又因网络延迟主要和网络线路质量有关，故建议MOBA，MMO使用BGP线路的防护资源；棋牌类可以使用BGP（常态下业务访问+基础防护）+三网（大流量下防护）的组合防护资源。...所以是否常态下置备 50G 或 20G的防护资源，在攻击超过这个基数时也可以提供防护？总结说，是否可以以“保底+弹性”的防护模式，做到防护效果和成本的均衡？...2、 不同延迟需求 在防护时，登录、支付等服务相比游戏服，延迟容忍度更高一下；所以防护措施与游戏服不同，可以考虑电信联通等单线的大带宽高防资源；游戏服的延迟要求与类型密切相关，可以参见上述提及的延迟要求...例如使用多 IP 灵活调度作为第一层，第二层可以使用大带宽的三网防护兜底，针对 CC 可以做到有效防护，在一些复杂场景，一定程度上可以做自定义防护； 腾讯云专家助力 在以上各阶段，可以联系腾讯云团队，可以一起更有效的做好多轮次攻防...【六、结语】 以上即是对常见游戏场景和防护方案的简要分析，如有DDoS防护需求，可以联系腾讯云商务或行业架构师沟通详细需求和新一代高防解决方案方案。
在实施DDoS攻击防护服务之前，有几件事是企业应该考虑的。专家Ed Moyle讨论了提高安全性要采取的几个步骤。...因此，许多实施人员可能想知道在云里如何使用DNS重路由具体实施DDoS攻击防护的方法，或者根据该研究一个云防护服务究竟有没有意义。...实施注意事项 首先，实施者在评估和实施基于云的DDoS攻击防护服务时对源地址发现的了解是至关重要的。具体来说，实施人员需要了解源地址发现到底是什么，以及为什么很重要。...获得这种认识一部分可能会为企业正在评估的服务提供商带来一些关于源地址发现的尖锐问题，该提供商提供哪些对此有帮助的服务，关于客户如何让信息得到保护等方面有哪些期望和设想。...即便过滤所有除了净化中心以外的流量是不可能的或者不可行的状况下，仍然有一些其它的选择。
为了确保企业能完全应对各种全新的DDOS攻击，企业必须加强和升级DDOS防御措施，今天墨者安全就来说说2019年面对全新的DDoS攻击企业需做好哪些防护措施？...2、SSL DDoS洪水防护 目前，加密流量占了互联网流量的一大部分。全球70%以上的网站都是通过HTTPS传输的，这一比例在美国和德国等市场中更高。...3、零日防护 攻击者在不断寻找新的方法，绕过传统的安全机制，并利用前所未见的攻击方法攻击企业。即使对攻击特征码做一些微小修改，黑客也能创造出手动特征码无法识别的攻击。这类攻击通常被称为“零日”攻击。...这些趋势说明了零日攻击防护功能在现代DDoS防护机制中的必要性。 4、行为防护 由于DDoS攻击变得越来越复杂，区分合法流量和恶意流量也随之变得越来越困难。...特别是在流量高峰期间，速率限制等单一的防护机制无法区分合法流量和攻击流量，最终会拦截合法用户。因此，采用了基于行为分析的检测(和缓解)的DDoS防护措施确实是有效的DDoS防护中的必备功能。
很多程序员在开始Java之前或者在毕业时选择Java作为编程语言时也问过相同的问题。顺便说一下，你可以通过在你计算机上安装Java获得Java在哪些地方使用的相关线索。...在哪些领域内Java是占统治地位的？现实生活中Java到底用在什么地方？...现实生活中的Java应用 在现实生活中，很多地方都用到了Java，从商业上的电子商务网站到安卓App，从科学应用到经济应用，如电子交易系统，从游戏如《我的世界》到桌面应用，如Eclipse、Netbeans...顺便提一下，像我们之前在how Android app works这篇文章中说到的那样，安卓使用不同的java虚拟机、不同的包，但是代码仍是用Java写的。...如果Hadoop或者ElasticSearch发展壮大的话，Java在这个发展的领域有可能获得主要的占有率 9）高频率的交易领域 Java平台在现代JIT技术的帮助下，它的性能特性已经有了很大提升
