容错（fault tolerance）概念与 Actor 相关，为了使用这些概念，需要在项目中添加如下依赖：
在开始讨论Akka中对Actor的生命周期管理前，我们先探讨一下所谓的Actor编程模式。对比起我们习惯的行令式（imperative）编程模式，Actor编程模式更接近现实中的应用场景和功能测试
在上一篇讨论中我们谈到了监管：在Akka中就是一种直属父子监管树结构，父级Actor负责处理直属子级Actor产生的异常。当时我们把BackoffSupervisor作为父子监管方式的其中一种
本章概述了监督（supervision）背后的概念、提供的原语及其语义。有关如何转换为真实代码的详细信息，请参阅 Scala 和 Java API 的相应章节。
上篇我们讨论了Akka-Remoting。我们说Akka-Remoting是一种点对点的通讯方式，能使两个不同JVM上Akka-ActorSystem上的两个Actor之间可以相互沟通。Akka
在上篇讨论里我们主要介绍了Akka-Cluster的基本原理。同时我们也确认了几个使用Akka-Cluster的重点：首先，Akka-Cluster集群构建与Actor编程没有直接的关联。集群构建是
在现实应用中akka-stream往往需要集成其它的外部系统形成完整的应用。这些外部系统可能是akka系列系统或者其它类型的系统。所以，akka-stream必须提供一些函数和方法来实现与各种不
Actor模式最大的优点就是每个Actor都是一个独立的任务运算器。这种模式让我们很方便地把一项大型的任务分割成若干细小任务然后分配给不同的Actor去完成。优点是在设计时可以专注实现每个Ac
本文介绍了如何使用 Akka 进行并行编程，包括 Actor 的创建和停止、消息传递、以及基于层次结构的容错机制。通过示例代码，展示了如何在 Akka 中实现并行编程，并总结了 Akka 在并行编程中的优势和适用场景。
为了使用集群单例（Cluster Singleton），你必须在项目中添加如下依赖：
该文摘要总结：本文介绍了如何利用Akka和Scala实现一个分布式计算系统，用于执行并行计算任务。具体来说，文章介绍了如何利用Akka的Actor模型和Scala的并发编程库来实现一个分布式计算系统，该系统能够执行多个计算任务，并将结果返回给调用者。同时，文章还探讨了如何利用Akka的Identify消息处理Actor的死亡，从而避免Actor的丢失，并提高系统的可用性。
前面提到过，akka-typed中较重要的改变是加入了EventSourcedBehavior。也就是说增加了一种专门负责EventSource模式的actor, 最终和其它种类的actor一道可以完美实现CQRS。新的actor，我还是把它称为persistentActor，还是一种能维护和维持运行状态的actor。即，actor内部状态可以存放在数据库里，然后通过一组功能函数来提供对状态的处理转变，即持续化处理persistence。当然作为一种具备EventSourcedBehavior的actor, 普遍应有的actor属性、方法、消息处理协议、监管什么的都还必须存在。在这篇讨论里我们就通过案例和源码来说明一下EventSourcedBehavior是如何维护内部状态及作为一种actor又应该怎么去使用它。
分布式程序运算是一种水平扩展（scale-out）运算模式，其核心思想是能够充分利用服务器集群中每个服务器节点的计算资源，包括：CPU、内存、硬盘、IO总线等。首先对计算任务进行分割，然后把细分的任务分派给各节点去运算。细分的任务相互之间可以有关联或者各自为独立运算，使用akka-cluster可以把任务按照各节点运算资源的负载情况进行均匀的分配，从而达到资源的合理充分利用以实现运算效率最大化的目的。如果一项工作可以被分割成多个独立的运算任务，那么我们只需要关注如何合理地对细分任务进行分配以实现集群节点的负载均衡，这实际上是一种对无需维护内部状态的运算任务的分配方式：fire and forget。由于承担运算任务的目标actor具体的部署位置是由算法决定的，所以我们一般不需要控制指定的actor或者读取它的内部状态。当然，如果需要的话我们还是可以通过嵌入消息的方式来实现这样的功能。
