知鸦日报2023-12-16

AI图像生成技术在今年得到了广泛应用，设计师对要求也将越来越高，除了基础的应用，如何让AI与项目更好地融合，更加定制化、品牌化的输出成为我们真正的助力，一起来看一下我们在落地项目中的经验吧~

Grab使用Roaring位图来限制发送通信数量，避免信息过载和被用户视为垃圾邮件。他们将用户划分为不同群体，并根据用户与应用程序的互动确定每个群体的限制值。Roaring位图通过使用RLE容器来优化存储和性能，可以动态切换容器。他们选择了Redis作为数据存储，使用滑动日志速率限制算法来计算特定时间范围内的请求次数。他们使用Redis的SCRIPT LOAD命令来上传Lua脚本，并获取SHA1哈希值。然后使用EVALSHA命令调用Lua脚本来执行速率限制逻辑，并使用Redis的流水线功能进行批量处理。Redis的流水线功能将多个命令进行分组，并通过单个网络调用发送给相关节点，然后将速率限制结果返回给客户端。为了避免长时间运行的Lua脚本阻塞其他Redis命令，他们确保脚本在5毫秒内执行完毕。此外，脚本还接收当前时间作为参数，以考虑在节点副本上执行脚本时可能存在的时间差异。

通过运行checkJetifier任务，我们可以得知需要使用Jetifier进行AndroidX迁移的库有：com.github.bumptech.glide:okhttp3-integration:4.8.0。根据输出信息，我们可以看到原先引用的android.support.annotation等类被映射到了对应的androidx.annotation类。为了完成迁移，可以采取不同的方法，例如直接升级到支持AndroidX的新版本、使用源码编译新版本或使用jetifier-standalone命令行工具转换aar/jar文件。

在前端开发的道路上，有效地处理图片是一个持续的挑战。