为什么要消峰？1.一般秒杀商品的数量都是固定的，超过商品数的请求，再多的请求过来也无用2.秒杀是瞬时的，对服务器压力太大，不必要的请求可以过滤掉常用的消峰的方法1.排队使用消息队列但是，如果流量峰值持续了一段时间达到了消息队列的处理上限，例如本机的消息积压到了存储空间的上限，消息队列同样也会被压垮，这样虽然保护了下游的系统，但是和直接把请求丢弃也没多大的区别除了mq，类似的排队方式还有很多1.利用
引言在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 .Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是 Kafka 最重要的落地场景。异步解耦：同步调用转换成异步消息通知，实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景，在商品交易时，在订单创建完成之后，需要触发一系列其他的操作，比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户
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2024-02-25 15:08:19
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# Java查询消峰实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Java查询消峰。这是一个流程性的任务，所以我将以表格的形式呈现整个过程的步骤，并在每个步骤中提供相应的代码和注释。
## 流程步骤
以下是Java查询消峰的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建查询请求 | 创建一个查询请求对象，包括需要查询的条件和参数。 |
| 2. 创建查询
原创
2024-01-29 07:32:14
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对于突然到来的大量请求，您可以配置流控规则，以稳定的速度逐步处理这些请求，起到“削峰填谷”的效果，从而避免流量突刺造成系统负载过高。场景请求的到来，往往是没有规律的。例如，某应用的处理能力是每秒 10 个请求。在某一秒，突然到来了 30 个请求，而接下来两秒，都没有请求到达。在这种情况下，如果直接拒绝 20 个请求，应用在接下来的两秒就会空闲。所以，需要把请求突刺均摊到一段时间内，让系统负载保持在
一、kafka在使用的时候还是会存在一些问题的，这里主要是记录kafka的优化方式，以及带来的问题。 二、防止消息丢失和重复消费 1、防止数据丢失 1）发送方：ack设置为1或者-1/all,把min.insyc.replicas设置为分区数。（目的：ack为1主要是保证分区leader备份数据，ack为-1/all的情况下保证整体的leader和follow都进行备份，防止丢失） 2
大多数人认为，接口的意义在于顶替多重继承。众所周知Java没有c++那样多重继承的机制，但是却能够实作多个接口。其实这样做是很牵强的，接口和继承是完全不同的东西，接口没有能力代替多重继承，也没有这个义务。接口的作用，一言以蔽之，就是标志类的类别（type of class）。把不同类型的类归于不同的接口，可以更好的管理他们。OO的精髓，我以为，是对对象的抽象，最能体现这一点的就是接口。为什么我们讨
生产者部分ISR？leader维护的动态健康follower集合（我简称他们为太子）leader发生故障之后从ISR中选举新的leaderHW、LEO？HW高水位：consumer可见的数据LEO每个副本最后的offset值：leader发生故障之后，会将offset同步到HW，高于部分数据截掉（只能够保证数据的一致性，并不保证数据的丢失和重复问题）Exactly Once？At Least On
前言 qiankun框架实现效果类似于我们之前所使用的iframe，之所以现在放弃使用iframe是因为有url不同步，刷新页面iframe url状态丢失，后退前进按钮无法使用等等的问题，因此我们选择了更方便实用的qiankun。 用法：创建主基站 1. 自己创建一个文件夹，里面写index.html，index.js，package.json，webpack.config.js
目录?1 概述1.1 综合负荷成本以及电动汽车电池退化损耗成本1.2 削峰填谷的峰谷差最低1.3 负荷波动最低?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、文章讲解?1 概述大量电动汽车投入运营，将对电力系统产生很大影响。电动汽车充放电机产生的谐波将恶化局部电网的电能质量; 同时，电动汽车充放电在时间和空间上具有一定的随机性和间歇性。在非低谷用电期的充电行为将拉高负荷峰值
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2024-01-06 21:01:30
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mq简介mq 就是消息队列（Message Queue）。想必大家对队列的数据结构已经很熟悉了，消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中，mq 就是存放和发送消息的这么一个队列中间件。在消息队列中，把数据放到消息队列的角色叫做 生产者，从消息队列中消费获取数据的叫做 消费者。那么消息队列有哪些使用场景呢? 六字真言：异步削峰解耦。MQ的异步异步概念想必大家都熟悉了，就是 a应用（或程序）
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2023-08-26 22:18:26
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文章目录1. 为什么需要消息引擎？2. Kafka 相关术语3. Kafka 基本概念 1. 为什么需要消息引擎？答案就是“削峰填谷”。 所谓的“削峰填谷”就是指缓冲上下游瞬时突发流量，使其更平滑。特别是对于那种发送能力很强的上游系统，如果没有消息引擎的保护，“脆弱”的下游系统可能会直接被压垮导致全链路服务“雪崩”。但是，一旦有了消息引擎，它能够有效地对抗上游的流量冲击，真正做到将上游的“峰”填
