传三十米,他若是当面对谁哈口气,都能让那人跪在地上狂呕不止。


        不过别看这位长得不咋地,他在核心地带可是鼎鼎有名,剑道盟创建者,青龙榜第九名,正是巫九是也。


        “你就是巫九?”楚枫眼前一亮,第一次发现,世间还有长得如此奇葩的人。


        巫九鼻孔一张,大嘴一咧,拍着那干瘪的肚子,得意洋洋的道:“老子就是巫九,你挑战老子?”


        “不是挑战你,是要宰了你。”楚枫冷声笑道。


        “好,老子满足你这个心愿,长老,拿张生死状来,老子今日在这里了解了这小子。”巫九扯开嗓子,对着下方吼了一声。


        如果他对内门长老这么说话,也就算了,但是敢这么跟核心长老说话的,他可真是算作胆肥的,就连许多核心弟子,都是倒吸了一口凉气,心想这楚枫够狂,想不到这巫九更狂。


        不过最让人无言的就是,巫九话音落下不久,真有一位核心长老自人群走出,缓缓得来到了比斗台上,左手端着笔墨,右手拿着生死状,来到了巫九的身前。


        “我去,这巫九什么身份,竟能这般使唤核心长老?”有人吃惊不已,那长老修为不低,乃是元武七重,比巫九还要高两个层次,但却这般听巫九的话,着实让人吃惊不已。


        “这你就不知道了吧,巫九在前些时日,拜了钟离长老为师尊,已正式得到钟离长老的亲传。”有人解释道。


        “钟离长老?可是那位性情古怪的钟离一护?”


        “没错,就是他。”


        “天哪,巫九竟然拜入了他的门下?”


        人们再次大吃一惊,那钟离一护在青龙宗可是赫赫有名,若要是论其个人实力,在青龙宗内绝对能够排入前三,连护宗六老单打独斗都不会是他的对手。


        只不过那钟离一护,如同诸葛青云一样,也是一位客卿长老,所以在青龙宗内只是挂个头衔,什么事都不管,更别说传授宗内弟子技艺了,如今巫九竟然能拜入他老人家门下,着实让人羡慕不已。


        “恩怨生死台,的确可以决斗生死,但必须要有所恩怨,你们两个人,可有恩怨?”那位长老开口询问道。































































































    前言:

    在实际项目中,曾经遭遇过线上5W+QPS的峰值,也在压测状态下经历过10W+QPS的大流量请求,主要就是自己对高并发流量控制的一点思考。

    应对大流量的一些思路

    首先,我们来说一下什么是大流量?

    大流量,我们很可能会冒出:TPS(每秒事务量),QPS(每秒请求量),1W+,5W+,10W+,100W+...。其实并没有一个绝对的数字,如果这个量造成了系统的压力,影响了系统的性能,那么这个量就可以称之为大流量了。

    其次,应对大流量的一些常见手段是什么?

    缓存:说白了,就是让数据尽早进入缓存,离程序近一点,不要大量频繁的访问DB。

    降级:如果不是核心链路,那么就把这个服务降级掉。打个比喻,现在的APP都讲究千人千面,拿到数据后,做个性化排序展示,如果在大流量下,这个排序就可以降级掉!

    限流:大家都知道,北京地铁早高峰,地铁站都会做一件事情,就是限流了!想法很直接,就是想在一定时间内把请求限制在一定范围内,保证系统不被冲垮,同时尽可能提升系统的吞吐量。

    注意到,有些时候,缓存和降级是解决不了问题的,比如,电商的双十一,用户的购买,下单等行为,是涉及到大量写操作,而且是核心链路,无法降级的,这个时候,限流就比较重要了。

    那么接下来,我们重点说一下,限流。

    限流的常用方式

    限流的常用处理手段有:计数器、滑动窗口、漏桶、令牌。

    计数器

    计数器是一种比较简单的限流算法,用途比较广泛,在接口层面,很多地方使用这种方式限流。在一段时间内,进行计数,与阀值进行比较,到了时间临界点,将计数器清0。

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    代码实例

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    这里需要注意的是,存在一个时间临界点的问题。举个栗子,在12:01:00到12:01:58这段时间内没有用户请求,然后在12:01:59这一瞬时发出100个请求,OK,然后在12:02:00这一瞬时又发出了100个请求。

