在github上搭建的博客系统，比如想知道自己网站的PV、UV即用户访问量、页面访问量
<script async src="//busuanzi.ibruce.info/busuanzi/2.3/busuanzi.pure.mini.js">
静态网站建站现在有很多快速的技术和平台，但静态是优点也有缺点，由于是静态的，一些动态的内容如评论、计数等等模块就需要借助外来平台，评论有“多说”，计数有“不蒜”！（多说已经关闭，不蒜子还活着）
本文介绍了机器学习系统设计的一些重要概念和具体案例，包括数据预处理、模型训练、模型评估和优化等。作者通过分析和实践，得出了许多有用的结论，对于机器学习系统设计有着重要的指导作用。
在themes/yilia/layout/_partial/footer.ejs末尾添加如下代码
由于本主题（Volantis）使用的 Valine 暂时仍然无法正常开启 Counter 页面计数，所以，在单一页面上展示出该页面的访问量就成了一个问题。不蒜子是个解决方式，但其加载巨慢而且仍属于个人维护、并不稳定。所以综合到最后，选择采用 LeanCloud 来完成这一功能。其主要思路就是访问页面时到对应的 LeanCloud 数据表中更新访问次数。不过暂时只能记录PV值。
每秒查询数率，系统每秒能够处理的查询请求次数，即一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
hugo静态博客搭建后，我用的是FixIt主题，网站的访问统计采用不蒜子的统计方案，可以在底部开启访客数量和页面访问量，使用很方便。
在说分库分表之前,先简单介绍下网站架构,这样有助于理解为何需要分库分表这种技术。因为所有的技术，大多都是因为业务的需要而产生的.
添加完网站后就可以选择一段代码插入你的博客里了， CNZZ提供了几种样式，你可以选择展示真实的统计数量，一个cnzz图标或者什么都不显示。
2016年，坚持做了几件事：1、坚持写博客；2、坚持维护公众号；3、坚持答疑解惑；4、坚持学习；5、坚持早起；6、坚持锻炼；7、坚持存钱……
uv 通过用户 ip 及浏览器的 UserAgent 判断, pv 通过 referer 区分. 所有信息仅存储 Md5
如今网络飞速发展，在许多领域都离不开网络的帮助，也使更大网络平台的用户访问量逐渐递增，百万用户都成为网络平台的访客。所以需要更大网络平台有足够的空间容纳下此巨大数量，不仅如此，还需要加快访问速度。面对快节奏的发展，云cdn要比普通cdn更快捷，云cdn是什么就看看接下来介绍吧。
80/20法则通常被认为是源于意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托。帕累托出生于1848年，他是（至少被认为是）占领运动的早期成员之一。他发现意大利国家财富的80%是掌握在几乎少于20%的人口手中的。由此
对于IM系统来说，如何做到IM聊天消息离线差异拉取（差异拉取是为了节省流量）、消息多端同步、消息顺序保证等，是典型的IM技术难点。
下面这3个命令是非常好用的日志分析命令，以apache的日志文件access_log为例 1访问次数最多的IP TOP10 当网络流量突然持续异常时，很有可能是有恶意访问，最快的解决方式就是找出访问量最多的几个ip，暂时禁止其访问，然后再仔细观察 # cat access_log | cut -f1 -d " " | sort | uniq -c | sort -k 1 -n -r | head -10 2被访问次数最多的URL TOP10 了解哪些Url资源的访问量最大，可以帮助我们有针对性的进行优化
在 Chrome 85 版本中，为了保护用户的隐私，默认的 Referrer Policy 则变成了 strict-origin-when-cross-origin
最近开发了一个只有3个页面的微信投票小项目 基本流程:一个微信号一天只能对一个参与者投一次票且一天总共可以对不同参与者投10次票 首页内容:展示所有投票参与者以及其得票数,按照编号排序(支持点击投票) 排行页内容:展示所有投票参与者以及其得票数,按照得票数排序 详情页内容:展示指定参与者以及其得票数(支持点击投票) 后台略过… 项目上线后服务器cpu长时间负载100%,仔细查看后发现几个主要问题: 首页和详情页js中没有对触发异步请求的请求中状态(已发出请求且未收到响应[搜索,下一页加载,投票操作])没
申请Google Adsense终于审核通过了, 哈哈哈, 容我大笑一下下. 毕竟只是一个小小博客, 没什么访问量, 多数访问量还是这篇文章提供的. 主要记录以下从Hexo迁移至Hugo后Google Adsense的配置.
隔离是通过将系统、资源分开，从而保证在发生问题时使其影响最小化，防止出现雪崩效应。
网站排名很大一部分是靠访问量，那么如何统计网站访问量呢？更重要的是我们的流量对网站排名是有效的。
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数，即1秒内完成的请求数量，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
字符串类型是 Redis 中其他4种数据类型的基础，其他数据类型只是组织字符串的形式不同。例如： 列表类型是以列表的形式来组织字符串； 集合类型是以集合的形式来组织字符串。
示例 <html> <head> <link href='a.css' type='text/css'/> <script src="b.js"></script> ... </head> ... </html> 这个页面引用了2个静态资源： a.css、b.js 随着产品的不断发展，简单的静态资源更新也就不再简单 阶段一 产品初期，访问量不大，网络带宽充足，每次用户访问都重新加载静态资源也很快 这种情况下，静态资源的升级就非常简单，用新的文件直接覆盖线上文件即可 阶段二
首先我们需要在github创建一个跟你github账号名称一致的仓库，并且创建一个README.md。就可以开始你的自定义github 主页了,SHOW TIME!
