在项目压测过程中，发现系统占用，上下文切换非常频繁，在此记录下调优过程，希望对后来人有所帮助。测试方法：模拟客户端实际操作，向服务器高并发发送数据，查看服务器的负载情况。服务器基本配置如下 !(https://oscimg.oschina.net/oscnet/bc83614f489750249dce90a28ca5924a8ff.png)

看来一下雪花算法的实现方法，用c试着实现了一下，这里仅仅是实现了算法的流程，但是具体的细节，如并发、多线程访问等等没有具体考虑。雪花算法的简单讲解参考(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.bilibili.com%2Fvideo%2FBV19k4y1B7a

点击上方"IT牧场"，选择"设为星标"技术干货每日送达！来源：掘金，作者：绘你一世倾城https://juejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac824814912306抢票，极限并发带来的思考每到节假日期间，一二线城市返乡、外出游玩的人们几乎都面临着一个问题：抢火车票！虽然现在大

项目概述需求目前大多数的分布式架构底层通信都是通过RPC实现的，RPC框架非常多，比如前我们学过的Hadoop项目的RPC通信框架，但是Hadoop在设计之初就是为了运行长达数小时的批量而设计的，在某些极端的情况下，任务提交的延迟很高，所以Hadoop的RPC显得有些笨重。Spark的RPC是通过Akka类库实现的，Akka用

　　在java并发包java.util.concurrent中，除了重入锁ReentrantLock外，读写锁ReentrantReadWriteLock也很常用。在实际开发场景中，在使用共享资源时，可能读操作远远多于写操作。这种情况下，如果对这部分共享资源能够让多个线程读的时候不受阻塞，仅仅在写的时候保证安全性，这样效率会得到显著提升。读写锁Reentra

1.业务场景 公司要进行多个城市的互联网教育项目，业务是天朝正统k12（呜呼哀哉）的教育范儿，现总用户量大概在300万左右，按照现有情况估算3年后会达到千万左右，按照用户量百万级的标准进行设计，高发时段并发可达100万QPS。2.业务架构!(http://sta

1\.CAP理论　　1.1Cosistency(一致性)　　通过某个节点的写操作结果对后面通过其他节点的读操作可见。　　如果更新数据后，并发访问的情况下可立即感知该更新，称为强一致性　　如果允许之后部分或全部感知不到该更新，称为弱一致性。　　若在之后的一段时间（通常该时间

归并排序归并排序遵循分治的思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后合并这些子问题的解来建立原问题的解，归并排序的步骤如下：划分：分解待排序的n个元素的序列成各具n/2个元素的两个子序列，将长数组的排序问题转换为短数

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的random.normal()可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

作者：京东零售陈美航0前言在流量领域的转化分析、搜索推广算法及AI等数据分析应用场景中，流量资产的质量直接影响到业务的监测和运营。作为流量资产的基石，流量数仓在应对快速变化和多样化的业务需求时，如何在提高效率、优化用户体验和控制成本方面做到最佳？本文将方案