bucket4j类库是一款优秀的java限流类库，可以用来限流，也可以用作简单调度。
时不时地，我们所有人都面临着限制我们的外部 API 的问题——出于多种原因，我们应该限制对我们 API 的调用的某些功能。
本文主要研究一下如何使用bucket4j-spring-boot-starter进行限流
话说在 Spring Cloud Gateway 问世之前，Spring Cloud 的微服务世界里，网关一定非 Netflix Zuul 莫属。但是由于 Zuul 1.x 存在的一些问题，比如阻塞式的 API，不支持 WebSocket 等，一直被人所诟病，而且 Zuul 升级新版本依赖于 Netflix 公司，经过几次跳票之后，Spring 开源社区决定推出自己的网关组件，替代 Netflix Zuul。
在微服务和高并发系统中，限流（Rate Limiting）是一种非常重要的技术手段，用于保护系统免受过载，确保服务的稳定性。限流可以控制请求的速率，防止单个客户端或恶意用户消耗过多的资源，从而影响其他用户。
以上是bucket4j给出的一个简单实现，用于理解token bucket算法 这个算法没有采用线程去refill token，因为bucket太多的话，线程太多，耗cpu 这个算法没有存储每个period使用的token，设计了lastRefillTimestamp字段，用于计算需要填充的token 每次tryConsume的时候，方法内部首先调用refill，根据设定的速度以及时间差计算这个时间段需要补充的token，更新availableTokens以及lastRefillTimestamp 之后限流判断，就是判断availableTokens与请求的numberTokens
以上是bucket4j给出的一个简单实现，用于理解token bucket算法。 这个算法没有采用线程去refill token，因为bucket太多的话，线程太多，耗cpu 这个算法没有存储每个period使用的token，设计了lastRefillTimestamp字段，用于计算需要填充的token 每次tryConsume的时候，方法内部首先调用refill，根据设定的速度以及时间差计算这个时间段需要补充的token，更新availableTokens以及lastRefillTimestamp 之后限流判断，就是判断availableTokens与请求的numberTokens
token bucket算法，是基于qps来限流，其简单的实现，就是计算单位时间补充token的速率，然后每次tryConsume的时候根据速率修正availableTokens。
笔者一直在使用微信的微信公众号平台去管理公众号中的技术文章，但是今天多刷了几下，居然就被限流了，没错就连这样的纯碎面向B端（就像我们这些公众号主）的后台管理系统都用到了限流技术，那么我们面向C端的业务产品凭什么还不用呢？
说起 限速 ，想必各位不会陌生。通常在一个服务程序当中，限速指的是对同一类请求进行速率的限制，用来防止服务端某些资源被过度消耗，从而保障服务的稳定性。
在 Spring Boot 中，网络防抖动（Debounce）技术可以应用于多种场景，以避免短时间内重复处理相同的请求，提高系统性能和用户体验。以下是一些具体的应用场景和实现方式：
本文主要研究一下spring cloud的RequestRateLimiterGatewayFilter
限流就是限制流量，因为服务器能处理的请求数有限，如果请求量特别大，我们需要做限流（要么就让请求等待，要么就把请求给扔了）， 限流可以保障我们的 API 服务对所有用户的可用性，也可以防止网络攻击。在高并发的应用中，限流是一个绕不开的话题。
整体而言，今年技术层面稍微有点拓宽，跨入了外表看上去高大上的流式计算领域，打开了另外一扇窗；而基于java的分布式/微服务领域，今年变化比较大，spring cloud netflix的部分组件宣布将要进入维护阶段，而国内spring cloud alibaba组件逐渐活跃起来，目前看来处于PublicEvolving阶段；而java自身也处在不断进化中，今年发布了java10及java11，明年java12也要来了，版本变化非常快。稍不留神就跟不上技术更迭了。
2021-09-23：编写一个程序，通过填充空格来解决数独问题。数独的解法需遵循如下规则：数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次数独部分空格内已填入了数字，空白格用 '.' 表示。
桶排序是将待排序序列分到有限数量的桶中，然后对每一个桶分别进行排序。桶排序的前提假设为被排序序列的关键字数值符合均匀分布，此时桶排序的平均时间复杂度为 ，最坏时间复杂度为 其中 为桶的数量。当桶数量 时，此时桶排序的复杂度为线性复杂度 。
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排）。
在线练习： http://noi.openjudge.cn/ https://www.luogu.com.cn/
本来这次是想分享一下跳表的go版本实现，后来发现跳表的实现有点复杂，想要完全搞清楚还是需要点时间，等后面文章再分享，这次就先分享桶排序了。
已知一个数组，保存了n个(n<=15)火柴棍，问可否使用这n个火柴棍摆成1个正方形? LeetCode 473. Matchsticks to Square 无优化的深度搜索 算法： 想象正
# encoding: utf-8 """ Create on: 2018-08-24 上午1:32 author: sato mail: ysudqfs@163.com life is short, you need python """ # def insert_sort(array): # # 从第二个开始循环 # for i in range(1, len(array)): # # 认为他是最小的 # min = array[i] #
如果只有一个解返回"Unique"，如果有多个解返回"Multiple"，如果没有解返回"No"。
题目：有一位厨师要从盛12斤油（a桶）的桶中倒出6斤油来，可是手边只有盛8斤油（b桶）和盛5斤油（c桶）的两个桶，问如何操作才能将6斤取出来呢？
参考链接：https://www.runoob.com/w3cnote/counting-sort.html
http://blog.csdn.net/houapple/article/details/6480100
