Group：一类生产者或消费者，这类生产者或消费者通常生产或消费同一类消息，且消息发布或订阅的逻辑一致。 为什么要使用 RocketMQ？ 异步解耦 随着微服务架构的流行，服务之间的关系梳理非常重要。...我曾经遇到过一个 tag 没有正确使用的方式，只有一个 MQ 实例，用 tag 来区分环境。所有消息都在一个主题中，测试环境消费测试环境的 tag，线上消费线上的 tag。...Exactly-Once 是指发送到消息系统的消息只能被消费端处理且仅处理一次，即使生产端重试消息发送导致某消息重复投递，该消息在消费端也只被消费一次。...消息发送给 MQ 如果失败会重试，消息如果长时间没消费，也会重新发送，即使最后进入了死信队列，也可以通过死信队列的监控来人工干预，一定会是最终一致性。...特别是当消息量大的时候，如何快速的将消息表中的消息发送出去，也需要做很多处理，简单的查表轮询在量大的情况下不太适用。 两种方式都可以使用，能实现我们要的目的即可。
并发跟事务有什么关系 事务天然地提供了一个隔离空间，只要所有的数据都在一个事务中进行操作，并发环境中真正严重的问题不太会发生。这也是很多应用想法避开并发问题的手段之一。...换句话说，“事务提供了一个框架，用来在企业应用中帮助避免并发产生的许多棘手问题。” 但是，我们是不可能把所有的操作都放在一个事务中的，尤其是类似数据库这样的系统事务中，因为有不少非常耗时的操作。...像SVN这样的工具，就是引入了灵活性，但是呢，在正确性上，就要依靠让我们自己来进行冲突的合并处理。 这也是，我们说的悲观和乐观。在生产实践过程中，人们往往会做出这样的选择。...Layer 2(L2) 缓存；分散了过期时间，即使 L2 缓存中的一个值过期，L1 缓存中可能仍然有缓存的值，避免了重新计算缓存值； 这种方案会有一个问题：在应用服务器的内存中，缓存数据可能会导致内存不足...对缓存更新操作进行加锁保护，保证只有一个线程能够进行缓存更新，但是对于采用分布式集群的业务系统，由于存在几十上百台服务器，即使单台服务器只有一个线程更新缓存，但几十上百台服务器一起算下来也会有几十上百个线程同时来更新缓存
一般生产环境都会配置长sql告警，可以根据业务情况调整告警阈值。 那么在postgresql数据库如果遇到了长sql告警我们应该怎么处理呢？我总结一下：一查二看三杀。...；idle in transaction表示当前事务还未结束，事务中上一条sql已经执行完毕，当前事务没有sql在执行，事务中空闲。...信号，关闭当前后台进程，用户只能关闭自己的后台进程，事务回滚。...postgres 7677 6228 0 12:45 pts/3 00:00:00 grep --color=auto 5001 postgres@xxx:~> kill -9 5001 上面三板斧在生产环境中还是建议从前到后执行...，虽然第三种方法最直接有效，但是毕竟是生产环境，万一触发什么bug也不知道，所以迫不得已再使用。
然后，即使消费者程序出故障重启也不会再收到“Hello Kafka”这条消息了。 然而，我们知道，我们不能总认为一切都是顺利的。在大规模的集群中，即使最不可能发生的故障场景都可能最终发生。...broker可能在写入消息后，发送ack给生产者的时候挂了。甚至broker也可能在写入消息前就挂了。由于生产者没有办法知道错误是什么造成的，所以它就只能认为消息没写入成功，并且会重试发送。...和只能在瞬态内存中的连接中保证不重复的 TCP 不同，这个序列号被持久化到副本日志，所以，即使分区的leader挂了，其他的broker接管了leader，新leader仍可以判断重新发送的是否重复了。...这个特性也允许你在一个事务中处理消费数据和提交消费偏移量，从而实现端到端的精确一次语义。...值得注意的是，一个 Kafka topic 的分区中的消息，可以有些是在事务中，有些不在事务中。
三、RabbitMQ消息丢失解决方案 1.针对生产者 方案1 ：开启RabbitMQ事务 可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务channel.txSelect...难道消息还会丢失，没错，系统是在一个复杂的环境，不要想的太简单了，虽然以上的三种方案，基本可以保证消息的高可用不丢失的问题， 但是作为有追求的程序员来讲，要绝对保证我的系统的稳定性，有一种危机意识。...比如：持久化的消息，保存到硬盘过程中，当前队列节点挂了，存储节点硬盘又坏了，消息丢了，怎么办？ 1）生产端首先将业务数据以及消息数据入库，需要在同一个事务中，消息数据入库失败，则整体回滚。...四、总结 如果需要保证消息在整条链路中不丢失，那就需要生产端、mq自身与消费端共同去保障。...在实际开发中，需要考虑消息丢失的影响程度，来做出对可靠性以及性能之间的权衡。
