别着急，坐和放宽
摘要： 本文深度解析秒杀系统的高并发挑战，提出基于Hyperf框架的分布式架构解决方案。通过分层流量控制、库存分片管理、异步任务编排等核心设计，结合Redis集群优化与协程化服务实现，成功支撑万级QPS场景。详细阐述全链路监控、容灾降级策略及性能调优方法，并给出实际生产环境中TP99延迟降低74%、吞吐量提升340%的优化验证。
一、架构设计核心挑战与应对策略 1.1 瞬时流量洪峰应对原理 (1) 流量漏斗模型设计 graph TD A[10万QPS] --> B[LVS四层负载] B --> C[Nginx七层限流] C --> D[Redis集群] D --> E[Hyperf服务集群] E --> F[RocketMQ削峰] F --> G[MySQL分库分表] 原理说明：通过六层流量过滤机制实现逐级降压，每层处理不同维度的流量控制。LVS基于OSI四层进行高效转发，Nginx实现七层协议精细控制，服务层采...
摘要： Pandas在工业场景下的高阶应用 ① 千万级数据的智能合并策略（分布式计算/内存优化） ② 企业级数据清洗体系（动态缺失值处理/多维度异常检测） ③ 标准化流水线设计（可解释性/并行加速）。 通过电商用户行为分析实战，展示内存管理技巧与性能优化方案（PyArrow类型优化提速4.6倍），提供生产级数据质量监控系统实现代码，为大规模数据处理提供工业化解决方案。
(基于Pandas 2.1+版本最佳实践) 智能数据合并体系 关系型数据融合 企业级merge场景：处理千万级订单与客户表关联 内存优化技巧（处理大型数据集） orders = orders.astype({'customer_id':'uint32', 'amount':'float32'}) customers = customers.convert_dtypes() # 自动选择合适类型 分布式处理模式（Dask集成示例） import dask.dataframe as dd ddf_orders =...
摘要： 索引机制本质：理解Pandas如何通过NumPy实现高效数据访问 选择策略优化：根据场景选择聚合/离散索引，平衡性能与灵活性 避坑指南：识别常见错误并掌握防御性编程技巧 最佳实践：建立规范的代码编写习惯
一、Pandas索引体系概述 Pandas作为Python数据分析的利器，其索引系统是数据处理效率的核心支撑。在DataFrame结构中，索引机制可以比作图书馆的检索系统——就像通过书号快速定位书籍，Pandas通过标签（label）和位置（position）的双重索引机制实现数据的精准定位。 1.1 两大核心索引方法 import pandas as pd 示例数据 data = { '学号': [1, 2, 3, 4], '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '成绩': [90, 8...
以下是微信支付 服务商模式 与 直连模式 的核心区别对比及示意图，帮助开发者快速理解两者的设计逻辑和应用场景： 核心区别对比图 | 对比维度 | 服务商模式 | 直连模式 | |-----------------------|---------------------------------------------------|--------------------------...
摘要： 主要讲Redis 的 lua 脚本、事务和 Pipeline 。阐述了它们的基本概念、原子性保证及出错处理方式
📌 前言 当你在Redis中实现分布式锁、限流、库存扣减时，是否真正理解Lua脚本的原子性？是否混淆了Redis事务与传统数据库事务的区别？本文带你穿透迷雾，揭秘Redis三大核心机制的本质差异！ 🛠 三剑客核心差异速览 | 特性 |Lua脚本 |事务 |Pipeline | | ------------ | ----------------- | -------- | ------- | |原子性| ✅ 全执行/全失败 | ✅ 命令队列原子执行 |❌ 无原子性保证 | |错误处理|...
摘要： 敏捷开发是一种应对复杂性的生存策略，核心是 价值交付。 企业需要深入理解敏捷的本质，进行深层次的文化和思维方式转型，才能真正发挥敏捷的优势。 敏捷的精髓在于 回归 “个体互动、客户合作、响应变化” 的初心，这是一种 **应对复杂挑战的生存策略。
大家好，今天想和大家聊聊一个在软件开发领域炙手可热，却又常常被误解的概念——敏捷开发 (Agile Development)。 自2001年《敏捷宣言》发布以来，敏捷就像一股春风，迅速席卷了整个软件工程界。但遗憾的是，直到今天，很多人对敏捷的理解仍然停留在表面，简单粗暴地认为敏捷就是“快速交付”、“压缩工期”，甚至是“加班赶工”、“牺牲质量的短期冲刺”。 如果你也是这么想的，那么这篇文章一定要认真读下去！因为这种认知不仅 完全背离了敏捷的核心理念，还可能让你的团队陷入效率陷阱，最终损害产品价值。 敏捷开发：快，真不是它的首要目标！ 我们先来回顾一下敏捷开发的 **...