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2023-11-03 20:24:37
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简介消息队列 MQ 既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。应用场景削峰填谷：诸如秒杀、抢红包、企业开门红等大型活动时皆会带来较高的流量脉冲，或因没做相应的保护而导致系统超负荷甚至崩溃，或因限制太过导致请求大量失败而影响用户体验，消息队列 MQ 可提供削峰填谷的服务来解决该问题。
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2023-12-01 13:58:27
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知识和问题整理1.利用Vector代替数组处理：从键盘读入学生成绩（以负数代表输入结束），找出最高分，并输出学生成绩等级。2.基本数据类型、包装类转化为String?String转化为基本数据类型、包装类3.为什么使用向下转型？4.使用向下转型的注意点是什么？5.instanceof的使用6.谈谈你对封装性的理解？7.谈谈你对继承的理解？8.谈谈你对多态的理解？9.数组也是object的一个子类
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2024-06-28 09:44:47
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削峰填谷瞬时集中突发性的流量在系统中是很常见的问题，在系统的架构中需要针对相关的业务场景做良好的设计；不仅维护系统的稳定，还能很好的解决业务问题，提高并发性能。削峰填谷是在应对突发性流量的时候最常用的设计思想。问题分析：体现在应用的处理请求的能力是有限的，但是请求的数量不是均衡的，通常具有瞬时性，时段性；什么意思呢，就是在某个时间端，请求的流量会突增，甚至超过系统所能处理的请求，之后可能又突降，系
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2023-09-30 15:07:01
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# Java 中的削峰填谷：一种处理数据波动的技术
在数据分析和处理的过程中，我们常常会碰到数据波动的问题。为了更好地理解和管理这些数据，"削峰填谷"是一种有效的方法。简单来说，削峰是指在数据中减小高峰值，而填谷则是填补低谷值，使得数据更加平滑。在本文中，我们将介绍这一技术及其 Java 实现，最后用一些可视化工具帮助我们理解。
## 削峰填谷的基本概念
在许多应用场景中，比如股票市场分析、
# 削峰填谷 Java
在实际的软件开发中，我们经常会遇到需要平滑处理数据流动的情况，比如平衡服务器的负载、优化数据库查询等。削峰填谷（Peak Shaving and Valley Filling）是一种常见的策略，可以有效地管理数据流量，减少系统的压力。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Java 实现削峰填谷的功能，并通过代码示例来演示具体的实现方法。
## 什么是削峰填谷？
削峰填
原创
2024-02-26 06:18:52
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概述今天想和大家聊聊削峰填谷，最近 B 站发生的机房断电事件，和A站的服务雪崩，让我们对高可用关注了起来，之前梳理了高可用三剑客 限流，熔断和降级，今天想继续聊聊削峰填谷,也为后面的高性能篇 做一下铺垫， 想回顾一下之前相关内容的童鞋,可以查看一下，下面文章，欢迎点赞，收藏，关注三连，感谢!高可用系列文章：削峰和填谷技术源于生活 削峰填谷（Peak cut）是调整用电负荷的一种措施。 根据不同用户
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2023-11-01 21:07:14
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1、什么是RabbitMQ？为什么要使用RabbitMQ？ RabbitMQ是一款开源的、Erlang语言编写的、基于AMQP协议的消息中间件。 解耦：实现消费者和生产者之间的解耦&nbs
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2024-04-16 13:30:48
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为什么要削峰排队答题分层过滤总结一下如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很 直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一 个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说 100 人和 10000 人发 起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多
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2024-06-02 14:54:05
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一、MQ作用就仨：异步、削峰、解耦
1、任务异步处理
将不需要同步处理的并且耗时长的操作由消息队列通知消息接收方进行异步处理。提高了应用程序的响应时间。
2、应用程序解耦
MQ相当于一个中介，生产方通过MQ与消费方交互，它将应用程序进行解耦合。
3、削峰填谷
如订单系统，在下单的时候就会往数据库写数据。但是数据库只能支撑每秒1000左右的并发写入，并发量再高就容易宕机。低峰期的时候并发也就100多
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2024-01-27 23:22:34
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