埋点即监控用户在应用表现层的行为，于产品迭代而言至关重要。埋点数据分析是产品需求的 来源，检验功能是否达预期的 佐证。前端较服务端更接近用户，本小白将在此对前端埋点统计方案述说一二。
2）综合设计法：先设计局部E-R模型图，在由若干个局部E-R模型综合成局部E-R模型图分为设计局部概念模式和有局部概念模式综合成全局概念模式
如果想要控制同时访问资源的数量,我们可以怎么做呢？本篇文章将通过信号量的操作来达到这一需求。希望感兴趣的小伙伴可以坚持看下去同时欢迎提出宝贵的意见让我们一起进步！
跳出率指的是只访问了入口页面（例如网站首页）就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。跳出率计算公式：跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数。
首先是选择问题，对于后端的我来说，在ghost基础赏进行二次开发显然有点难度，只能选择第三方插件来丰富自己的代码。
Apache中的异常访问，通常指的是频繁、大量访问的用户，通过apache的log，结合linux下的几个命令，可以分析这些用户，并通过apache的配置文件来禁止他们访问。
Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析：KPI指标设计 算法模型：Hadoop并行算法 架构设计：日志KPI系统架构 程序开发1：用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
参加了DTCC归来之后，各大电商技术大牛都会自豪的分享一下自己公司网站的PV,流量等等。当时也是一知半解，回来之后赶紧查了查，也算是扫扫盲。 以下摘自网络中，自己稍稍做了整理，对于PV,流量和带宽的理解，可以分成几个问题可能更加容易理解。 问题1：首先什么是PV, 技术角度讲,1个PV是指从浏览器发出一个对网络服务器的Request,网络服务器接到Request之后，会开始把该Request对应的一个Page（Page就是一个网页）发送到客户端的浏览器上，恭喜，这就是一个Page View 对这个概念从业务
Discuz论坛是国内使用最多的论坛系统，现在最新版为X 3.4，X3.4 从 2018 年 1 月 1 日起只在官方 Git 发布，地址：https://gitee.com/ComsenzDiscuz/DiscuzX，说明已经开源了。discuz有那么多的粉丝，跟它完善的功能有很大关系，开箱即用，很多优化可以直接在后台设置，应对高并发/大数据量，那么discuz怎么优化呢？可以从以下几点来进行，跟ytkah一起来看看吧。
大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
说明：本文主要讲述使用Redis作为缓存加快页面访问速度。同时，会将开发过程中的一些截图和代码黏上去，提高阅读效率。
提醒，本文较长，可提前收藏/转发。 本文将以“用户中心”为例，介绍“单KEY”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践： 如何来实施水平切分 水平切分后常见的问题 典型问题的优化思路及实践 一、用户中心 用户中心是一个非常常见的业务，主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务，其核心元数据为： User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname, …) 其中： uid为用户ID，主键 login_name, passwd,
支付宝2015年发生了大规模的宕机事件，原因是杭州市萧山区某地光纤被挖断导致，为确保异地容灾、多活，后面专门进行了全链路单元化改造，整个交易链路都进行了单元化改造，并且经常在大促前夕进行单机房演练；
应用范围为服务访问量突然剧增，原因可能有多种外部的调用或内部的一些问题导致消息积压，对服务的访问超过服务所能处理的最大峰值，导致系统超时负载从而崩溃。
最近发现一个很有意思的现象：一个人想学某样技术的时候，当学会了之后，但是这时出现了一个问题需要学习另一门技术时，无论这个人前面学得多么刻苦，用功，到这一步有 99% 的概率都会放弃。我愿称这种现象为 “学习窗口”。
本篇博文可搭配视频阅读。 BiliBiliLink：https://www.bilibili.com/video/BV1V3411K7n7
修改 fluid 主题配置文件 Hexo/_config.fluid.yml，加入新的文章浏览计数来源，我起名叫 vvdpostpvuv
用户中心，几乎是所有互联网公司，必备的子系统。随着数据量不断增加，吞吐量不断增大，用户中心的架构，该如何演进呢。
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出现下图表示安装成功！（首次会同步 busuanzi 的数据，多次尝试属于正常状态） :
具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。
今天心血来潮，突然想起以前对于架构设计的理解，也是多年来总结的一个结果，分享给大家，欢迎拍砖！
最近博客的访问量越来越大，导致使用阿里云的限制流量的云服务器超出了流量备关停，分析了以后大部分是一些下载的资源和图片资源占用的流量比较大。所以希望能把这些资源缓存起来，刚好最近经常用七牛云，发现有类似
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