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Flask 仓库没有未处理的 issue 或 PR

Python Web 框架 Flask 的作者David Lord 宣布达成了一项重要成就:获得开源维护者白金奖杯 (open source maintainer platinum trophy)。原因是他已处理了项目仓库中的所有 issue 和 PR。据介绍,截至上个月,Flask 的下载次数达到了 7500 万次。 可以看到,Flask repo 的所有公开 issue 和 PR 数量是 0。 有人向作者表达了祝贺,并专门制作了跟踪 Flask repo 的 issue 和 PR 变化的图表: 也有开发者表示,自己昨天准备开始为 Flask 贡献代码,但发现其仓库的公开 issue 数量是 0,让他以为进错了仓库,毕竟他从未见过一个主流框架会有这样的数据。 不过也有人认为 Flask 作者的做法没意义,毕竟这只是一时的数据,很快就会产生新的 issue 和 PR,所以他们觉得 David Lord 只是“维护者强迫症”。 还有开发者提出了“灵魂质疑”:“这到底是因为项目维护者在积极贡献,还是压根没有什么人使用它?” Flask 的一名维护者对大家的疑惑和不解进行了解释: David...

go-zero微服务实战系列(九、极致优化秒杀性能)

上一篇文章中引入了消息队列对秒杀流量做削峰的处理,我们使用的是Kafka,看起来似乎工作的不错,但其实还是有很多隐患存在,如果这些隐患不优化处理掉,那么秒杀抢购活动开始后可能会出现消息堆积、消费延迟、数据不一致、甚至服务崩溃等问题,那么后果可想而知。本篇文章我们就一起来把这些隐患解决掉。 批量数据聚合 在SeckillOrder这个方法中,每来一次秒杀抢购请求都往往Kafka中发送一条消息。假如这个时候有一千万的用户同时来抢购,就算我们做了各种限流策略,一瞬间还是可能会有上百万的消息会发到Kafka,会产生大量的网络IO和磁盘IO成本,大家都知道Kafka是基于日志的消息系统,写消息虽然大多情况下都是顺序IO,但当海量的消息同时写入的时候还是可能会扛不住。 那怎么解决这个问题呢?答案是做消息的聚合。之前发送一条消息就会产生一次网络IO和一次磁盘IO,我们做消息聚合后,比如聚合100条消息后再发送给Kafka,这个时候100条消息才会产生一次网络IO和磁盘IO,对整个Kafka的吞吐和性能是一个非常大的提升。其实这就是一种小包聚合的思想,或者叫Batch或者批量的思想。这种思想也随处可见...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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