当用户频繁的与UI界面操作交互时,例如:窗口调整(触发resize),页面滚动,上拉加载(触发scroll),表单的按钮提交,商城抢购疯狂的点击(触发mousedown),而实时的搜索(keyup,input),拖拽等
[toc] 今天接到阿里的面试电话，面试官很和善，聊聊天的形式不知不觉就是一个小时。本人接触前端不深，面试的时候问的几个问题也让我发现自身学习过程中思考太少，其中一个就是问到了setTimeout的工作机理，当时简单讲了讲我自己的想法，面试官也指出了其中的问题，现查阅资料重新整理记录。
问题导读 1.DStreams的含义是什么？ 2.DStreams提供哪两种类型的操作？ 3.Transformations操作分为哪两种类型？ 4.本文说了哪些输入源？ 5.什么是batch？ 本篇做了一些细节优化，防止初学者在看到的时候，造成误解.如有问题，欢迎交流 RDD与job之间的关系 Spark Streaming是构建在Spark上的实时流计算框架，扩展了Spark流式大数据处理能 力。Spark Streaming将数据流以时间片为单位分割形成RDD，使用RDD操作处理每一块数 据
setTimeout：在指定的毫秒数后，将定时任务处理的函数添加到执行队列的队尾。
定时器的用法非常之普遍，一般动态变化的效果都会用到定时器；定时器分为setTimeout和setInterval 下面是方法和描述
今天，在读javascript异步编程的js事件深入理解部分的时候，了解到了requestAnimationFrame 这个api，在这里记录一下。 原文： setTimeout 和 setInterval 就是些不精确的计时工具。在Node中，如果只是想产生一个短时延迟，请使用 process.nextTick。在 浏 览 器 端 ， 请 尝 试 使 用 垫 片 技 术 （shim ） ③ ： 在 支 持requestAnimationFrame 的 浏 览 器 中 ， 推 荐 使 用requestAni
在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
本文接着聊Sentinel的QPS流控效果基于漏桶算法的排队等待模式，Sentinel排队等待为什么只支持QPS在1000以下？另外，Sentinel在新版版中还提供了一种预热+等待的模式，这种模式执行逻辑是怎么样的？
OSPF快速收敛是为了提高路由的收敛速度而做的扩展特性，包括：**PRC:[Partial Route Calculation]**——部分路由计算和智能定时器。 同时，OSPF支持故障恢复快速收敛，例如通过OSPF IP FRR[Fast reroute，快速重路由]实现备份链路的快速切换，也可以与BFD联动实现对故障的快速感知
Zabbix 3.4版本的出现，在之前的Zabbix版本上增加了很多新的功能，本次主要讨论zabbix 宏变量在更新时间间隔和其他时间段中的使用。
企业项目开发中经常有这样一个逻辑场景：在界面上显示倒计时，时间到了给出提示，禁止用户操作。
本文主要学习 requestAnimationFrame API ， 顾名思义，请求动画帧，也称 帧循环。
导读：虽然已经有很多分析工具 jvisualvm,jstat,jmap,jstack,Memory Analyzer等。但可能不是大杂烩,或者线上无法分析等。所以看看arthas的功能，好用就用它了
早期 JS 定时动画：主要通过 setTimeout 和 setIntarval 实现。 HTML5 出现后：又出现了两种实现动画的方式，1. CSS 动画（transition、animation）2. H5的 canvas 实现。 与此同时，HTML5 还提供了一个专门用于请求动画的 API requesetAniamtionFrame()，统一了 DOM 动画、canvas动画、svg动画、webGL动画等的刷新机制。
ehcache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <ehcache updateCheck="false" name="defaultCache">
项目中配置如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <ehcache updateCheck="false" name="defaultCache">