    这里你应该能感受到,在这个临界点可能会承受恶意用户的大量请求,甚至超出系统预期的承受。

    滑动窗口

    由于计数器存在临界点缺陷,后来出现了滑动窗口算法来解决。

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    滑动窗口的意思是说把固定时间片,进行划分,并且随着时间的流逝,进行移动,这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。也就是说这些固定数量的可以移动的格子,将会进行计数判断阀值,因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。

    漏桶

    虽然滑动窗口有效避免了时间临界点的问题,但是依然有时间片的概念,而漏桶算法在这方面比滑动窗口而言,更加先进。

    有一个固定的桶,进水的速率是不确定的,但是出水的速率是恒定的,当水满的时候是会溢出的。

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    代码实现

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    令牌桶

    注意到,漏桶的出水速度是恒定的,那么意味着如果瞬时大流量的话,将有大部分请求被丢弃掉(也就是所谓的溢出)。为了解决这个问题,令牌桶进行了算法改进。

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    生成令牌的速度是恒定的,而请求去拿令牌是没有速度限制的。这意味,面对瞬时大流量,该算法可以在短时间内请求拿到大量令牌,而且拿令牌的过程并不是消耗很大的事情。(有一点生产令牌,消费令牌的意味)

    不论是对于令牌桶拿不到令牌被拒绝,还是漏桶的水满了溢出,都是为了保证大部分流量的正常使用,而牺牲掉了少部分流量,这是合理的,如果因为极少部分流量需要保证的话,那么就可能导致系统达到极限而挂掉,得不偿失。

    代码实现

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    限流神器:Guava RateLimiter

    Guava不仅仅在集合、缓存、异步回调等方面功能强大(可以参考博主的《使用Google Guava快乐编程》),而且还给我们封装好了限流的API!

    Guava RateLimiter基于令牌桶算法,我们只需要告诉RateLimiter系统限制的QPS是多少,那么RateLimiter将以这个速度往桶里面放入令牌,然后请求的时候,通过tryAcquire()方法向RateLimiter获取许可(令牌)。

    代码示例

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    分布式场景下的限流

    上面所说的限流的一些方式,都是针对单机而言的,其实大部分的场景,单机的限流已经足够了。分布式下限流的手段常常需要多种技术相结合,比如Nginx+Lua,Redis+Lua等去做。

    本文主要讨论的是单机的限流,这里就不在详细介绍分布式场景下的限流了。

    一句话,让系统的流量,先到队列中排队、限流,不要让流量直接打到系统上。

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    如有收获,点个在看,诚挚感谢640?wx_fmt=png

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    六年前提起实时流式计算,熟悉的同学会想起Storm,三年前提起,大家应该会想到Spark Streaming,现在再提起那无疑是Flink了。可见开源世界技术的迭代是飞速的,稍不留神就落伍了,所以我们要不停地学习,跟着技术的浪潮上下翻滚,但是你学习的速度也无法总是跟得上技术的更替,所以年纪大了依旧可能被淘汰,前浪总是会拍打到沙滩上,“你有没有这种感觉,好像一生都身不由己”。

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    好了先不思考人生了,言归正传。
    我们先把 storm/spark/flink 这些花里胡哨的技术都抛开,这些我之后的文章会详细讲,现在就说说实时流式计算本身。流式计算有什么用呢?实际场景会告诉你:

    1. 场景

    流处理适用场景还是很丰富的,它最大的特点就是及时,试想一些,没有下面的这些流式计算系统,公司会损失多少MONEY:

    • 需要实时异常检测的欺诈/风控等系统
    • 需要实时查看交易额的交易系统
    • 需要实时计算点击/计算分成的广告系统
    • 需要实时更新用户标签的实时用户画像系统
    • 需要实时根据用户喜好推荐商品的实时推荐系统

