今天使用 jQuery 的 delay() 来延迟执行 hide() ，发现延时不起效，查了一些资料，找到了其中的原因。...HTML 代码： jQuery 代码: $('#foo').slideUp(300).delay(800).fadeIn(400); 但是使用他来延迟执行 show(）...却不起效： HTML： test jQuery : $("#test").delay(5000).show(); //延迟...只有在队列中的连续事件可以被延时，因此不带参数的 .show() 和 .hide() 就不会有延时，因为他们没有使用动画队列。...声明：本文由w3h5原创，转载请注明出处：《使用jQuery的delay()延迟执行show()和hide()不起效的解决方法》 https://www.w3h5.com/post/351.html
示例： setTimeout(function () { this.closeModal() list.api.reloadData(); },2000) 直接使用上面的代码执行 closeModal...() 方法会报错 Uncaught TypeError: this.showModal is not a function ，不能正常执行。 ...如果要在 Vue.js 中执行 setTimeout() 方法，应该使用下面的代码： const that = this; setTimeout(function () { that.closeModal...() list.api.reloadData(); },2000) 需要注意一下，在 setTimeout() 方法中如果用到 this ，必须在函数外定义一个变量来暂存 this 。...声明：本文由w3h5原创，转载请注明出处：《Vue中使用setTimeout()定时器延迟执行方法不生效的原因及解决》 https://www.w3h5.com/post/476.html 本文已加入
[ClassInitialize]会该方法必须是静态的公共方法，不返回值并且应采用一个TestContext类型的参数报错！...不知道是否是微软的BUG。 ?...：9.0.0.0.0 版本只能在vs2008上使用;10.0.0.0版本则可以在vs2008 vs2010 2012所有版本上面使用。...分享一个标准的ms unit 测试方法： #region 附加测试特性 //编写测试时，还可使用以下特性: //使用 ClassInitialize 在运行类中的第一个测试前先运行代码 [ClassInitialize...()] public static void MyClassInitialize(TestContext testContext) { } 使用 ClassCleanup 在运行完类中的所有测试后再运行代码
，值越大说明延迟越严重。...值为0为正常情况，正值表示已经出现延迟，数字越大从库落后主库越多。 3--使用percona-toolkit的pt-hearbeat工具进行查看。...日志没有被暴力删除或错误删除，即要确保正在使用的那个最新binlog文件在master主库机器上存在）。...任何时候都不能删除正在使用的那个最新binlog文件；最好把bin-log文件不要删除，最好给备份出来。 原因2的情况下，使用原因1的处理方案显然是解决不了的！...解决办法： 第一种方法：忽略错误后，继续同步。
集群与分布式集群指多个节点做相同的任务。分布式指多个节点协同做一种任务。广义的分布式判断依据：多个节点是否使用一致的信息池。无论节点部署相同还是不同应用。都面临信息池的同步及数据一致性问题。...CAP 定律C是Consistency，一致性指写入成功后，必须保证后续读取到的是最新的数据。如果仍然读取到过期的数据，就是不一致的。...一致性级别强一致性：承诺始终能读取到最新写入的数据，代价是相对高的延迟。弱一致性：不承诺可以立刻读取到最新写入的数据，但尽可能保证到某个时间级别后读到最新的数据。...RPC 是一种方法论，RPC 协议是一组规范或标准，而 RPC 框架则提供了基于协议的实现。RPC 协议构成接口标准，如通过特定IDL 来定义接口。传输协议标准，如通过TCP、HTTP进行网络传输。...etcd 的 watch 原理：v2：使用 HTTP1协议，每一个 Watcher 对应一个TCP长连接，通过轮训来获取最新的变化事件。
redis提供了两种让key过期的方法，一种是主动删除，另一种被动删除。 1、过期key主动删除 当读/写一个已经过期的key时，会触发被动删除策略，直接删除掉这个过期key。...redis中有一个maxmemory配置，即redis最大能使用的内存，当redis的使用内存达到这个值，会根据配置的淘汰策略，对redis的key进行淘汰。...注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。...因为通过消息队列，可能会存在消息的阻塞、消息中间件服务不work，消息丢失等异常情况。...拉取最新的配置。
