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摩拜被美团收购后，这家公司为什么一再传出被收购的消息？

甚至最近又传出了滴滴和蚂蚁金服联合收购的消息，并且将收购的价格谈到了20亿美元。不管是哪一种传言，几乎所有的传言都指向了一个目标，那就是ofo将要被收购了。 为什么ofo一再传出被收购的消息呢？...人们之所以会猜测ofo被收购的消息就是因为ofo无论是从体量上还是从资金的需求上面都是最强的。 另外，ofo最近发生的一些事件也会让人不禁联想到它会很缺钱。...早前就传出过很多共享单车平台融资失败的例子。可见，资本一段断流，共享单车的发展便会陷入停滞，甚至在未来的一段时间都会面临洗牌的危险和困境。...所以，频繁传出的ofo被收购的消息并非空穴来风，未来随着资金链紧张的加剧或许将会传出更多新的消息。...无论这些消息是好还是坏，我们都不应该共享单车作为新事物的积极作用，只有这样，我们才能找到应用共享单车的最佳方式。

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数据库事务提交后才发送MQ消息解决方案

项目场景： 在项目开发中常常会遇到在一个有数据库操作的方法中，发送MQ消息，如果这种情况消息队列效率比较快，就会出现数据库事务还没提交，消息队列已经执行业务，导致不一致问题。...举个应用场景，我们提交一个订单，将流水号放在MQ里，MQ监听到后就会查询订单去做其它业务，如果这时候数据库事务还没提交，也就是没生成订单流水，MQ监听到消息就去执行业务，查询订单，肯定会出现业务不一致问题...问题描述 最近遇到一个业务场景，类似于下单过程，场景是用户注册消息，注册成功后，会发送MQ消息，MQ监听到消息后，会查询用户的信息，如何再做其它业务，但是遇到一个问题，就是mq消费消息的速度是快于数据库事务提交的...MQ sendMQMessage(); } }); } 测试一下，通过日志可以看出事务已经提交了，如何发送mq，mq监听到消息，就会去读取用户信息，是可以获取到的...才执行发送MQ消息 补充： 如果执行出现java.lang.IllegalStateException: Transaction synchronization is not active，说明没加事务控制

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    一个95后开发者关于消息发送的实践

    这是95后开发者在阿里组织的中间件性能挑战赛里面的解题思路，我要给一个大大的赞。在内容面前，其他的形式都会略逊一筹。...本文是优胜奖选手参赛队“YLJZ”的解题思路，他们是来自北京邮电大学的95后开发者。 一、赛题分析与解题思路 首先需要解决索引的问题。...每条消息存储时会在消息前边加上表示消息长度的消息头。...同时，Commit线程会递增计算得到该页将要写盘的目的页地址，最后把该地址记录到消息队列对应的Page Table中。消息页被拷贝到硬盘写缓冲区之后，其所用的Buffer就会被归还给Buffer池。...图七 数据页读取过程 4.3 定位消息所在页内偏移 把消息所在页数据读取到内存之后，根据消息头（消息长度字段）遍历定位消息所在的页内偏移，即可读出消息。

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    云开发·多次订阅一次性订阅消息后定时发送

    小程序一次性订阅消息，订阅1次可以发送1条消息，订阅10次可以发送10条消息。 1....前情提要，完成订阅到发送的过程 订阅部分参考 实战分享: 小程序云开发玩转订阅消息 就可以完成从小程序订阅、存入云开发数据库、利用定时触发器定期发送消息了。...完成上面的步骤，你应该已经在云端做到了： 定时任务 查询所有订阅消息 循环发送消息 发送后根据_id标记状态为已发送 但是上文的订阅消息，适用于只订阅一次的情况，查看github的源码，甚至为了避免重复...我们要做的逻辑是，同一个一次性订阅消息，用户可以订阅多次，订阅几次就发送几次。 2. 改造查询，支持每个用户只发送一条 保存处代码不用修改，用户多次订阅就会插入多条记录。...先查询记录总数，再分页查询，然后再聚合。 注意上面的顺序，因为是先分页再聚合，所以最终出来的结果可能会少于每页条数，不过我们都是汇总再发送，对我们影响不大了。 4.

