在[JS 事件循环之宏任务和微任务](../Performance/JS事件循环之宏任务和微任务.html)中讲到过,setInterval 是一个宏任务。
来源:九旬 https://segmentfault.com/a/1190000038829248
3)lang:可选。脚本语言可以是:JScript | VBScript | JavaScript
十个人百个人同时做登陆的事情的时候,能不能快速得响应,其中80个人失败了,只有20个人成功。
首先来说说最重要的 CPU,在 htop 最上方会列出各个 CPU 的使用率。值得注意的是,这里显示的是 CPU 的逻辑核心数。比如你的电脑有四核心八线程,意味着可以同时执行八个线程,那么这里就会显示八个 CPU。
监控系统状态 vmstat 命令,监控系统状态 用法 vmstat 1 关键的几列:r ,b,swpd,si,so,bi,us,wa vmstat命令 用 w 命令查看系统的负载,当系统的负载值偏高时, 比如:数值大于CPU核数,那说明CPU不够用了,就需要去思考是什么原因导致的?我的进程在干什么?有哪些任务在使用CPU呢? vmstat 命令,可以查看到CPU、内存、虚拟磁盘交换分区、I/O(就是你的磁盘)、系统进程等 格式 : vmstat 1 表示每一秒动态显示一次 数字1表示:每
会场作为承载天猫、淘宝等系列大促的重要载体。面对亿万的消费者,会场的性能体验直接影响消费者的购物体验。
前端爱好者的知识盛宴 本文转载自SegmentFault,由程序猿小卡_casper发布 等待,山雨欲来 2010年9月22日,中秋,记得那天下着零星的小雨。大部分同学都已回了家,深秋的校园显得格外空旷寂寥。平时车来人往的校道,也只剩三三两两的行人低着头走着。 匆匆忙忙吃完早餐,一个人背着书包来到了教学楼,找了僻静的角落坐下。看看手机,8:45左右,离电话面试还有大概15分钟。心里有些紧张,毕竟是大厂的面试,要求肯定很严格,不知道待会会问什么问题。内心突然有些懊恼,应该提前多做些功课的。 如期而至的电话
我的一台腾讯云服务器总是莫名其妙地占用超过80%的内存,用top命令发现大部分是apache占用的。
仅从设计优化、服务拆分、自动扩容等方面进行优化,有时候并不能完全解决问题。比如,有时流量增长过快,扩容流程还来不及完成,服务器可能就已经抗不住了
仅从设计优化、服务拆分、自动扩容等方面进行优化,有时候并不能完全解决问题。 比如,有时流量增长过快,扩容流程还来不及完成,服务器可能就已经抗不住了
其中,RUNNABLE状态包括 【运行中】 和 【就绪】; BLOCKED(阻塞态)状态只有在【等待进入synchronized方法(块)】和 【其他Thread调用notify()或notifyAll(),但是还未获得锁】才会进入;
前言:最近在写 Node.js Addon 的过程中,遇到了一个问题,然后发现是 ObjectWrap 弱引用导致的,本文介绍一下具体的问题和排查过程,以及 ObjectWrap 的使用问题。
前一两年抓过某工商信息网站,几三周时间大约抓了过千万多万张页面。那时由于公司没啥经费,报销又拖得很久,不想花钱在很多机器和带宽上,所以当时花了较多精力研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。
前几天一个小伙伴面试,发现一个很有意思的面试题,之前自己也没有接触过,分享给大家。顺便在此记录一下,希望能够加深一下印象
如果设置FPS为20,这意味着我们命令游戏的每个循环持续1 / 20(0.05)秒。如果循环代码(更新,绘图等)只需要0.03秒,那么我们将等待0.02秒。以上是计算机处理比较快的情况。如果电脑比较差,运行缓慢,一秒钟未必能执行20次循环--- 那么FPS设置成20就成为一个指导意见。
对于同步,写请求提交数据后,当前写操作的线程会等到批量落库完成后才开始启动。这种设计的优点是用户预约成功后,可在“我的预约”页面立即看到预约数据;缺点是用户提交预约后,还需要等待一段时间才能返回结果,且这个时间不定,有可能需要等待一个完整的时间窗。
距离上一篇文章过去了二十多天了,期间一直想把第二部分写完,结果在测试过程中遇到了各种坑爹的问题,到今天才算基本完成,也许还有后续,但趁着今天有时间就写出来吧,也算对这个项目的一个总结了 遇到最大问题: 项目的需求是在一个窗口里生成所有图表,还要考虑到整套打印,所以滚动加载和分页浏览不是最好的方案,这导致数据超级多的时候(大概会生成2000多页的报告且上不封顶),会造成页面假死,疯狂占用电脑内存,低配置的电脑根本无法加载,甚至造成死机 在项目结构上我们采用数据分发的方式控制组件的渲染,由大致小每层组件都对数据
参考地址:《深入理解node.js异步编程:基础篇》 一、概述 目前开源社区最火热的技术当属 Node.js 莫属了,作为使用 Javascript 为主要开发语言的服务器端编程技术和平台,一开始就注
相信很多朋友字进行php开发时都遇到相同的问题,那就是H5移动端安装苹果底部返回难题,直至今晚终于被小编给解决了,原来只需要引入一个JS,就解决了所有问题。
