（这些都是数学游戏，对于理工科的同学来说，天生应该有免疫力） 软件的性能测试也一样，平均数也是不靠谱的，这里可以参看这篇详细的文章《Why Averages Suck and Percentiles are...，也许那1s的请求就是一个不正常的值，是个噪点，应该去掉。...另外，中位数（Mean）可能会比平均数要稍微靠谱一些，所谓中位数的意就是把将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数 ，这意味着至少有50%的数据低于或高于这个中位数。...性能测试的失败率的容忍应该是非常低的。对于一些关键系统，成功请求数必须在100%，一点都不能含糊。...测试用的数据，需要有大中小各种尺寸的数据，并可以混合。最好使用生产线上的测试数据。 三，在这个吞吐量做Soak Test，比如：使用第二步测试得到的吞吐量连续7天的不间断的压测系统。
今天我们来跟大家唠一唠JAVA核心技术-Redis Redis是一款流行的内存数据库，适用于高性能的数据缓存和实时数据处理。当需要处理大量数据时，可以使用Redis集群来提高性能和可用性。...Redis集群模式是通过数据分片和节点复制两个机制来实现的。...数据分片将数据分散到不同的节点上，从而实现数据的横向扩展；节点复制机制则保证了数据的高可用性，即使某个节点出现故障，数据也可以通过其他节点访问。...为了保证高可用性，在配置主节点和从节点时应该注意避免单点故障。 3. 配置数据分片：为了使Redis集群能够处理大量数据，需要将数据分片到各个节点中。...测试集群：在正式上线前，需要对Redis集群进行测试，以确保它能够正常工作并处理大量数据。 6. 上线集群：在测试通过后，可以将Redis集群上线，并开始使用它来处理数据。
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刚刚说的关键点如下，保证外部用户随时可以看到非错误页面、操作总是可用的，保证运营人员关心的数据是无安全问题的、流转是实时的、计算是准确的，保证运维关心的应用服务、数据库是正常的，保证客服反馈给产品或者运营的问题能够准确及时得到响应...不过随着微服务架构的盛行，一个完整流程功能可能分别部署到不同的节点上，那我们就需要有一个大屏监控，保证能及时发现节点问题。...其三，前面有说到数据要具备安全性、实时性、准确性，那我们可以实现具备审批流、对账、补账的系统，通过检查正确度、准确度验证这些功能是否生效。当然，性能监控也是不可或缺的。
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1.2 理解浏览器多进程架构 从大的方面来说，浏览器是一个多进程架构。 它可以是一个进程包含多个线程，也可以是多个进程中，每个进程有多个线程，线程之间通过IPC通讯。...但这并不是说我们不应该用left和top这些可能引起重绘回流的属性，而是应该关注每个属性在浏览器性能中引起的效果 。 2. 看看经典：雅虎军规 多年前雅虎的Nicolas C....当一个页面DOM节点过多，应该考虑使用无限滚动方案来使视窗节点可控。可以看看google提的方案。...为了提供较好用户体验，页面应该维持CLS在0.1或以内。 当页面访问量有75%的数据达到了以上以上Good的标准，则认为性能是不错的了。..."事后"监控固然重要，但我们也应该考虑"事前"监控，否则，每次发布一个需求后，去线上看数据。咦，发现数据下降了，然后我们去查代码，去查数据，去查原因。
tmp_table, new_table TO old_table, tmp_table TO new_table; 通过重命名表，我们还可以将一个表从一个数据库移动到另一个数据库中...current_db.tbl_name TO other_db.tbl_name; ALTER TABLE current_db.tbl_name rename other_db.tbl_name; # 拼接SQL 实现将某个数据库中的表全部转移至另一个数据库中...2.注意事项 值得注意的是，重命名操作是原子完成的，需要获取该表的元数据锁，因此我们在执行 RENAME TABLE 前，要确保该表没有活跃的事务且没有被锁定。...因为只需更改元数据，所以对于大表重命名也是很迅速的。此外，如果该表具有触发器，则无法将该表通过重命名方式转移到另外一个库中。...重命名操作需要获取元数据锁，执行前要确保无活跃事务占用。 通过重命名表，可以将一个表从一个数据库转移到另一个数据库中，间接实现重命名数据库。
