本文整理自Mile High Video 2019上Ali.C.Begen的演讲。Ali目前是Ozyegin大学的计算机科学教授，也是Comcast视频架构，战略和技术小组的技术顾问。...演讲的主要内容是讨论低延迟分块流的带宽预测。首先Ali介绍了在启用低延迟模式的Twitch平台上收集了一个实时视频会话的数据，以了解ABR对低延迟流的影响。...数据结果表明用户无法准确的预测带宽，导致其无法选择一个合适的比特率。...然后Ali解释了如果对于低延迟用户，网络无法维持合适的带宽选择，会导致计算带宽的公式 无法使用，其中 表示段（segment）的数据大小， 表示段的下载时间。...然后Ali介绍了ABR方案和带宽测量组合算法的性能，最后根据性能指标对比了各种ABR方案的结果，结果显示，ACTE能够将停顿次数减少65％，将持续时间减少83％，保持低延迟，范围为2.3至3秒（减少36
流计算中的数据延迟是什么？为什么它在流计算中很重要？ 数据延迟是指数据在流计算系统中处理的时间延迟。它表示从数据进入系统到被处理完成所经过的时间。...在流计算中，数据延迟是一个重要的指标，因为它直接影响到系统的实时性和数据处理的及时性。 数据延迟在流计算中很重要的原因有以下几点： 实时性：流计算系统的一个主要目标是实时地处理数据。...较低的数据延迟可以使得系统能够更快地检测到异常情况并做出相应的反应。 数据一致性：在流计算中，数据的延迟也会影响到数据的一致性。如果数据延迟较高，可能会导致数据处理的顺序错乱或数据丢失的情况。...下面是一个使用Java和Apache Flink进行流计算的示例代码，展示了如何计算数据延迟： import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction...在LatencyCalculationFunction函数中，我们使用System.currentTimeMillis()方法获取当前时间，并通过减去事件的时间戳来计算数据延迟。
我们开始观察到一些运行在我们 Kubernetes 平台上的服务正在面临偶发的延迟问题，这些断断续续的问题并不是由于应用本身的性能问题导致的。...在这篇文章中，我们将聊一聊我们是如何追踪定位到这个问题的。 — 1 — 拨开迷雾找到问题的关键 我们想用一个简单的例子来复现问题，那么我们希望能够把问题的范围缩小，并移除不必要的复杂度。...如果这个目标节点是“异常的”（某些节点会比另一些更糟糕，比如延迟更高，问题出现的频率更高），那么当问题发生时，我们仍然能看到类似的延迟。...在此期间，我们使用现有的工具来检测 Kubernetes 集群中节点出现的问题并优雅地移除并重新启动它们：我们正是利用这些工具来检测延迟的情况，当发现延迟高到会触发问题的时候，我们随即会通过正常重新启动来对其进行处理...— 6 — 总结 由于此问题表现为 NIC RX 队列停顿几百毫秒，它导致了短连接上的高延迟以及在连接中间（例如 MySQL 查询和响应数据包之间）出现的延迟。
本文讲述的是WebRTC（网页实时通信）服务的发展现状以及成果，演讲以几个观点作为切入点，并以这几个观点的对与错进行展开，阐述WebRTC中所涉及到的概念问题以及现在的进展。...WebRTC已经提供了用于测试的工具以便于开发，现在已经有成熟的测试工具KITE。 WebRTC的加密并不会带来过大的计算开销。...Safari已经支持了WebRTC，Edge浏览器仍未支持，但是Chorme内核的Edge会解决这个问题。 WebRTC中的编码器（相对于其他的）会表现比较慢。...WebRTC承担的是网页上API以及传输协议的标准化，主要作用于用户端的后端，并不实现信号传输以及服务器端的标准化。...最后，Alex则对过去两年以来WebRTC的发展情况，研究中的问题以及发展生态圈进行了总结，并且对今后两年的发展进行了展望。 下面，将分两部分展示演讲的视频。
然而，GC 操作通常会导致短暂的停顿时间（Stop the World，以下简称 STW），这对于对延迟敏感的应用程序来说是一个严重的问题——STW 会导致应用程序暂停响应，从而影响用户体验和系统性能。...为了解决这个问题，Java 引入了 Z Garbage Collector（以下简称 ZGC），它是一种低延迟垃圾回收器，旨在减少 GC 引起的停顿时间。...05、AutoMQ 的调优实践 AutoMQ 1 是我们基于云重新设计的云原生流系统，通过将存储分离至对象存储，在保持和 Apache Kafka 100% 兼容的前提下，可以为用户提供高达 10...在流系统的应用场景中，诸如金融交易、实时推荐等场景都对延迟有非常高的要求。因此在设计 AutoMQ 时候，我们也十分重视延迟指标的优化。...修复该问题后，AutoMQ 存活对象的大小维持在 500 MB~600 MB，极端场景下不超过 800 MB。
