了解和测量HTTP时间有助于我们发现客户端到服务器或服务器到服务器之间的通信性能瓶颈。 本文介绍了HTTP请求中的时间开销,并展示了如何在Node.js中进行测量。...在我们开始了解HTTP时间开销之前,让我们来看一些基本的概念: IP(互联网协议):IP是网络层协议,涉及网络寻址和路由。...DNS查找:执行DNS查找所花费的时间。 DNS查找将域名解析为IP地址。 每个新的域需要一个完整的往返行程来进行DNS查找。 当目的地已经是IP地址时,没有DNS查找。...此时间除了等待服务器处理请求和传递响应所花费的时间之外,还可以捕获往返服务器的延迟。 内容传输:接收响应数据所花费的时间。 响应数据的大小和可用的网络带宽决定其持续时间。...如何通过HTTP时间开销帮助发现性能瓶颈? 例如,如果您的DNS查询所花费的时间比预期的要长,那么问题可能是您的DNS提供商或DNS缓存设置。
编译|核子可乐、Tina 在 Cloudflare 公司,工程师们正在花费大量时间重构或重写现有功能。 当每年处理的流量增长一倍时,原本最优雅的问题解决方案往往会随着工程约束条件的变化而迅速过时。...FL 从内存中读取任意数据并将其附加至响应主体,而这可能包含同一时间通过 FL 的其他请求中的数据。这次安全事件,也就是后来广为人知的 Cloudbleed。...时间快进到 2022、2023 年,FL Platform 团队收到的请求越来越多,大家希望改用新的系统,从而轻松查看和重写响应主体数据。...这类问题可能需要很长时间才能发现,特别是在意识到其根源与响应主体的大小有关之前,他们甚至没法稳定地加以重现。...和 Serde 等高质量库的协助。
测试人员可能已经知道自动化在商业和技术两方面的优势(缩短上市时间、增加测试覆盖度和准确性、降低每小时的测试成本、更快发现错误等),但是测试人员怎样说服财务部门和软件开发负责人,为自动化测试争取必要的时间和资金...如果在怎样使用工具这方面没有足够基础知识,可以有以下几个选择: 参加在线课程 让工具的制造者来进行培训 聘请顾问以更好掌握 外包 如果现有的工具不能满足你的需求,那就考虑找一个多工具的解决方案。 ...记住,不可能完全测试所有内容,但可以使用工具去测试最重要的部分。 最后,如果工具花费超出预算,就快速进行成本与收益分析并展示出来。...这样可以衡量之前错误造成的损失,并能展现如果使用该工具可以省下多少时间和金钱。 挑战 3:确定启动策略 好的,现在已经拥有了可以开始自动化的所有工具及支持,但是到底把什么东西自动化了?又是怎样做的?...自动化测试金字塔 强烈推荐的另一种方法是遵循自动化金字塔。在最近的一篇文章中,对这个主题有了更广泛的讨论,这里进行简单概述。 冰淇淋蛋筒尝起来甜美诱人,但采用冰淇淋蛋筒方法可能会破坏自动化的进程!
