一、上集回顾雪崩问题虽然有四种方案，但是限流是避免服务因突发的流量而发生故障，是对微服务雪崩问题的预防。所以，这一篇文章我们先来讲讲服务限流（流量控制）二、簇点链路当请求进入微服务时，首先会访问DispatcherServlet，然后进入Controller、Service、Mapper，这样的一个调用链就叫做簇点链路。簇点链路中被监控的每一个接口就是一个资源。默认情况下sentinel会监控Sp
随着越来越多不同分辨率和大小的显示器终端出现在市场上，原先用一个板式的web页面设计和布局来应对所有设备的做法遇到了越来越多的问题，针对宽屏设备开发的页面在手机或者pad上布局会产生各种错位或者Bug，大幅度降低了用户体验。响应式布局就是为了应对这样的情况而出现的一种设计方式，其核心理念是在不同的设备宽度上应用不同的样式和设计。Responsive web design（RWD）：的基本设计思路是
RateLimiter限流： 在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流；缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量。降级：降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开。限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理。&n
令牌桶算法系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token），这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token），当桶里没有令牌（token）可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。==========================Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLim
核心理念能够帮助开发者快速的整合第三方框架 原理:maven依赖整合和自定义starter完全去除xml配置，采用注解形式 原理：SpringBoot根据spring体系原生的注解实现包装不需要外部容器，内嵌入服务器 原理：Java语言支持创建Tomcat服务器自定义starterStarter是springboot中的一个非常重要的概念，starter相当于模块，它能够将模块所需的依赖整合起来并
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2024-10-02 07:49:47
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数据服务，将数据的能力扩展出去，以更简单便捷的方式服务更多的人
数据数据采集 数据传输 数据存储 数据计算/分析/挖掘 数据服务
数据管理1.数据服务01.初始情况，将数据导入，然后传给对方，稍微控制一下的，指定专人导数据，通过流程控制数据的流转
02.通过数据库，提供数据表的形式
03.通过接口的形式
数据服务架构：
通过S
alibaba微服务通过使用sentinel来进行流量控制，其底层使用actuator来进行监控在服务消费方引入依赖<!-- sentinel 流量控制依赖-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-s
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2024-04-19 11:25:37
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一、实现思路1、过滤器实现思路所有调用链数据都通过过滤器实现埋点并收集、同一条链共享一个traceId、每个节点有唯一的spanId。2、共享传递方式1、rpc调用：通过隐式传参、dubbo有提供spi在rpc调用之前塞到请求中。参考：dubbo系列六、SPI扩展Filter隐式传参2、http调用：通过servlet过滤器、在请求前放入requestHead中传递、resTemplate也是如此
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2024-07-03 10:28:22
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这本书基本就是通过列表推导式,匿名函数,高阶函数,海象运算符等等技巧让很多程序变成只有一行代码,是一个炫技的好技能,不过作者克里斯蒂娜.迈耶完全是从开发实践出发,编写简洁,高性能的一行流.关于炫技,比如看到有大神写的条件判断的7种方式中的.age = 18
print(('未成年','成年了')[age
背景 在 web 场景下，经常会碰到下载文件的需求，通常小文件我们会采用 Flask send_file 或者 send_from_directory的方式，下载，但是当下载的文件是一个大压缩文件（>1GiB）时，这种方式就显得不友好了，我们需要采用流式下载的方式返回给客户端。 流式下载 简单实现：
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2021-01-19 17:07:00
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1. 前言本文旨在介绍Spring Boot与LiteFlow的集成方法，详细阐述LiteFlow的原理、使用流程、步骤以及代码注释。通过本文，读者将能够了解LiteFlow的特点，掌握在Spring Boot项目中如何使用LiteFlow构建流程控制，并实现业务逻辑的灵活编排。2. LiteFlow简介LiteFlow是一个轻量级的流程引擎，用于实现业务逻辑的编排和执行。它支持基于配置文件的流程
