投票丨鹿晗关晓彤曝光恋情 是如何搞垮新浪服务器的

鹿晗公布与关晓彤恋情导致新浪微博服务器短时崩溃,微博被大量转发、评论和点赞。业内人士分析认为,新浪微博服务器未能及时应对突发流量高峰,特别是非高峰时段的突发情况。

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昨天中午十二点鹿晗发布一条新浪微博宣布和关晓彤的恋情,短短几个小时之后,该条微博被转发736137次、评论1913926次、点赞4179888次,短时间内疯狂上涨的数字搞垮了新浪微博的服务器。



那一刻,被迫加班的程序员内心是这样的:



粉丝内心是这样的:



小七内心是这样的:


离开了卓伟,所有的事情都变得好突然!

没有中间商做差价~

同时:心疼一波某知名音乐人。


小七猜测,程序的内心是这样的:


(程序你没有看见这一条,没看见,没看见……)


吃瓜群众的内心是这样的:





好的,言归正传,新浪服务器到底是怎么垮的?


知友:苏莉安


我觉得不像数据库挂了,微博这种级别的架构根本不是简单的分布式 server+DB 就能抗住的,别说鹿晗关晓彤搞个大新闻,就算平时运营的压力也扛不住。


刚才王高飞说加一千台服务器暂时顶住了,数据库是不可能临时这么弹性伸缩的,能伸缩的无非就是 HTTP Server、各中间层服务、缓存或消息队列。


大概是微博自动扩容的算法没写好,或者没敢全交给算法来做。比如你发现流量升高了,自动下单加几十台服务器能接受,突然加一千台要是程序出 bug 的话微博得白支出多少钱啊……多半是这个量级的扩容需要运维手工来确认。


而且是在长假最后一天的中午爆发的,不是访问高峰期,服务器也准备不足。明星公布恋情这件事又没法预警,谁知道他们啥时候心血来潮忽然介绍女朋友啊……


其他知友


放两张来自微博后台数据的图片:



这样看可能不是很直观?



没有对比就没有伤害啊!关晓彤热议趋势硬生生涨了1122.9%,社会社会!


阴冷的天气,北京又下雨,更加凸显了长假后第一个工作日的凄凉。看完此篇你的内心怎么想,可以留言放开讲!不多说了,程序和小七今天的午饭是狗粮。

结尾看这里~看这里~

还记得那个假期拍照活动嘛~我们从参与用户中选取了20位参与用户的作品,请投票选出你最喜欢的图片,我们会根据投票数,在明天公布获奖名单哟~

(点击图片可放大看哦~)

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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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