MySQL在执行Join操作时，优先使用较小的表作为驱动表（也称为外层表）去连接较大的表（也称为被驱动表或内层表）。这样做的原因是，对于连接操作，通常需要对驱动表进行全表扫描或根据索引进行查找，然后根据连接条件与被驱动表进行匹配。 没有索引的情况下如下图所示 { "type": "excalidraw", "version": 2, "source": "https://excalidraw.com", "elements": [ { "id": "P_0PL9ICR-XbPKnFRvBrl", "typ...
摘要： 《燕云十六声》是一款以五代十国时期为背景的武侠游戏，探索了燕云十六州的历史与北伐失败的悲壮故事。游戏初期面临不少质疑，尤其是在画质、动作、流程及三端同步等方面，但其试图融合端游与移动设备的开发策略，尽管遇到不少挑战。在叙事方面，游戏通过引入历史人物如王清和燕北盟等，将玩家带入一个悲剧性的历史篇章。 游戏讲述了一个注定失败的抗争，主线中的英雄如王清与其他豪侠，虽然在历史上未曾获得成功，但他们不顾个人安危，为家国大义而战，展现了“侠”的精神——不论成败，他们始终为信念而战斗。通过对这些角色的刻画，游戏传递了一种纯粹的家国情怀和侠义精神。 总的来说，《燕云十六声》不仅是一款历史题材的游戏，更是对中国古代侠义文化的一次深刻挖掘，虽然结局注定悲壮，但其精神力量仍旧闪烁着感人的光辉。这款游戏试图填补现今少见的现实历史题材与纯正家国情怀的空缺，展现了那些无畏、无望却依旧坚守的人物和故事。
前言 真没时间为逆水寒和天刀哀悼了，接下来出场的是村里的第一个黄毛 -《燕云十六声》 首先这个游戏，除了首发pv以外，在测试阶段就没有几个说好的 喷画质 喷动作 喷流程 喷厂商 喷玩法 但是最让人惊掉下巴最邪乎的是是什么呢 -- 三端 这就归功于卷了，是真的卷啊。 猪场出蛋仔，鹅厂搞元梦。逆子对天刀。暗区对萤火。猪场这边永劫暂时赛道独立，鹅厂那头瓦也是一枝独秀。 那没得卷了呀。 燕云这边领头的一拍大腿，造了个离谱的。不整他个三端3A出来。 别说年终奖了，年底都要滚蛋。 就一个字 - 卷 完了，测试暴露弊端了。 又得有端游的质量，又得跟那个移动设备同甘共苦...
摘要： 本文讨论了在安装 git 时遇到的 CentOS 7.9 系统 yum 报错问题。问题出现在无法连接到 CentOS 镜像站点 mirrorlist.centos.org，导致 yum 无法从指定的仓库获取所需数据。错误信息表明无法解析该主机，具体错误为 curl#6 - "Could not resolve host"。
昨儿装了台实体主机的centos 在安装git的时候报错 报错如下 Loaded plugins: fastestmirror Determining fastest mirrors Could not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.org?arch=x86_64&release=7&repo=sclo-rh error was 14: curl#6 - "Could not resolve host: mirrorlist.centos.org; Unknown error" One of ...
摘要： 文章主要介绍了 JSON Web Token（JWT），包括其定义、使用场景、结构组成（Header、Payload、Signature）、工作原理、优点等。阐述了 JWT 是一种安全传输信息的方式，适用于授权和信息交换等场景，与 SWT、SAML 相比有诸多优势。
前言 最近我一个朋友换到了新的公司，接手了一个不算太旧的项目，大概三四年吧。 然后他跟我说，他们的token是自生成的，是一串毫无意义的uuid。 然后业务用户的信息就需要通过这串毫无意义的uuid去数据库查询对应的user_id，再通过user_id查到该用户的信息 真是一串冗长的废话操作不说，还浪费了性能，真是把博主给看笑了。 同时博主也很疑惑，都 2024 年了，就算是三四年的项目，也才 2020 年。竟然还有人不知道 jwt 的存在吗 什么是 jwt jwt全称是json web token，它是一个开放标准...