计算公式:总请求数 / 处理完成这些请求数所花费的时间,即 Request per second = Complete requests / Time taken for tests 并发连接数...用户平均请求等待时间(Time per request) 计算公式:处理完成所有请求数所花费的时间/ (总请求数 / 并发用户数),即 Time per request = Time taken for...requests) 计算公式:处理完成所有请求数所花费的时间 / 总请求数,即 Time taken for / testsComplete requests 可以看到,它是吞吐率的倒数。...-v即verbosity,指定打印帮助信息的冗余级别。 -w以HTML表格形式打印结果。 -i使用HEAD请求代替GET请求。 -x插入字符串作为table标签的属性。...-H添加任意的请求头,例如:“Accept-Encoding: gzip”,请求头将会添加在现有的多个请求头之后(可以重复该参数选项以添加多个)。
1.按题目分类刷题 LeetCode上面的题目都有进行分类,建议在一个时间段只刷同一类型的题目,可以更全面的认识这一类型的数据结构or算法,以加深对此类题型的理解。...LeetCode145 二叉树的后序遍历 二叉搜索树相 LeetCode98 验证二叉搜索树 LeetCode450 删除二叉搜索树中的节点 LeetCode701 二叉搜索树中的插入操作 递归 LeetCode21...合并两个有序链表 LeetCode101 对称二叉树 LeetCode104 二叉树的最大深度 LeetCode226 翻转二叉树 LeetCode236 二叉树的最近公共祖先 双指针/滑动窗口 LeetCode3...正确的做法是循序渐进,从容易到中等,再过渡到困难级别。不过国内大厂考察算法,一般都是中等难度,困难级别的应该很少考察。 3.做好总结 多做总结!多做总结!多做总结!...虽然总结可能会花费你半个钟甚至更多的时间,但是不总结的话,下次你遇到这个题目,可能会花更多的时间去思考、解答。
这篇论文主要论述了如何将谷歌街景车搜集来的机动车辆数据,结合机器学习算法,从而估算出本地区人口的特征和组成,甚至这一地区居民的政治倾向。 ?...在美国,最细致的人口调查工作就是“美国社区调差”(ACS),由美国普查局执行,每年花费10亿美元和6500人以上的人力。这是一个劳动密集型数据搜集过程。...最近几年,计算方法崛起成为解决社会科学领域问题的有效方法。比如用Twitter上的数据预测失业率、使用书里的大量文本分析文化等等。...比如,同一型号的汽车,不同年份的在尾灯有微小变化(比如2007产的Honda Accord和2008年产Honda Accord)。...该系统可以在2周时间里对5000万张图片分类,而一个专业的人类分类员,假设他每张需要10秒时间,将会花费15年的时间完成这个任务。 ?
如果把我做副业的时间都算成工作小时数的话,单纯要是论工,现在的工作小时数是远超之前在创业公司带团队的工作时长。 然而尽管如此,我依然觉得自己挺闲的。至少,我不觉得自己很忙。...如果平均到每天的话,差不多每天都花费了2个小时左右在创作上。把这个时长叠加在965的工作时长之外,差不多也是996的工作体量了。再叠加上偶尔的私活和讲课,工作强度其实是不小的。...在没有精神内耗的情况下,这样的强度似乎并不会让我感到疲惫。 有不少粉丝朋友都提到,本来觉得自己是忙于工作没有时间学习提升,但是仔细想想之后发现,自己下班后是有时间的,但是完全没有学习的念头和动力。...仔细回想了一下,确实如此,之前下班回家之后,我经常会讲一些在公司遇到的各种开心或者不开心的事情。...最近和朋友们策划着做一些求职相关的课程,就聊到了大家的职场经验。一聊才发现,绝大多数人,包括我在内,都是运气大于努力的。
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。...您可以从下拉列表中选择以下任何过滤器值,以显示所选时间范围内的集群复制详细信息: • 最近1小时 • 最近6小时 • 最近24小时 • 最近2天 下图显示了“ 快速范围”下拉列表: ?...监视复制延迟以进行集群复制 您可以在SMM中监视Kafka集群复制的复制延迟。 复制等待时间定义为消息从源集群复制到目标集群所花费的时间。复制等待时间以毫秒为单位。 ?...通过值监视吞吐量和延迟 您可以获取吞吐量,复制延迟和检查点延迟的平均值,最大值和最小值。 您可以在以下级别上执行此操作: • 集群复制级别。...单击AVG,MAX或MIN按钮,如下图所示,以获取集群复制的吞吐量,复制延迟和检查点延迟的平均值,最大值或最小值。 ? • Topic级别。
