一、TCP vs. UDP TCP可提供可靠的数据传输而UDP无法做到，那我们为什么还用UDP？ ·使用UDP传送单条消息的开销要比TCP小 ·响应式通信，UDP的速度要比TCP快。 DNS是应用UDP的绝好例子。 但使用UDP又需要可靠性保证的应用程序必须自行实现可靠性保障功能。 如果需要更高级的
https://cloud.tencent.com/developer/article/2019401?areaSource=105001.8&traceId=ySuPzDMCMO5dVSJSYsUT9 What is observability? In IT and cloud computing
https://www.jianshu.com/p/7c58b389cbe9 如果从多台服务器镜像流量, -c 后面的参数使用不同的 IP 段, 也要记得在目的端 server 添加相应的路由。原因是在流量大的情况下，改变后的源ip和源端口可能冲突，导致 tcp reset。例如 流量源1 : -c
https://www.infoq.cn/article/L4vyfdyvHYM5EV8d3CdD 一、引子 在 eBay 新一代基于 Kubernetes 的云平台 Tess 环境中，流量管理的实现逐步从传统的硬件 Load Balancer 向软件过渡。在 Tess 的设计中，选用了目前比较流行
一 带宽与流量基本概念 带宽：统计单位是比特/秒（bps），通常运营商提供的承诺（up to）一般为512Kbps，1Mbps，2Mbps等。 流量：客户上网发送和接收的数据量总和，常用统计单位为字节(Byte)。 二 换算关系 1Byte=8bits（1字节为8比特）因此： 1Byte/sec=8
IO流知识汇总
★微服务系列 微服务1：微服务及其演进史 微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略 微服务4：服务注册与发现 微服务5：服务注册与发现（实践篇） 微服务6：通信之网关 微服务7：通信之RPC 微服务8：通信之RPC实践篇（附源码） 微服务9：服务治理来保证高可用 微服务10：系统服务熔断、
谈到到DevOps，持续交付流水线是绕不开的一个话题，相对于其他实践，通过流水线来实现快速高质量的交付价值是相对能快速见效的，特别对于开发测试人员，能够获得实实在在的收益。很多文章介绍流水线，不管是jenkins,gitlab-ci, 流水线，还是drone， github action 流水线，
在实践中，很多团队对于DevOps 流水线没有很透彻的理解，要不就创建一大堆流水线，要不就一个流水线通吃。实际上，流水线的设计和写代码一样，需要基于“业务场景”进行一定的设计编排，特别是很多通过“开源工具”搭建的流水线，更需要如此（商业的一体化平台大部分已经把设计思想融入自己产品里了）。 - **流
商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。
https://www.bilibili.com/video/BV1w54y1Q7cZ?p=6 星空背景绘制 绘制矩形框 背景不再被拖动 处理前先复制一份，用于后面做激光效果 星星效果 再次组合 按Shift 变小，放页面中间 渐变激光 插入一个矩形 绘制流星 复制新幻灯片 细直线，设置透明度，0.
## 1 背景 APP端UI自动化因其特殊性（需连接测试机）一般都在本地执行，这种执行方式的局限性有以下弊端： 1. 时效性低：研发每次打包后都需要通知测试，测试再去打包平台取包，存在时间差 1. 研发自测或产品验收无法使用自动化脚本：研发自测及产品验收时如果想用自动化脚本需要搭建相应的运行环境并准
本文介绍了一种基于线上流量实现对重构系统进行功能和性能验证的实践方案。针对线上流量如何拦截、如何录制、如何存储、如何回放以及如何发压均作了详细说明，为具有类似需求的读者提供了一种可供参考的思路。
工作流是集成系统的模块应用，使用权限管理系统的身份认证登录后即可使用。本篇随笔介绍工作流模块的界面功能效果。
# 网络流 > 网络流是一个博大精深的一个话题…… ## 箕(基)畚(本)知识 文章链接：[基本知识](https://www.cnblogs.com/jeefy/p/17050220.html) ## 网络最大流 文章链接：[网络最大流](https://www.cnblogs.com/jeefy
网络流基础 网络流合集链接：网络流 网络 $G = (V, E)$ 实际上是一张有向图 对于图中每一条有向边 $(x, y) \in E$ 都有一个给定的容量 $c(x, y)$ 特别的，若 $(x,y) \notin E$ , 则 $c(x, y) = 0$ 图中还有两个指定的特殊结点，$S, T
一 引言 JAVA1.8得益于Lambda所带来的函数式编程，引入了一个全新的Stream流概念Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”，Stream流不是一种数据结构，不保存数据，而是对数据进行加工处理。Stream可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上，通过多个工序让一个原材料加工成
一句话省流：很麻烦也很抽象，能用内置支持的类型就尽量用。 首先看文档。官方文档里一开头就列出了所有内置的支持的类型：Ghost Type Templates 其中Entity类型需要特别注意一下：在同步这个类型的时候，如果是刚刚Instantiate的Ghost（也就是GhostId尚未生效，上一篇
先说损失，被刷了 70 多RMB，还好止损相对即时了，亏得不算多，PCDN 真可恶啊。 600多G流量，100多万次请求。 怎么发现的 先是看到鱼皮大佬发了一篇推文突发，众多网站流量被盗刷！我特么也中招了。 抱着看热闹的心情点开阅读了。。。心想，看看自己的中招没，结果就真中招了 。 被盗刷资源分
一行代码省流：SystemAPI.GetSingleton() 当你需要按照区域、距离或者场景对Ghost进行筛选的时候，Netcode for Entities里并没有类似FishNet那样方便的过滤方式，需要获取一个过滤专用的组件：GhostRelevancy。 这个结构的内容不多，但功能很强大
