概述本文主要描述一个超精简的订阅发布事件组件--SPEvent。在实际开发过程中,一个事件的产生会产生很多业务的执行,或者多个事件都要执行同一个业务的执行。在这种场景下有两种做法:将同一个事件的业务放在一个函数中,然后事件产生的时候执行对应的函数。某个业务需要哪个事件,它自己监听对应事件并执行。显然,第一种策略会将业务与业务之间耦合在一起,对后期维护是非常痛苦的;第二种显然会更加有优势,不同业务完全解耦,独立完成事件的业务。第二种策略的方式,实际在软件架构中经常看到,比如MQTT的通信(通过订阅对应的top
业务软件设计开发过程中会依赖一些基础组件, 事件路由就是常见的基础组件。 本模块结合业务场景, 定制了一个基本的事件路由模块。
1).给data添加一个 名字为eventhub 的空vue对象,就可以在任何组件都可以调用事件发射接收的方法了,在main.js中添加:
面试中提到安卓的事件分发,我们一般都能说到从 Activity -> Window -> DecorView -> ViewGroup -> View 的 dispatchTouchEvent 流程,这个是最基本的需要掌握的,由此能深入引出一些什么知识点呢?
loop线程已经运行起来了,如果不出意外,它是不会终止的;不妨以此为起点,再开始一段新的旅程,我要去探索input事件的获取。
当我们在写带有UI的程序的时候,如果想获取输入事件,仅仅是写一个回调函数,比如(onKeyEvent,onTouchEvent….),输入事件有可能来自按键的,来自触摸的,也有来自键盘的,其实软键盘也是一种独立的输入事件。那么为什么我能通过回调函数获取这些输入事件呢?系统是如何精确的让程序获得输入事件并去响应的呢?为什么系统只能同一时间有一个界面去获得触摸事件呢? 下面我们通过Android系统输入子系统的分析来回答这些问题。
我们在 Vue 实例中添加 components 属性,在这里我们就可以自定义自己的局部组件,使用方式和全局组件的差别不大
很多同学可能会认为输入系统是不是和View的事件分发有些关联,确实是有些关联,只不过View事件分发只能算是输入系统事件传递的一部分。这个系列讲的输入系统主要是我们不常接触的,但还是需要去了解的那部分。
随着业务的不断发展,原来融入在业务系统主流程中的辅助功能越来越多,每次增加新的逻辑,都要修改主干流程,比如发送微信服务号消息,发送邮件提醒等。 这种做法,让主干流程和辅助功能耦合太紧密,很容易在修改辅助功能的时候,导致主干流程的bug。本文介绍利用事件中心,让主干流程专注于业务核心,其他辅助功能会通过监听事件中心来实现,大大解耦了核心业务和辅助逻辑。 实现 事件中心EventHub 事件中心,一般用来监听收集各种事件并分发给监听者列表. /** * 事件中心,一般用来监听收集各种事件并分发给监听者
1.Kafka中的ISR、AR又代表什么? ISR:与leader保持同步的follower集合 AR:分区的所有副本 2.Kafka中的HW、LEO等分别代表什么? LEO:没个副本的最后条消息的offset HW:一个分区中所有副本最小的offset 3.Kafka中是怎么体现消息顺序性的? 每个分区内,每条消息都有一个offset,故只能保证分区内有序。 4.Kafka中的分区器、序列化器、拦截器是否了解?它们之间的处理顺序是什么? 拦截器 -> 序列化器 -> 分区器 5.Kafka生产者客户端的
通常用 Vue.js 编写单页应用(SPA)时,当加载页面时,所有必需的资源(如 JavaScript 和 CSS 文件)都会被一起加载。在处理大文件时,这可能会导致用户体验不佳。
从手指接触屏幕到MotionEvent被传送到Activity或者View,中间究竟经历了什么?Android中触摸事件到底是怎么来的呢?源头是哪呢?本文就直观的描述一个整个流程,不求甚解,只求了解。
第 7 章 Kafka 面试题 7.1 面试问题 Kafka 中的 ISR(InSyncRepli)、OSR(OutSyncRepli)、AR(AllRepli)代表什么? Kafka 中的 HW、LEO 等分别代表什么? Kafka 中是怎么体现消息顺序性的? Kafka 中的分区器、序列化器、拦截器是否了解?它们之间的处理顺序是什么? Kafka 生产者客户端的整体结构是什么样子的?使用了几个线程来处理?分别是什么? “消费组中的消费者个数如果超过 topic 的分区,那么就会有消费者消费不到数据”这句
在上一篇文章中,我们学习了IMS的诞生(创建),IMS创建后还会进行启动,这篇文章我们来学习IMS的启动过程和输入事件的处理。
至此 , InputManager完成初始化. 接下来就等待/dev/input中添加设备文件.
