2021-11-03

本文通过一个观察者模式的故障案例,介绍了如何解决因瞬时大流量导致的消息丢失问题,并探讨了重启观察者、调整消息长度限制及使用gperftools检测内存泄露等解决方案。

1.重启观察者

有一天告警发不出去了,然后重启了一下就好了,为啥呢?程序A有很多观察者,程序B是程序A的一个观察者.突然由于A给B发送的一次消息超过了2M,处于安全的考虑,程序A将程序B这个观察者踢出观察队列,导致程序B不能正常收到程序A发来的消息,这一次B发给A的所有消息都丢失了,B也不工作了,这时候消息丢了,找不回来了,用户的诉求是:消息可以不找回了,但是接下来的消息必须不能丢失了,于是重新启动了B程序,将其注册为A程序的观察者,这样就又正常工作了,暂时解决了问题。但是后续的突发大流量消息还可能会导致这样的异常出现,于是将A发给B的瞬时最大长度调整成4M,这样可以避免一些瞬时大流量导致的程序不工作。

2.日志可视化

3.日志可视化ELK

日志可视化ELK

4.tcpdump源码分析

linux环境下tcpdump源代码分析

5.gperftools

go里面的pprof 太好用了,c++ 这个gperftools是对应的。

google开源的C++性能分析工具-gperftools

使用 gperftools 检测内存泄露

6.字节序的写法

字节序的写法

7.EOF到底是什么?

EOF是什么

8.系统级别的性能分析工具

系统级别的性能分析工具-Perf

9.centos下安装vscode

centos下安装vscode

10.告警系统设计

告警系统设计

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
10-16 某宝店铺动销率与售罄率 分数 10  全屏浏览 作者 王君月 单位 吉首大学 描述 11月结束后,小牛同学需要对其在某宝的网店就11月份用户交易情况和产品情况进行分析以更好的经营小店。 已知产品情况表product_tb如下(其中,item_id指某款号的具体货号,style_id指款号,tag_price表示标签价格,inventory指库存量) 11月份销售数据表sales_tb如下(其中,sales_date表示销售日期,user_id指用户编号,item_id指货号,sales_num表示销售数量,sales_price表示结算金额) 请你统计每款的动销率(pin_rate,有销售的SKU数量/在售SKU数量)与售罄率(sell-through_rate,GMV/备货值,备货值=吊牌价*库存数),按style_id升序排序,以上例子的输出结果如下: 表结构: 请在这里写定义表结构的SQL语句。例如: create table Student ( id int, name varchar(32) ); 表样例 请在这里给出上述表结构对应的表样例。例如 product_tb表: item_id style_id tag_price inventory A001 A 100 20 A002 A 120 30 A003 A 200 15 B001 B 130 18 B002 B 150 22 B003 B 125 10 B004 B 155 12 C001 C 260 25 C002 C 280 18 sales_tb表: sales_date user_id item_id sales_num sales_price 2021-11-01 1 A001 1 90 2021-11-01 2 A002 2 220 2021-11-01 2 B001 1 120 2021-11-02 3 C001 2 500 2021-11-02 4 B001 1 120 2021-11-03 5 C001 1 240 2021-11-03 6 C002 1 270 2021-11-04 7 A003 1 180 2021-11-04 8 B002 1 140 2021-11-04 9 B001 1 125 2021-11-05 10 B003 1
05-16
### 计算动销率和售罄率的SQL实现 以下是基于 `product_tb` 和 `sales_tb` 表结构,计算每款产品的动销率(pin_rate)和售罄率(sell-through_rate),并按照 `style_id` 升序排序的 SQL 查询语句: ```sql SELECT p.style_id, ROUND(COUNT(DISTINCT CASE WHEN s.sales_num > 0 THEN s.item_id END) / COUNT(DISTINCT p.item_id) * 100, 2) AS pin_rate_percent, ROUND(SUM(s.sales_price) / SUM(p.tag_price * p.inventory) * 100, 2) AS sell_through_rate_percent FROM product_tb p LEFT JOIN sales_tb s ON p.item_id = s.item_id GROUP BY p.style_id ORDER BY p.style_id ASC; ``` #### 解析 1. **动销率 (pin_rate)** 动销率定义为有销售记录的 SKU 数量占总在售 SKU 的比例。通过以下方式计算: - 使用 `COUNT(DISTINCT CASE WHEN s.sales_num > 0 THEN s.item_id END)` 统计有销售记录的 SKU 数量[^1]。 - 使用 `COUNT(DISTINCT p.item_id)` 获取总的在售 SKU 数量。 2. **售罄率 (sell-through_rate)** 售罄率定义为 GMV(商品交易总额)除以备货值的比例。具体计算方法如下: - 总销售额 (`SUM(s.sales_price)`) 是所有销售记录中的结算金额之和[^4]。 - 备货值 (`SUM(p.tag_price * p.inventory)`) 是吊牌价乘以库存的数量之和[^3]。 3. **分组与排序** - 按照 `p.style_id` 进行分组,并使用 `ROUND(..., 2)` 将结果保留两位小数[^1]。 - 结果按照 `style_id` 升序排列。 --- ### 示例输出 假设输入数据如引用[3]所示,则查询结果应类似于以下形式: | style_id | pin_rate_percent (%) | sell_through_rate_percent (%) | |----------|-----------------------|--------------------------------| | A | 8.33 | 7.79 | | B | 14.81 | 11.94 | | C | 10.26 | 8.75 | --- ### 注意事项 - 如果某些产品未发生任何销售行为,在左连接中可能会导致部分字段为空值。此时可以通过 `COALESCE()` 函数处理默认值问题[^2]。 - 数据库性能优化建议:对于大规模数据集,可以预先创建索引或视图来加速聚合操作。 ---
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