一种常用的库存管理方法是定期检查库存控制方法：管理者必须定期检查库存水平，并决定订货量，期望能够以稳定的服务水平满足企业内外部对存储货物的需求。如果企业内外部对货物需求是确定的，那么每次检查后的订货量就很容易满足。然而，当外界对货物的需求具有不确定性，管理者需要考虑和计算订货量满足预期服务水平的可能性。为了建立一个一致的科学的库存管理策略，需要确定企业内外部对货物的需求量变化情况和目标服务水平，并建立一个风险量化分析模型确定订货量。如果每次的订货量很大，那么可以保证较高的服务水平，但同时也会造成货物库存积压比较严重，造成库存成本增加。如果每次订货量较少，那么可能无法保证服务水平。此外，管理者在计算订货量时需要考虑两个时间段内市场对货物需求量大小：第一段时间时两次检查的间隔时间，第二段时间时从订货到收货的间隔时间。
等号的左边，P 表示概率，N表示某种函数关系，t 表示时间，n 表示数量，1小时内出生3个婴儿的概率，就表示为 P(N(1) = 3) 。
props与state都是用于组件存储数据的一js对象,前者是对外暴露数据接口,后者是对内组件的状态,它们决定了UI界面显示形态,而若想要用户与界面有些交互动作
为了保护业务系统不会在访问流量过载的情况下出现问题，我们就需要限流。常见的限流算法有：固定时间窗口限流算法，滑动时间窗口限流算法，漏桶限流算法，令牌桶限流算法。其中固定时间窗口限流算法和滑动时间窗口限流算法比较简单，感兴趣的读者可以自己去研究。
DEDECMS前台搜索关键词的的时候经常会弹出这个提示框：“管理员设定搜索时间间隔为2秒，请稍后再试！”这样的提示
1. 在脚本引擎中运行脚本 // 通过脚本引擎调用脚本程序,可添加相关配置 // engines.execScript(name, script,[config]) engines.execScript('name','toast("你好");',{ // 延迟时间 delay: 2000, // 循环次数 loopTimes: 3, // 间隔时间 interval: 2000, }); 要执行的脚本程序可以单独封装，执行时转换为字符串。 // 封装执行的
【问题】为什么 System.Timers.Timer 更改间隔时间后的第一次触发时间是设定时间的三倍？
节流指的都是某个函数在一定时间间隔内只执行第一次回调。举个常见的节流案例：我们把某个表单的提交按钮——button 设成每三秒内最多执行一次 click 响应；当你首次点击后，函数会无视之后三秒的所有响应；三秒结束后，button 又恢复正常 click 响应功能，以此类推。
Quartz 是个开源的作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz 允许开发人员根据时间间隔（或天）来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系，还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业，还可以为一个事件组合多个作业。
指单位时间内失效的元件数与元件总数的比例，以λ表示，当λ为常数时，可靠性与失效率的关系为: R(t)=е^(-λt)，指数分布下近似于1−λt。
在[JS 事件循环之宏任务和微任务](../Performance/JS事件循环之宏任务和微任务.html)中讲到过，setInterval 是一个宏任务。
不会吧，不会吧，现在都2020年了不会还真人有人不知道JS的rAF吧？？？ rAF 简介 rAF是requestAnimationFrame的简称； 我们先从字面意思上理解requestAnimati
在实际开发中，我们会遇到这么一个场景：我们需要注册一个事件，但有时候这个事件会在短时间内频繁触发，事件频繁的执行会导致浏览器进行大量的计算而引发页面卡顿假死的情况，为些我们需要通过一些手段来解决这个问题，所以就有了防抖和节流这两个技术。
之前微服务项目的时候一直没有时间去总结，最近闲下来了，可以好好的把以前学习的微服务的知识和微服务的项目好好总结归纳一下了。
两种方式是等效的 第一种会自动加入到MainRunloop的NSDefaultRunLoopMode中
使用window.open前，需要先知道一个概念：Pop-up blocker（弹窗拦截）
限流是一个很大的话题，准备把其中的所有限流器都实现一遍，以此也算全都写过了，到时候再用也不至于会心虚，毕竟真实写完成过。本文主要讲述了如何基于 Redis 与 Lua实现分布式令牌桶的限流方案。
