实际生产中，由于各种原因，导致事件创建时间与处理时间不一致，收集的规定对实时推荐有较大的影响。所以一般情况时选取创建时间，然后事先创建flink的时间窗口。但是问题来了，如何保证这个窗口的时间内所有事件都到齐了？这个时候就可以设置水位线（waterMark）。概念：支持基于时间窗口操作，由于事件的时间来源于源头系统，很多时候由于网络延迟、分布式处理，以

笔者在过去分析了诸多可以减少HTTPS传输延迟的方法，如分布式Session的复用；启用HSTS，客户端默认开启HTTPS跳转；采用HTTP/2传输协议；使用ChaCha20Poly1305算法减少移动端CPU运算时间等。通过这些方法，可以在很大程度上优化HTTPS在传输上的延迟，给网站用户带来较好的访问体验。最近

1KafkaKafka是一个开源分布式的流处理平台，一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。Kafka由Scala和Java编写，2012年成为Apache基金会下顶级项目。2Kafka优点低延迟：Kafka支持低延迟消息传递，速度极快，能达到200w写/秒

1.在学习时序逻辑的时候,我们明白寄存器赋值总有一拍的延迟但是有的时候仿真的时候会发现会没有延迟，比如下面这段代码对应的modelsim仿真。源代码代码如下：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/90dc0d40ac35ad54cae504f85c1ccc29b16.png)

1\.回顾上文讲解了容错的重要性，以及容错需要实现的功能。本文来讲解使用Hystrix实现容错。2\.Hystrix简介Hystrix是Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或第三方库，防止级联失败，从而提高系统的可用性与容错性。Hystrix主要通过以下几点实现延迟和容错：

RawMessage(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fgolang%2Fgo%2Fblob%2Fmaster%2Fsrc%2Fencoding%2Fjson%2Fstream.go%3Fname%3Drelease%23184)类型

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背景何为延迟队列？顾名思义，延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列。而一般的队列，消息一旦入队了之后就会被消费者马上消费。场景一：在订单系统中，一个用户下单之后通常有30分钟的时间进行支付，如果30分钟之内没有支付成功，那么这个订单将进行一场处理。这是就可以使用延时队列将订单信息发送到延时队列。场景二：用户希望通过手机远程遥控

本文简单介绍了读写分离架构，和出现主从延迟后，如果我们用的读写分离的架构，那么我们应该怎么处理这种情况，相信在日常我们的主从还是或多或少的存在延迟。本文介绍的几种方案，有些方案看上去十分不靠谱，有些方案做了一些妥协，但是都有实际的应用场景，需要我们根据自身的业务情况，合理选择对应的方案。

问题原因：该问题原因是由于系统的某些手势delaysTouchesBegan属性为YES，当按钮处在某些特定位置时触摸事件会先被这些系统的手势拦截，系统不响应才会继续分发，而按钮的UIControlEventTouchDown事件是需要立即响应的，所以会导