1、背景介绍 在展示广告场景中，有多种多样的计费方式，如按每次展示计费CPM、按每次点击计费CPC、以及按每次转化计费CPA。...但是对与转化率（Conversion Rate）的预估，有时候会存在一定的延迟反馈（delayed feedback）问题，比如看过一个商品广告，当时没有发生购买行为，过了几天按捺不住去买。...因此，本文提出一种不包含matching window的对延迟反馈问题建模的方法，一起学习一下。...但是，由于延迟反馈问题的存在，我们不能直接去训练这两个模型，我们所能拿到的每条数据通常包含以下三个部分(xi,yi,ei)，即特征xi，当前是否转化yi和当前距点击行为发生的时间间隔xi。...： 3、整体回顾 最后再来整体回顾一下本文提出的思路： 对于线上使用的模型，为了能够保证模型的“新鲜性”，需要对模型进行实时的更新（分钟级，小时级，天级别），但对于CVR问题来说，有时候存在一定的反馈延迟
在我们最近对EasyNVR中HLS流播放的测试中，发现了不少关于HLS流无法播放的问题。造成问题的原因各式各样，目前我们也是在排查和修复当中，逐渐将新版EasyNVR完善优化。...有使用新版EasyNVR的用户反馈，在运行使用EasyNVR的时候会发现HLS的流无法播放问题，查看HLS播放流，发现无流输出。...我们的排查步骤首先从ts文件开始，查看NVR安装包根目录下面的nginx/www/hls/这个目录。我们发现在这个路径里没有生成ts的文件，查看目录已赋予管理员权限。...针对以上的问题，我们特地和技术人员进行了沟通了解，该原因主要是以前老版本的EasyNVR使用前台exe进行启动，但是进行停止的时候直接点击关闭而不是crtl + c，所以导致老版本的EasyNVR路径和新版本的...EasyNVR路径不一致，存放位置发生变化，HLS流无法进行生成ts文件，因此无法播放HLS流。
在我们最近对EasyNVR中HLS流播放的测试中，发现了不少关于HLS流无法播放的问题。造成问题的原因各式各样，目前我们也是在排查和修复当中，逐渐将新版EasyNVR完善优化。...有使用新版EasyNVR的用户反馈，在运行使用EasyNVR的时候会发现HLS的流无法播放问题，查看HLS播放流，发现无流输出。...image.png 我们的排查步骤首先从ts文件开始，查看NVR安装包根目录下面的nginx/www/hls/这个目录。我们发现在这个路径里没有生成ts的文件，查看目录已赋予管理员权限。...针对以上的问题，我们特地和技术人员进行了沟通了解，该原因主要是以前老版本的EasyNVR使用前台exe进行启动，但是进行停止的时候直接点击关闭而不是crtl + c，所以导致老版本的EasyNVR路径和新版本的...EasyNVR路径不一致，存放位置发生变化，HLS流无法进行生成ts文件，因此无法播放HLS流。
今天分析了另外一个关于数据库延迟跳动的问题，也算是比较典型，这个过程中也有一些分析问题的方法和技巧工参考。...首先在高可用检测中，有一套环境的检测时断时续，经过排查发现是数据库产生了延迟，在登录到从库show slave status查看，会发现Seconds_behind_master的值是不断跳动的，即从0...查看数据库的相关日志发现竟然没有任何可以参考的日志记录，怎么分析这个问题呢，我们先来复现，于是我按照节奏抓取了3次问题出现的日志，即通过show slave status连续监测，抓取show slave...status输出的结果保存下来，这样我们就得到了一个问题发生过程中的偏移量变化，而这个变化则是在SQLThread在回放过程中产生的问题。...：385983806 ，386062813 ，386125580 接着我使用mysqlbinlog开始分析这些日志过程中的明细，根据如下的命令可以很快得到转储的日志中相关的表有3张。
但是，作者发现在 Tomcat 容器中使用并行流会出现动态加载类失败的情况，通过对比 Tomcat 多个版本的源码，结合并行流和 JVM 类加载机制的原理，成功定位到问题来源。...一、问题场景 在某应用中，服务启动时会通过并行流调用 Dubbo，调用代码如下： Lists.partition(ids, BATCH_QUERY_LIMIT).stream() .parallel...，发现单独从JDK自身难以发现问题，因此将分析转移到Tomcat中。...contextClassLoader，进而避免了Tomcat应用中由并行流带来的类加载器内存泄露。...三、总结 在开发过程中，如果在计算密集型任务中使用了并行流，请避免在子任务中动态加载类；其他业务场景请尽量使用线程池，而非并行流。