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    RocketMQ系列 | 容量削峰填谷后，发送的消息“少”了怎么办！！？？

    此处设置为2 方案2上线运行一段时间后，出现一个现象： 变更的事件消息会偶发性的丢失 现象： 1、可以找到到发送成功的日志。...若某条消息被某个消费者消费后直接被删除，则其他订阅了该主题的消费者将无法消费该消息。 因此，RocketMQ通过消费位点管理消息的消费进度。...每条消息被某个消费者消费完成后不会立即在队列中删除，云消息队列 RocketMQ 版会基于每个消费者分组维护一份消费记录，该记录指定消费者分组消费某一个队列时，消费过的最新一条消息的位点，即消费位点。...小结 结合消费进度管理和目前遇到的因为消费慢引发的消息丢失问题，我们来还原下消息丢失的原因： 事件消息发出后，由于订单域消费消息的速度低于生产，然后出现消息堆积。...上线完成后，启动新的RocketMQ消费客户端。 新的RocketMQ消费者[Group ID]从RocketMQ Broker服务器拉取消息。

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    为什么相同的消息微信每次加密后发送的内容都不一样？

    抓包分析微信的消息，发现发送同样的内容，抓取到的数据包内容都不相同。这到底是怎么回事呢？ 显然，微信并不是每次发送消息都跟服务器端约定秘钥（如果那样，性能和流量恐怕大家都不能接受）。...微信（之后称客户端）每次与微信服务器（之后称服务端）建立TCP长连接后，首先进行握手操作（handshake），这个过程类似https或ssl的秘钥交换过程。 2、秘钥加盐。...在每次发送消息是，客户端向秘钥加“盐 ”，再将“盐”随着消息发往服务端。而这个“盐”，往往是消息协议中随每次消息发送变化的合法内容。 貌似这两条有点抽象，后边会有具体步骤说明。...一般一条消息的数据协议如下图所示。包括header和body两部分。 ? 其中header中有一个seq的字段，表示消息序列号。客户端每向服务端发送一条消息，seq+1。...并将加密后的R2发给客户端。 5、客户端采用AES算法，以R1为秘钥，解密得到R2. 至此，客户端和服务端均得到R1，R2 6、客户端发送数据。

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    Hadoop3.1.1源码Client详解 : Packet入队后消息系统运作之DataStreamer(Packet发送) : 主干 Hadoop架构: 流

    2.消息队列为空，表示暂时没有数据可传输 ?...关于这个方法请见: Hadoop3.1.1源码Client详解 : Packet入队后消息系统运作之DataStreamer(Packet发送) : 处理异常 第二张图: ?...ResponseProcessor具体的工作原理，请见:Hadoop3.1.1源码Client详解 : Packet入队后消息系统运作之ResponseProcessor(ACK接收) 似乎架设流水线被忘记了...我们一 一道来 请见: Hadoop3.1.1源码Client详解 : Packet入队后消息系统运作之DataStreamer(Packet发送) : 流水线架设 : 创建块 Hadoop3.1.1...源码Client详解 : Packet入队后消息系统运作之DataStreamer(Packet发送) : 流水线架设 : 流水线恢复/append 我们接着讲DataStreamer的run方法 紧接着

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    Hadoop3.1.1源码Client详解 : Packet入队后消息系统运作之DataStreamer(Packet发送) : 流水线架设 : 创建块

    该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 紧接着上一篇文章: Hadoop3.1.1源码Client详解 : Packet入队后消息系统运作之DataStreamer...(Packet发送) : 主干 ?...3.超过规定次数(count，在block.write.retry里设置)后不再重试。 ? 我们先留下一个问题，errorState的BadNodeIndex是从哪来的？...个人认为是用Out Of Band带外通信，把紧急的消息（DataNode重启）发送给客户端，若不对，恳请读者指教。...4.catch块 　　1.设置BadNode，把第一个不能正常连接的DataNode标记为BadNode，如果返回的消息不能认定谁是BadNode，那么BadNode就是你啦，第一个节点！

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    ChatGPT 出现重大 Bug、7天还未完全修复， OpenAI 直指 Redis 开源库错误导致

    如果两个用户差不多同时活跃，那么新创建对话的第一条消息也可能在另一个用户的聊天记录中可见。 另外，这个 Bug 可能导致了 1.2% ChatGPT Plus 用户的支付相关信息在无意中被泄露。...如果被推送到传入队列后请求被取消，但在响应从传出队列弹出之前可以看到一个 Bug：连接因此损坏，并且为无关请求退出队列的下一个响应可以接收到留在连接中的数据。...以编程方式检查了日志，以确保所有消息仅对正确的用户可用。 关联了多个数据源来准确识别受影响的用户，以便通知相关用户。 改进了日志记录，用以识别何时发生并完全确认它已停止。...“这让我想起了我遇到的第一个 Bug：通过 yahoo messenger 向自己发送一个  标签，你会随机得到一个从其他人和它的目标用户发回给你的消息对话。”...“我有那个错误的变体，它在 0x45 (iirc) 的协议处理程序中允许用户注入格式错误的字符，并且会从消息流中泄漏，发生一次就为其他用户发送一条消息。”

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    利用 Kafka 设置可靠的高性能分布式消息传递基础架构

