这几天在做一个极限优化的问题，问题的瓶颈不是几分钟优化到几秒钟，而是需要从近2毫秒优化到1毫秒以内，至于这个指标1毫秒到底是怎么来的，这是一个业务层面可见的指标体系，即如果超过了一定的延迟范围，则整个数据通道都会产生阻塞...对于读写延迟，指标是不一样的，对于读延迟是在1毫秒以内，而写延迟是在5毫秒以内。...可参考的系统使用了存储，所以这是和MySQL的一种平行的较量，即商业数据库采用了存储来满足IO需求，而MySQL使用水平扩展来提高IO吞吐率。...而通过负载均衡可以对性能进行扩展，所以改造为3个中间件节点之后，性能有了明显的提升，即从1.5毫秒优化到了1.1毫秒。...0.3毫秒，到了0.8毫秒。
-05-24 00:00:00 4 2019-05-24 00:00:00 5 2019-05-23 23:59:59 但是在开发库没有出现这种现象，部署到测试环境就出现这种现象了,其中开发库mysql5.6...初步推断是由于数据库版本不一样，对时间处理的不一样导致的，但是具体细节是什么，最终决定去翻阅一下mysql官方的说明文档，终于找到了答案。 ?...从这篇Fractional Seconds in Time Values中我们看到5.6.4之前的版本中是不保存毫秒数的，那么高版本中是如何处理的？ ?...，只需要设置一下日期的毫秒数就能得到有效解决，修改如下： public static Date getDateInDay(Date date, int hour, int minute, int second...hour); c.set(Calendar.MINUTE, minute); c.set(Calendar.SECOND, second); //设置毫秒数
REPLACE(unix_timestamp(current_timestamp(3)),'.','') 执行如下指令： select current_time...
.’,”),unix_timestamp(current_timestamp(3))*1000 效果如下图所示 数据库中存储时间到毫秒/微秒，需要将字段类型设置为datetime，长度设置为6（如果可是化工具显示不了
直接看官网文档 ： https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-functions.html#function_date-format Specifier...numeric (two digits) %% A literal % character %x x, for any “x” not listed above 里面有1个%f，但是是6位的，如果毫秒只需要...3位，再套一层substring，效果如下： 上图也顺便给了另1个小技巧：默认情况下now()和current_timestamp()函数，只精确到秒，如果需要到毫秒，传入3或6这样的精度值即可。
业务进行分析 我们首先对业务场景进行定义，如何快速的从 1000w 数据中找到 10 个数据作为中奖用户，重复100次，每次作为我们终将的名单，切每一个用户不能重复中奖。...基于这个过程我们如何把这个过程高效的实现呢？ 数据库实现： 使用数据库是最直接的方法，但在处理大规模数据时，性能可能成为瓶颈。...spop usrlist 10 需要注意的问题 在使用redis方案时候，需要考虑一下问题： 1000w数据如何预热到缓存中？ 1000w数据大概占用多少空间？ 整体的性能大概是多少？
总体来说，切换后的读延迟比原本降低了0.4毫秒左右，对于一个延迟季度敏感的业务来说，0.4毫秒是一个很高的比例，按照既定的比例规则，差不多是优化了25-30%的比例。...那么这省下来的0.4毫秒到底优化在哪个环节了呢？我们做了一些讨论和分析，不仅暗暗感叹，幸亏是优化了，如果延迟变大30%，要快速分析还是压力很大的。
blog.csdn.net/chenleixing/article/details/44994571
# 秒级时间戳：1606371113 UNIX_TIMESTAMP(NOW()) # 毫秒级时间戳：1606371209293 REPLACE(unix_timestamp(current_timestamp
一、毫秒延时 近期有一个ms级别延时的需求，实际测试了一下， 环境：win7 64位，python2.7.13 结果：毫秒级别的延时是能够支持的，微妙是不支持的。
创建 java.util.DateJava 统计从 1970 年 1 月 1 日起的毫秒的数量表示日期。...尽管…… 1.java 计算时间依靠 1970 年 1 月 1 日开始的毫秒数. 2.date 类的构造函数 date()返回代表当前创建的时刻的对象。...它允许把日期…… —二.clock()函数,用 clock()函数,得到系统启动以后的毫秒级时间,然后除以 CLOCKS_PER_SEC, 就可以换成“秒”,标准 c 函数。...Java 计算时间依靠 1970 年 1 月 1 日开始的毫秒数. 2. Date 类的构造函数 Date(返回代表当前创建的时刻的对象。...asctime(将时间和 日期… (); // 获取当前的时间 // 利用当前的时间戳(毫秒) + 18天的毫秒数 long after = current + LISECONDS.convert(18
在这篇文章中，我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理( HTAP)数据库，如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察...我将介绍为什么我们选择 TiDB，我们如何使用它，我们学到了什么，优秀实践以及对未来的一些想法。...将查询的响应时间限制为 90 毫秒或更短：即使对于执行时间最长的长尾查询，也会发生这种情况。 容忍误报：这意味着系统可以为用户调出许多有趣的帖子，即使有些帖子被错误地过滤掉了。...我们如何使用 TiDB 在本节中，我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。...，第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。
开始使用定时器的时候我放到了 onWorkStart 中执行，这样做的话可以保证在单个worker进程的情况下定时器可以正常运行，但是对于swoole来说让它单...