前言 在计算机网络中，TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是两种常见的传输层协议。它们在网络通信中扮演着不同的角色，适用于不同的场景。...本文将介绍TCP和UDP的特点，并讨论它们在何种场景下被使用。 TCP（传输控制协议） 特点 TCP是一种面向连接的协议，提供可靠的、有序的数据传输。...使用场景 由于TCP提供了可靠的、有序的数据传输，它适用于以下场景： 文件传输：TCP的可靠性和有序性确保了文件在传输过程中不会丢失和损坏，并按正确的顺序接收。...实时传感器数据：UDP适用于需要快速传输实时传感器数据的场景，如工业自动化、物联网等。 对比分析： TCP和UDP在传输层协议中扮演不同的角色。...TCP适用于需要可靠传输和有序传输的场景，如文件传输和网页浏览；而UDP适用于低延迟和高效性要求较高的场景，如实时音视频传输和实时游戏。通过了解和选择适当的协议，可以更好地满足不同场景下的需求。
我们先拿 TPCH 100G 来测试 ClickHouse，在同样的硬件环境下和 Oracle 对比，这里只列出一个结果（时间单位：秒）.TPCH 编号ClickHouseOracle115.4114.3217.31.93...看来，ClickHouse 的“快”，仅仅在于最简单的无关联单表遍历，这种“快”能适应的场景实在是太狭窄了。专门引进一个数据库仅仅做这么一点点事情，值得吗？...SPL 也是开源软件，它是纯 Java 开发的，但在相当多的性能优化场景中却能远远跑赢 C++ 开发的 ClickHouse。...SPLClickHouse SPLClickHouse宽表114.274.357.733.2两表关联21.5204.111.589.3七表关联55.6内存溢出30.6内存溢出数据量加大后，ClickHouse 在擅长的单个宽表遍历场景中确实更胜一筹...虽然在存储效率上比 ClickHouse 并没有优势，Java 也会略慢于 C++，但仍然获得了数量级的性能提升。
我们先拿 TPCH 100G 来测试 ClickHouse，在同样的硬件环境下和 Oracle 对比，这里只列出一个结果（时间单位：秒），完整的测试报告在 SPL 计算性能系列测试：TPCH。...看来，ClickHouse 的“快”，仅仅在于最简单的无关联单表遍历，这种“快”能适应的场景实在是太狭窄了。专门引进一个数据库仅仅做这么一点点事情，值得吗？...esProc SPL 也是开源软件，它是纯 Java 开发的，但在相当多的性能优化场景中却能远远跑赢 C++ 开发的 ClickHouse。...ClickHouse 宽表 114.2 74.3 57.7 33.2 两表关联 21.5 204.1 11.5 89.3 七表关联 55.6 内存溢出 30.6 内存溢出 数据量加大后，ClickHouse 在擅长的单个宽表遍历场景中确实更胜一筹...虽然在存储效率上比 ClickHouse 并没有优势，Java 也会略慢于 C++，但仍然获得了数量级的性能提升。
上电看一下系统能不能跑起来。然后将SD卡插入电脑，将编译好的u-boot.bin文件传入到SD卡中，修改一下config.txt文件。我是参考博客。...这往往会降低程序的性能，尤其是在计算机拥有多个 CPU 核心的情况下。 因此，我们常说，能用原子操作就不要用锁，不过这很有局限性，毕竟原子只能对一些基本的数据类型提供支持。...无论在何种场景下使用sync.Map，我们都需要注意，与原生map明显不同，它只是 Go 语言标准库中的一员，而不是语言层面的东西。...在IntStrMap类型的方法签名中，明确了键的类型为int，且值的类型为string。
大多数情况下，this 不能在方法之外使用，这样就比较不会造成混淆。...this 又是什么样的 this 在严格模式下的函数调用中为 undefined 严格模式是在 ECMAScript 5.1中引入的，它提供了更好的安全性和更强的错误检查。...如果方法在没有对象的情况下调用，那么函数调用就会发生，此时的this指向全局对象window严格模式下是undefined。 下面的示例定义了Animal构造函数并创建了它的一个实例:myCat。...undefined, 10); // => 11 increment.apply(undefined, [10]); // => 11 increment.call()和increment.apply()都用参数...如果在这个例子里尝试用常规函数,它创建自己的上下文(window或严格模式下的undefined)。