在没有了解基本原理(第一性原理)之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。...回到前文「工厂」的类比,罪魁祸首经常还是如何将原始材料运到以及运出工厂,换句话说,也就是「内存带宽」。...因此直到执行大约一百个一元运算之前,更多的时间是花在了内存访问而不是实际计算上。...现在,让我们绘制计算强度的 3 个函数图象:运行时间、flops 和内存带宽。 请注意,在执行 64 次乘法之前,运行时间根本不会显著增加。...额外开销 当代码把时间花费在传输张量或计算之外的其他事情上时,额外开销(overhead)就产生了,例如在 Python 解释器中花费的时间、在 PyTorch 框架上花费的时间、启动 CUDA 内核(
帮工作中鲜与数据打交道的人科普一下,根据《福布斯》的报告,数据专家60%的时间都花费在清理和整理非结构化数据上。是的,这花费了很多时间,但我认为这是得出结论的基础。...不同的命名法 在使用非结构化地理数据时,我遇到了同一个地理辖区不同拼写的问题。...在处理城区和市区的城镇级别以及乡村的乡村级别的地理管辖数据时,尤其是在调和数据方面提出了很大的挑战。...最常见的-数据缺失 根据我最近的经验,我在各种类型和大小的数据上都遇到过数据缺失的问题。 我们正在使用键值对(key-value pair)系统来摆脱之前定义的问题,例如不同的命名法和/或语言障碍等。...来自数据模型中心的图片 我认为,如果数据采集,流程和使用方式不规范,则会导致获取相关有用数据的延迟。因此我能够举出由于同一问题而引发的两个实例。
这里没有使用多线程,但分析下面的打印结果就会发现,其实在同一时刻会生成多个相同的流水号,运行时间在毫秒级别。...分布式锁示例 下面的代码利用Curator的分布式锁来实现在同一时刻只会生成一个唯一的流水号。...显示此线程大概花费时间(等待+执行):881ms 20170504 19:02:13|899 显示此线程大概花费时间(等待+执行):927ms 20170504 19:02:13|946 显示此线程大概花费时间...(等待+执行):955ms 20170504 19:02:13|976 显示此线程大概花费时间(等待+执行):993ms 仔细观察可发现,通过多线程的访问,打印的时间戳却是唯一的。...从打印的时间我们可以看出,通过这种方式生成唯一流水号并不能支撑很大的并发量。每次操作都需要通过网络访问,zookeeper的节点操作等,会花费大量的时间。
迭代器模式 提供一种方法来顺序访问聚合对象中的一系列数据,而不暴露聚合对象的内部表示。 在看迭代器模式之前,我觉得应该来研究一段代码开开胃先。...下标遍历 for(int i = 0; i < strings.size(); ++i) { System.out.println((String)strings.get(i)); } 第一种和第三种可以算为同一种...这里我们可以回想一下刚刚测试遍历列表的操作,迭代器在迭代的时候,它知道遍历的具体的数据结构是什么吗?不知道,对于一个迭代器来讲,它只需要关注如何将集合的数据完整无缺的取出来就好了。...所以这使得了同一个迭代器可以遍历不同的集合,同样的同一个集合也可以用不同的迭代器来进行遍历。...因为有了迭代器接口和可被迭代的集合接口两个接口的设计方式可以在集合或迭代器的扩展上提供很好的支持,这也满足了开闭原则。 这个模式基本不会使用。除非你有自己的数据结构和对他们的遍历规则时。
首次接触项目时,必须要花费大量时间熟悉数据。因为从长远来看,熟悉这些数据在未来会将节省你更多的时间。 这并不意味着你不应该从细节着手,对于任何新数据集,你的目标应该是成为这方面的「专家」。...但是,根据最近在Cloud Native活动上的讨论情况来看,大公司以外的人并不知道如何做到这一点。 5. 20%的时间 20%的时间,这意味着我们20%的时间都花在了学习上。...因为你是一名工程师,你应该有这样的意识。 探索 20%的时间花费在探索上是一个不错的决定,但是如果是70/20/10可能会更好。...这意味着你需要在核心产品上花费70%的时间,在核心产品的二次开发上花费20%,在moonshots(未来要用的事情)上花费10%,虽然这些东西可能不会立即起作用。...这意味着我们不需要了解数据科学和机器学习的更深层次原理,只需要知道他们的基本原理即可,我们应该更关心如何将它们应用到实际问题中去创造价值。 11.数学还是代码?