在编写异步函数时,await 、 return与return await之间存在差异,选择正确的处理方式非常重要。
爬虫这两年貌似成为了一项必备技能,无论是搞技术的,做产品的,数据分析的,金融的,初创公司做冷启动的,都想去抓点数据回来玩玩。这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据,这个数量级其实大可不必写爬虫,使用 chrome 插件 web scraper 或者让 selenium 驱动 chrome 就好了,会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间。
我在写代码的时候(.net core)有时候会碰到void方法里,调用async方法并且Wait,而且我还看到别人这么写了。而且我这么写的时候,编译器没有提示任何警告。但是看了dudu的文章:一码阻塞,万码等待:ASP.NET Core 同步方法调用异步方法“死锁”的真相 了解了,这样写是有问题的。但是为什么会有问题呢?我又阅读了dudu文章里提到的一篇博文:.NET Threadpool starvation, and how queuing makes it worse 加上自己亲手实验,写下自己的理解,算是对dudu博文的一个补充和丰富吧。
来自:简书 作者:jack_lo 原文:www.jianshu.com/p/4c93f5bd9861 loading随处可见,比如一个app经常会有下拉刷新,上拉加载的功能,在刷新和加载的过程中为了让用户感知到 load 的过程,我们会使用一些过渡动画来表达。最常见的比如“转圈圈”,“省略号”等等。 网页loading有很多用处,比如页面的加载进度,数据的加载过程等等,数据的加载loading很好做,只需要在加载数据之前(before ajax)显示loading效果,在数据返回之后(ajax co
大家都知道,对于高并发的业务场景,我们为了保障服务的稳定,经常会祭出三大利器:缓存、熔断降级和服务限流。
许多编程语言都有一个 sleep 函数,可以延迟程序的执行若干秒。JavaScript缺少这个内置功能,但不用担心。在这篇文章中,我们将探讨在JavaScript代码中实现延迟的各种技巧,同时考虑到该语言的异步性质。
skip-inodb 不加载INODB数据引擎驱动,如果项目不使用INNODB引擎,可以关闭,以节省系统内存 innodb-file-per-table 设置以后,为每个新数据表分别创建一个表空间tablespace文件,默认情况下都放在一个文件里,这样有弊端,以后我在自己博文中将单独对这个地方进行说明。 innodb_buffer_pool_size innodb的缓冲区大小,用来存放数据和索引,Innodb在线的文档表示要设置为机器内存的50%-80%来做这个缓冲区! 这个可以说是Innodb引擎下配置选项中最关键的参数选项了,对性能的影响也是最大的。 innodb_log_buffer_size InnoDB事务日志文件缓冲区大小,默认8M innodb_flush_method Innodb日志文件同步刷新的方法,取值有两个 fdatasync ,O_DSYNC,只是Uinx和linux系统下两个不同的调用函数区别。 innodb_additional_mem_pool_size innodb用于内部管理的各种数据结果分配的缓冲区大小,默认1M innodb_data_home_dir InnoDB数据文件的主目录 innodb_data_file_path Innodb 数据文件配置方式 innodb_log_files_in_group Innodb使用多少个日志文件,默认2 innodb_log_file_size Innodb日志文件最大限制尺寸,默认5M innodb_lock_wait_timeout 等待数据锁的超时时间,可以避免死锁,超过这个时间没有获取结果,就ROOLBACK回滚放弃。 innodb_flush_log_at_trx_commit Innodb日志提交的方式,0,1,2可供取值,0表示每间隔一秒就写一次日志并进行同步,减少了硬盘写操作次数,可以提高性能,1表示每执行完COMMIT就写一次日志并进行同步,默认值,2表示每执行完一次COMMIT写一次日志,每间隔一秒进行一次同步,这个参数在Innodb里同样是关键参数,对性能影响较大。 innodb_force_recovery 在Innodb的自动恢复失败后,从Crash中强制启动
RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类,可以非常简单的完成限流特技,并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率。
go-rate是速率限制器库,基于 Token Bucket(令牌桶)算法实现。 go-rate被用在LangTrend的生产中 用于遵守GitHub API速率限制。
以100每秒的速度向mysql写数据,持续5s,此时我们的程序和mysql建立了多少个tcp连接?