# 使用 Axios 实现流式响应
流式响应允许我们处理逐步返回的数据，使得我们可以在数据传输完成之前实时使用部分数据。在 JavaScript 中，我们可以使用 Axios 来实现流式响应。本文将详细介绍如何实现这一功能。
## 流程概述
在实现 Axios 的流式响应时，主要的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-12 06:06:54
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一、简介 流式输出就是一边生成一边输出结果，而不需要所有的结果都输出完成。流式传输是一种HTTP协议的特性，它允许服务器在响应数据准备好之前就开始向客户端发送数据。当数据准备好之后，服务器会将其作为一个或多个“块”传输到客户端，直到响应完成。 流式传输通常用于需要实时更新数据的应用程序，例如聊天应用程序、股票报价等。使用流式传输，客户端可以在服务
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2024-08-02 15:48:28
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前提：以下基于 List<Student> 列表进行举例，大家实际使用进行举一反三即可。大同小异，Java8 的流式计算功能很强大，需要大家实际应用中逐渐挖掘更高级的用法。Student 类大致如下：public class Student {
/**
* 学号
*/
private String number;
/**
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2023-08-25 19:28:21
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1.打开流： FILE *fopen (const char *path, const char *mode); 成功时返回流指针；出错时返回NULL 示例 fopen(“test.txt”,“r+”)； path 文件路径 mode 打开方式 r: 可读、文件必须已经存在 r+: 可读、可写、文件必须已经存在 w: 可写、文件可以不存在、擦除文件以前的内容 w+: 可读、可写、文件可以不存在、擦
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2023-11-20 09:25:40
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本文主要介绍了流式数据处理的使用场景、相关技术（flink），并从服务管理的角度，基于锋刃介绍了针对流式计算服务的服务目录设计及关键指标。主要面向的读者为希望了解流式计算、服务管理的朋友。1.流式计算的使用场景首先，当前业界已经有非常多数据处理的方式了，为什么还需要流式数据处理？要回答这个问题，我们先回顾一下传统的的数据处理架构。传统的数据处理架构是一种典型的以数据库为中心，适应存储事务性数据处理
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2024-04-25 20:44:19
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基础数据类型：number（数字）、string（字符）、tuple（元组）、list（列表）、set（集合）、dictionary（字典）不可变数据：number、string、tuple可变数据：list、set、dictionarynumber： 1）number分为int、float、bool、complex 2）bool分为True和False，True和False首个字母区分大小写
在现代的Web开发中，流式响应的处理是一项常见且重要的任务。特别是当我们使用 `axios` 进行HTTP请求时，如何正确处理流式响应就成为了问题的核心。本文将详细记录我在处理“axios处理流式响应”过程中遇到的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化步骤。
#### 问题背景
在一个典型的用户场景中，我们需要从服务器获取大型文件（如CSV、PDF等），并动态处理这些文件。
S型源表常见问题1、S型数字源表的四象限，是如何工作？典型应用是哪些？①、电源象限图是指以电源输出电压为X轴、输出电流为Y轴形成的象限图。②、第一、三象限即电压电流同相，设备对其它设备供电，称为源模式；作为正或者负恒压或恒流电源即为该模式；③、第二、四象限即电压电流反向，其它设备对设备放电，被动吸收流入的电流，且可为电流提供返回路径，称为肼模式；太阳能电池板、锂电池放电实验时均为该模式； 
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2024-10-22 09:50:00
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前言2015年，HTTP/2 发布，直到2021年公司的项目才开始在实践中应用；自己对http2诸多特点的理解只存在于字面上，于是尝试在nodejs中实践一下，加深自己的理解。多路复用同域名下所有通信都在单个连接上完成，消除了因多个 TCP 连接而带来的延时和内存消耗，这在大量请求同时发出的情况下能够减少加载时间。使用如下代码查看http2环境下，资源下载的情况(浏览器开启限流和disable c