也就是说，不加锁的话，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个数据是逻辑不一致的。 1.3 为什么需要全局读锁(FTWRL) 可能有的人在疑惑，官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump。...为什么还需要 FTWRL 呢？ 一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如，对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎，如果备份过程中有更新，总是只能取到最新的数据，那么就破坏了备份的一致性。...同时，线程 A 在执行 unlock tables 之前，也只能执行读 t1、读写 t2 的操作。连写 t1 都不允许，自然也不能访问其他表。...而实际上，即使是小表，操作不慎也会出问题。我们来看一下下面的操作序列，假设表 t 是一个小表。 ?...例：我上面是localhost环境，进去commit或者/rollback ,哪如果不是localhost 环境了，是程序连接了这时候就要kill掉了 2.2.2 我身上发生的趣事 上次有个DBA
也就是说，不加锁的话，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个数据是逻辑不一致的。 1.3 为什么需要全局读锁(FTWRL) 可能有的人在疑惑，官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump。...为什么还需要 FTWRL 呢？ 一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如，对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎，如果备份过程中有更新，总是只能取到最新的数据，那么就破坏了备份的一致性。...同时，线程 A 在执行 unlock tables 之前，也只能执行读 t1、读写 t2 的操作。连写 t1 都不允许，自然也不能访问其他表。...而实际上，即使是小表，操作不慎也会出问题。我们来看一下下面的操作序列，假设表 t 是一个小表。 ?...例：我上面是localhost环境，进去commit或者/rollback ,哪如果不是localhost 环境了，是程序连接了这时候就要kill掉了 2.2.2 我身上发生的趣事 上次有个DBA 问我
这个绰号是我 2010年以领域专家身份加入百度PMO时得到的。 当时百度并没有工程生产力部门，而是负责软件过程度量的 SQA。...当在，强调迭代的同时，瀑布模型仍旧存在，很多团队在每个迭代的粒度内，还仍旧使用瀑布模型。软件团队经过几个迭代的开发以后，再把软件发布到生产环境上。 ?...解决这个问题之后，我们也会得到一些收益，这个收益的大小决定于原来这个环境准备工作到底有多“痛苦”！ 当这一步准备好以后，测试人员可能就会开足马力写一些自动化测试了。...为什么这个曲线最开始有一个提升期？是因为流程自动化等工作减少了每个交付迭代中的事务性成本。...日本京瓷公司是生产陶瓷制品的公司，是典型的生产制造行业。它由稻盛和夫先生创办，并在经营过程中总结出了“阿米巴管理经营方式”。 在2009年，稻盛和夫再次出山，成功运用这一管理工具，带领日航走出困境。
第二部分讲为了使事务生效，我都尝试了哪些方法，并解释每种尝试有效或无效的原因。第三部分讲解一下为什么我们需要事务机制。 一、事务机制生效的原理 事务机制生效是建立在数据库的事务基础上的。...，并且其他事务每对该数据进行一次修改并提交后，该事务都能查询得到最新值 读未提交事务隔离级别、读已提交事务隔离级别 幻读 一个事务先根据某种条件查询出一些记录，之后另一个事务又向表中插入了符合这些条件的记录...还会产生写锁和写放大等现象，因为生产环境中一个写服务变慢时，可能会拖累整个应用的吞吐量，并逐步扩大，最终导致整个系统不可用。...，它们又有个归纳的上级异常类，就是 RuntimeException，所以，我的解决方法就是自己捕获异常，同时在 catch 中抛出异常的类另是 RuntimeException，这样事务就可以正常执行...为什么需要事务机制 这个问题其实应该一开始就抛出来。