最近,这个问题成为了名列第二的问题,这个问题今年有59%的受访者表示会是一个大问题,排名第一的问题是如何将NFV与旧有网络进行集成(67%受访者)。 尽管如此,NFV的趋势是不可避免的。...Howard表示,他的调查代表了世界运营商资本市场的一半以上。) OSS在相当长的时间内是一个故障点,它包括为非常老旧的,没有引入NFV的电信服务设计的软件。...此外,大型运营商通过收购各种不同的OSS公司进行扩张。 Physical + Virtual Howard说:“这就是为什么2年半之前,我开始参加OSS会议并参与了相关的活动。...每个与会者都在试图找出如何在物理和虚拟功能中添加服务。” 这是一个棘手的问题。事实上,它与NFV和旧的网络之间的问题密切相关。...Howard说:“Open-O关注这个问题是一个伟大的举措,但是要花费太长的时间。OSS/BSS厂商将不得不带头解决这个问题。”
据观察,中国政府对人工智能研究的投入大大高于其他任何西方国家,尤其对于图像分析和面部识别的研究更是颇为重视,西方国家需要花费很大资源与时间才能赶上中国现在取得的技术水平。...中国仍在继续推进自己的视频编解码器 在之前的很长一段时间内,我并没有在维基百科等渠道听说过AVS(Audio Video Standard)——一个几乎只在中国开发与使用的音视频多媒体编解码器。...AVS的第一个版本实现了足以比肩MPEG 2与H.264的压缩比,其中编解码器的更新版本AVS +压缩效果大致与H.264相当。...其中尝试的一些方法依赖于在已经接收到先前有效载荷的TCP ACK之前抢先发送的后续数据序列,其目的是有效调整拥塞控制算法。...但此类型技术需要被微调以减少阻碍正常带宽的风险, TCP应当与同一网络上更传统的TCP实现共存。
中国创业公司香侬科技(Shannon.AI)与斯坦福大学、加州大学圣塔芭芭拉分校和密歇根大学的研究人员合作,最近发布了一份白皮书,详细介绍了一种旨在发现加密货币骗局的AI。...那么如何将骗局与合法的竞争者区分开来呢?没有简单的答案,几乎完全缺乏任何监管规定,因此无法“证明”一个骗局,直到为时已晚。 这不是在传播恐惧,这就是简单的事实。...部分原因是白皮书和网站让他们看起来具有一定的合法性。简单地说,大多数骗子都算上你不会花太多的时间去研究他们的硬币,他们可以更好的伪装自己的身份。...Shannon.AI团队的白皮书概述了用机器学习来区分诈骗和合法项目: “通过分析2,251个ICO项目,我们将数字货币的生命周期和价格变动以及各种级别的ICO信息(包括其白皮书,创始团队,GitHub...Shannon.AI算法不会做任何人无法做到的事情,但它们做得更快,并且准确度更高。除非你是一个记者或研究人员,每天都花费大量时间阅读白皮书,网站和Github存储库,否则你可能会丢失关键信息。
说明:在info分析看到多次提到全链路跟踪 基本提到google的dapper, 这里不再重复早轮子,转载 看原文链接 最近看了google的分布式追踪系统dapper的论文:http://static.googleusercontent.com...我们每个服务都会有请求日志,请求日志记录着一次调用所花费的时间,比如对A来说,记录着调用B所花费的时间以及调用C所花费的时间,同理C的请求日志记录着调用D以及E所花费的时间。...对于互联网应用来说,各个服务比如B,同一时刻可能有成百上千次请求记录。 这种日志有个致命缺点---没有将这些记录与特定的请求关联一起。...二、 如何将各个服务日志的每一条记录与特定的请求关联在一起呢? 当前学术界和工业界有两种方法: 1)黑盒方法(black box) 日志还是一样的记录,只是通过机器学习的方法来关联记录与特定的请求。...四、dapper的几个关键点: 1)dapper日志记录的格式是怎样的呢? dapper用span来表示一个服务调用开始和结束的时间,也就是时间区间(图2对应着图1b的调用图)。
我的思考 看到bug字眼,一下子让我整个人都严肃起来(那些年,与bug的相恨相杀的往事,一幕幕涌上心头) 有bug很正常,遇到的时候,大家也不要慌。...可能需要花费程序员不少精力与时间,一步一步通过各种工具去分析和排查,真的挺累的。...其次多借用平台工具,多观察线上日志,多用谷歌搜索引擎,结合起来都能让你解决问题的速度加快。 最后也是我要重点提醒大家的,花费一定时间自己还是搞不定,那切勿恋战。...如果一个bug你花费了很长时间也许是几个小时甚至一天,不要沉迷。我的意见是赶紧求助团队,向你的主管抛出这个问题。一定要借助团队的力量,这往往比你一个人埋头修复,效率高出很多。...不然你花费了那么多时间,必然会拖慢一个项目的整体进度或者给公司造成一定程度的资金损失,后果是你很难想象的。 所以有解决不了的问题,一定要及时抛出来,就是这个意思。
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