作为一名站长,你是否感觉WordPress哪儿都好,唯独就是速度太慢? WordPress是否令你又爱又恨? 你是否尝试了无数办法优化Wordpress网站速度? 最后得出的结论就是WordPress形同鸡肋,食之无味、弃之可惜,不得不忍痛割爱?
行业大佬:大蕉,一个有七块腹肌的普通程序员,主要分享与大后端技术栈以及后端成长技术路线相关的方方面面,擅长帮助迷茫的大三大四应届生和职场新人明确校招以及职场道路。大蕉之前在平安一手架构大数据AI风控反欺诈平台,现就职某 BAT 为线下零售百亿数据提供大数据 AI 运维支持。。
在php中要实现跳转有很多方法,最常规的跳转方法就是使用header函数来操作了,当然也可以在php中输入js跳转形式,下面我来给大家介绍一下。
我们知道,微信小程序由一个描述整体程序的 app 和多个描述各自页面的 page 组成。小程序主体部分由 app.js、app.json、app.wxss三个文件组成,页面 page 则通常包含 js、wxml、json、wxss 文件。这些文件都是文本文件,由微信小程序引擎解析并解释执行。
1.在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“京东最新优惠卷…”,“天猫送您…”。这种类型的短信是属于推广性质的短信。这种短信一般群发量会到千万级别。然而,要完成这些短信发送,我们是需要调用服务商的接口来完成的。倘若一次发送的量在200万条,而我们的服务商接口每秒能处理的短信发送量有限,只能达到200条每秒。那么这个时候就会产生问题了,我们如何能控制好程序发送短信时的速度昵?于是限流器就得用上了。
本文实例讲述了Python多线程通信queue队列用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
sleep 命令会暂停指定的时间。它通常用于脚本中,但也适用于命令行。在下面的示例中, sleep 在两个 date 命令之间暂停30秒。
场景: 几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多。线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条。所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来。 解决方案: 这种时候只能操作临时扩容,以更快的速度去消费数据了。具体操作步骤和思路如下: ①先修复consumer的问题,确保其恢复消费速度,然后将现有consumer都停掉。
异步编程是现代 JavaScript 开发中一个重要方面,它使我们能够处理耗时的操作,而不会阻塞其他任务的执行。使用异步函数时,我们会遇到三个重要的关键字:await 、return、return await。在本文中,我们将探讨这些关键字之间的差异,并讨论何时使用每个关键字。
关于这个事儿,我们一个一个来梳理吧,先假设一个场景,我们现在消费端出故障了,然后大量消息在 mq 里积压,现在出事故了,慌了。
异步的JavaScript从未如何简单!过去段时间,我们使用回调。然后,我们使用promises。现在,我们有了异步功能函数。
雷锋网授权转载 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 国际地球自转服务组织(IERS)近期宣布,将在今年6月30日增加闰秒。常听说过闰月和闰年的,应该很少听说过闰秒。 闰秒是什么? 科学上有两种时间计量系统:基于地球自转的天文测量而得出的“世界时”和以原子振荡周期确定的“原子时”。“世界时”由于地球自转的不稳定(由地球物质分布不均匀和其它星球的摄动力等引起的)会带来时间的差异,“原子时”(一种较恒定的时制,由原子钟得出)则是相对恒定不变的。这两种时间尺度速
Google Guava提供的RateLimiter使用的是令牌桶算法。令牌桶算法的基本思想是以固定的速率生成令牌,在执行请求之前都需要从令牌桶里获取足够的令牌。当令牌数量不足的时候,请求将被阻塞进入等待状态或者直接返回失败。RateLimiter常用于限制访问资源的速率。
本章是经历第二次翻新,时过一年,再看自己的文章,觉得需要做点什么,它得丰富一点!篇幅半页或者一页,自己都感觉有点对不住自己。为了对得住自己,加了原理解析和案例。知其然与所以然。
自己挖的坑自己填吧,今天咱就简单地利用swoole(实际上用我撸的那个沙雕一样的ti-rpc,上手会快一些)去实现这种【大量耗时数据导出】需求。但是,我还是偷了两点儿懒:
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