比如这个时候 所有的参与者 都返回了准备好了的消息，这个时候就进行事务的提交，协调者此时会给所有的参与者发送 Commit 请求 ，当参与者收到 Commit 请求的时候会执行前面执行的事务的 提交操作...而如果在第一阶段并不是所有参与者都返回了准备好了的消息，那么此时协调者将会给所有参与者发送 回滚事务的 rollback 请求，参与者收到之后将会 回滚它在第一阶段所做的事务处理 ，然后再将处理情况返回给协调者...” CanCommit阶段：协调者向所有参与者发送 CanCommit 请求，参与者收到请求后会根据自身情况查看是否能执行事务，如果可以则返回 YES 响应并进入预备状态，否则返回 NO 。...如果上面参与者返回的都是 YES，那么协调者将向所有参与者发送 PreCommit 预提交请求，参与者收到预提交请求后，会进行事务的执行操作，并将 Undo 和 Redo 信息写入事务日志中 ，最后如果参与者顺利执行了事务则给协调者返回成功的响应...如果在第一阶段协调者收到了 任何一个 NO 的信息，或者 在一定时间内 并没有收到全部的参与者的响应，那么就会中断事务，它会向所有参与者发送中断请求（abort），参与者收到中断请求之后会立即中断事务，
，那么协调者就会向所有参与者 发送PreCommit消息，协调者收到PreCommit消息后，就会执行本地事务，执行成功后将本地事务日志保存到undo_log和redo_log 中，然后给协调者返回Yes...协调者向参与者发送PreCommit，参与者预执行成功，返回Yes给协调者 参与者预执行失败，返回No给协调者 参与者预执行失败，返回No给协调者，协调者向参与者发送中断操作消息，中断事务...Yes状态，表明我已经完成事务的提交，协调者收到所有的参与者都返回Yes，那么就完成本次事务，如果有一个 参与者返回No状态，那么就代表整个事务都要进行回滚，此时协调者就会向所有参与者都发送abort事务中断消息...在DoCommit阶段如果参与者因为超时或者其他原因没有收到协调者发送的DoCommit消息，那么它也会去提交事务，因为其实在PreCommit阶段， 从某种意义上来说事务已经是成功了的，所以参与者会认为提交事务成功的可能性很大...协调者向参与者发送DoCommit消息，参与者全部返回Yes 某个参与者返回No，协调者会发送abort中断事务消息给所有参与者，让它们进行事务回滚 如果因为超时或者网络原因等没收到协调者发送的
：面试官：你真的了解Redis分布式锁吗？...如果都返回yes，则进入第二阶段 有一个返回no或等待响应超时，则中断事务，并向所有参与者发送abort请求 第二阶段：PreCommit阶段，此时协调者会向所有的参与者发送PreCommit请求，参与者收到后...参与者执行完事务操作后（此时属于未提交事务的状态），就会向协调者反馈 “Ack”表示我已经准备好提交了，并等待协调者的下一步指令。...然后向所有的参与者节点发送"doCommit"请求，参与者节点在 收到提交请求后就会各自执行事务提交操作，并向协调者节点反馈“Ack”消息，协调者收到所有参 与者的Ack消息后完成事务。...相反，如果有一个参与者节点未完成PreCommit的反馈或者反馈超 时，那么协调者都会向所有的参与者节点发送abort请求，从而中断事务。
：面试官：你真的了解Redis分布式锁吗？...如果都返回yes，则进入第二阶段有一个返回no或等待响应超时，则中断事务，并向所有参与者发送abort请求 第二阶段：PreCommit阶段，此时协调者会向所有的参与者发送PreCommit请求，参与者收到后...参与者执行完事务操作后（此时属于未提交事务的状态），就会向协调者反馈 “Ack”表示我已经准备好提交了，并等待协调者的下一步指令。...然后向所有的参与者节点发送"doCommit"请求，参与者节点在 收到提交请求后就会各自执行事务提交操作，并向协调者节点反馈“Ack”消息，协调者收到所有参 与者的Ack消息后完成事务。...相反，如果有一个参与者节点未完成PreCommit的反馈或者反馈超 时，那么协调者都会向所有的参与者节点发送abort请求，从而中断事务。
； （3）参与者节点向协调者节点发送”完成”消息； （4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务。...假如有任何一个参与者向协调者发送了 No 响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断。 （1）发送中断请求：协调者向所有参与者发送 abort 请求。...3.2 中断事务 协调者没有接收到参与者发送的 ACK 响应（可能是接受者发送的不是 ACK 响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。...（1）发送中断请求：协调者向所有参与者发送 abort 请求。...（3）反馈结果：参与者完成事务回滚之后，向协调者发送 ACK 消息。 （4）中断事务：协调者接收到参与者反馈的 ACK 消息之后，执行事务的中断。 三阶段提交的问题： 网络分区可能会带来问题。