1.故障 当我们在使用单机系统时，它通常以一种相当可预测的方式工作：要么它正常工作，要么不工作。 而当我们在使用分布式系统时，情况就不同了。...分布式系统当中常用的便是超时检测的机制。如果超时检测是检测故障的方法，那么超时应该是多长时间呢？不幸的是，没有简单的答案。 长的超时时间意味着需要等待一个节点被宣告死亡。...消息接收的时间总是比发送的时间晚，但由于网络中的可变延迟，我们不知道以后会有多少延迟。很难确定多台机器处理的逻辑与顺序。 每台机器都有自己的时钟，通常是一个石英晶体振荡器。...当Node 2接收到这两个事件时，它会错误地得出结论：x = 1是最新的值，忽略x＝2的写入。Client B的增量操作将会丢失。...这种冲突解决策略被称为最后写者胜（LWW），会导致一个具有滞后时钟的节点无法覆盖以前用一个快速时钟写入的节点的值，直到节点之间的时钟偏差消失。
如果要以一种有意义的方式执行强制锁，就需要我们对这些服务做更多的修改。 我们不希望强迫用户在为调试或管理目的需要访问锁定的文件时关闭应用程序。...在一个复杂的系统中，使用在大多数个人电脑上采用的方法是比较困难的，在个人电脑上管理软件可以通过指示用户关闭他的应用程序或重新启动来打破强制锁。...在一个现有的复杂系统中的所有互动中引入序列号是很昂贵的。相反，Chubby提供了一种方法，只有那些使用锁的交互才可以引入序列号。...序列器的有效性可以根据服务器的Chubby缓存来检查，或者，如果服务器不希望与Chubby保持会话，可以根据服务器观察到的最新的序列器来检查。...客户端可以指定任何锁的延迟时间，目前是一分钟；这个限制可以防止一个有问题的客户端使一个锁（以及一些资源）在任意长的时间内不可用。
为了解决这个问题，我们加上了两个机制: 1）在前端机：同一个直播间的同一种消息类型，写入 Kafka 的同一个 partition； 2）在处理机：同一个直播间的同一种消息类型，通过 synchronized...解决办法： 1）消息写入流程优化：前端机-> Kafka -> 处理机 -> Redis； 2）前端机：如果延迟小，则只写入一个 Kafka 的partion；如果延迟大，则这个直播的这种消息类型写入...Kafka 的多个partion； 3）处理机：如果延迟小，加锁串行写入 Redis；如果延迟大，则取消锁。...自动降级，如果长连接同时三次连接不上，自动降级为短连接； - c. 自动上报长连接性能数据； 3）连接层只负责与客户端保持长连接，没有任何推送的业务逻辑。...7、总结与展望 回顾了系统的发展过程，达到了原定的前中期使用轮询，中后期使用长连接的预定目标，实践了原定的平衡演进的原则。
在最初的方法中，每个成员的观看历史记录都存储在Cassandra中，并使用行键存储在一行中：CustomerId。...缓存是一种简单的键值对存储，键是CustomerId，值是观看记录数据的压缩二进制表示。每次写入Cassandra都会发生额外的缓存查找，并在缓存命中时将新数据与现有值合并。...使用与前面所述相同的方法将新观看记录写入LiveVH。 写流程 使用与前面所述相同的方法将新观看记录写入LiveVH。...对于一小部分具有大量观看记录的会员，由于第一种体系结构中描述的类似原因，从单行中读取CompressedVH速度缓慢。不常见用例需要在读写延迟上设一个上限，才不会对常见用例造成读写延迟。...对于大量观看记录数据的汇总，上述方法将写入延迟限制为两种写入。在这种情况下，元数据行具有一个空数据列，以便能够快速读取元数据。
有时，当使用Singular Update Queue时，一些任务，如写入磁盘，可能会造成延迟，这可能会延迟处理定时中断和延迟发送心跳。 这可以通过使用单独的线程异步发送心跳来解决。...像[consul]和[akka]这样的框架异步发送心跳。这也可能是接收服务器上的问题。一个正在进行磁盘写入的接收服务器，只能在写入完成后才检查心跳，从而导致错误的故障检测。...有时，一些特定运行时的事件(如垃圾回收)导致的[本地暂停]会延迟心跳的处理。需要一种机制来检查处理是否在可能的本地暂停之后发生。一个简单的机制，用来检查处理是否在一个足够长的时间窗口后发生，例如5秒。...主要的挑战是不能因为网络延迟或缓慢的进程而将节点错误地检测为错误。...这时使用的一种常见机制是为每个进程分配一个suspicion号，如果在有限的时间内没有包含该进程的gossip ，该suspicion号就会增加。
