前言 本打算用CountDownLatch来实现,但有个问题我没有考虑,就是当用户APP没有扫二维码的时候,线程会阻塞5分钟,这反而造成性能的下降.好吧,现在回归传统方式:前端ajax每隔1秒或2秒发一次请求,去查询后端的登录状态. 一.支付宝和微信的实现方式 1.支付宝的实现方式 每隔1秒会发起一次http请求,调用https://securitycore.alipay.com/barcode/barcodeProcessStatus.json?securityId=web%7Cauthcen…

 前言 基于之前两篇(<spring boot高性能实现二维码扫码登录(上)——单服务器版>和<spring boot高性能实现二维码扫码登录(中)——Redis版>)的基础,我们使用消息队列的订阅与发布来实现二维码扫码登录的效果. 一.实现原理 1.参考微信的二维码登录机制 首先,请求后端拿到二维码.然后通过http长连接请求后端,并获取登录认证信息.这时,当二维码被扫,则记录seesion并跳转至内部页面. 如果没有扫码二维码,则线程会等到30秒(也有的说是20秒),如果再此期…

使用 Docker 和 Nginx 打造高性能的二维码服务 本文将演示如何使用 Docker 完整打造一个基于 Nginx 的高性能二维码服务,以及对整个服务镜像进行优化的方法.如果你的网络状况良好,完整操作和体验时间应不超过 15 分钟. 动手前的脑洞 最近有一个小需求,需要在页面中快速生成一些二维码. 说到生成二维码,方法很多,比如按照 QRCode 算法进行计算之后: 使用各种服务端语言,然后调用 GD 绘图库在语言中的 API 进行绘制,并生成图片,然后配合能够提供 HTTP 服务的软件…

多维数据分析是指按照多个维度(即多个角度)对数据进行观察和分析,多维的分析操作是指通过对多维形式组织起来的数据进行切片 .切块.聚合.钻取 .旋转等分析操作,以求剖析数据,使用户能够从多种维度.多个侧面 .多种数据综合度查看数据,从而深入地了解包含在数据中的信息和规律. 多维数据分析以数据仓库为基础,按照维度模型来设计数据仓库.在维度模型中,把存储度量的表称作事实表,把存储属性的表叫做维度表.事实表存储的是可概括的数据,维度中包含属性和层次结构.用户可以按照层次结构对数据进行聚合,从High L…

系统基本信息获取 描述 获取系统的递归深度.当前执行文件路径.系统最大UNICODE编码值等3个信息,并打印输出.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输出格式如下:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪…

一.numpy二维数组 1.声明 import numpy as np #每一个[]代表一行 ridership = np.array([ [ 0, 0, 2, 5, 0], [1478, 3877, 3674, 2328, 2539], [1613, 4088, 3991, 6461, 2691], [1560, 3392, 3826, 4787, 2613], [1608, 4802, 3932, 4477, 2705], [1576, 3933, 3909, 4979, 2685], […

前言 目前网页的主流登录方式是通过手机扫码二维码登录.我看了网上很多关于扫码登录博客后,发现基本思路大致是:打开网页,生成uuid,然后长连接请求后端并等待登录认证相应结果,而后端每个几百毫秒会循环查询数据库或redis,当查询到登录信息后则响应长连接的请求. 然而,如果是小型应用则没问题,如果用户量,并发大则会出现非常严重的性能瓶颈.而问题的关键是使用了循环查询数据库或redis的方案.假设要优化这个方案可以使用java多线程的同步集合+CountDownLatch来解决. 一.环境 1.ja…

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表. Kylin OLAP引擎基础框架,包括元数据(Metadata)引擎,查询引擎,Job引擎及存储引擎等,同时包括REST服务器以响应客户端请求: 支持额外功能和特性的插件: 与调度系统,ETL,监控等生命周期管理系统的整合: 在Kylin核心之上扩展的第三方用户界面: 官网地址:http:/…

Numpy(Numerical Python)是高性能科学计算和数据分析的基础包. 1.Numpy的ndarray:一种多维数组对象 对于每个数组而言,都有shape和dtype这两个属性来获取数组的形状(元组表示)和类型. 创建ndarray: 可直接用np.array()着函数进行创建,往其中传入一维或者多维列表.   利用zeros()和ones()可以创建指定形状的全1或者全0数组.传入的参数为元组(1,2,3)   np.arange()是python内置函数的数组版本. 改变ndar…

一.有关NumPy (一)官方解释 NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code useful…