针对PCDN调度算法中的数据传输延迟问题，可以采取以下应对策略:1.优化网络基础设施:提升服务器和网络基础设施的性能，包括增加带宽、优化路由器配置和更换高性能设备，以减少延迟。...6.使用高效的网络协议:使用更高效的网络协议，如UDP协议(无连接传输协议)，可以显著降低延迟。...但需要注意UDP协议的可靠性较差，因此在传输关键数据时需要权衡,建议选购亿程智云小盒子收益还是不错的比较稳定。7.管理网络拥堵:网络拥堵会导致数据传输延迟的增加。...10用户行为预测:利用用户行为数据预测未来的请求模式和偏好，提前进行内容预取和缓存，从而减少用户请求时的传输延迟。...综上所述，应对PCDN调度算法中的数据传输延迟问题需要从多个方面综合考虑，包括优化网络基础设施、使用CDN技术、数据压缩和优化、就近部署服务器、合理安置和布线网络设备、使用高效的网络协议、管理网络拥堵、
本文来自IBC 2019（International Broadcasting Convention）中的演讲，主要内容是FFmepg编码的子帧延时。...演讲内容来自EBU（European Broadcasting Union）的Kieran Kunhya。 Kieran Kunhya首先比较了基于整帧图像的编码和子帧编码之间的延时。...基于整帧图像的编码需要在接收到整帧图像后才开始编码，这样在编码阶段会引入至少一帧的延时，同样在解码阶段也会引入一帧的延时。...，一个切片的延时大约为40us，所以子帧编码会大大降低编解码过程引入的延时。...最后，Kieran Kunhya也说明了子帧编码目前存在的问题。比如可以使用多线程来提高吞吐量，此外某些切片在编码还未结束就被引用等。这些问题有待进一步解决。 演讲PPT全文 ? ? ? ? ? ?
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。...在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。 要创建一个generator，有很多种方法。...生成器和生成式的对比 生成器只有在调用的时候才会生成相应的数据 生成式可以直接打印列表，生成器只能打印地址 生成式可以通过下角标获取元素，生成器不行 生成器可以通过__next()__函数获得生成器...在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。...如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中： 获取返回值的方式 还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果：
本文选自《实时流计算系统设计与实现》 文末有惊喜 状态管理是流计算系统的核心问题之一。...从各种开源流计算框架的发展历史来看，大家对实时流计算中的“状态”问题也是一点点逐步弄清楚的。 我们将流在执行过程中涉及到的状态分为两类：流数据状态和流信息状态。 流数据状态。...在流数据处理的过程中，可能需要处理事件窗口、时间乱序、多流关联等问题，在解决这些问题的过程中，通常会涉及到对部分流数据的临时缓存，并在处理完后将其清理。我们将临时保存的部分流数据称为“流数据状态”。...在对流数据的分析过程中，会得到一些我们感兴趣的信息，比如时间维度的聚合数据、关联图谱中的一度关联节点数、CEP中的有限状态机等，这些信息可能会在后续的流数据分析过程中被继续使用，从而需要将这些信息保存下来...所以说，直接使用由流计算框架提供的窗口函数来实现诸如“时间维度聚合特征”的计算问题，我们在很多情况下都会遇到问题。究其根本原因，是因为混淆了“对流的管理”和“对数据信息的管理”这两者本身。
从上述来看我们的读写分离实践效果还是蛮不错的，但是这里如下几个问题： 0、MySQL主从集群主要解决的问题？ 1、MySQL主从同步的几种策略？以及区别？ 2、MySQL的主从延迟到底有多大？...3、多少的延迟时间我们能接受？ 4、主从延迟的根本原因是什么？ 5、当数据量大读写分离只要有写的地方依然会出现延迟导致的数据不一致情况，该如何解决？ 0、MySQL主从集群主要解决的问题？...如下图所示： 瓶颈思考的角度：sql语句包含大量慢查询，高并发,网络传输问题以及服务器配置 Note： 读写分离不适用的场景不能强行使用： 否则读写分离的主从延迟导致的影响会不止如下几条： 异常情况下...# 1.mysql数据库从库同步的延迟问题 首先在服务器上执行show slave satus;可以看到很多同步的参数： Master_Log_File:SLAVE中的I/O线程当前正在读取的主服务器二进制日志文件的名称...Read_Master_Log_Pos：在当前的主服务器二进制日志中，SLAVE中的I/O线程已经读取的位置 Relay_Log_File：SQL线程当前正在读取和执行的中继日志文件的名称 Relay_Log_Pos