可以解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制.CAS 操作包含三个操作数—内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。...一个线程从主内存中得到num值，并对num进行操作，写入值的时候，线程会把第一次取到的num值和主内存中num值进行比较，如果相等，就会将改变后的num写入主内存，如果不相等，则一直循环对比，知道成功为止...CAS优点 cas是一种乐观锁的思想，而且是一种非阻塞的轻量级的乐观锁，非阻塞式是指一个线程的失败或者挂起不应该影响其他线程的失败或挂起的算法。 CAS 缺点 循环时间长开销大，占用CPU资源。...这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如 全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。...线程数较大、等待时间长，不建议使用自旋锁，占用CPU较高 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/156238.html原文链接：https://javaforall.cn
在现代Web应用程序中，缓存是提高性能和可扩展性的关键因素之一。Redis是一种流行的内存缓存解决方案，它提供了快速的读取和写入速度，并支持各种数据结构。...解决方案：使用布隆过滤器：布隆过滤器是一种数据结构，可以快速判断一个元素是否存在于集合中。使用布隆过滤器可以在缓存层面过滤掉不存在的数据，从而减轻数据库的压力。...为了解决缓存一致性问题，通常采用以下几种方法：缓存失效：当某个节点修改了数据时，可以使其他节点的缓存失效，从而保证其他节点在下一次访问时能够获取最新的数据。...这种方法的缺点是会导致大量的网络流量，因为每个节点都需要重新获取最新的数据。延迟更新：当某个节点修改了数据时，不立即更新其他节点的缓存，而是等到其他节点下一次访问时再更新。...这种方法可以减少网络流量，但是会导致数据的延迟更新。消息传递：当某个节点修改了数据时，向其他节点发送消息通知其更新缓存。这种方法可以保证数据的及时更新，但是会增加系统的复杂度。
索引延迟 对于 Lucene、Vespa 等开源项目来说，小批（tiny batch）方法（又称近实时）是最受欢迎的选择。使用这种方法，只有在调用索引提交时才可以搜索新编写的文档。...结果，你需要在索引延迟和吞吐量之间进行权衡。不幸的是，我们无法利用这种方法将索引延迟减少到几秒钟级别。 索引刷新能力 实时服务的缺点之一是缺乏索引刷新敏捷性。...相比之下，我们选择了另一种方法，使我们能够在添加到索引后立即提交文档，而无需等待索引刷新。为了提升性能，我们针对数据结构采用了一个无锁技术，以适应我们的使用状况。现在来深入到细节吧！ ...我们支持的另一种更快的索引刷新方法是离线构建索引，然后使用离线构建索引和 Kafka 流之间的同步机制来从离线索引中恢复索引。...这意味着一旦将数据损坏引入 Kafka 消息中，它将是永久性的。多亏了上传的快照，我们能够将索引回退到不损坏的状态，跳过损坏的消息，然后使用这个修复来消费新消息。
为了解决这个问题，我们加上了两个机制： 在前端机，同一个直播间的同一种消息类型，写入 Kafka 的同一个 partition。...在处理机，同一个直播间的同一种消息类型，通过 synchronized 保证写入 Redis 的串行。 消息模型及并发问题解决后，开发就比较顺畅，系统很快就实现上线，达到了预先设定的目标。...前端机：如果延迟小，则只写入一个 Kafka 的 partion；如果延迟大，则这个直播的这种消息类型写入 Kafka 的多个 partion。...黑名单：不允许使用长连接；白名单：即使长连接关闭或者不在灰度范围内，也允许使用长连接。这两个特性保证了我们长短连接切换的顺利进行。...客户端的特性：a.同时支持长连接和短连接，可根据路由服务的配置来决定；b.自动降级，如果长连接同时三次连接不上，自动降级为短连接；c.自动上报长连接性能数据。
但是写入依赖主节点，写入性能由主节点的性能决定，主从节点之间存在复制延迟（在从节点上读取到的数据不一定是最新的数据），在主节点发生故障进行主从切换的时候存在数据丢失或者写入的不可用。...1.2 多主复制 在多主复制中，有多个主节点承担写入的请求，相比于单主复制，数据的写入请求被多个主节点分担，但主从节点之间的复制延迟问题依然存在。...1.4 严格仲裁 使用时间戳或者版本号判定哪个值为正确的值：时间戳最大的或者版本号最大的，代表数据是最新的，最新的数据就是正确的数据。...如果我们的系统能够忍受返回不新鲜的数据的可能性，那么使用宽松仲裁是提高系统可用性的一种办法。...我们将InfoKeeper中参与仲裁的介质称为主介质（图中绿色），将只会写入但是不参与仲裁的介质称为从介质（图中淡蓝色），从介质的写入是否成功都不会影响对客户端的响应。介质间的版本补齐使用写修复。