能力：包括智力、体力等先天条件，这种能力有个体差异，但差异不会特别大，我们虽然比不上梅西的天赋，但努力下来变成孙兴慜还是有机会的，所以用0~100表示。...广度指的是技术认知的方位，比如端到端的技术能力，既了解大前端技术（h5、native、flutter、低代码等），又了解服务端技术（高并发、高性能、高扩展、大数据），还了解大数据及AI相关能力。...还可以体现在多业务的技术思想的迁移上，比如订单系统对于一致性要求高，商品系统对于大数据量在线查询要求高，营销系统对于读写qps的高性能与高并发处理要求高，这些背后技术有一定的通用性，那是否可以做到技术的横向迁移...从内看基于你自己的认知，知道自己目前差的是什么，应该补什么，并且要达到什么样的效果才行。 向外看，外部公司和自己相同职级的同学在做什么，自己和他们有什么差别，哪些做得好，哪些还需要提升。
作者：蒋步星 来源：数据蒋堂 本文共1200字，建议阅读9分钟。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。...绝大多数产品都是使用数据库分页的方法来做的。 具体来讲，就是利用数据库提供的返回指定行号范围内记录的语法。...可能出现数据不一致 一般来说，每次按页取数时发出的SQL是独立的。这样，如果在两页取数之间数据库又有了插入删除动作，这时取出来的数据将是最新的，很可能和原来的页号匹配不上了。...这样，只要已经取过的数据就能快速呈现，不会有等待感，还没取到的数据需要等待一下也是正常可理解的；而取数线程只涉及一句SQL，在数据库中是同一个事务，也不会有不一致的问题。这样，两个问题都能得到解决。...在当前数据库系统不直接支持这种机制时，只能是报表工具或BI系统受累自己写这些程序了，对于有大清单报表呈现需求的用户，就要认真考察这些功能点了。
61.jpg 那么，音乐网站seo应该怎么做呢？...6.音乐数据优化 歌曲页的核心内容中含有歌曲歌手名字等歌曲相关信息，可以增加搜索引擎对该歌曲页的排名得分，让搜索引擎快速确认歌曲名、歌手名字、音乐歌曲出版年份等等，而且确保音乐能正常打开，稳定试听下载
下面耐思智慧的小编来给大家谈谈企业网站该怎么做SEO优化。...pexels-photo-209151.jpg 那么企业网站SEO优化该怎么做？推广优化，快用“千城千站”！...除此之外，还通过系统创建高质量链轮，智能化添加热门词、长尾词、智能洗白等内容，快速实现网站大展现、大收录、提权重和做霸屏，提升关键词排名，吸引流量。
有人也许会说， “好复杂”， 但是，首先在比特币的世界里安全性比便利性更重要， 其次，冷钱包本来就不应该经常有交易的， 经常交易的钱包就不是冷钱包了， 象比特儿的所谓“冷钱包”有着上千次的交易记录实在是不能够称之为冷钱包了
接着上篇《做容灾，双活、多活、同城、异地、多云，到底应该怎么选？》，这篇聊聊公有云上应该如何建容灾，跟我们自建机房有什么区别，没看过的同学，建议先从上篇文章看一下。...第三，关于云产品层面的高可用应该怎么做？ 上面我主要讲的还是基础设施层面的内容，不同的AZ完全可以满足要求。 或者说的简单点，很多产品都是AZ级别的，在一个AZ不可用，但是可以跨AZ容灾访问。...这里带来的问题就是，数据或文件存储在Region内就一份，比如很多图片、css、js、hdsf文件存在上面。...对于公有云厂商来说，应该要提供这种Region级别的数据同步机制，客户可以自己选择是否需要备份，当故障时，云产品做的完善点可以自己切走，但是厂商一般不会这么做，因为有时候影响并不是全局的，所以这个时候客户自身就要做好切换手段...对于数据库或缓存这样的云产品来说，跨Region就没有任何意义了，时延太大，业务根本无法容忍。如果是跨AZ，数据库可能还好，但是缓存有时候也无法接受。
我们知道工欲善其事必先利其器，做好SEO并不是走一步看一步的做，我们应该有一个规划，并提前做好整站系统布局，让SEO做得有理有据，当出现问题时，我们也可以知道我们下一步应该如何进行，做到游刃有余。...201912191576744206913380.jpg 那么，做整站系统式布局应该怎么做？...通过以下内容我们简述一下整站系统式布局怎么做，我们按照比较常见的企业站来进一步说明： 一.关键词挖掘 1.确认主关键词 首先我们要确认我们所优化的网站的关键词总量，一般来说企业站的关键词并不会太多...总结：做整站系统式布局应该怎么做的问题我们就讨论到这里，以上内容，仅供参考。 蝙蝠侠IT https://www.batmanit.com/h/1051.htm l转载需授权！
对消费者来说，哪里优惠力度大，就哪里买；而对消费品企业来说，消费者使用的渠道越多，利用价值也就越大。...因为有研究数据显示，使用多个渠道购买商品的消费者花费金额要比从单一渠道购买商品的消费者消费金额大一成左右。那么，全渠道营销的大环境下，消费品企业更应该如何实现持续增长呢？...图片为不同类群的用户提供个性化内容和服务分类很重要，好的营销一定不是无差别群发的，现在的消费者或者客户跟以前不一样，现在的消费者关注的重点不仅仅是产品本身，更多的是关注品牌价值以及服务品质，他们希望受到重视，希望自己是独一无二的，所以，品牌方应该尽可能让他们感受到不同的个性化的服务...比如，A会员，她在线上各个平台以及线下实体门店都有过购买行为，在渠道数据没有打通的情况下，企业只能分析其单一的一组数据，获得的信息不够详细，分析出来的结果也就不够准确；或者各组数据都分析出来后再通过其他方式汇总再分析...一旦数据打通，一套系统可以随时调取A会员的任何数据，包括线上各个平台和线下实体门店的消费行为数据，以及在微信小程序、公众号、朋友圈、粉丝群、抖音等等社群中分享互动的各种数据，通过整合数据和精细化的分析，
