文章标签

排队论

• 当排队论失效：用 Python SimPy 动手写一个高精度分布式系统仿真器

  在评估分布式系统的容量和稳定性时，许多人首先想到的是排队论（Queuing Theory）。通过经典的 M/M/c 或者 M/G/c 模型，我们可以快速推导在特定到达率和处理能力下的平均响应时间和队列长度。 然而，一旦系统进入深水区，...

  2026/6/3 0 83 0 0 0 SimPy分布式系统离散事件仿真

• 基于 SimPy 与 BBR 思想的自适应 gRPC 限流实战

  前言 在微服务架构中，gRPC 因其高效的二进制序列化和双向流通信能力被广泛采用。然而，高并发场景下的服务端资源保护始终是工程实践中的痛点。传统的令牌桶或滑动窗口限流依赖静态阈值，面对突发流量时要么放行过多导致雪崩，要么限制过严影响可...

  2026/6/3 0 87 0 0 0 SIMP YgPRCBBR

• 从排队论到系统仿真：为什么程序员更偏爱 Python SimPy 而非 AnyLogic？

  在计算机科学、工业工程和系统架构设计中，**排队论（Queueing Theory）**是解决资源瓶颈、优化吞吐量和降低延迟的核心理论。无论是设计高并发的 Web 服务器、优化数据库连接池，还是规划实体工厂的物流通道，我们都离不开对队列长...

  2026/6/3 0 87 0 0 0 PythonSimPy排队论

• 高并发系统的容量瓶颈：如何用 G/G/k 排队模型求解双非复杂系统的性能极限

  在分布式系统设计与容量规划中，我们经常使用经典的排队论模型（如 $M/M/k$ 或 $M/G/k$）来估算系统的并发承载能力、平均响应时间和队列长度。然而，在线上真实复杂的生产环境中，这两个模型的基本假设往往会被无情击碎： 非泊...

  2026/6/3 0 89 0 0 0 排队论容量规划高并发系统

• M/M/c与M/G/1排队模型深度对比：高并发系统选型指南

  高并发系统设计中， 排队论 是理解延迟、吞吐量、资源利用率的核心框架。但面对具体业务，很多开发者会陷入一个困惑：什么时候该用M/M/c，什么时候该用M/G/1？这两个模型看似只是数学符号的差异，实际上代表着完全不同的建模假设和工程实践边界...

  2026/6/3 0 93 0 0 0 排队论高并发系统MMC队列

• 疫情预测和防控：AI算法如何助力公共卫生决策？数据安全与隐私保护不容忽视

  疫情的突然爆发和快速蔓延，对全球公共卫生安全构成了前所未有的挑战。传统的流行病学调查和人工数据分析方法，在面对海量信息和快速变化的疫情形势时，显得力不从心。人工智能（AI）技术的快速发展，为疫情预测和防控提供了新的可能性。如何利用AI算法...

  2025/6/3 0 588 0 0 0 AI疫情预测公共卫生决策数据安全隐私