问题背景在使用 Twitter 搜索 API 获取推文时，我们可能会遇到重复获取相同推文的问题。这可能会导致我们在处理推文时出现数据丢失或重复的情况。...为了解决这个问题，我们需要找到一种方法来避免获取重复的推文。2. 解决方案一种解决方法是使用 Twitter 搜索 API 中的 since_id 参数。...since_id 参数可以让我们指定一个推文 ID，并仅获取该推文 ID 之后发布的推文。通过这种方式，我们可以避免获取重复的推文。...27 行使用 since_id 参数来指定一个推文 ID，并仅获取该推文 ID 之后发布的推文。...通过这种方式，我们可以避免获取重复的推文。另外，我们还可以使用 max_id 参数来指定一个推文 ID，并仅获取该推文 ID 之前的推文。这也可以用来避免获取重复的推文。
该格式由Twitter创建，用于推文的ID。人们普遍认为，每片雪花都有唯一的结构，因此他们取了“雪花ID”这个名字。...● 4 计数序列号：占用12位，用于解决同一毫秒内生成多个ID的冲突。...、判断是否为同一毫秒、更新序列号等。...如果ID生成器的负载较高，可能会在同一毫秒内多次调用next_id()方法，导致序列号耗尽。为了避免这种情况，我们在等待下一毫秒时检查时间戳是否小于上一次生成ID的时间戳。...(3)时间戳比较 在获取时间戳小于上一次获取的时间戳的时候，不能生成ID，而是继续循环，直到生成可用的ID，这里没有使用拓展位防止时钟回拨。 结束语 其实对于分布式ID的生成策略。
该格式由Twitter创建，用于推文的ID。人们普遍认为，每片雪花都有唯一的结构，因此他们取了“雪花ID”这个名字。...4 计数序列号：占用12位，用于解决同一毫秒内生成多个ID的冲突。...、判断是否为同一毫秒、更新序列号等。...如果ID生成器的负载较高，可能会在同一毫秒内多次调用next_id()方法，导致序列号耗尽。为了避免这种情况，我们在等待下一毫秒时检查时间戳是否小于上一次生成ID的时间戳。...3 关于时间戳比较 在获取时间戳小于上一次获取的时间戳的时候，不能生成ID，而是继续循环，直到生成可用的ID，这里没有使用拓展位防止时钟回拨。 结束语 其实对于分布式ID的生成策略。
昨天有很多小伙伴跟大潘反映，推文里面的链接打不开： 这个小伙伴是第一个问我的 又有小伙伴来找我要安装包了 所以大潘想着干脆再发一篇文章来告诉大家安装包的便捷获取方式： 在我的这个公众号后台回复 Fira...即可获取啦！...对于人的大脑来说，像->、在屏幕上显示两到三个字符。您的眼睛并非无消耗的来扫描、解析并将多个字符连接到一个逻辑字符中。
全部用户卡顿的情况则需要检查上行过程，上行卡顿会导致整个房间都卡顿，首先进行同频对比，其次确认上行推流的帧率、码率是否正常，检查流畅度，这些通过腾讯云的后台可以获取。...在TRTC基于UDP模式下进行的数据分析，端到端的延时大概在350毫秒左右，其优化点关注在350毫秒以上的优化。...对于推流端延时的解决方案，一般在SDK中埋点，推流端整体耗时在100毫秒以内；采集数据耗时一般在30毫秒左右；预处理耗时在30毫秒左右，有特效的耗时高于无特效耗时；编码耗时一般在50毫秒以内，低端机型耗时较高...对于网络耗时，通过分析后，使用WebRTC技术可以将整个网络的耗时维持在50毫秒以内。 对于播放端的耗时一般在100毫秒以内。...播放的解码耗时一般在20毫秒以内，也有5%左右的超过50毫秒； 渲染耗时一般在20毫秒以内，有特效的耗时高于无特效耗时； 在播放端影响较大的是网络波动，引入的耗时是20-200毫秒不等。
支持linux、macos、ios、android、windows平台 支持画面秒开(GOP缓存)、极低延时(500毫秒内，最低可达100毫秒) 支持websocket-flv直播 ZLMediaKit...支持H265编码 服务器支持RTSP推流(包括rtp over udp rtp over tcp方式) 支持任意编码格式的rtsp推流，只是除H264/H265+AAC外无法转协议 RTMP RTMP...支持配置文件热加载 支持流量统计、推流播放鉴权等事件 支持rtsp/rtmp/http虚拟主机 支持flv、mp4文件录制 支持rtps/rtmp协议的mp4点播，支持seek 支持按需拉流，无人观看自动关断拉流...你可以在通过开源中国获取最新的代码，地址为： ZLToolKit ZLMediaKit 在windows下编译很多错误？...但是本项目也零碎的使用了一些其他的开源代码，在商用的情况下请自行替代或剔除； 由于使用本项目而产生的商业纠纷或侵权行为一概与本项项目及开发者无关，请自行承担法律风险。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。 因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。...则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。 小结： 如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。...按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。...库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。 假如：在下单时库存系统不能正常使用。...采用推或拉的方式获取消息并处理。 消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。 因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。...则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100） 小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。...按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。...订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功 库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作 假如：在下单时库存系统不能正常使用...采用推或拉的方式获取消息并处理。 （3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。 因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。...则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。 小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。...按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。...订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功 库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作 假如：在下单时库存系统不能正常使用...采用推或拉的方式获取消息并处理； 消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。 因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。...则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。 小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。...按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。...库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。 假如：在下单时库存系统不能正常使用。...采用推或拉的方式获取消息并处理。 （3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。