而在 AcFun 发布此次数据泄露公告之前，暗网中也早有人兜售其 Shell 和内网权限，主要卖点就是数据量大以及日流量高。...互联网时代，数据泄露事件一波未平一波又起。...回溯近年来的数据泄露事件，不难发现，这些数据泄露的主要途径有两个： 一是由于遭到黑客攻击，如希拉里邮件门事件、雅虎5亿用户资料被窃等； 二是由于企业员工安全意识薄弱，数据倒买倒卖，如快递企业员工盗窃用户数据近千万余条...企业如何防止数据泄露？ 知道创宇的安全专家对此表示，数据泄露是互联网世界的安全事故，技术漏洞、机制漏洞和管理漏洞都可能导致安全事故的发生，不过，这并不意味着数据泄露事件无法得到遏制。...除了法律的保障，企业也应该加强自己的网络防护措施，尽量避免数据泄露，减少损失。 1、加强信息安全意识 对员工进行安全意识培训，是保护企业信息资产和敏感数据最有效的方式之一。
404页面是什么？ 404是网页反馈的状态码之一，4开头的状态码是指用户错误，5开头的是服务器错误。而404页面就是当用户提交信息后服务器无法回应或者反馈信息就...
这里还要注意一点，由 于答题时网络比较拥挤，我们应该把题目的图片提前推送到 CDN 上并且要进行预热，不然的 话当用户真正请求题目时，图片可能加载比较慢，从而影响答题的体验。...假如请求分别经过 CDN、前台读系统（如商品详情系统）、后台系统（如交易系统）和数据库 这几层，那么： 大部分数据和流量在用户浏览器或者 CDN 上获取，这一层可以拦截大部分数据的读取； 经过第二层（即前台系统...）时数据（包括强一致性的数据）尽量得走 Cache，过滤一些无效的 请求； 再到第三层后台系统，主要做数据的二次检验，对系统做好保护和限流，这样数据量和请求就 进一步减少； 最后在数据层完成数据的强一致性校验...分层校验的基本原则是： 将动态请求的读数据缓存（Cache）在 Web 端，过滤掉无效的数据读； 对读数据不做强一致性校验，减少因为一致性校验产生瓶颈的问题； 对写数据进行基于时间的合理分片，过滤掉过期的失效请求...不过，在削峰的处理方式上除了采用技术手段，其实还可以采用业务手段来达到一定效果，例如 在零点开启大促的时候由于流量太大导致支付系统阻塞，这个时候可以采用发放优惠券、发起抽 奖活动等方式，将一部分流量分散到其他地方
，也许那1s的请求就是一个不正常的值，是个噪点，应该去掉。...另外，中位数（Mean）可能会比平均数要稍微靠谱一些，所谓中位数的意就是把将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数 ，这意味着至少有50%的数据低于或高于这个中位数。...性能测试的失败率的容忍应该是非常低的。对于一些关键系统，成功请求数必须在100%，一点都不能含糊。...测试用的数据，需要有大中小各种尺寸的数据，并可以混合。最好使用生产线上的测试数据。 三，在这个吞吐量做Soak Test，比如：使用第二步测试得到的吞吐量连续7天的不间断的压测系统。...，才是系统可用数据。
这里还要注意一点，由于答题时网络比较拥挤，我们应该把题目的图片提前推送到 CDN 上并且要进行预热，不然的话当用户真正请求题目时，图片可能加载比较慢，从而影响答题的体验。...1、假如请求分别经过 CDN、前台读系统（如商品详情系统）、后台系统（如交易系统）和数据库 这几层，那么： 2、大部分数据和流量在用户浏览器或者 CDN 上获取，这一层可以拦截大部分数据的读取； 3、经过第二层...（即前台系统）时数据（包括强一致性的数据）尽量得走 Cache，过滤一些无效的请求； 4、再到第三层后台系统，主要做数据的二次检验，对系统做好保护和限流，这样数据量和请求就进一步减少； 5、最后在数据层完成数据的强一致性校验...分层校验的基本原则是： 1、将动态请求的读数据缓存（Cache）在 Web 端，过滤掉无效的数据读； 2、对读数据不做强一致性校验，减少因为一致性校验产生瓶颈的问题； 3、对写数据进行基于时间的合理分片...不过，在削峰的处理方式上除了采用技术手段，其实还可以采用业务手段来达到一定效果，例如在零点开启大促的时候由于流量太大导致支付系统阻塞，这个时候可以采用发放优惠券、发起抽奖活动等方式，将一部分流量分散到其他地方
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