在简单的场景下，MyBatis可以替你自动映射查询结果。 如果遇到复杂的场景，你需要构建一个result map。...自动映射的功能也能够在特殊的resultMap下继续工作。在这种情况下，对于每一个结果映射的集合，所有出现在结果集当中的列，如果没有被手动的设置映射，那么它都会被自动的映射。...在接下来的例子中， id 和 userName列将被自动映射， hashed_password 列将根据配置映射。
Atomikos是一个轻量级的分布式事务管理器，实现了Java Transaction API (JTA)规范，可以很方便的和Spring Boot集成，支持微服务场景下跨节点的全局事务。...蚂蚁金服开源的Seata就是为了解决这类问题，在微服务架构下提供分布式事务服务。传统的应用服务器通过JTA/JTS也能解决分布式场景下的事务问题，但需要和EJB绑定在一起才能使用。...pom文件中引入Atomikos依赖，注意要包括transactions-remoting，正是它才能让事务上下文在RPC调用时传递。...上面提到了，business-service在访问OrderService时，返回的响应header中包含了Event，地址就随着Event返回给了调用者。...atomikos 至此，我们解释清楚了Atomikos如何为微服务提供分布式事务服务的，主要解决了两个问题：事务上下文如何通过RPC在服务间传播，以及微服务如何参与进两阶段提交协议的过程。
作者：李平 来源：www.cnblogs.com/leefreeman/p/8286550.html 1、背景 对于数据库系统来说在多用户并发条件下提高并发性的同时又要保证数据的一致性一直是数据库系统追求的目标...2）如果一定要用MyISAM存储引擎，减少写操作的时间； 3、线上修改表结构有哪些风险？ 如果有一天业务系统需要增大一个字段长度，能否在线上直接修改呢？在回答这个问题前，我们先来看一个案例： ?...按照惯例，我们检查一下当前进程： ? 从进程可以看出alter语句在等待一个元数据锁，而这个元数据锁很可能是上面这条select语句引起的，事实正是如此。...详见：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-create-index-overview.html 所以对于特定场景执行DDL过程中，DML是否会被阻塞需要视场景而定...在MySQL元数据表中有对事务、锁等待的信息进行收集，例如information_schema数据库下的INNODB_LOCKS、INNODB_TRX、INNODB_LOCK_WAITS，你可以通过这些表观察你的业务系统锁等待的情况
在开发NestJS的时候，就很好奇，当某个接口有并发请求的时候，表现是怎样的，接下来做下验证 JS代码层面的耗时 新建一个并发验证的接口，在controller上，定义一个简单的get接口 async...，平均接口的响应时间提升到了接近3秒 上面的是接口本身的js代码的耗时，下面继续验证下数据库的并发下的场景情况，项目内，使用的是Prisma ORM，分别验证三个场景的下的数据库表现 数据库并发读 数据库并发写...SQL线程：在复制配置中，负责从主服务器接收和执行复制的操作。 清理线程：负责清理不再需要的资源，如关闭非活跃的连接。 线程池: 在并发的环境下，创建和销毁大量线程可能会导致性能问题。...这可以显著提高性能，特别是在需要处理大量短暂连接的应用场景。 锁定和并发控制: MySQL 使用锁定机制和多版本并发控制（MVCC，在 InnoDB 存储引擎中）来管理对数据库资源的并发访问。...锁定可以防止数据冲突和不一致，而 MVCC 允许读取操作在不锁定资源的情况下进行，从而提并发性能。
在日常工作中，如果对Spring的事务管理功能使用不当，则会造成Spring事务不生效的问题。而针对Spring事务不生效的问题，也是在跳槽面试中被问的比较频繁的一个问题。...今天，我们就一起梳理下有哪些场景会导致Spring事务生效。 注：部分内容引用自冰河与猫大人出版的《深入理解分布式事务：原理与实战》一书。...technology-binghe Gitee: https://gitee.com/binghe001/technology-binghe Spring事务不生效总览 简单来说，Spring事务会在几种特定的场景下失效...例如，没有在项目的配置类中配置如下代码。...默认情况下，Spring事务中无法捕获到Exception异常，所以此时updateProductStockCountById()方法事务的回滚会失效。