    2. 时间

    时间对于批计算来说好像没有什么特别的,就是一个字段而已,但是流式计算里,除了字段里的那个时间(专业点,我们称这个时间为事件时间event-time)还有一个数据到达的时间及处理系统的当前时间(处理时间process-time)。

    那问题来了,为什么要管这个处理时间?因为数据会有延迟,你处理的时间批次里,可能会有很久之前的数据延迟到了现在,也有可能现在的数据没有及时到达导致缺数。

    不知道看到这里大家会不会想到大数据比较常用的Lambda架构,先提供时效性高准确性较低的结果,然后对之前的数据做矫正,保证最终正确性(当然前提条件是批处理作业启动时,需要的数据应该已经全部到达了)。对于这个问题的解决办法其实是和Lambda架构类似的,后面我会细说。

    看上面的文字描述可能会有点抽象,我们先来看看下面这幅图,横轴为事件时间,纵轴为处理时间,圈起来的数字代表真实的数据,它们分别都有事件时间和处理时间,在两者相同的理想情况下,就如同下面浅色的虚线是一条直线,这样是最好处理的,但是实际情况却是很曲折的,如深色的虚线,我们把虚线称为水位线,水位线是根据一定算法根据最近处理的事件的事件时间估算出来的,可以作为事件的触发的一个参考项。

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    3. 窗口

    上面提到了事件时间和处理时间,写过SparkStreaming的同学应该知道它有一个处理时间的窗口,就是说可以对某个时间窗口内的数据进行聚合或者其他操作,但是这个时间窗口的时间是基于处理时间的,同样会有上面提到的问题,数据延迟了怎么办?

    那么理所当然会有人提出基于事件时间的窗口,这个处理方式就是《Google:DataFlow》中提出来的,spark和flink后来都有了相应的工程实现。

    4. 触发

    所谓触发(Triggers)即时间窗口结束后对数据的处理方式。我们直接来看《DataFlow》中的几种触发机制。

    • 抛弃(discarding):
      触发后,不会保留上次计算结果的数据,因为之后窗口计算的结果和之前的结果不存在相关性。当下游的数据消费者(不管是数据处理管道的内部还是外部)希望触发计算结果之间相互独立(比如对插入的数据进行求和的场景),那么这种情况就比较适用。
    • 累积(accumulating):
      触发后,窗口内容被完整保留住持久化的状态中, 后面延迟的结果会对之前的结果进行矫正。这也是Lambda架构使用的方式,流处理管道产出低延迟的结果,之后被批处理管道的结果覆盖掉
    • 累计和撤回(retraction):
      触发后,在进行累积语义的基础上,计算结果的一份复制也被保留到持久化状态中。当窗口将来再次触发时,上一次的结果值先下发做撤回处理,然后新的结果作为正常数据下发。

    撤回的操作适用于数据处理管道有多个串行的 GroupByKeyAndWindow 场景,撤回是必要的,因为同一个窗口的不同触发计算结果可能在下游会被分组到不同键中去,这句话是关键,不知道大家有没有理解,简单地说就是,触发时间的变化可能会导致这条延迟数据被分配到的组的变化,从而导致后续的聚合计算不准确,所以需要把之前的数据撤回,带上这条数据一起再做一次GroupByKeyAndWindow。

    5. 结语

    这一篇提到的很多概念和名字很多同学可能一时会比较难消化,确实比较抽象,所以没关系,后面讲到flink的时候会举具体的例子给大家看,这一篇只是和大家介绍下流式计算以及在流式计算中你需要重点关注的几个点:时间/窗口/触发,记住这三个词也是一个收获。

    另外,大家有精力有时间有兴趣的话,推荐大家好好看看Google在2015年发布的一篇关于实时流式计算的论文,《The Dataflow Model》,这篇论文催生了spark的structed streaming以及给了当初默默无闻的flink成就现在辉煌的灵感。用词好像有点浮夸了,但是它确实是在流式计算领域很有指导性意义的一篇论文。

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空空如也

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