.keyBy(0) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8))) .trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(10))) .evictor(TimeEvictor.of(Time.seconds(0), true)) .process(new ProcessWindowFunction[(String, String), (Str

一.系统承载吞度量 系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高.系统吞吐量几个重要参数:QPS.TPS.并发数.响应时间 1.吞吐量(TPS):吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量:也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.2.每秒查询率QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量:是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规

读<阿里亿级日活网关通道架构演进>时对优化方法有些概念不理解,特意搜索了一下,拓展自己的思路. 其中的优化: 优化方法中1,2比较常见,3,4我知道的比较少,很感兴趣.就继续追踪下去: 于是去网上搜索了ecdh和session-ticket及slight-ssl,其中slight-ssl是阿里自建的一套的技术. ecdh:ECC算法和DH结合使用,用于密钥磋商,这个密钥交换算法称为ECDH.交换双方可以在不共享任何秘密的情况下协商出一个密钥. session-ticket:在会话ticket复

当地时间 2020 年 4 月 29 日,微软公布了截止 2020 年 3 月 31 日的 2020 财年第三季度财报. 这是微软首次在财报中显示新冠疫情的影响——疫情之下,远程办公.远程教育和游戏场景的需求增加促进了其营收增长,整体而言,疫情对微软的影响甚微. 财报数据一览 即便是在疫情之下,微软也依然给出了一组增长稳健的财报数据. 财报显示: 整体营收方面:第三季度整体营收为 350.21 亿美元,与去年同期的 305.71 亿美元相比,增长 15%. 净利润方面:第三季度调整后每股净利润为

在区块链市场,如果说过去是比特币和以太坊的时代,那么现在和未来绝对是NGK的时代. NGK公链的出现,让区块链市场看到了新的希望.它不仅仅是开放的和可编程的,而且是低Gas燃耗的,以及创新共识机制的.因此,在NGK公链诞生以后,就一直受到区块链市场的关注,也受到了很多场外机构和巨鲸的追捧. NGK公链的开放.低门槛.以及快速的交易,让越来越多的生态建设者以及Dapp开发者愿意进入,共同致力于NGK公链的建设.而这,也为NGK公链的系列生态做了有力地铺垫. 目前,NGK公链已经在Dapp领域.De

近日网站需求:统计日志表的 日.周.月活跃数.最终研究了出来了,分享给大家看下.  如果有更好的sql语句也可以评论下方. --日活跃量 ), cr.AddTime, )as addtimt,COUNT(distinct UserId )as ucount from log.ClickRecord cr with(nolock) --and AddTime>'2017-04-07' ), cr.AddTime, ) order by addtimt; --周活跃量 select (ltrim (

腾讯会议,一款联合国都Pick的线上会议解决方案,提供完美会议品质和灵活协作空间,广泛应用在政府.医疗.教育.企业等各个行业.大家从文章8天扩容100万核,腾讯会议是如何做到的?都知道腾讯会议背后的计算资源已过百万核,如此体量的业务,如何通过云原生技术提升研发和运维效率,是一个非常有价值的课题.这里我将为大家揭秘腾讯自研上云容器平台TKEx在支持腾讯会议全量云原生化上云背后的技术. TKEx平台是以腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine, TKE)为底座,服务于腾讯自

一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:

1024程序员节来了 双11近了 各路满减.折扣.领券.秒杀.集赞 营销玩法猛于虎,一看优惠两毛五 日常拼命赶"需求" 修"Bug"的开发者们 想找个好用又不贵的工具太难了 亲爱的开发者们,不要慌! <2019个推开发者节>,火热来袭! 消息推送.用户画像.应用统计.一键认证 个推四大硬核SDK,现在全部免费用! 提升移动开发效率,助力APP用户增长 双十一促销仅一天,但我们的产品免费用一年!还是VIP版本哦~你还在等什么? 点击立即参与活动!