Hey, 宝藏们!猫头虎又回来啦!🐯 最近,我发现很多小伙伴都在搜索“PostgreSQL 数据分区”,“PostgreSQL 分区优化”等关键词。数据分区是如何提高查询性能的神奇力量?让我们一起深入探索《PostgreSQL数据分区:原理与实战》吧!
还得当年我刚接触触摸屏手机的时候,我就得非常好奇,为什么我触摸屏幕会产生屏幕上UI的变化,感觉非常神奇。在进入这个行业之后,我才发现原来屏幕分触控层和显示层,我们触摸屏幕的事件会通过"驱动-系统-应用-应用的某个UI控件"这一个完整流程。
分区中的所有副本统称为 AR(Assigned Replicas)。所有与 leader 副本保持一定程度同步的副本(包括 leader 副本在内)组成ISR(In-Sync Replicas),ISR 集合是 AR 集合中的一个子集。
我们VIP成员很多在2021年春节年前、后,拿到了offer。而且不止一个,有的两个,有的四个,有的六个。这里给我们分享其中一位成员,整理的一家公司的面试题,后续将会陆续发布。
有很多人问过我要过Kafka相关的面试题,我一直懒得整理,这几天花了点时间,结合之前面试被问过的、别人咨询过的、我会问别人的进行了相关的整理,也就几十题,大家花个几分钟看看应该都会。面试题列表如下:
作者 | Ryan Rodemoyer 译者 | 明知山 策划 | Tina 我的手表嗡嗡作响,在黎明前的昏沉中,我不知道这是闹钟响了还是来电话了。现在是凌晨 4 点 45 分。我回过神来,才意识到这是一个陌生号码来电——这可不是什么好兆头。我接通电话,是我的一个同事——他负责我们的支持团队,为我们的客户处理所有的生产问题。“Ryan,抱歉吵醒你,现在还很早。我们最大的客户报告说,他们发出的请求需要两个多小时才能返回结果。我们认为是我们的信息系统出问题了,但我们不确定接下来该怎么做。我们需要你的帮
最近在使用COLA框架自带的异步任务时,发现每次执行异步都执行了两次,如果一些没有做幂等的接口,这样是会有问题的,比如入库操作之类的,就会造成数据重复入库,造成严重bug。
场景:数据比较集中且实时要求不是太高,如果同步处理,假如业务高峰需要4台服务支撑,那么在业务高峰过了之后,就会出现资源闲置,如果引入消息队列的话,将数据放到消息队列后直接返回成功,提升了响应时间,真正的业务在消息队列后面消费处理,可能2台服务就能够支撑的住,而且流量更加均匀。
在上一篇文章《Microsoft IoT Starter Kit 开发初体验》中,讲述了微软中国发布的Microsoft IoT Starter Kit所包含的硬件介绍、开发环境搭建、硬件设置、Azure IoT Hub的连接、程序的编译、下载和调试、PowerBI数据的展现。在这篇文章中,将会详细讲述Cloud to Device的消息反馈控制以及如何通过Stream Analytics将数据存储到Azure Storage Table,以方便数据后期的利用。 1. 反馈控制 上一篇文章中
2、所有服务器密码未交接,幸亏基本上都是Windows Server,同行已经用PE破解了密码。
Kafka生产者 Kafka生产者将记录发送到主题。记录有时被称为消息。 生产者选择哪个分区将记录发送到每个主题。生产者可以轮循发送记录。根据记录的优先级,生产者可以基于向某些分区发送记录来实现优先
__consumer_offsets:作用是保存 Kafka 消费者的位移信息 __transaction_state:用来存储事务日志消息
大家好,我是 moon,作为在消息中间件中拥有神一样地位的 kafka,你真的了解它吗?
