不间断的AI消息刷屏一点所感

“好事不出门,坏事传千里”,如果没有能力应对现代信息传播的发达,因为所见所闻而无法自处,就算是回到闭塞的山沟里,结果不会有什么不同。唯一解是出离社会,离群索居。今如此,古亦如此,问题在于,人是随着时代生长的,为什么那么多人会应对不了信息传播发达的现代社会,会因所见所闻而焦虑恐惧,乃至于像鸵鸟一样埋起头来叫着要'回到过去’?是信息传播过于自由吗?不,恰恰是长期以来信息传播的选择性受限,才导致群体性应对无能。人并不天生就是鸵鸟或者必然成长为鸵鸟,因所见所闻而恐惧时只能无能为力的假装不知。人就是人,人的主观能动性和世世代代时时刻刻的知识积累,本应该赋予人在识别恐惧之后逃避或者直面的选择。但如果实际上人面临的是逃无可逃避无可避又被剥夺了直面的武器,也就是应对危险的权力选择性受限,那唯一的出路就只剩下假装鸵鸟。

别人的无能为力,也就是自己的无能为力,也就是全社会的无能为力。上述两种选择性受限编织的网,缔造了这样无能为力的社会,将人塑造为鸵鸟。这样每个人都只会一边老老实实的把头埋在土里,一边在听到有人被撅的声音时战战兢兢的祈祷下一个不是你。

随着AI技术的蓬勃发展,不同行业不同人群对它的看法喜乐参半,开心的人更多的是从日常使用的角度出发,觉得它可以方便生活,减少工作,提升效率等;悲观的人大部分是从社会价值的角度出发,觉得它可以替代很多就业岗位,会导致大部分的群体生存从艰难走向更艰难;更有甚者脑洞大开,会觉得随着AI的不断发展,最后会如电影《宝莱坞机器人之恋》中扮演的那样,原本为人类服务的机器人,最后觉醒自我意识,又因情感程序失控和对创造者的嫉妒,发动大规模的反叛刺杀创造者,更严重的直接由机器人统治人类。未来会怎么样发展,我不知道,但是我知道当农民不存在的时候,也就没有了地主;地主要想存在,就得保护它的子民;过往很多历史事件都是如此表达的。所以还请积极拥抱AI去改善自己的生态圈吧。 

IM盒子消息刷屏问题通常是指在即时通讯应用中,由于短时间内接收到大量消息,导致用户界面被频繁刷新,影响用户体验甚至造成系统性能问题。针对这一问题,可以从客户端和服务器端两个层面入手,通过优化消息推送机制、限流策略和前端展示方式来缓解或解决。 ### 客户端优化 客户端可以通过消息合并、节流渲染和优先级排序等方式减少频繁刷新。例如,对于短时间内连续收到的同一类型的消息(如系统通知或群聊消息),可以进行合并显示,避免每条消息都单独弹出提示[^1]。此外,可以采用节流机制,在一定时间内限制消息提示的频率,例如每5秒最多显示一次通知[^1]。 ### 服务器端优化 在服务器端,可以通过限流算法(如令牌桶或漏桶算法)来控制消息推送的频率,防止短时间内大量消息涌入客户端。例如,可以设定每个用户每分钟最多接收一定数量的消息,超过该阈值后,后续消息将被延迟推送或直接丢弃[^1]。此外,还可以通过消息优先级机制,对不同类型的消息进行分类,优先处理高优先级的消息,低优先级的消息可以适当延迟推送或合并处理[^1]。 ### 示例代码:客户端节流机制 以下是一个简单的JavaScript示例,展示如何在客户端实现节流机制来控制消息提示的频率: ```javascript let lastNotificationTime = 0; const throttleDuration = 5000; // 5秒内只允许一次提示 function showNotification(message) { const currentTime = new Date().getTime(); if (currentTime - lastNotificationTime > throttleDuration) { console.log("显示消息提示:", message); lastNotificationTime = currentTime; } } // 模拟接收消息 setInterval(() => { showNotification("新消息"); }, 1000); // 每秒尝试显示一次消息提示 ``` ### 示例代码:服务器端限流算法(令牌桶) 以下是一个简单的Go语言示例,展示如何在服务器端使用令牌桶算法来控制消息推送的频率: ```go package main import ( "fmt" "sync" "time" ) type TokenBucket struct { rate float64 // 令牌生成速率 capacity float64 // 桶的最大容量 tokens float64 // 当前桶中的令牌数 lastAccess time.Time mutex sync.Mutex } func NewTokenBucket(rate, capacity float64) *TokenBucket { return &TokenBucket{ rate: rate, capacity: capacity, tokens: capacity, lastAccess: time.Now(), } } func (tb *TokenBucket) Allow() bool { tb.mutex.Lock() defer tb.mutex.Unlock() now := time.Now() elapsed := now.Sub(tb.lastAccess).Seconds() tb.tokens += elapsed * tb.rate if tb.tokens > tb.capacity { tb.tokens = tb.capacity } tb.lastAccess = now if tb.tokens >= 1 { tb.tokens -= 1 return true } return false } func main() { bucket := NewTokenBucket(1, 5) // 每秒生成1个令牌,最大容量为5 for i := 0; i < 10; i++ { if bucket.Allow() { fmt.Println("允许发送消息") } else { fmt.Println("消息被限流") } time.Sleep(500 * time.Millisecond) } } ``` 通过以上客户端和服务器端的优化措施,可以有效缓解IM盒子消息刷屏问题,提升用户体验和系统稳定性。
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