今天大年初五迎财神，那么提到“财”，我们是否考虑过一个问题：转账会不会出现钱扣了对方也没收到钱的情况？首先财神不同意，另外按照现在的技术，基本也不会出现，因为目前一个转账操作基本在一个事务中。...事务内的语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败。也就是说，上面转账过程中，即使中间出现问题，也会回滚，取消扣钱操作。 那 MySQL 事务还有哪些特性呢？这一节内容就来聊聊。...READ COMMITTED（读已提交，RC）：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。因为同一事务的其它实例在该实例处理期间可能会有新的 commit，所以可能出现幻读。...对于 Serializable 隔离级别，因为它强制事务串行执行，会在读取的每一行数据上都加锁，因此可能会导致大量的超时和锁争用的问题。生成环境不建议使用。 生产环境一般选择 RC 或者 RR。...出现了一个事务中的两次执行同样的查询，得到不一样的结果，也就是幻读。
2）为什么先用20%再用80%呢？ 我可以先用83的80%也就是65个人持续向服务器发起请求，这个时候我收到的总请求数量以及相应的日志会比83的20%的并发用户数的日志和请求数量多一些。...在企业中，如果没有严格区分，是把1个事务，当做只查询1次，但，实际请求可能是 1事务: n个查询。 5.hps： hitpers。每秒用户的点击率。...公司生产环境有20-30台服务器，让我搭建独立环境，难道我也要20-30台机器吗？ 金融、电信类的公司，这些公司确实能够给你足够的机器做性能测试。...假如你半夜的时候在生产环境做性能测试，凌晨三四点的时候是很少人在用，但是你注册下单的数据也写在生产环境的数据库里面。 这些数据在生产的数据库里就成为了脏数据。...2.2)硬件配置要一样： 假设生产的服务器是8核cpu，16g的配置之上，结果给的服务器配置达不到这么高，cpu能给到8核，但是内存只能给到8g，这样可以吗？ 不可以！
由于这些物料账的变化，通常情况下不再支持向后兼容，同时在数据库表层面也不存在兼容性视图。 现在我就来详细说明SAP S/4HANA 1610迁移过程的问题，并试图解释对各种业务流程的影响。 1....物料账这些方面的改变意味着无法向后兼容，这也是为什么在物料账数据库表中不存在兼容性视图的原因。...图12：期间状态 从事务码CKM3或表MLRUNLIST中，可以校验期间状态。现在即使货物移动已过账，也可以系统标准方式来变更标准价。不过，当物料状态为“关账分录已完成”时，不能再更改标准价格。...2)生产环境中，在物料账设置为生产后，第一次物料账关账； 3)生产环境中，由于产生错误导致以前期间实际成本驾驶仓处理不完整，并且不再可能对活动物料或作业进行过账（例如，已报告的后果）。...从表MLDOC中直接取数可以更详细地看到单个货物移动的凭证，而CDS视图FCML_REP_V只能得到通过类别、项目类型和生产流程号汇总的一层数据，如图16所示。
---- 接 RocketMQ实战（一），RocketMQ实战（二），本篇博客主要讨论的话题是：顺序消费、RMQ在分布式事务中的应用等。...二、Queue in Topic 对于RocketMQ而言，Topic只是一个逻辑上的概念，真正的消息存储其实是在Topic中的Queue中。想一想，为什么RocketMQ要这要设计呢？...可以观察得到，虽然从全局上来看，消息的消费不是有序的，但是每一个订单下的3条消息是顺序消费的！...五、事务消息 在说事务消息之前，我们先来说说分布式事务的那些事！ 什么是分布式事务，我的理解是一半事务。怎么说，比如有2个异构系统，A异构系统要做T1，B异构系统要做T2，要么都成功，要么都失败。...此时RMQ中的那条转账事务消息，始终处于prepare状态，消费者读取不到，但是却已经完成一方的账户资金变动！ 既然，RMQ3.2.6版本不为我们进行回查，那么只能由我们自己完成了。
