package bandwidth

//go:generate msgp -file=$GOFILE -unexported

import (
	"context"
	"slices"
	"sync"
	"time"

	"golang.org/x/time/rate"
)

//msgp:ignore bucketThrottle Monitor

type bucketThrottle struct {
	*rate.Limiter
	NodeBandwidthPerSec int64
}

// Monitor holds the state of the global bucket monitor
type Monitor struct {
	tlock sync.RWMutex // mutex for bucket throttling

# Devolver una Response Directamente { #return-a-response-directly }

Cuando creas una *path operation* en **FastAPI**, normalmente puedes devolver cualquier dato desde ella: un `dict`, una `list`, un modelo de Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor de retorno a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

    }

    /**
     * Increment error counter
     */
    public void incrementErrors() {
        errors.incrementAndGet();
    }

    /**
     * Get error rate (errors / total requests)
     *
     * @return error rate between 0.0 and 1.0
     */
    public double getErrorRate() {
        long total = requestsSent.get();
        if (total == 0)
            return 0.0;

    * Se você quer fazer comparações com o Uvicorn, compare com Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de Aplicação.
* **Starlette**:
    * Terá a melhor performance, depois do Uvicorn. De fato, Starlette utiliza Uvicorn para rodar. Então, ele provavelmente será "mais lento" que Uvicorn por ter que executar mais código.

E os **seus usuários** definem de alguma forma (em algum painel por exemplo) a **URL** que a sua aplicação deve enviar essas requisições.

Toda a **lógica** sobre como cadastrar as URLs para os webhooks e o código para enviar de fato as requisições cabe a você definir. Você escreve da maneira que você desejar no **seu próprio código**.

## Documentando webhooks com o FastAPI e OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }

	for i := 0; i < 2*b.N; i++ {
		if i%2 == 0 {
			l.Add(trace[i], trace[i])
		} else {
			if _, ok := l.Get(trace[i]); ok {
				hit++
			} else {
				miss++
			}
		}
	}
	b.Logf("hit: %d miss: %d ratio: %f", hit, miss, float64(hit)/float64(hit+miss))
}

func BenchmarkLRU_Freq_NoExpire(b *testing.B) {
	l := lru.NewLRU[int64, int64](8192, nil, 0)

	trace := make([]int64, b.N*2)
	for i := 0; i < b.N*2; i++ {

    @Test
    void testFormatRateEdgeCases() {
        FileSizeFormat format = new FileSizeFormat();

        // Test zero rate
        MessageBuilder builder = new DefaultMessageBuilder();
        format.formatRate(builder, 0.0);
        assertEquals("0.0 B/s", builder.build());

        // Test rate at exactly 1000 (1 kB/s)
        builder = new DefaultMessageBuilder();
        format.formatRate(builder, 1000.0);

     */
    int[] getSupportedAlgorithms();

    /**
     * Estimates the compression ratio for the given data and algorithm.
     * This can be used to decide whether compression is worthwhile.
     *
     * @param data the data to analyze
     * @param algorithm the compression algorithm
     * @return estimated compression ratio (0.0 to 1.0, where 0.5 means 50% size reduction)
     */

## Convertir cualquier Dato a Compatible con JSON { #convert-any-data-to-json-compatible }

Para convertir cualquier dato a compatible con JSON, lee la documentación para [Tutorial - Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

  int maximumSize;

  @Param("5000")
  int distinctKeys;

  @Param("4")
  int segments;

  // 1 means uniform likelihood of keys; higher means some keys are more popular
  // tweak this to control hit rate
  @Param("2.5")
  double concentration;

  Random random = new Random();

  LoadingCache<Integer, Integer> cache;

  int max;

  static AtomicLong requests = new AtomicLong(0);