假设三个业务节点每个使用50毫秒，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。 因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。...按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。...订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功 库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作 假如：在下单时库存系统不能正常使用...采用推或拉的方式获取消息并处理。 （3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。...我们来谈下高并发和分布式中的幂等处理 大型分布式系统中的缓存架构 美团面试经历，贡献出来一起学习 干货：MySQL索引与优化实践 微服务架构：搭建网站扫码登录的功能设计 技术变化那么快，学 Docker 看这篇就够了 一文看懂
所以，足够了 用10位表示机器编号，在分布式环境下最多支持 「210=1024」 个机器 用12位表示序列号，在同一个毫秒内，同一个机器上用序列号来控制并发。...这么表示可读性更强，而且百年之内不会重复 用两位数字表示机器编号，最多可以支持100个机器 用两位数字表示序列号，一毫秒内支持100个并发 接下来把我们改编后的算法用代码实现一下(这里贴的是图片，文末会附上源码...但是，仔细想一下，代码还存在并发问题 在两个线程同时执行这块代码时获取的唯一编号有可能重复 这是因为线程A执行到某一行时被挂起，还没来得及修改lastTime的值。...两个线程获取的实例的内存地址是不一样的，说明获取到的是多个实例 这是因为在并发情况下线程A执行到某一行时被挂起，还没来得及创建实例。...return snowFlake; } } return snowFlake; } // 序列号，同一毫秒内用此参数来控制并发
在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。...第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。 1、第一部分：1 bit，是不用的，为啥呢？...是无意义的； 接着 41 个 bit，就可以用当前时间戳（单位到毫秒），然后接着 5 个 bit 设置上这个机房 id，还有 5 个 bit 设置上机器 id； 最后再判断一下，当前这台机房的这台机器上这一毫秒内...这个算法可以保证说，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内，生成了一个唯一的 id。可能一个毫秒内会生成多个 id，但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。...位 32位减掉1位 31个 private long workerId; //机房ID 2进制5位 32位减掉1位 31个 private long datacenterId; //代表一毫秒内生成的多个
他还在推特上承诺将带来一些“具有魔力”的更新，这样一套“营销组合拳”不仅为OpenAI造足了势头，也使得谷歌的“预热声”瞬间哑火。...在直播过程中，两位OpenAI的员工向大家展示了GPT-4o的更新细节。...除了多模态输入输出，GPT-4o还具备更快的响应速度：能够在短至232毫秒内响应音频输入，平均响应时间为320毫秒，接近人类在对话中的响应时间。...GPT-4o在5216毫秒（5.216秒）内处理了574个Token，约等于 110 Token/秒；GPT-4 Turbo在23442毫秒（23.442秒）内处理了474个Token，约等于20 Token...相信在6月份苹果举办的年度全球开发者大会，我们能够见分晓。 文：王茜茜 / 数据猿 责编：凝视深空 / 数据猿
第一种是端到端的播放对比，比如说在推流端，推流采集网页时间，然后在播放端通过对比直接可以得到延迟（这里是一个WebRTC播放的例子，可以看到延迟在500毫秒以内）。...第二种是在推流端中插入自定义的SEI内容，通过携带本地时间戳进行粗略估算。...例如测试ping www.qcloud.com的结果，平均时延大概在30-40毫秒之间。在海外，部分地区网络设施较差，这个时延可能会到100-200毫秒。...假设在单位时间5秒内，由于网络卡顿，只收到了2秒的音视频内容。那么播放器有可能在播完这2秒后，就会卡住，等收到后面的8秒内容之后，再按照正常的节奏去播放，也就产生了额外的3秒延迟。...针对推流接入如果有条件可以采用HTTPDNS获取最佳的调度节点，避免localDNS干扰。最后还可以考虑采用其他的非TCP上行协议，例如SRT等推流。具体的OBS及视立方设置，可以参考右侧的截图。
雪花算法概述根据推特官方的介绍，雪花算法是由Twitter开发的一种全局唯一ID生成算法，它的设计目标是在分布式系统中生成唯一ID，具备趋势递增、高性能、可扩展等特点。...序列号：占用12位，用于解决同一毫秒内生成多个ID的冲突。...、判断是否为同一毫秒、更新序列号等。...return currentTimestamp}5、错误处理和边界情况考虑其实上面几步已经基本实现了雪花算法的核心内容，但是为了确保算法的正确性，我们需要考虑一些错误处理和边界情况，比如当同一毫秒内生成的...ID超过序列号的最大值时，需要等待下一毫秒再生成。
https://github.com/urfave/cli/blob/master/docs/v2/manual.md 内容 之前分享过一些视频转换插件，今天再给大家带来一款ZLMediaKit，这个在并发和稳定性方面很是不错...支持画面秒开、极低延时(500毫秒内，最低可达100毫秒)。 提供完善的标准C API,可以作SDK用，或供其他语言调用。 提供完整的MediaServer服务器，可以免开发直接部署为商用服务器。...功能完善，支持集群、按需转协议、按需推拉流、先播后推、断连续推等功能。 极致性能，单机10W级别播放器，100Gb/s级别io带宽能力。 极致体验，独家特性 谁在使用zlmediakit?
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