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用图技术搞定附近好友、时空交集等 7 个典型社交网络应用

两个月之前,我的同事拿了一张推特的互动关系图(下图,由 STRRL 授权)来问我能不能搞一篇图技术来探索社交互动关系的文章,看看这些图是如何通过技术实现的。 我想了想,自己玩推特以来也跟随大部队生成了不少的社交关系组图,当中有复杂的社交群体划分: 我在技术圈,看在金融、数学圈的大佬在彼岸紧密贴贴。当然也有比较简单的关系图: 看谁和你互动比较多,而他们又和谁关系比较密切。那么问题来了,像上面这种常见的社交关系图,甚至是别的更复杂的基于社交网络的图是如何生成的呢?在本文我将用图数据库 NebulaGraph 来解决社交网络问题,而上面的社交关系组图也被包含在其中。btw,文中介绍的方法提供都了 Playground 供大家学习、玩耍。 简单剖析社交网络的选型 从上面的图我们可以知道,一个典型的社交网络拓扑图便是用户的点和关系的边组成的网状结构。 因此,我们可以用图数据库来表示用户和他们的连接关系,来完成这个社交网络的数据模型。基于图数据库,我们可以对用户间的关系进行查询,让各类基于社交网络连接关系的查找、统计、分析需求变得更便捷、高效。 例如,利用图形数据库来识别网络中的“有影响力的用户”...

TCP 三次握手,给我长脸了噢

大家好,我是小富~ 前言 之前有个小伙伴在技术交流群里咨询过一个问题,我当时还给提供了点排查思路,是个典型的八股文转实战分析的案例,我觉得挺有意思,趁着中午休息简单整理出来和大家分享下,有不严谨的地方欢迎大家指出。 问题分析 我们先来看看他的问题,下边是他在群里对这个问题的描述,我大致的总结了一下。 他们有很多的 IOT 设备与服务端建立连接,当增加设备并发请求变多,TCP连接数在接近1024个时,可用TCP连接数会降到200左右并且无法建立新连接,而且分析应用服务的GC和内存情况均未发现异常。 从他的描述中我提取了几个关键值,1024、200、无法建立新连接。 看到这几个数值,直觉告诉我大概率是TCP请求溢出了,我给的建议是先直接调大全连接队列和半连接队列的阀值试一下效果。 那为什么我会给出这个建议? 半连接队列和全连接队列又是个啥玩意? 弄明白这些回顾下TCP的三次握手流程,一切就迎刃而解了~ 回顾TCP TCP三次握手,熟悉吧,面试八股里经常全文背诵的题目。 话不多说先上一张图,看明白TCP连接的整个过程。 第一步:客户端发起SYN_SEND连接请求,服务端收到客户端发起的SYN...

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