为了防止接口滥用，discord.js每秒可以拉取多少条消息？

discord.js每秒可以拉取的消息数量取决于多个因素，包括但不限于服务器性能、网络延迟、API限制等。在discord.js中，可以使用fetchMessages方法来拉取消息，该方法默认一次最多拉取100条消息。

然而，为了防止接口滥用和保护服务器性能，discord提供了API限制。根据discord官方文档，对于普通用户，每个10秒内最多可以发送1次请求，每个60秒内最多可以发送120次请求。这意味着每秒大约可以拉取12条消息。

需要注意的是，这只是一个大致的估计值，实际的消息拉取速度可能会受到其他因素的影响。为了更好地了解discord.js中消息拉取的限制和最佳实践，建议参考discord.js官方文档或进行更详细的研究。

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Apollo配置中心如何进行配置热发布

配置发布主流程如上图所示，配置发布的主流程如下：（1）用户通过Portal向AdminService发布配置信息；（2）AdminService在配置发布后会往ReleaseMessage表插入一条消息记录...；（3）ConfigService中包含了一个定时线程，该定时线程每秒扫描一次ReleaseMessage表，检查表中是否有新的消息记录；（4）如果存在配置更新，ConfigService就会通知所有的消息监听器...（2）如果使用Pull方式拉取数据会有什么问题？ Pull模式主要是通过客户端主动向配置中心进行数据请求，拉取对应的配置信息。由于是客户端主动拉取，因此不会出现数据堆积的问题。...另外为了保证配置的有效性，客户端也会定时请求配置信息，防止配置更新可能出现的异常情况，是一种数据保证的兜底fallback机制。另外当获取到配置后，会同步到本地配置文件中。...主要是由于本身已经存在了定时拉取配置的步骤，那么为了保证单一原则以及代码上的简洁以及复用。所以通过这种获取配置更新后再进行数据拉取的方式。

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，如果producer和broker之间交互用broker来拉取，就会怪怪的，每次消息都要存储到producer的本地，然后等待broker来拉取，这个要取决于多个producer的可靠性，显然这种设计是很糟糕的...，如果消费者真的出现那种忙不过来的情况下，可以根据一定的策略去暂停拉取服务端也相对来说轻松了，不需要去进行消息的处理逻辑了，你来了我就给你就好了，你要多少我就给你就好了，broker就是一个没得感情的存储机器...broker也可以更好的决定缓存多少消息用于批量发送说完了优点，就需要说缺点了，拉模式需要Consumer对于服务端有一定的了解，主要的缺点就是实时性较差，针对于服务器端的实时更新的信息，客户端还是难以获取实时的信息...毕竟消费者是去拉取消息，消费者怎么知道消息到了呢，所以消费者能做的就是不断的去拉取，但是又不能频繁的去拉取，这样也耗费性能，因此就必须降低请求的频率，请求间隔时间也就意味着消息的延迟 RocketMQ...broker端自主选择MessageQueue和offset进行消息拉取，用户拉取消息的时候，用户自己决定拉取哪个队列从哪个offset开始，拉取多少消息为什么拉模式稍微更合适些呢，现在的消息队列都有持久化消息的需求

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为了解决本地缓存的问题，我想采用缓存数据存于redis，用canel订阅mysql的更新，启动时只是取一下redis的值，采用redis的哈希结构，可以直接反序列化成java的hashmap，很快。...为了高可用，采用的是分步计算，结果冗余。获取方可以将其中一个磁盘作为主磁盘作为hadoop的节点或者采用linux的async同步，或者ftp,nfs等手段拉取数据。...增量服务可以采用消息队列等手段进行数据传递，如果消息多，消息体大，可以用消息传递更新的id，内容可存于磁盘，中间数据库，缓存等，让调用方来进行拉取。...而有限制的对象池是为了防止对象在异常时过多资源占用。而异步有点地方是为了提高效率，有些地方又是必须的。...比如我在程序中一个方法调用mysql取数据，而这个方法处理完数据后还要给MQ发消息，消息体特别大，发送时间特别长。长时间mysql不断开，就会连接超时异常。

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但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ 给它异步化解耦，也是可以的，你就需要去考虑在你的项目里，是不是可以运用这个 MQ 去进行系统的解耦。...A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。...因为这导致你要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据，要么固定连接那个 queue 所在实例消费数据，前者有数据拉取的开销，后者导致单实例性能瓶颈。...而且如果那个放 queue 的实例宕机了，会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取，如果你开启了消息持久化，让 RabbitMQ 落地存储消息的话，消息不一定会丢，得等这个实例恢复了，然后才可以继续从这个...queue 拉取数据。

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所以对于“buffer.memory”这个参数应该结合自己的实际情况来进行压测，你需要测算一下在生产环境，你的用户线程会以每秒多少消息的频率来写入内存缓冲。...比如说每秒300条消息，那么你就需要压测一下，假设内存缓冲就32MB，每秒写300条消息到内存缓冲，是否会经常把内存缓冲写满？经过这样的压测，你可以调试出来一个合理的内存大小。 ...比如说发送消息的频率就是每秒300条，那么如果比如“batch.size”调节到了32KB，或者64KB，是否可以提升发送消息的整体吞吐量。...，follow同步性能由这几个参数决定： num.replica.fetchers：拉取线程数 replica.fetch.min.bytes：拉取最小字节数 replica.fetch.min.bytes...：拉取最大字节数 replica.fetch.wait.max.ms：最大等待时间优化建议 num.replica.fetchers 配置多可以提高follower的I/O并发度，单位时间内leader

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