





c) 上司情况(汇报对象)。
我想谁也不想找个不容易伺候的老板。如果,面试官就是你将来的老板,你可以从他的言谈举止、行为方式上了解他的脾气、秉性,喜欢什么、看中什么、擅长什么,想想适合不适合你。别将来每天头上都顶个雷工作。
d) 下属情况。
如果是个管理的职位,你还得了解了解你的下属(团队)的情况,比如:人员构成(研发、测试、构架、UED等等)、学历、年龄、薪资水平等等。员工的工资也许面试官不会直接告诉你,但你可以这样问:贵公司5年工作经验的高软平均工资大概多少?或类似的问题,以此,大概推断出此公司工资水平在行业内的位置。如果有可能,软件测试,要求跟1、2位将来可能成为你团队中的成员的人面谈一下。我曾就这样做过,这样做还可以深入了解下面我要说的技术方面的问题。
分析之前
依我个人的理解来说限流的话应该灵活到可以针对每一个接口来做。比如说一个类里面有5个接口,那么我的限流插件就应该能针对每一个接口就行不同的限流方案。所以呢,既然针对的每个接口所以就需要一个可以标示这个接口的key(我取的是类名 方法名 入参)。
分布式限流强烈推荐使用redis lua或者nginx lua来实现。
这里用2个限流条件来做示例讲一下常见的限流算法:
接口1它10秒钟很大允许访问100次
接口2它10秒钟很大允许每个人访问100次。
计数器算法
这个算法可以说是限流算法中***简单的一种算法了。
核心思想
计数器算法的意思呢就是当接口在一个时间单位中被访问时,我就记下来访问次数,南京IT培训 哪个好,直到它访问的次数到达上限。
涉及变量
接口(key)
时间单位(expire)
允许访问多少次(limit)
访问次数(value)
条件一
当一个请求过来时,我们就会得到这个key。
123456789 if(存在key){ value ; if(valuegt;=limit){ 不能访问 } }else{ 添加key,value为1 设置key过期时间为expire }

您的数据事务是基于什么?或者,您需要什么级别的事务支持?如果您的系统需要ACID属性,那么您很好还是坚持使用RDBMS解决方案。否则,软件开发软件测试对比,您将花费大量的时间试图在您的应用程序/业务逻辑层重制ACID保证,并且您可能仍然没有RDBMS解决方案那么***。#3: 您需要Web/高可伸缩性吗?总是在先计算出您需要什么样的可伸缩性。在这个特殊的例子中,软件测试前景,我们正在为微软内部游戏工作室构建系统。有10到15个游戏工作室正在考虑中——这取决于有多少注册用户使用这个系统每个工作室***多有3-5个活跃的游戏标题。每个游戏标题为三个环境存储遥测模式——开发、预生产(PPE)和生产对于每个标题,将会有2-5个数据科学家同时修改游戏标题数据每一个标题事件都有大约50 KB的max事件数据我们被要求存储所有的版本——我们估计这个数字是1000除以一个标题的生命周期有了以上粗略的估计,我们就可以计算并发性和存储需求:
总并发数 = 工作室数量 * 标题数量每工作室 * 用户数量每标题
= 15 * 5 * 5 = 375 并发用户
大存储 = 工作室数量 * 标题数量每工作室 * 环境数量 * 事件存储大小每版本* 需要存储的版本数
= 15 * 5 * 3 * 50 KB * 1000 = 11250000 KB = 11.25 GB大存储
SQL Azure支持1024个并发打开连接,并且能够很容易地支持并发需求。另外,在考虑云计算时,11.25 GB实际上是一个非常小的数字。
这个系统并不是下一个FaceBook或必应——那么NoSQL的路线真的值得吗?
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