消息中间件是基于队列与消息传递技术,在网络环境中为应用系统提供同步或异步、可靠的消息传输的支撑性软件系统。
分布式系统的 CAP 理论:首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: ● 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的 值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)
分布式实时消息队列Kafka(四) 知识点01:课程回顾 Kafka中生产者的数据分区规则是什么? 先判断是否指定了分区 指定分区:写入对应分区 没有指定:判断是否指定了Key 指定了Key:按照Key的Hash分区 没有指定Key:按照黏性分区 特点:优先将所有数据构建一个Batch,提交到一个分区中,尽量保证数据分配均衡 自定义分区规则 step1:开发一个类实现Partitioner step2:实现一个partition方法 ste
最近在使用 COLA 框架自带的异步任务时,发现每次执行异步都执行了两次,如果一些没有做幂等的接口,这样是会有问题的,比如入库操作之类的,就会造成数据重复入库,造成严重 bug。
该数据仓库用例与规模有关。用户是中国联通,全球最大的电信服务提供商之一。使用 Apache Doris 在数十台机器上部署多个 PB 级集群,以支持 30 多个业务线每日添加的 150 亿条日志。如此庞大的日志分析系统是网络安全管理的一部分。出于实时监控、威胁追踪和警报的需求,用户需要一个能够自动收集、存储、分析和可视化日志和事件记录的日志分析系统。
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在业务场景中,经常会有监听数据库数据变更的诉求,如数据同步、数据推送等场景。对于Mysql,可以监听其binlog日志,并输出到消息队列完成订阅,而腾讯云上有各种各样数据库,还有一些自研的数据库,都让用户来自研对接的方式显然成本太高,所以腾讯云推出了数据订阅任务,满足用户实时处理数据库数据变更的诉求。
下面我们将了解每一个的用法。重用意味着将计算和数据存储在内存中,并在不同的算子中多次重复使用。通常,在处理数据时,我们需要多次使用相同的数据集。例如,许多机器学习算法(如K-Means)在生成模型之前会对数据进行多次迭代。如果处理过程中的中间结果没有持久存储在内存中,这意味着你需要将中间结果存储在磁盘上,这会降低整体性能,因为与RAM相比,从磁盘访问数据就像是从隔壁或从其他国家获取内容。下面我们看一下在不同存储设备上的访问时间:
数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,简称DBMS。主要任务就是对外提供数据,对内 要管理数据。
我在实际开发中,遇到一个问题,在电容屏驱动中没有发送input_sync 给上层,导致电容屏有的数据缓存在inputreader 中,会导致系统一系列奇怪问题发生,
任何看到显著增长的应用程序或网站,最终都需要进行扩展,以适应流量的增加。以确保数据安全性和完整性的方式进行扩展,对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度,也很难预测这种流行程度会持续多久,这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。
前段时间我们讲解了flink1.11中如何将流式数据写入文件系统和hive [flink 1.11 使用sql将流式数据写入hive],今天我们来从源码的角度深入分析一下。以便朋友们对flink流式数据写入hive有一个深入的了解,以及在出现问题的时候知道该怎么调试。
一般情况下很多同学对于点击事件的认识都只存在于从 Activity 开始的,然后从 Window 中进行分发,甚至有些人可能也只知道 onTouchEvent 和 dispatchTouchEvetn 这几个方法,对于 View 层的了解都不属性。
Kafka作为一款开源的消息引擎,很多人并不陌生,但深入其源码的同学估计不多,除非你是中间件团队消息系统维护者。但术业有专攻,市面上那么多开源框架且每个框架又经常迭代升级,花精力深入了解每一个框架源码不太现实,本文会以业务视角罗列工作中大家需要熟知的一些知识
Kafka可以说是必知必会的了,首先面试大数据岗位的时候必问kafka,甚至现在java开发岗位也会问到kafka一些消息队列相关的知识点。先来看看有哪些最新的Kafka相关面试点:
Android的事件有好几类,我们遇到最多的就是Touch事件。这部分和其他模块非常相似,系统有一个核心的Service来接收这些事件,通过IPC把事件分发用户进程,也就是相应的注册者,这部分虽然相似但也有不同。
Flink运行时主要角色有两个:JobManager和TaskManager,无论是standalone集群,on yarn都是要启动这两个角色。有点类似于MRv1的架构了,JobManager主要是负责接受客户端的job,调度job,协调checkpoint等。TaskManager执行具体的Task。TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数,引入了slot的概念,这个slot对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离,策略是均分,比如taskmanager的管理内存是3GB,假如有三个slot,那么每个slot就仅仅有1GB内存可用。
TiDB 默认由优化器自动选择是否使用 MPP 模式, 你可以通过修改变量 tidb_allow_mpp 和 tidb_enforce_mpp 的值来更改选择策略。
问题1:如果Producer对某些broker中的leader副本进行大量的写入,或者Consumer对某些broker中的leader副本进行大量的拉取操作,那台broker服务器的性能可能成为整个集群的瓶颈,如何解决?
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