2、计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数，因此计数排序法适用于量大范围小的数据。
之前爱可生开源社区公众号发表了《dble 沿用 jumpstringhash，移除 Mycat 一致性 hash 原因解析》。
桶排序（Bucket Sort）是一种排序算法，它通过将数据分到有限数量的桶中，然后对每个桶中的数据进行单独排序，最后按照顺序将各个桶中的数据合并起来，从而得到排好序的数据集合。其排序步骤如下：
使用链地址法解决哈希冲突问题，如图所示哈希表每一项中再存储一个数组或链表用于存储hash值相同的元素
基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。
大家好，我是浩说 一想到那些年被问到怀疑人生的排序算法问题 满是心酸泪 于是痛定思痛 总结出7大排序算法的实现代码 以及生动的动画演示 保证你们每个人都能看得懂 看完去找面试官单挑 1.冒泡排序
之所以被叫做桶,是因为根据数据状况将每个索引值看做为一个容器,也就是相当于一个桶; 在遍历数据的时候将根据需要将数据放入每个桶中,遍历结束后将桶依次倒出.
1）本文的所有图解均来自百度图片搜索，侵删 2）代码使用java编写 3）本文主要用于记录我对排序算法的理解，若有错误，望指出
tensorflow的编码原则是,先构建计算图,然后再去执行计算图(sess.run()).这就会导致一个问题,我们无法在运行的过程中动态的更改图的结构.我们能做的就是,先构建出完整的图,然后可以去执行其子图. tensorflow中的bucket就是基于这么一种思想.
HashMap 目录： 第一部分：HashMap练习题 1,统计字母数 2,统计单词数 3,第一个没有重复的字符 4,求交集：结果中无重复值 5,求交集：结果中可以有重复值 6,统计钻石数 7,判断是否包含重复元素 8,判断是否包含重复元素：指定距离内 9,网站域名访问计数 10,判断可以用一行键盘字母输出的字符串 11,字符串模式规则判断 12,排序之和最小的元素 13,查找最长的单词 14,快乐数字 15,有效字谜 16,查找所有有效字谜 17,有效字谜组：将数组中的字符串按有效字谜分组 18,按词频对
将待排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶的数据单独排序，桶内排完序后，再按顺序依次取出，组成有序序列。
基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用 基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法是效率高的稳定性排序法。 基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展，它是这样实现的：将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。
在前面的一篇文章中，我们介绍了在C++中使用指针数组的方式实现的一个不规则的二维数组。那么如果我们希望可以在CUDA中也能够使用到这种类似形式的不规则的数组，有没有办法可以直接实现呢？可能过程会稍微有一点麻烦，因为我们需要在Host和Device之间来回的转换，需要使用到很多CUDA内置的cudaMalloc和cudaMemcpy函数，以下做一个完整的介绍。
Given a string, sort it in decreasing order based on the frequency of characters.
在性能测试中，测试数据一般都是单独存在日志文件中，呈现出来的都是一些冰冷的数据，比如：
0.排序算法种类和时间复杂度比较 时间复杂度指的就是一个算法执行所耗费的时间undefined 空间复杂度定义为该算法所耗费的存储空间 1.冒泡排序（Bubble Sort） 1.比较相邻的元素如果第一个比第二个大，就交换它们两个。undefined 2.对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数;undefined 3.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个;undefined 4.重复步骤1〜3，直到排序完成。 function bubbleSort
基数排序（RadixSort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”(bucket sort)或bing sort，顾名思义，他是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用。基数排序法是属于稳定性的排序。
一致性哈希最早由 MIT的 Karger 提出，在发表于1997年的论文 Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web， Karger et al 和合作者们提出了一致性哈希的概念(consistent hash)，用来解决分布式Cache的问题。这篇论文中提出在动态变化的Cache环境中，哈希算法应该满足的4个适应条件：：Balance(均衡)、Monotonicity(单调性)、Spread(分散性)、Load(负载)。
桶排序Bucket Sort从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E. J. Issac R. C. Singleton提出来。
Given an array of integers, find out whether there are two distinct indices i and j in the array such that the absolute difference between nums[i] and nums[j] is at most t and the absolute difference between i and j is at most k.
排序算法算是比较简单面试过程中遇到最多的算法，一般我们所说的排序算法往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。
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