但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。...我们会想到类似“锁”的机制，在缓存更新或者过期的情况下，先尝试获取到锁，当更新或者从数据库获取完成后再释放锁，其他的请求只需要牺牲一定的等待时间，即可直接从缓存中继续获取数据。...真正的缓存穿透应该是这样的： 在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下...此外，从整个研发体系流程的角度，应该加强压力测试，尽量模拟真实场景，尽早的暴露问题从而防范。...有些是在client端通过Hash取模（或一致性Hash）将值映射到不同的实例上，有些是在client端通过范围取值的方式映射的。当然，也有些是在服务端进行的。
今天咱们来学习一下golang中的map数据类型，单纯的总结一下基本语法和使用场景，也不具体深入底层。map类型是什么呢？做过PHP的，对于数组这种数据类型是一点也不陌生了。...在golang中也有切片和数组这样的数据类型，来存储一组数据。 数组就好比PHP中的一维数组，并且长度是固定的，其中的值类型在定义数组的时候就确定好了。 切片是一种特殊的数组类型。长度是固定的。...在PHP中我们可以直接下面的方式定义，操作也是非常简单。...我们完全不知道1、12这样的值是用户的什么信息，男、张三我们还可以猜测一下是名字和性别。 b. 重复代码。一个用户一个变量，如果存在千万个用户，我们岂不是需要定义千万个变量。 c. 繁琐。...这样的场景就可以用map实现PHP这样的定义结构。接下来，我们就具体总结一下map相关的操作。
直接基于 set 将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于 jvm 内存里的 HashSet 进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢...的元素移动到另外一个set smove yourSet mySet 2 # 求两set的交集 sinter yourSet mySet # 求两set的并集 sunion yourSet mySet # 求在yourSet
但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。...我们会想到类似“锁”的机制，在缓存更新或者过期的情况下，先尝试获取到锁，当更新或者从数据库获取完成后再释放锁，其他的请求只需要牺牲一定的等待时间，即可直接从缓存中继续获取数据。 ?...真正的缓存穿透应该是这样的： 在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下...此外，从整个研发体系流程的角度，应该加强压力测试，尽量模拟真实场景，尽早的暴露问题从而防范。 ?...有些是在client端通过Hash取模（或一致性Hash）将值映射到不同的实例上，有些是在client端通过范围取值的方式映射的。当然，也有些是在服务端进行的。
其实就是数据接入层，这些工具处理能力不强，核心强在各类数据源的对接,然后把数据丢到下一个环节去。...modern data stack 给用户带来的价值就是我可以在每个环节选择一个或者多个自己喜欢的组件，然后可以没有（或者很低）开发成本的将他们组合，最后完成整个数据的 pipeline....我相信公有云，私有云，传统私有部署都有其各自的价值以及适用场景。唯一变化的是三种形态的版图此消彼长而已，但他们三者中的某一种都不会消亡。...那接下来我们就会想，这三种场景，是不是有一些产品组合在三种场景下都构成类似 modern data stack 的技术栈？我觉得是有的。...OpenMLDB 可以很好的强化 Byzer 在特征工程领域的能力。
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