为了使用集群分片（Cluster Sharding），你必须在项目中添加如下依赖：
通过上篇关于Cluster-Singleton的介绍，我们了解了Akka为分布式程序提供的编程支持：基于消息驱动的运算模式特别适合分布式程序编程，我们不需要特别的努力，只需要按照普通的Acto
akka 2.6.x正式发布以来已经有好一段时间了。核心变化是typed-actor的正式启用，当然persistence,cluster等模块也有较大变化。一开始从名称估摸就是把传统any类型的消息改成强类型消息，所以想拖一段时间看看到底能对我们现有基于akka-classic的应用软件有什么深层次的影响。不过最近考虑的一些系统架构逼的我不得不立即开始akka-typed的调研，也就是说akka-classic已经无法或者很困难去实现新的系统架构，且听我道来：最近在考虑一个微服务中台。作为后台数据服务调用的唯一入口，平台应该是个分布式软件，那么采用akka-cluster目前是唯一的选择，毕竟前期搞过很多基于akka-cluster的应用软件。但是，akka-cluster-sharding只能支持一种entity actor。毕竟，由于akka-classic的消息是没有类型的，只能在收到消息后再通过类型模式匹配的方式确定应该运行的代码。所以，这个actor必须包括所有的业务逻辑处理运算。也就是说对于一个大型应用来说这就是一块巨型代码。还有，如果涉及到维护actor状态的话，比如persistenceActor，或者综合类型业务运算，那么又需要多少种类的数据结构，又怎样去维护、管理这些结构呢？对我来说这基本上是mission-impossible。实际上logom应该正符合这个中台的要求：cluster-sharding, CQRS... 抱着一种好奇的心态了解了一下lagom源码，忽然恍然大悟：这个东西是基于akka-typed的！想想看也是：如果我们可以把actor和消息类型绑在一起，那么我们就可以通过消息类型对应到某种actor。也就是说基于akka-typed，我们可以把综合性的业务划分成多个actor模块，然后我们可以指定那种actor做那些事情。当然，经过了功能细分，actor的设计也简单了许多。现在这个新的中台可以实现前台应用直接调用对应的actor处理业务了。不用多想了，这注定就是akka应用的将来，还等什么呢？
先谈谈akka-typed的router actor。route 分pool router, group router两类。我们先看看pool-router的使用示范：
上篇我介绍了CQRS模式存写部分的具体实现和akka-persistence一些函数和消息的用法。在这篇本来是准备直接用一个具体的例子来示范CQRS模式编程，主要是写端，或者是数据采集端。想着模拟收银机的后端操作，可以使用集群分片（cluster-sharding），每个分片shard代表一部POS机控制系统。在写这段程序之前首先把示例功能实现、cluster-sharding, persistence-actor,actor-passivation, backoff-supervisor, ClusterSharding.start和ClusterSharding.startProxy等技术细节搞清楚：
为了使用集群指标扩展（Cluster Metrics Extension），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
隔行如隔山，任何看上去简单的设计，其实都经历过了漫长的策划、策略、定位等一系列的前期分析的结果。不要找设计师做免费设计、不听话的设计师才是好设计师，这些不可不知的潜规则，在与设计师沟通的过程中你是否时刻遵循 >>>
“请你谈谈非等熵的稳态可压磁流体力学方程在持续等离子体约束受控热核聚变中的应用。”