或者，如果Mary向您发送了一条消息，则可能要确保在传输过程中没有被其他任何人篡改过该消息。 顾名思义，传统的身份验证机制依赖于数字签名，该数字签名允许一方对其消息进行数字签名。...经过数字签名的邮件的收件人可以通过检查附加的签名在预期发件人的公钥下是否有效来验证接收到的邮件的来源和完整性。 私钥和相应的公钥之间的独特关系是使安全通信成为可能的加密魔术。...证书颁发机构将证书分发给不同的参与者。这些证书由CA进行数字签名，并将角色与角色的公钥（以及可选的完整属性列表）绑定在一起。...证书可以广泛传播，因为它们既不包括参与者的密钥，也不包括CA的私钥。这样，它们可以用作信任的锚，用于验证来自不同参与者的消息。 CA也有一个证书，可以广泛使用。...在这种情况下，您可能会说一个或多个CA可以用来从数字角度定义组织的成员。正是CA为组织的参与者提供了可验证的数字身份提供了基础。
； （3）参与者节点向协调者节点发送”完成”消息； （4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务。...假如有任何一个参与者向协调者发送了 No 响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断。 （1）发送中断请求：协调者向所有参与者发送 abort 请求。...3.2 中断事务 协调者没有接收到参与者发送的 ACK 响应（可能是接受者发送的不是 ACK 响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。...（1）发送中断请求：协调者向所有参与者发送 abort 请求。...（3）反馈结果：参与者完成事务回滚之后，向协调者发送 ACK 消息。 （4）中断事务：协调者接收到参与者反馈的 ACK 消息之后，执行事务的中断。
CSAS的在线调查软件可以管理您的感官和消费者研究的各个方面，从客户满意度调查到提供在线调查工具来计算您的净推荐值（也可称口碑，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数，是流行的顾客忠诚度分析指标...CSAS包括感官和消费者研究所需的所有功能：评价小组管理，数据收集，分析和报告。 CSAS的独特之处在于其灵活性、可定制性和用户友好性。用户体验是我们持续改进的动力。...可以设置限制，以确保您的供应商只能访问某些项目，或者向世界另一端的同事开放您的环境。 ○ 家庭测试消费者测试 通过家庭使用测试，组织将他们的产品发送到消费者家中，并让他们在家中填写基于产品的评估。...通过电子邮件给你的消费者小组发一个独特的测试链接，确保他们立即登录，并有可能匿名回复。可以配置一个门户，这样消费者就可以清楚地安排他们的测试外观和未来的约会。...每个盲码都有自己独特的配色方案，可以根据产品定制，这种颜色可以用于报告和图表 ○ 统计学 生成的设计可以检查分布和一阶效应，以确保您的生成或定制设计是完全平衡的 ○ 数据导出 将您的项目数据导出为各种格式
虽然研究人员并不知道该恶意软件最初是如何向受害者推广的，但他们发现 MMRat 目前是通过伪装成官方应用程序商店的网站进行传播的。...MMRat 的主要功能可归纳为以下几点： 收集网络、屏幕和电池信息 窃取用户的联系人列表和已安装的应用程序列表 通过键盘记录获取用户输入信息 通过滥用 MediaProjection API 从设备上捕获实时屏幕内容...趋势科技的报告指出：C&C协议尤其独特，因为它是基于Netty和上文提到的Protobuf定制的，具有精心设计的消息结构。...对于 C&C 通信，威胁行为者使用一个总体结构来表示所有消息类型，并使用 "oneof "关键字来表示不同的数据类型"。...Protobuf的灵活性允许MMRat的作者定义他们的信息结构，并组织数据的传输方式。同时，Protobuf 的结构化特性还能确保发送的数据符合预定义的模式，从而降低在接收端被破坏的可能性。
分布式事务的目标是确保事务的一致性和隔离性。然而，在分布式环境中，分布式事务面临一些独特的挑战，包括：1.网络延迟和不可靠性：在分布式系统中，网络通信是必不可少的。...然而，网络延迟和不可靠性可能导致消息丢失、超时和不一致的状态，进而影响事务的执行。...首先，协调器向参与者发送准备请求，要求参与者准备就绪。然后，协调器根据参与者的响应决定是否要向所有参与者发送提交请求或中止请求。...这个阶段允许参与者在准备阶段之后进行一些检查和准备工作，以减少阻塞的可能性。3.补偿事务机制：补偿事务机制是一种宽松的事务模型，适用于一些无法使用严格的两阶段提交协议的场景。...5.基于消息队列的事务：基于消息队列的分布式事务将事务操作和消息传递相结合，通过将事务操作和消息发送到消息队列中，在保证消息的可靠性传递的同时，确保事务的一致性。
