滑动窗口前言一、应用场景二、模板三、实践76. 最小覆盖子串567. 字符串的排列438. 找到字符串中所有字母异位词3. 无重复字符的最长子串239. 滑动窗口最大值总结 前言滑动窗口属于双指针技巧的其中一种，两外两种分别是左右指针和快慢指针。其基本思想是维护一个窗口，不断滑动，更新数据，找到满足题意的答案。一、应用场景滑动窗口常用来解决字符串的匹配问题。 匹配问题套路：不满足题意，右移窗口，
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2024-10-07 09:14:43
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滑动窗口的模板：let left = 0, right = 0;
while (right < s.size()) {`
// 增大窗口
window.add(s[right]);
right++;
while (window needs shrink) {
// 缩小窗口
window.remove(s[left]);
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2024-10-22 08:48:47
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一、计数器从第一个请求进来开始计时，在接下去的1s内，每来一个请求，就把计数加1，如果累加的数字达到了100，那么后续的请求就会被全部拒绝。等到1s结束后，把计数恢复成0，重新开始计数.可使用redis的incr原子自增性和线程安全即可轻松实现。 如果我在单位时间1ms内的前10ms，已经通过了100个请求，那后面的990ms，请求全部会被拒绝，即：突刺现象。二、滑动窗口算法滑动窗口算法是将时间周
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2024-02-05 03:41:02
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在分布式系统中，流量控制是一个关键问题，尤其在高并发场景下，如何管理请求的速率，以避免过载，显得尤为重要。本文将围绕“Java分布式 滑动窗口的实现”进行深入探讨，涵盖背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景等内容，以期为开发者们提供解决此问题的思路。
## 背景描述
在过去的几年里，随着互联网应用的快速发展，分布式系统已经成为一种主流架构，各种在线服务在并行处理中遇到的请求数量
大家都知道目前的常规的限流算法有令牌桶和漏桶算法.今天就这些限流常见的算法给大家做一个详细的介绍与实现思路.固定窗口这个算法是最为简单的一个算法,Redis存储key和value,key是任意的,value代表一秒内请求的值,设置一个计时器每个一秒钟将限流的key设置为0. 当有请求来临时执行incr key,key超出了一定值后进行限流.滑动窗口tcp就是使用的滑动窗口策略来限制发送的速率.但是
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2024-06-03 16:44:16
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# Java分布式滑动时间窗口算法
## 引言
在分布式系统中，如何高效地处理大量的时间序列数据是一个常见的问题。滑动时间窗口算法是一种常用的解决方案，可以帮助我们对一段时间内的数据进行统计和分析。本文将介绍如何使用Java实现分布式滑动时间窗口算法，并提供详细的步骤和代码示例。
## 算法概述
滑动时间窗口算法是一种基于时间的数据聚合技术，它将一段时间内的数据划分为多个固定长度的窗口，并通过
原创
2023-11-07 14:39:53
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面对越来越多的高并发场景，限流显示的尤为重要。当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。第一种：基于Redis的setnx的操作我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and s
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2023-08-10 23:57:34
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前言在讲解滑动时间窗之前，有个问题可以思考一下，如何统计当前时间服务的QPS呢？博主在前公司的时候，他们是这么设计的，在分布式环境下，列如当前时间 2021-9-13 23：12：10， 那么解析成key = 2021-9-13-23-12-10,并通过这个key查询redis，获取一个整型的统计值，并执行incr自增。当到下一个时间2021-9-13 23：12：11，则生成key=2
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2023-09-08 08:40:13
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文章目录前言一、1.接口功能2.设计思想二、代码解析1.项目结构整体预览1.AccessLimiter 限流接口2.AccessLimiter 接口实现类3.Limit 标签接口，实现注解方式4.LimitAspect 切面实现5.GenerateRedisKey 生成保存策略的key值6.ConfigInfo类 获取设备id7.RedisConfig redis的配置类8.AccessLimi
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2023-11-11 11:44:23
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在高并发大流量系统中，由于并发大造成服务资源不足，负载过高，进而引发致一系列问题，这里的流量一般都是突发性的，由于系统准备不足，很难短期扩容来应对 ，进行限流是最常用的手段，所以说限流也是服务稳定性治理重要的手段。限流可能发生在多个层面：用户网络层：突发的流量场景如热点事件流量(秒杀事件、热门抢购，微博热搜)，恶意刷流，竞对爬虫等。内部应用层：上游服务的异常调用，脚本异常请求，失败重试策略造成流量
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2024-02-11 21:00:05