" 睚眦必报 " 就是因为小事报复别人 , 特点是对方 " 主观故意 " 侵害你的利益 , 瞪你一眼也不行 ;
在数据驱动的时代，网络信息采集已成为数据分析、市场研究和竞争情报不可或缺的一部分。本篇博客深入探讨了网络爬虫技术的基础知识、实践技巧及其在保护隐私和遵守法律框架下的应用方法。从基础的爬虫构建到高级的反反爬虫策略，无论你是编程新手还是资深开发者，都能在这篇文章中找到有价值的信息。我们将通过Python示例代码，详细介绍如何安全高效地采集网络数据，同时确保遵守网站的robots.txt协议和不侵犯用户隐私。 关键词：网络爬虫、数据采集、Python爬虫教程、反爬虫策略、网络信息采集。
谈判学应用场景的分解为：谈判目标、谈判对象、谈判策略；那么如何很好的利用沃顿谈判学去实现商业化的最大价值？ 一个完整的谈判用三问题就可以概括： 1、我的谈判目标是什么？ 2、我的谈判对象是谁？ 3、要
老马的这个理论都快被用烂了，多数产品分析报告在对用户需求进行分析时都会使用老马的层次需要理论，该理论是由美国心理学家亚伯拉罕•马斯洛在《动机与个性》中提出来的，但我们多数人所熟悉的是老马的五层次需求说，即人类的需求像阶梯一样从低到高按层次分为五种，分别是：
网络爬虫（Web Crawler），也称为网页蜘蛛（spider）或机器人（bot），是一种自动浏览互联网的程序。它的主要任务是从一个或多个起始网页开始，递归地访问网页，收集信息，并将其存储在本地数据库中，以供搜索引擎索引或进行其他类型的分析。
当前社会，人们越来越享受互联网带来的种种便利，同时也对互联网产品有了更高的要求，比如更快的响应速度和更稳定的服务；另一方面，互联网产品在不断发展的过程中也面临着非常多的技术挑战，比如服务化、分布式、并行计算等，那么，Akka在其中的哪些领域可以一展身手呢？
只要有一次更新失败，就会出现回滚 @Transactional(rollbackFor = {Exception.class}) 在实体类中局部配置字段策略 @ApiModelProperty(value = "出生日期") @TableField(value = "birthday", updateStrategy = FieldStrategy.IGNORED) private LocalDate birthday; meishadevs欢迎任何形式的转载，但请务必注明出处，尊重他人劳动成果。 转载请
各位大佬们！今天我要和大家分享一个有关Python的技巧，让你轻松实现高效的网络爬虫！网络爬虫是在互联网时代数据获取的一项关键技能，而Python作为一门强大的编程语言，为我们提供了许多方便而高效的工具和库。让我们一起来揭开它的神奇力量吧！
机器之心报道 编辑：蛋酱、小舟 谷歌的「大公司病」还有得治吗？ 从大厂离职，然后写小作文，似乎已经成为了一种新的流行趋势。 近日，AppSheet 创始人 Praveen Seshadri 宣布离开谷歌。在一篇题为《Google 出了什么问题》的 Medium 长博客中，Seshadri 对谷歌的未来发展做出了严峻的判断。 博客地址：https://medium.com/@pravse/the-maze-is-in-the-mouse-980c57cfd61a 素材都是现成的，时机也恰到好处。最近谷歌忙
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🐅🐾🍁🐥
一生中，你能尊重多少人，就有多少人尊重你；你能信任多少人，就有多少人信任你；你能让多少人成功，就有多少人帮助你成功。人的一生给别人借过时实际是在给自己修路，厚道的人，你的人生路总是很宽很长！ 14种搜索引擎优化技术分享 时本文总计约 200 个字左右，需要花 2 分钟以上仔细阅读思考。 2018年已过去一半时间，再接下来的时间里，我们该如何优化网站，今天在这里黄伟老师给各位同学介绍14种SEO优化技术，希望能够各位同学带来帮助。 以下是14种SEO优化策略： 1.为百度/Google人工智能优化您的网站
