Algorithm 查找在最后一分钟提出的请求数
给定随机时间的请求,返回最后1分钟的请求 这是微软技术采访中提出的一个问题。我找不到关于这个问题的更多细节。有人能建议如何解决这个问题吗 向队列尾部添加新请求 在每次添加之后和选中之前,从队列头中删除太旧的 检查需要时-返回队列大小创建队列 向队列尾部添加新请求 在每次添加之后和选中之前,从队列头中删除太旧的Algorithm 查找在最后一分钟提出的请求数,algorithm,Algorithm,给定随机时间的请求,返回最后1分钟的请求 这是微软技术采访中提出的一个问题。我找不到关于这个问题的更多细节。有人能建议如何解决这个问题吗 向队列尾部添加新请求 在每次添加之后和选中之前,从队列头中删除太旧的 检查需要时-返回队列大小创建队列 向队列尾部添加新请求 在每次添加之后和选中之前,从队列头中删除太旧的 当检查所需返回队列大小时,这确实是一个有趣的问题,可以作为基于节流思想运行的多个云服务的基线。节流背后的思想是根据客户机支付的吞吐量限制每秒来自客户机的请求数。AWS的DynamoDB就是
当检查所需返回队列大小时,这确实是一个有趣的问题,可以作为基于节流思想运行的多个云服务的基线。节流背后的思想是根据客户机支付的吞吐量限制每秒来自客户机的请求数。AWS的DynamoDB就是此类服务的一个例子 由于云服务通常具有高水平的客户端和流量,因此必须设计一个在高负载下工作的大规模解决方案。队列确实是处理此类场景的首选数据结构。然而,每分钟数百万事务的排队和出列是否有效?避免出现大队列尾部的一般方法是通过批处理引入精度权衡 深入定义这一概念的博客如下:
如果你需要更多的解释,请告诉我。干杯 这确实是一个有趣的问题,可以作为基于节流思想运行的多个云服务的基准。节流背后的思想是根据客户机支付的吞吐量限制每秒来自客户机的请求数。AWS的DynamoDB就是此类服务的一个例子 由于云服务通常具有高水平的客户端和流量,因此必须设计一个在高负载下工作的大规模解决方案。队列确实是处理此类场景的首选数据结构。然而,每分钟数百万事务的排队和出列是否有效?避免出现大队列尾部的一般方法是通过批处理引入精度权衡 深入定义这一概念的博客如下:
如果你需要更多的解释,请告诉我。干杯 或者,在排队后,在其请求时间>1的情况下,将所有人都从队列中退出minute@kelalaka是的,我的意思是相同的“添加后”,或者,在排队后,当他们的请求时间>1时,所有人都将出列minute@kelalaka是的,我的意思是“添加后”