/big.file'); src.pipe(res); });server.listen(8000); 其中pipe方法把可读流的输出（数据源）作为可写流的输入（目标），直接把读文件的输出流作为输入连接到...HTTP响应的输出流，从而避免把整个文件读入内存 P.S.甚至日常使用的console.log()内部实现也是stream 二.流的类型 Node中有4种基础流： Readable 可读流是对源的抽象,...P.S.有一种转换流叫(Pass)Through Stream（通过流），类似于FP中的identity = x => x 三.管道 src.pipe(res)要求源必须可读，目标必须可写，所以，如果是对双工流进行管道传输...Readable的主要事件有： data事件：stream把一个chunk传递给使用者时触发 end事件：再没有要从stream中获取（consume）的数据时触发 Writable的主要事件有： drain...()） 注意，Readable的数据会存放在缓存中，直到有个Writable来消耗这些数据。
，以提供更加真实的训练体验；建筑设计：全景视频可以用来展示建筑设计的或室内装潢，使客户能够感受到真实的的效果；文旅导览：全景视频可以用来展示旅游景点或城市，使游客能够感受到身临其境的感觉。...在Unity3D平台上实现全景实时RTMP或RTSP流渲染，可以通过以下方式：获取全景视频数据源：首先，需要拉取RTMP或RTSP流数据，解码后，把RGB或YUV数据，回调到unity，从而获取到全景视频流数据...技术实现图片本文以大牛直播SDK的RTMP推送端作为数据采集，获取全景窗体数据后，编码打包推送到RTMP服务，或启动个轻量级RTSP服务，对外提供个RTSP的拉流URL。...1 : 0); //设置是否启用低延迟模式 //设置旋转角度(设置0， 90， 180， 270度有效，其他值无效) int rotate_degrees = 0;...与此同时，Unity全景实时播放，需要有非常高的延迟要求和性能要求，特别是全景数据源，分辨率和码率都非常高，对解码效率和解码后的数据拷贝投递，提了更高的要求。
属于Kotlin中的委托属性这一章中的标准委托 延迟属性Lazy lazy() 是接受一个lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数，返回的实例可以作为实现延迟属性的委托。...，将对代理实例的引用存储在类对象中，并为与委托实例一起使用的属性生成getter。...从一个框架代码的内部，多个初始化方案是可能的单一类的不同对象。 by lazy { ... }反过来又定义了属性的唯一初始化器，只能通过覆盖子类中的属性进行更改。...另外，还有一个方法没有提到Delegates.notNull()，它适用于non-null属性的延迟初始化，包括Java原始类型的属性。...延迟属性Lazy 与 lateinit 使用总结 lateinit用于外部初始化：当需要外部资料通过调用方法初始化您的值时。
1.支持Layer7的nf_conntrack真的没有必要做 走火入魔之后，你会觉得需要赶紧将“基于五元组的数据流”改成“基于应用层协议固定偏移的数据流”，赶紧动手，越快越好！...话说以上就是基本的数据定义，那么在代码逻辑上，修改也不难，主要是修改resolve_normal_ct函数，取出tmpl模板中的l7，如果它非0，那就表明需要“应用层流标识”来识别流，此时根据offset...，这就意味着这个变化了IP的客户端发出的下一个UDP数据包将可能被分发给别的socket，这在基于UDP的长连接服务中是不希望发生的。...// 问题是这个sid怎么传到这里...大修吧 hash = sid_based_hash(sid, ); matches = 1; ...在UDP的reuseport中采用sessionID识别一个流是很爽的一件事，因为此时数据已经到传输层了，除却重新封装的数据包，基本都是达到本机某个UDP服务的，数据包已经到达此地，说明5元组相关的鉴别比如
生成器是进入python更高层次一个很重要的概念，这里用一个小例子简单记录一下 0x00 什么是生成器 借用一个生成斐波那契数列的python代码进行解释，这是一般的写法： def fab(max):...这就涉及到了python中 "协程" 的概念。总所周知，在一个线程中子程序的调用建立在栈的基础上，携程简而言之就是可以在同一个线程中，在一个子程序未执行完毕的情况下去执行另一个子函数。...回到正题，python提供了一种叫生成器的东西，只要在定义函数时使用yield “替代” （并不是简单的替代）return 即可获得一个生成器。...0x01 生成器函数的工作原理 def func(a): ...... yield x .........0x02 示例 同样还是生成斐波那契数列，用生成器的方法： from inspect import isgeneratorfunction def func(max:int=9): n, a,
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