Android 从 4.0 开始就提供了手机录屏方法,但是需要 root 权限,比较麻烦不容易实现.但是从 5.0 开始,系统提供给了 App 录制屏幕的一系列方法,不需要 root 权限,只需要用户授权即可录屏,相对来说较为简单. 基本上根据 官方文档 便可以写出录屏的相关代码. 屏幕录制的基本实现步骤 在 Manifest 中申明权限 <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" /> &

1.架构说明 在上6节当中,我们已经完成了从ods层到dwd层的转换,包括日志数据和业务数据,下面我们开始做dwm层的任务. DWM 层主要服务 DWS,因为部分需求直接从 DWD 层到DWS 层中间会有一定的计算量,而且这部分计算的结果很有可能被多个 DWS 层主题复用,所以部分 DWD 会形成一层 DWM,我们这里主要涉及业务: 访问UV计算 跳出明细计算 订单宽表 支付宽表 因为实时计算与离线不同,实时计算的开发和运维成本都是非常高的,要结合实际情况考虑是否有必要象离线数仓一样,建一个大而

用户日活月活怎么统计 - Redis HyperLogLog 详解 HyperLogLog 提出问题 我们先思考一个常见的业务问题:如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 如果统计 PV 那非常好办,给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 后缀加上当天的日期.这样来一个请求,incrby 一次,最终就可以统计出所有的 PV 数据. 但是 UV 不一样,它要去重,同一个用户一

1 前段时间,在网上看到一道面试题: 如何用redis存储统计1亿用户一年的登陆情况,并快速检索任意时间窗口内的活跃用户数量. 觉得很有意思,就仔细想了下 .并做了一系列实验,自己模拟了下 .还是有点收获的,现整理下来.和大家一起分享. Redis是一个内存数据库,采用单线程和事件驱动的机制来处理网络请求.实际生产的QPS和TPS单台都能达到3,4W,读写性能非常棒.用来存储一些对核心业务弱影响的用户状态信息还是非常不错的. 对于这题,有2个重要的点需要考虑: 1.如何用合适的数据类型来存储1亿

任务队列 P133 通过将待执行任务的相关信息放入队列里面,并在之后对队列进行处理,可以推迟执行那些耗时对操作,这种将工作交给任务处理器来执行对做法被称为任务队列 (task queue) . P133 先进先出队列 P133 可以 Redis 的列表结构存储任务的相关信息,并使用 RPUSH 将待执行任务的相关信息推入列表右端,使用阻塞版本的弹出命令 BLPOP 从队列中弹出待执行任务的相关信息(因为任务处理器除了执行任务不需要执行其他工作). P134 发送任务 // 将任务参数推入指定任务

客服说要看App日活,让加个统计功能. (我们技术部已经混到客服部都能直接提需求的地步) 首先接入友盟统计的SDK,在项目外层的build.gradle中添加依赖'https://dl.bintray.com/umsdk/release' buildscript { repositories { google() jcenter() maven { url 'https://dl.bintray.com/umsdk/release' } } dependencies { classpath 'c

前段时间,我们公司的产品又双叒叕给我们提了新需求,要求我们把APP相关的数据统计分析一下,这些指标包括但不限于应用每日的新增.活跃.留存率等等,最好每天都能提供数据报表.这种事情真是想想就麻烦,大家最后还是决定交给专业的团队来解决.我们一直在用个推推送,相比于其他第三方推送,个推的到达率比较高,刚好他们旗下有一款叫“个数·应用统计”的产品,非常符合我们的需求.经过一段时间的体验,我们发现个数效果还是很不错的,集成操作简单方便,数据快准狠.好东西当然要拿出来分享出来了,下面就手把手教大家快速集成个

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http://zihua.li/2012/07/two-patterns-of-statistics-using-redis/ 产品运行过程中及时记录收集并分析统计数据对产品的持续改进有重要的指导作用.其中有两个很常见的统计模式:每小时新增的用户数量和一周内活跃的用户(对于一个漂流瓶应用,可能是每天都扔瓶子或捞瓶子的用户)数量.在实际开发中我使用 Redis 来实现这两个模式. 每小时新增用户数量 每小时新增的用户数量可以用 Redis 的 Hashes 数据类型来实现.Key 名为日期的 yy

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如果现在要开发一个功能: 统计APP或网页的一个页面,每天有多少用户点击进入的次数.同一个用户的反复点击进入记为 1 次,也就是统计 UV 数据. 让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 如果统计 PV 数据,只要给网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 的格式为 puv:{pid}:{yyyyMMdd}.每来一个请求就 incrby 一次,就可以统计出所有的 PV 数据. 但是 UV 不一样,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请