再探讨之前，先带大家回顾下知识点 事务消息的设计原理 RocketMQ 在 4.3.0 版中已经支持分布式事务消息，采用 2PC 的思想实现事务消息提交，同时增加一个补偿逻辑来处理二阶段超时或者失败的消息... 如果在 RocketMQ 事务消息的二阶段过程中失败了，例如在做 Commit 操作时（上图中的第 4 步），出现网络问题导致 Commit 失败，那么需要通过一定的策略使这条消息最终被 Commit...只有发送 half 消息成功，并且发送状态为 SEND_OK ，才会执行 executeLocalTransaction ，向 t_order_transaction_log 表写入事务日志 那么即使...只有 half 消息发送成功，且返回状态是 SEND_OK 才会执行 executeLocalTransaction 即使 Broker 回查事务状态，得到的结果始终是 UNKNOW ，最终...， Broker 会回查，得到的结果始终是 UNKNOW ，最终 half 消息会被回滚，积分服务收不到消息 订单数据回滚了，积分服务未收到消息，那么此种情况是没问题的 看起来挺顺眼，异常情况下也没什么问题
在我的第一篇文章 为什么说 Kubernetes 是一辆翻斗车 中，我谈到了 Kubernetes 如何在定义、分享和运行应用程序方面很出色，类似于翻斗车在移动垃圾方面很出色。...在第二篇中，如何跨越 Kubernetes 学习曲线，我解释了 Kubernetes 的学习曲线实际上与运行任何生产环境中的应用程序的学习曲线相同，这确实比学习所有传统组件要容易（如负载均衡器、路由器...在我的职业生涯的大部分时间里，这些都是我在生产环境中运行的工作负载，因此，我立即意识到，除了 DevOps 之外，除了敏捷之外，使用 Kubernetes 运行生产环境工作负载的强大功能。...即使是我们几乎不改变我们的文化习惯，也可以提高效率。调试和退役变得非常容易，而这对于传统 IT 来说是极为困难的。...（LCTT 译注：在软件生命周期中，第 0 天是指软件的设计阶段；第 1 天是指软件的开发和部署阶段；第 2 天是指生产环境中的软件运维阶段。）
下单后先保存本地数据和MQ消息表，这时候消息的状态是发送中，如果本地事务失败，那么下单失败，事务回滚。...比如RocketMQ： RocketMQ分为同步刷盘和异步刷盘两种方式，默认的是异步刷盘，就有可能导致消息还未刷到硬盘上就丢失了，可以通过设置为同步刷盘的方式来保证消息可靠性，这样即使MQ挂了，恢复的时候也可以从磁盘中去恢复消息...我认为有以下几个点是不使用zookeeper的原因： 根据CAP理论，同时最多只能满足两个点，而zookeeper满足的是CP，也就是说zookeeper并不能保证服务的可用性，zookeeper在进行选举的时候...消息发送应该弱依赖注册中心，而RocketMQ的设计理念也正是基于此，生产者在第一次发送消息的时候从NameServer获取到Broker地址后缓存到本地，如果NameServer整个集群不可用，短时间内对于生产者和消费者并不会产生太大影响...响应给master master在收到超过半数的ack之后，把消息标记为committed 发送committed消息给所有slave，slave也修改状态为committed 你知道RocketMQ为什么速度快吗
在 Raft 的实现上，我们直接参考的 etcd 的 Raft。etcd 已经被大量的公司在生产环境中使用，所以它的 Raft 库质量是很有保障的。...在翻译的过程中，我们也给 etcd 的 Raft fix 了一些 bug，添加了一些功能，让其变得更加健壮和易用。...当事务开始的时候，我们会首先得到一个 start timestamp，然后再去获取要修改行的数据，在 Get 的时候，如果这行数据上面已经有 Lock 了，那么就可能终止当前事务，或者尝试清理 Lock...在 TiKV 里面，事务的实现主要包括两块，一个是集成在 TiDB 中的 tikv client，而另一个则是在 TiKV 中的 storage mod 里面，后面我们会详细的介绍。...TiKV 从最开始设计的时候，就希望使用 gRPC，但 Rust 当时并没有能在生产环境中可用的 gRPC 实现，我们只能先基于 mio 自己做了一个 RPC 框架，但随着业务的复杂，这套 RPC 框架开始不能满足需求
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