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在现代应用中，处理“redis 计数 分布式”的需求越来越普遍。这一架构使得我们能够无缝扩展，但是也引发了一系列技术挑战。本文将从多个方面系统性地探讨如何解决这些问题，展示我们在开发过程中的思考与解决方案。
## 协议背景
在分布式环境下，Redis作为一种高性能的内存数据库，常用于计数、统计等功能，尤其在高并发的情况下显得尤为重要。为了更清晰地理解Redis在这一场景中的应用，我们可以使用【四
有人可能会问zookeeper我知道,但是curator是什么呢?其实curator是apachede针对zookeeper开发的一个api框架是apache的顶级项目 他与zookeeper原生api相比更加简洁方便使用特别就是注册watcher这方面.再也不用我们手工去重复注册watcher了.我们只需监听一下然后curator全给我们做了.而且支持递归创建节点和递归删除节点.更大的优势是实现
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2024-02-22 23:05:41
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目录1.变量变量的概念变量的定义流程变量的定义方式2.基本数据类型整数类型浮点类型布尔类型字符类型转义字符3.运算符4.类型转换自动类型转换强制类型转换5.自动类型提升6.控制台输入7.总结 1.变量变量的概念变量是计算机内存中的一块存储空间,是存储数据的基本单元将整个计算机内存比作一座酒店,其中包含多个房间房间的容量(大小)不同(有单人间和双人间)每个房间都有唯一的门牌号每个房间的住户也不同酒
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2023-11-24 21:36:23
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下面是滑动窗口的力扣经典题目
滑动窗口废话少说 ,上号！！一、滑动窗口伪代码二、滑动窗口经典题目01.643. 子数组最大平均数 I02.209. 长度最小的子数组03.3. 无重复字符的最长子串04.76. 最小覆盖子串(难)05.485. 最大连续 1 的个数06.487. 最大连续1的个数 II07.1004. 最大连续1的个数 III08.1151. 最少交换次数来组合所有的 10
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2023-11-14 09:38:40
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# 分布式 Java 计数器的实现
## 概述
在分布式系统中，我们经常需要计算某个事件的频率或者某个指标的累加值。为了实现这样的功能，我们可以利用分布式计数器来进行统计和计数。
本文将介绍如何使用 Java 实现一个简单的分布式计数器，并分享一些实践中的经验和技巧。
## 流程
下面是实现分布式 Java 计数器的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-07-22 03:00:17
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问题汇总1.Redis的使用场景有哪些? (1)缓存:合理缓存数据,降低数据库的压力.(2).排行榜:Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用.(3)计数器:Redis提供的incr命令来实现计数器功能,内存操作,性能非常好.(4)分布式会话:以Redis等内存数据库为中心的session服务,session不再由容器管理,而是由session服务及内存数据库管理.(5)分布式锁
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2024-09-21 12:57:00
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滑动窗口计数有很多使用场景，比如说限流防止系统雪崩。相比计数实现，滑动窗口实现会更加平滑，能自动消除毛刺。 滑动窗口原理是在每次有访问进来时，先判断前N个单位时间内的总访问量是否超过了设置的阈值，并对当前时间片上的请求数+1。 上图每一个格式表示一个固定的时间（比如1s），每个格子一个计数器，要获取前3s的请求量，就是对当前时间片i ~ i-2的时间片上计数器进行累加。 这种
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2023-08-29 17:46:36
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在网上搜滑动时间窗口限流算法，大多都太复杂了，本人实现了个简单的，先上代码：packagecn.dijia478.util;importjava.time.LocalTime;importjava.util.LinkedList;importjava.util.List;importjava.util.Map;importjava.util.Random;importjava.util.concu
接口限流背景：在做网站的时候经常会遇到恶意访问或者被攻击的安全问题，从而导致服务器宕机或者影响网站正常运营。所以接口限流就应运而生了。基于redis的接口限流我们了解到redis中有着5种常见的数据类型，String、Hash、List、Set、ZSet，今天我们就要用到其中的ZSet来做接口限流这是比较简单的一种方式。其中ZSet中有一个方法，zcountzcount用法zcount 集合的名字
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2023-08-23 18:59:59
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1、理论滑动窗口计算2、实践开发Flink程序开发步骤：获得一个执行环境加载/创建 初始化数据指定操作数据的 transaction 算子指定把计算好的数据放在哪调用execute()触发执行程序注意：Flink程序是延迟计算的，只有最后调用execute()方法的时候才会真正触发执行程序。
延迟计算好处：可以开发复杂的程序，Flink可以将复杂的程序转成一个Plan，将Plan作为一个整体单元执
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2024-02-13 19:45:54
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