    成功完成数据轮询后，它会迭代数据批次，并异步向端点实例传递消息。每个消息端点可能存在多个端点实例，因此能够并行使用消息并提供高吞吐量。...超出已配置的消息处理重试次数后，该适配器会将此消息传递到 Kafka 死信主题。发送到死信主题的消息包含有价值的业务数据，因此监视该主题至关重要。 ?...传出流 传出流表示由企业应用程序发起的 Kafka 通信。在我们的例子中，这是用于向移动应用程序发送支付确认的通知系统。...资源适配器传出流会封装低级别的 Kafka 通信逻辑，并提供： 连接合并 使用 Kafka 事务性机制来保证仅传递一次 采用稳妥的方式来识别、记录和处理 Kafka 故障 实施 XA 事务，从而在分布式系统中通过...Kafka 提供可靠的消息处理 要在传出流中管理事务，Kafka 资源适配器可使用由 JCA 规范定义的事务管理合约。

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    如何设计和实现微信公众号关注后48小时内定时给粉丝自动推送发送图文图片或文本消息?

    问题背景 很多人可能会留意到, 关注了公众号之后,隔一段时间, 公众号会推送消息出来,打开消息后发现这些消息看起来不像人工发送的,应该是设计好的一套关注后的定时推送机制, 从而来达到获客转化的目的....time.AfterFunc(time.Duration(n) * time.Minute, func() { // do something }) defer timer.Stop() 但是这个方案有2个缺点 进程重启后,...TTL(Time to Live) DLX(Dead Letter Exchanges) 简单而言就是对每条消息设置TTL, TTL就是延迟的秒数....然后消息到期后, 进入死信队列, 死信队列里面再进行规则转发....直到有2个问题暴露出来, 一个就是官方文档提到的, reconnect的之后, 不保证可靠性, 这个监控显示有概率非常小发生, 不到十万分之一, 对比了机器的环境, 应该是和网络抖动有关, 这个小概率的修复

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    缓冲区溢出漏洞可导致内核崩溃，苹果多款操作系统均受影响

    在发现这个漏洞后马上就向苹果报告了，苹果在10月30日推出的iOS 12.1更新包中彻底修复了这个漏洞。...触发该漏洞的唯一必要条件是处于同一Wi-Fi网络，该漏洞不支持通过互联网发送恶意数据包而触发，Kevin测试过了。...它使用ICMP协议发送错误消息，引发错误的数据报头包含在ICMP消息中，上述第339行代码调用m_copydata的目的是复制错误数据包的报头到ICMP消息。...目标缓冲区是mbuf，mbuf是一种数据类型，用于存储传入和传出的网络数据包。在此代码中，n是一个传入的数据包（包含不受信任的数据），而m是传出的ICMP数据包。我们可以看到，icp是指向m的指针。...使用上述方法进行查询后返回9个结果，其中第一个是漏洞icmp_error，其他8个结果误报的可能性较大。 在XNU上尝试QL 与大多数其他开源项目不同，XNU无法通过查询LGTM获得有用的信息。

    1.1K20

    smtp邮件服务器的作用,smtp服务器是什么意思（smtp服务器作用及使用指南）

    可以为它设置各种消息限制，以保护服务器，防止服务器过载。SMTP连接属性包括传入和传出两部分，分别限制传入和传出虚拟服务器的连接限制数和连接超时。...连接限制数是指同时连接到当前SMTP虚拟服务器的传入(收邮件)和传出(发邮件)连接用户数目的上限。...在大多数情况下，每个虚拟服务器都尽量在消息一抵达消息队列后就进行发送；可是，如果下一个中继段的服务器发生了某个临时性的问题，或者网络中发生了某种通信故障，那么虚拟服务器就会采取适当的措施，例如对消息进行排队...如果一个消息在队列中等候时间大于服务器所设定的时间间隔(默认值为12小时)，就会通知发件人该消息未被正确发送。...如果2天后该消息还没有从队列中清除，那么就会生成一个未发送报告(Non-DeliveryReport，NDR)，并将其发送给消息发件人。

    5.6K10

    【十九】初学Kafka并实战整合SpringCloudStream进行使用

    2、解压后得到如下： 3、进入kafka安装目录： 4、执行命令启动zookeeper和kafka，需要先启动zookeeper，再启动kafka（kafka安装后，默认带了一个...本节实现功能：生成订单时，创建订单记录并通知买家（通过邮件和短信）。...本节实现功能：生成订单时，创建订单记录并通知买家（通过邮件和短信），然后额外短信通知买家购买的东西是什么。...4.3 构建消费者服务 4.3.1 修改配置文件 让自定义的名字叫input1的这个传出信道去绑定demo1这个topic，让他可以获取topic1里面的消息，后面再监听input1...对比前面两个监听器，此处使用EnableBinding注解绑定的是自定义的传入信道，然后再通过StreamListener注解，去监听这个传出信道进出消息消费，逻辑处理。

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