在这篇文章中，我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理（ HTAP）数据库，如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察...我将介绍为什么我们选择 TiDB，我们如何使用它，我们学到了什么，优秀实践以及对未来的一些想法。...将查询的响应时间限制为 90 毫秒或更短：即使对于执行时间最长的长尾查询，也会发生这种情况。 容忍误报：这意味着系统可以为用户调出许多有趣的帖子，即使有些帖子被错误地过滤掉了。...我们如何使用 TiDB 在本节中，我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。...，第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。
TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理（ HTAP）数据库，本文深入探讨TiDB如何在大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 如何为知乎提供支持获得对数据的实时洞察...在这篇文章中，我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理（ HTAP）数据库，如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察...此文将介绍为什么我们选择 TiDB，我们如何使用它，我们学到了什么，优秀实践以及对未来的一些想法。...我们如何使用 TiDB 在本节中，我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。 我们架构中的 TiDB ?...每秒写入的数据行（数千） 第 99 百分位响应时间约为 25 毫秒，第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。实际上，平均响应时间远远小于这些数字，即使对于需要稳定响应时间的长尾查询也是如此。 ?
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？ ? 这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥？其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。...但如果是走 Filesystem Cache，是走纯内存的，那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级，基本上就是毫秒级的，从几毫秒到几百毫秒不等。...然后你可以把其他的字段数据存在 MySQL/HBase 里，我们一般是建议用 ES + HBase 这么一个架构。...冷热分离 ES 可以做类似于 MySQL 的水平拆分，就是说将大量的访问很少、频率很低的数据，单独写一个索引，然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。...类似于 App 里的推荐商品不断下拉出来一页一页的；类似于微博中，下拉刷微博，刷出来一页一页的，你可以用 Scroll API，关于如何使用，自行上网搜索。
RTMP推送|轻量级RTSP服务和RTMP|RTSP直播播放模块，实际上，我们在2016年就发布了iOS平台直播推拉流、转发模块，只是因为传统行业，对iOS的需求比较少，所以一直没单独说明，本文主要介绍下，如何在...技术实现先说播放实现，iOS端，RTMP|RTSP直播播放，我们实现的功能如下： [支持播放协议]高稳定、超低延迟（毫秒级） [多实例播放]支持多实例播放； [事件回调]支持网络状态、buffer状态等回调...总结iOS平台播放，由于设备和系统比较单一，所以优先考虑硬解码，除了基础播放外，我们还实现了实时快照、实时录像、实时回调YUV数据、实时音量调节等，实际体验下来，iOS平台RTMP和RTSP，可以轻松毫秒级
“ 如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？ 这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥？其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。...但如果是走 Filesystem Cache，是走纯内存的，那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级，基本上就是毫秒级的，从几毫秒到几百毫秒不等。...然后你可以把其他的字段数据存在 MySQL/HBase 里，我们一般是建议用 ES + HBase 这么一个架构。...冷热分离 ---- ES 可以做类似于 MySQL 的水平拆分，就是说将大量的访问很少、频率很低的数据，单独写一个索引，然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。...类似于 App 里的推荐商品不断下拉出来一页一页的；类似于微博中，下拉刷微博，刷出来一页一页的，你可以用 Scroll API，关于如何使用，自行上网搜索。
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