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现有一网站,每秒可以发布一个公告,该网站要求同一时刻不能同时存在三条公告,请设计算法实现该需求。

考察知识点为并发编程,可以采用信号量实现,维护一个信号量集合,初始值为2,每次发布公告前申请一个信号量,当集合中所有信号量均被占用时,阻塞当前线程,等待有信号量被释放后再继续执行。每次公告发布成功后释放一个信号量。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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社区干货

火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程

针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 上云迁移背景### 什么是云迁移云迁移是指将数字化业务运营迁移到云的过程。云迁移更侧重于将数据、应用程序和 IT 流程等企业数字资产从某些数据中心迁移到其他数据中心,而不是把服务器、网络等硬件设备打包和移动。云迁移绝不仅仅是一个简单数据的搬运过程,通常涉及对现有的应用程序进行云化改造、开发新的云原生应用程序以及转变架构和基...

一文了解字节跳动消息队列演进之路

在应对大量的数据通信需求时,多数公司都会选择将消息队列作为削峰填谷的关键工具。字节跳动的消息队列团队不仅要支撑公司内部消息队列系统的设计、开发和维护工作,还要解决诸多技术难题和痛点,例如如何稳定高效地处理海量数据、如何降低运维成本等。目前经过技术优化和迭代改进,字节跳动的消息队列平台支持弹性扩缩容、高吞吐、低延迟等特性,已经可以稳定承载每秒数十 T bytes 的流量。受限于篇幅,本系列文章将分为上下篇。...

数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题

峰值流量高达每秒 90 亿条数据。 由于流式作业通常会运行几天甚至更长的时间,它们的工作负载和运行环境往往会随着时间而变化。字节内部的流式作业高峰期和低谷期的流量差异平均有 4-5 倍,并时刻面临着底层资源挤占... 亟需一套运行时管控系统来自动化地的解决这些运行时问题。然而,在字节跳动这样的场景下设计一个流式作业运行时管控服务是具有挑战性的:这个服务需要具有足够的可伸缩性来统一管理集群层面的所有流式作业并使用有效...

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大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台

业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于2012年,也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样,字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的过程中... 实时推荐峰值每秒达到百万次。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e041f75c53934f5cb8dc512e65aefed7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=...

干货 | 字节跳动埋点数据流建设与治理实践(上)

因此这个场景的另一个需求是ETL规则的动态更新。* **数据分流**抖音的埋点Topic晚高峰超过一亿每秒,而下游电商、直播、短视频等不同业务关注的埋点都只是其中一部分。如果每个业务都分别使用一个Flink任务去消费抖音的全量埋点去过滤出自己关注的埋点,会消耗大量的计算资源,同时也会造成MQ集群带宽扇出非常严重,影响MQ集群的稳定性。因此我们提供了数据分流服务,实现上是我们使用一个Flink任务去消费上游埋点Topic,通过...

后 Hadoop 时代,字节跳动如何打造云原生计算平台

业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于 2012 年,也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样, **字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的... 实时推荐峰值每秒达到百万次。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/255fb93ff6fc45a8acb48e530af723c2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=...

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2023年度总结:嵌入式边缘计算与大模型学习的进展与应用 主赛道 | 社区征文

作为一个在物联网相关企业耕耘了四年多的人,其实我是从单片机开始做的,然后一边做单片机开发,偶尔搞搞嵌入式下的开发。我觉得搞懂了单片机各个模块,就比较好学习嵌入式或者服务器的硬件了。同时,实现在大模型... 现在人工智能算法已经慢慢进入了传统的工业领域。比如图像类AI能用于工业相机的识别算法,以工业相机每秒拍摄的速度和相片的分辨率,能远超于人类的视觉极限。在电力领域,用设备读取电流电压,然后用FFT分析,能得出当...

基于 ByteHouse 构建实时数仓实践

从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题: 一、稳定性:实时数仓对数据的实时处理必须是可靠的、稳定的;二、高效数据集成:流式数据的集成必须方便高效,要求能进行高并发、大数据量的写入;三、极致性能要求:实时数仓不能仅限于简单查询,需要支持复杂计算能力,且计算结果可秒级返回;四、灵活查询:需要具备自助分析的能力,为业务分析提供灵活的、自助...

9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战

接入层是字节版 HDFS 区别于社区版本最大的一层,社区版本中并无这一层定义。在字节跳动的落地实践中,由于集群的节点过于庞大,我们需要非常多的 NameNode 实现联邦机制来接入不同上层业务的数据服务。但当 NameN... 当上层业务的每秒请求数升高后,对于 P999 时延要求比较高的一些大数据分析查询业务就容易出现一大批数据访问(>10000 请求)被卡在某个慢请求的处理上。我们优化的方向会分为读慢节点和写慢节点两个方面。#### ...

大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台

业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于2012年,也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样,字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的过程中... 那么背后都会有一套完整的工具和技术堆栈。依据2021年的公开数据,字节跳动发展至今,已在全球拥有19亿用户,于150个国家和地区提供产品和服务。业务的数据存储和日志规模每日已达到 EB 级别,实时推荐峰值每秒达到百...

火山引擎开发者社区技术年货|2022 年最受欢迎的技术文章合辑

视频会议场景一直被认为是 RTC 最具挑战性的场景,一方面,它对抗弱网、低端机适配、降噪、多人上麦等都有极高的要求,对 Web 端的要求也远高于其他场景;另一方面,有很多孵化自会议场景的技术能力最终都被复制到了其他... 存储的规模化调度和模型分布式训练方面的设计,以及平台如何解决开发过程中,特别是算法团队管理过程中的一些痛点。 **基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓**目前,数据湖仓开源的几个趋势是数据架构向 Lak...

图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路

当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术,火山引擎视频云打造图像一站式解决方案 veImageX ,覆盖上传、存储、处理、分发、展示、质量监控全链路,... 图像算法开发人员借此可以方便地管理、发布、运维图片算法模型。云数据迁移服务则负责了图片生产场景中数据迁移任务的管理。创意魔方服务实现了多图合成的能力,业务可以通过创意魔方附加组件创建样式,然后动态替换...

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