一般很少使用 async replication 异步复制，这个可能造成读不一致，但是写入效率高 semi sync replication 半同步，一般采用quorum的机制，即当写入的节点个数满足指定条件...，有这几种最终一致性： （1）因果一致性（Causal consistency） 即进程A在更新完数据后通知进程B，那么之后进程B对该项数据的范围都是进程A更新后的最新值。...（2）读己之所写（Read your writes） 进程A更新一项数据后，它自己总是能访问到自己更新过的最新值。...即执行更新后，客户端在同一个会话中始终能读到该项数据的最新值 （4）单调读一致性（Monotonic read consistency） 如果一个进程从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该进程后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值...,就切换为row-based log replication 主从延迟处理 kafka 主从ISR半同步 leader写入消息并复制到所有follower,ISR中的副本写入成功返回ack给leader
若数据不一致，则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据，可能导致严重错误。如将商品库存缓存在Redis，若价格不对，则下单时就可能出错，这是难以接受的。 什么是缓存和DB的数据一致性？...一致性包含如下情况： 缓存有数据 缓存的数据值需和DB相同 缓存无数据 DB是最新值 不符合这两种情况的，都属于缓存和DB数据不一致。...延时双删 1、何为延时双删 延迟双删（Delay Double Delete）是一种在数据更新或删除时为了保证数据一致性而采取的策略。这种策略通常用于解决数据在缓存和数据库中不一致的问题。...原因：如果延迟时间小于写入redis的时间，会导致请求1清除了缓存，但是请求2缓存还未写入的尴尬。。。 延迟的时间如何确定？...在业务程序运行时，统计业务逻辑执行读数据和写缓存的操作时间，以此为基础来进行估算。因为这个方案会在第一次删除缓存值后，延迟一段时间再次进行删除，所以称为“延迟双删”。
不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态 最终一致性：最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态...这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上比较推崇的模型 只读缓存情况 只读缓存：新增数据时，直接写入数据库；更新（修改/删除...T1 更新主库X=1 T2 删除缓存 T3 缓存miss，查询从库得到从库旧值(X=0) T4 旧值写入缓存 T5 此刻从库同步完成 解决方案: (1) 针对读写分离的场景， 可以采取延迟消息删除缓存...(这个延迟的时间要根据项目情况控制下), 另外也要控制主从延迟的时间 (2) 针对第一种情况， 其实只是小段时间的不一致， 一般业务可以接受这种情况， 保证最终一致即可。...查询数据加读锁 (3) 采取数据库binlog来淘汰缓存， 这种方法成本较高 总结 优先使用“先更新数据库再删除缓存”的执行时序，原因主要有两个： 先删除缓存值再更新数据库，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库
如果是单台数据库的瓶颈：开启多个并行度就没法提升性能、一般建议按照一定路由规则写入多台数据库、建议使用分布式数据库(如Hbase：提前建立分区、避免数据热点写入等)。...3、为什么和维表关联后任务处理数据的能力变慢？ 建议：小数据量不常更新的维表使用ALL模式。大数据量的维表使用使用LRU模式，并且根据数据库不同做相应的处理(比如关系型数据库则建立索引等)。...二、实时任务运维 1、配置反压告警 场景：反压导致cp失败，数据出现延迟或者不产出。 排查方法： 1）借助Flink web-ui 提供的的反压功能查找具体的operatorChain。...3、拆分实时任务日志 场景: Flink实时任务运行时间长之后导致日志占用磁盘大，另外一个大的日志文件不利于排查问题。...5、脏数据管理 场景：由于数据源都是从Kafka过来的数据，可能存在数据类型错误、字段名称错误、字段阈值在Flink中超范围等。落库过程中，由于字段类型不匹配、阈值超范围等等情况。
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