渐进式网页应用（Progressive Web App, PWA）通过离线存储和推送通知等功能，能够提供类似原生应用的体验。
在今天的互联网世界中，爬虫不仅被用于合法的数据采集，还被滥用于盗取数据、大规模爬取网站内容等不当用途。为了保护网站资源和数据，许多网站采用反爬虫技术来对抗爬虫程序。本文将深入介绍反爬虫技术的原理与策略，并提供示例代码来演示如何编写爬虫以应对这些挑战。
欢迎来到这个关于网络爬虫原理的小小冒险之旅！今天，我们将揭开数字世界的面纱，深入了解那些神秘的程序，它们如何在互联网的海洋中搜寻并捕获有用的信息。如果你对计算机世界的奥秘充满好奇，那么跟着我一起走进这个让人兴奋而又神秘的领域吧！
在当今互联网时代，网络爬虫成为了获取数据的重要工具之一。而使用代理IP进行爬虫操作，则是提高爬虫效率、绕过访问限制的利器。本文将向大家介绍Python代理IP爬虫的简单使用，帮助大家了解代理IP的原理、获取代理IP的方法，并探索其在实际应用中的无限可能。
在当下竞争激烈的网络环境中，搜索引擎优化（SEO）是网站主和数字营销人员必须重视并不断改进的关键领域。而要实现成功的SEO战略，数据分析和持续优化成为至关重要。
是时候浇盆冷水了 如今，国内创业的风潮可谓是异常火爆，特别是在科技创新领域，不少人奔着圆梦的目的一头扎进了创业的大潮，美名其曰科技创新、技术创新、增强国力，自嗨得不行。而国内较为宽松的政策体系，一直以来在专利、知识版权上的意识缺失，导致了大片的山寨工厂，不图名只图利，运用低价的策略，直接拿别人热门的硬件配置或是时尚的外形来吸引了大票的消费者。但是这些产品与工厂往往都不长久，经营一段时间后，达到盈利的目的就会迅速消亡，更别提走出国门，进军在海外市场了。这是一直以来国内产品的通病，除了在电子科技领域的大量抄
摘要 在当今互联网时代，数据采集已成为获取信息的重要手段。然而，随着反爬虫技术的不断进步，爬虫开发者面临着越来越多的挑战。本文将探讨Java爬虫在抓取TikTok音频时的安全策略，包括如何防止请求被拦截，以及如何提高爬虫的隐蔽性和稳定性。
1、导入所需库：在Python中，您可以使用requests库来发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库来解析HTML。
本文档基于数据治理相关学习资料整理，为数据治理专业认证CDMP的学习笔记（思维导图与知识点）整理。文章较长，建议收藏后阅读。后续的文档请关注公众号 大数据流动，会持续的更新~
在进行网络抓取时，我们常常会遇到目标网站对反爬虫的监测和封禁。为了规避这些风险，使用代理IP成为一种常见的方法。然而，如何应对目标网站的反爬虫监测，既能保证数据的稳定性，又能确保抓取过程的安全性呢？本文将向您分享一些关键策略，帮助您迈过反爬虫的障碍，提高抓取成功率，并保护自己的网络抓取工作的稳定与安全。
开源项目的成功往往依赖于一个活跃且健康的社区。本文将探讨如何建设和管理一个开源项目的社区，确保其持续的健康发展。
据The Information称，Apple的Intelligent Tracking Prevention功能使在线广告商难以将Safari的用户作为目标用户用Cookie来追踪其浏览习惯。
看见Cloudreve能配置X-Sendfile使下载速率更快，但是后来才发现这是对本地存储而言，自己的上传策略是对接七牛云的，那就算了。
在如今的职场中，电脑屏幕监控软件已经成为了许多企业的标配，用于监测员工的工作行为以提高生产力和安全性。然而，为了让监控软件发挥最大的效用，关联规则挖掘算法正在崭露头角。接下来就让我们通过以下方面来看看如何通过关联规则挖掘算法提高电脑屏幕监控软件的监视效率：
尊重（Respect）是极限编程（Extreme Programming，XP）的核心价值之一。
15 传统项目管理模式如何往敏捷开发精益项目管理转型，如何做到敏捷开发与CMMI体系整合？
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