由于这些原因，它并不是最佳选择，但它仍然值得那些拥有大量云端数据的公司借鉴——特别是那些可利用其独特的social media功能的公司。...它配备了四种不同的用户类型：管理员，特权者，编辑者和参与者。这些用户类型不能根据具体权限需求做进一步调整。...缺点是，这些SQL命令有可能非常复杂，如果你不懂SQL，你一定会需要设置上的帮助。这有可能会是很大的弱点，因为自助式BI服务的出发点就是避免寻求IT工作人员的帮助。...它不是数据或结果的简单共享，而是我测试过的其他BI工具完全不具备的功能。用户可以按照每个Card，运用内部的DOMO Buzz系统来发送即时消息（IM）给对方。...这种强大的讲故事特性可能会是使用DOMO的唯一驱动因素。 说到数据更新，在您设置Card时，可以指定数据更新周期。必要时，DOMO将向您发送通知，提醒您更新和刷新数据。
投票阶段 TM向所有的参与者发送prepare请求，询问是否可以执行事务，等待各个参与者的响应。 这个阶段可以认为只是执行了事务的SQL语句，但是还没有提交。...反之，只要有任意一个参与者返回的是NO的话，就发送rollback命令，然后执行回滚的操作。 ?...举个栗子： 在PreCommit阶段，某个参与者发生脑裂，无法收到TM的请求，这时候其他参与者执行abort事务回滚，而脑裂的参与者超时之后继续提交事务，还是有可能发生数据不一致的问题。...消息队列 基于消息队列来实现最终一致性的方案，这个相比前面的我个人认为还稍微靠谱一点，那些都是理论啊，正常生产的实现很少看见应用。 基于消息队列的可能真正在应用的还稍微多一点。...业务发起方，调用远程接口，向MQ发送一条半事务消息，MQ收到消息之后会返回给生产者一个ACK 生产者收到ACK之后，去执行事务，但是事务还没有提交。
，协调者向参与者发送预执行请求，然后参与者写redo和undo日志，执行操作，但是不提交操作；如果在询问阶段任何参与者返回不能执行操作的结果，则协调者向参与者发送中止请求，这里的逻辑与两阶段提交协议的的准备阶段是相似的...消息的可靠发送 消息的可靠发送可以认为是尽最大努力发送消息通知，有两种实现方法： 第一种，发送消息之前，把消息持久到数据库，状态标记为待发送，然后发送消息，如果发送成功，将消息改为发送成功。...定时任务定时从数据库捞取一定时间内未发送的消息，将消息发送。 消息发送模式1 第二种，实现方式与第一种类似，不同的是持久消息的数据库是独立的，并不耦合在业务系统中。...发送消息之前，先发送一个预消息给某一个第三方的消息管理器，消息管理器将其持久到数据库，并标记状态为待发送，发送成功后，标记消息为发送成功。...消息发送模式2 一些公司把消息的可靠发送实现在了中间件里，通过Spring的注入，在消息发送的时候自动持久消息记录，如果有消息记录没有发送成功，定时会补偿发送。
卡夫卡（kafka） 1.Kafka独特设计在什么地方？ 2.Kafka如何搭建及创建topic、发送消息、消费消息？ 3.如何书写Kafka程序？ 4.数据传输的事务定义有哪三种？...这个独特的设计是什么样的呢？ 首先让我们看几个基本的消息系统术语： Kafka将消息以topic为单位进行归纳。 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers....数据传输的事务定义通常有以下三种级别： 最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输。 最少一次: 消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输....经过分区之后，consumer就可以有目的的消费某个分区的消息。 异步发送 批量发送可以很有效的提高发送效率。...Kafka producer的异步发送模式允许进行批量发送，先将消息缓存在内存中，然后一次请求批量发送出去。
kafka的消息丢失：消息是mmap写入PageCache，不是直接写入磁盘，重启broker不会丢数据，但宕机会。有可能丢消息，ISR在做高可用。...由于原先的Leader没有向client发送处理成功的响应，会向新的Leader再发送请求，新Leader处理后向所有子节点广播，前任Leader中的数据会被覆盖，所以数据可以得到保障。...Leader成功接收到过半follower复制完的响应后，Leader将日志写入到状态机。此时Leader向Follower发送apply通知。发送通知的同时，会向client发出响应。...，通知参与者进行commit操作，若有参与者fail，发送rollback命令，各参与者回滚； 单点故障：由上面可知协调者扮演着非常重要的角色，一旦协调者发生故障，参与者就会一直阻塞下去。...数据不一致：在阶段二中，当协调者向参与者发送commit后，出现局部网络异常或在发送commit请求过程中协调者发生了故障，导致只有一部分参与者收到了commit请求。