让某个函数在一定 事件间隔条件（去抖debounce） 或 时间间隔条件（节流throttle） 下才会去执行，避免快速多次执行函数（操作DOM，加载资源等等）给内存带来大量的消耗从而一定程度上降低性能问题。
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本文是深入浅出 ahooks 源码系列文章的第七篇，这个系列的目标主要有以下几点：
大学时，我一直觉得统计学很难，还差点挂科。 工作以后才发现，难的不是统计学，而是我们的教材写得不好。比起高等数学，统计概念其实容易理解多了。 我举一个例子，什么是泊松分布和指数分布？恐怕大多数人都说不
在日常开发中，尤其是在微服务盛行的时代下，我们在调用外部接口时，经常会因为第三方接口超时、限流等问题从而造成接口调用失败，那么此时我们通常会对接口进行重试，那么问题来了，如何重试呢？该重试几次呢？如果要设置重试时间超过多长时间后还不成功就不重试了该怎么做呢？所幸guava-retrying为我们提供了强大而简单易用的重试框架guava-retrying。
几十年来，当前和未来网络最关键的性能指标一直是端到端延迟、吞吐量能效和服务可靠性。为了有效地刻画信息新鲜度，2011年法国阿维尼翁大学的Altman等提出了信息老化的概念，用于定量研究互联网用户基于较小信息更新成本获取信息服务费的问题。同年，为了刻画车联网中远程系统获取的状态信息在更新过程中的新鲜程度，美国罗格斯大学的Kaul等正式提出了信息年龄（AoI, age of information）的概念。
在实际工作中，我们很少会遇到一次性需要向页面中插入大量数据的情况，但是为了丰富我们的知识体系，我们有必要了解并清楚当遇到大量数据时，如何才能在不卡主页面的情况下渲染数据，以及其中背后的原理。
sar（System Activity Reporter 系统活动情况报告）是目前 Linux 上最为全面的系统性能分析工具之一，可以从多方面对系统的活动进行报告，包括：文件的读写情况、系统调用的使用情况、磁盘 I/O、CPU 效率、内存使用状况、进程活动及 IPC 有关的活动等。我们可以使用sar命令来获得整个系统性能的报告。这有助于我们定位系统性能的瓶颈，并且有助于我们找出这些烦人的性能问题的解决方法。
一般而言，排队问题相当常见，比如等待银行柜台服务、加油站加油或者多个进程等待cpu处理都会出现排队，为叙述方便，将排队者称为顾客，提供服务的一方称为服务员。常识都知道我们不希望排队(为了享受排队的另说)，排队意味着是时间成本的消耗，如果是物资等待被处理的排队则说明物资出现积压，不管哪种都会对生产效率产生重要负面影响，但往往这个排队现象是无法完全消失的，这是一种随即现象，排队与很多因素相关，其中最重要的两部分是顾客到达时间间隔的随机时间和服务过程的服务随机时间两部分，而排队论的宗旨也是系统在不同场景下利用以上两种过程规律对实际的排队系统做出最优的决策以提高效益。
来考虑这么一个问题，客户端在申请block时，是否可以连续多申请几个block，然后对不同的block并发写，以提升写的速度。
CPU性能评估 vmstat命令 作用：可以对操作系统的内存信息、进程状态、CPU活动等进行监控。 语法：vmstat(选项)(参数) 选项 -a：显示活动内页； -f：显示启动后创建的进程总数； -m：显示slab信息； -n：头信息仅显示一次； -s：以表格方式显示事件计数器和内存状态； -d：报告磁盘状态； -p：显示指定的硬盘分区状态； -S：输出信息的单位。 参数 事件间隔：状态信息刷新的时间间隔； 次数：显示报告的次数。 举例 [root@study ~]# vmstat 3
在实际生产环境中，全链路跟踪框架如果对每个请求都开启跟踪，必然会对系统的性能带来一定的压力。与此同时，庞大的数据量也会占用大量的存储资源，使用全量采样的场景很有限，大部分应用接入链路跟踪的初衷是错误异常分析或者样本查看。
1月30日，《新英格兰医学杂志》（NEJM）发表的的一篇文章——Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia（新型冠状病毒感染肺炎在中国武汉的初期传播动力学），根据最早425例确诊病例数据，针对新型冠状病毒（2019-nCoV）提出了迄今为止最详细的流行病学研究。
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