前言Redis除了能用作缓存外，还有很多其他用途，比如分布式锁，分布式限流，分布式唯一主键等，本文将和大家分享下基于Redis分布式限流的各种实现方案。1为什么需要限流用最简单的话来说：外部请求是不可控的，而我们系统的负载是有限的，如果没有限流机制，一旦外部请求超过系统承载的压力，就会出现系统宕机等严重问题。加入限流正是为了保证系统负载在可以承受的范围内。比如春节的秒杀环节。我们在上线前预估了能应对的秒杀qps是1kw/s，但是实际可能达到了1亿/s，这种情况下这多出来的9kw请求很可能压垮我们的数据库，进而影响到接下来所有的用户正常访问。补充：微服务保证稳定性的几个利器：缓存、熔断、降级、限
Divergencebetweendistributions.概率分布之间的散度(Divergence)文章目录概率分布之间的散度(Divergence)⚪总变差(TotalVariation)⚪KL散度(Kullback-LeiblerDivergence)1.KL散度的定义和性质2.前向KL散度与反向KL散度⚪JS散度(Jenson-ShannonDivergence)1.JS散度的定义和性质2.JS散度的缺点⚪f散度(fDivergence)1.f散度的定义和性质2.f散度的局部变分估算(1)凸函数的共轭函数(2)f散度的估算公式
权限配置以及申请首先设备要分布式申请权限，和Abilities平级写在config.json中。这是权限配置相关文档（SystemPermission-Class-ohos.security-JavaAPI参考-HarmonyOS应用开发）在这简述：{允许应用程序与其他设备交换用户数据（如图像、音乐、视频和应用程序数据）}{允许设备状态改变}{允许获取其他设备信息（Id、name等）}{允许非系统应用程序查询有关其他应用程序的信息。}"reqPermissions":[{"name":"ohos.permission.DISTRIBUTED_DATASYNC"},{"name":"ohos.p
wifi_auth_manager知识总结总体概述代码详解wifi_auth_manager.c由于代码量较大，这里分为两个部分来讲解。这一部分重点简介前面关于List双向链表的相关函数，后一篇重点讲解整个剩下的关于authmanager顶层函数的封装与功能知识总结common_info_manager.h中封装的宏循环一个链表直到pos指针指到head多处的链表操作时都用到了这个循环总体概述前一部分的函数块跟bus_manager.c中的函数类似都是关于双向链表的操作代码详解由于wifi_auth_manager.h并没有特别新奇的地方，所以这里并不浪费篇幅讲解，有需要的可以自己查看源码wi
本文是Uber的工程师GergelyOrosz的文章，原文地址在：https://blog.pragmaticengineer.com/operating-a-high-scale-distributed-system/在过去的几年里，我一直在构建和运营一个大型分布式系统：优步的支付系统。在此期间，我学到了很多关于分布式架构概念的知识，并亲眼目睹了高负载和高可用性系统运行的挑战（一个系统远远不是开发完了就完了，线上运行的挑战实际更大）。构建系统本身是一项有趣的工作。规划系统如何处理10x/100x流量的增加，确保数据持久，面对硬件故障处理等等，这些都需要智慧。不管怎样，运维大型分布式系统对我来
本文是Uber的工程师GergelyOrosz的文章，原文地址在：https://blog.pragmaticengineer.com/operating-a-high-scale-distributed-system/在过去的几年里，我一直在构建和运营一个大型分布式系统：优步的支付系统。在此期间，我学到了很多关于分布式架构概念的知识，并亲眼目睹了高负载和高可用性系统运行的挑战（一个系统远远不是开发完了就完了，线上运行的挑战实际更大）。构建系统本身是一项有趣的工作。规划系统如何处理10x/100x流量的增加，确保数据持久，面对硬件故障处理等等，这些都需要智慧。不管怎样，运维大型分布式系统对我来
生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和实验调查资料的一门学科，属于应用统计学的一个分支。基本概念总体（population）：具有相同性质的个体所组成的集合。个体（individual）：组成总体的基本单位。样本（sample）:从总体中抽出若干个体所构成的集合。样本单位（sampleunit）:构成样本的每个个体称为样本单位。样本容量（samplesize）：样本中个体的数量，记作n。参数（paramenter）：也称参量，是对总体的度量，希腊字母表示。平均值和方差等。概率（probability）：某事件A在n次重复实验中，发生m次，
关于作者：杨传辉，OceanBaseCTO。2010年作为创始成员之一加入OceanBase团队，主导了OceanBase历次架构设计和技术研发，从无到有实现OceanBase在蚂蚁集团全面落地。同时，他也主导了两次OceanBaseTPC-C测试并打破世界纪录，著有《大规模分布式存储系统：原理与实践》。目前，杨传辉带领OceanBase技术团队致力于打造更加开放、灵活、高效、易用的下一代企业级分布式数据库。2022年8月10日，OceanBase4.0小鱼在年度发布会亮相，单机分布式一体化架构也正式和大家见面。从我的角度看，OceanBase总共经历了三次大的架构升级：第一次架构升级是Oce
为什么要用分布式ID？在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？1、什么是分布式ID？拿MySQL数据库举个栗子：在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。2、那么分布式ID需要满足那些条件？全局
目录一、二维随机变量及其分布1、二维随机变量2、二维离散型随机变量(X,Y)3、二维连续型随机变量(X,Y)二、二维随机变量的独立性三、二维均匀分布和二维正态分布二维均匀分布二维正态分布四、二个随机变量函数Z=g(X,Y)的分布X、Y均为离散型随机变量：X、Y均为连续型随机变量：X为离散型随机变量，Y为连续型随机变量：Z=max{X,Y}的分布：转为小于等于号 P{max{X,Y}≤z}=P{X≤z,Y≤z}=P{X≤z}P{Y≤z}Z=min{X,Y}的分布：转为大于号 P{min{X,Y}＞z}=P{X＞z,Y＞z}=P{X＞z}P{Y＞z}必考：二维两个相互独立随机变量的条件概率密度