此时分布式事务协调者节点就会向所有的参与者节点发起事务回滚的消息（“global_rollback”），此时各个参与者节点就会回滚本地事务，释放资源，并且向协调者节点发送“ack”确认消息，协调者节点就会向调用方返回分布式事务处理失败的结果...此时分布式事务协调者会向所有的参与者节点发送PreCommit请求，参与者收到后开始执行事务操作，并将Undo和Redo信息记录到事务日志中。...整个分布式事务就会中断，协调者就会向所有的参与者发送“abort”请求。...然后向所有的参与者节点发送"doCommit"请求，参与者节点在收到提交请求后就会各自执行事务提交操作，并向协调者节点反馈“Ack”消息，协调者收到所有参与者的Ack消息后完成事务。...相反，如果有一个参与者节点未完成PreCommit的反馈或者反馈超时，那么协调者都会向所有的参与者节点发送abort请求，从而中断事务。
三、2PC 2 Phase Commit，两阶段提交，系统有两个角色协调者和参与者，事务提交过程分为两阶段： 提交事务请求（投票阶段） 协调者向参与者发送事务内容，询问是否可以执行事务提交操作，等待响应...参与者执行事务操作，并将undo和redo日志记录 参与者回复协调者，执行成功则回Yes否则No 执行事务提交（执行阶段） 如果都是参与者都回复Yes，则协调者向参与者发送提交请求，否则发送回滚请求...参与者根据协调者的请求执行事务提交或回滚，并向协调者发送Ack消息 协调者收到所有的Ack消息过后判断事务的完成或者中断 该协议可以视为强一致的算法，通常用来保证多份数据操作的原子性，也可以实现数据副本之间的一致性...四、3PC 3 Phase Commit，三阶段提交，是二阶段提交的改进，系统也有两个角色协调者和参与者，事务提交过程分为三阶段： 事务询问（canCommit） 协调者向参与者发送一个包含事务内容的询问请求...而且3PC的协调者即使出了故障，参与者也能继续执行事务所以解决了2PC的阻塞问题，但是也可能因此导致集群数据不一致。
YES时： ○ 协调者节点向所有参与者节点发出Commit的请求； ○ 参与者节点正式完成操作，并释放在整个事务期间内占用的资源，参与者节点向协调者节点发送Committed消息;...： ○ 协调者节点向所有参与者节点发出Rollback的请求； ○ 参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源，参与者节点向协调者节点发送Rollbacked...3PC协议的基本工作流程： ● 准备阶段（Prepare Phase）： ○ 协调者向所有参与者发送准备请求，并等待参与者的响应； ○ 参与者接收到准备请求后，执行本地事务操作，并将准备就绪状态...○ 如果所有参与者都准备就绪，协调者向所有参与者发送预提交请求，并等待参与者的响应； ○ 参与者接收到预提交请求后，执行事务的预提交操作，并将预提交完成状态（Precommit）或中止状态（Abort...）的响应发送给协调者； ● 提交阶段（Commit Phase）： ○ 协调者根据参与者的响应情况，判断是否所有参与者都预提交成功； ○ 如果所有参与者都预提交成功，协调者向所有参与者发送提交请求
事务管理器向各个参与者发送 提交 请求，参与者接收到请求后，就会各自执行自己事务的提交操作。...将处理结果记录到自己的资源管理器中，并向协调者反馈 ACK 表示自己已经完成事务，如果有一个参与者未完成PreCommit的反馈或者反馈超时，那么协调者都会向所有的参与者节点发送abort请求，从而中断事务...整体上可以分为两个大的步骤：A服务向消息中间件发布消息 和 消息向B服务投递消息 步骤一： A 服务向消息中间件发布消息 在服务A处理任务A前，首先向消息中间件发送一条半信息 消息中间件收到后将该消息持久化...B服务收到消息中间件发送的消息后便开始处理任务B，处理完成后便会向消息中间件发出回应。...同样的这个跟消息事务一样可以分为两步： 步骤一： 服务A向消息中间件发送消息 在处理业务的同一个事务中，向本地消息表写入一条记录 消息发送者不断取出本地消息表中的消息发送到消息中间件，如果发送失败则进行重试
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