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消息队列是越来越多的实时计算场景下得到应用，而在实时计算场景下，重复消息的情况也是非常常见的，针对于重复消息，如何处理才能保证系统性能稳定，服务可靠？...今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲消息队列如何处理重复消息？...也就是说，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。 At least once：至少一次。...更加通用的方法是，给数据增加一个版本号属性，每次更新数据前，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一直，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号+1，一样可以实现幂等更新。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理重复消息，以上就为大家做了基本的介绍了。消息队列在使用场景当中，重复消息的出现不可避免，那么做好相应的应对措施也就非常关键了。
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？...一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。...如果是一个离线系统，它在性能上更注重整个系统的吞吐量，发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送。可以批量从数据库读取数据，然后批量来发送消息，同样用少量的并发就可以获得非常高的吞吐量。...如果是单位事件发送的消息增多，比如说是赶上大促或者抢购，短时间内不太可能优化消费端的代码来提升消费性能，唯一的方法是通过扩容消费端的实例来提升总体的消费能力。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理消息积压，以上就为大家做了基本的介绍了。消息积压是实时流处理常见的问题之一，掌握常见的解决思路和方案，还是很有必要的。
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...因此在处理时需要根据Kafka 中的每条消息的消息头中都带有分片信息进行划分处理。...这个分包的逻辑就是为了处理这种单行变更消息很大的场景。...数据订阅任务会将binlog数据先转化为Entries并将其序列化，再对序列化后的数据进行分包处理，因此在消费端，需要将多个分包的消息全部收到，才能解析成Entries处理。..., e); } } } 在数据同步的任务场景中，处理数据源产生的binlog消息是一定要保证顺序的（不一定是全局顺序），例如对同一条数据的2次更新在处理时乱序的话，可能会导致最终更新目标表的结果不正确
达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。...其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验...一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。...假设：三个proxy server的属于同一epoll thread，且三个proxy server假设都处理能力无限大。...十、 全文总结 达观数据在处理大规模数据方面有多年的技术积累，DPIO是达观在处理大数据通讯时的一些经验，和感兴趣的朋友们分享。未来达观数据将不断分享更多的技术经验，与大家交流与合作。
3月7日 - 3月9日开课实战10+高开核心模块，原价499前50位报名仅需 ￥0.01 长按扫码报名免费领取16本电子书 + 2大VIP专栏限时恢复原价 等于说把这套秒杀系统从搭建到上线再到调优，都一一讲给你听...基于电商系统真实案例，从点到面贯穿 JVM 调优、多线程高并发的处理与实现，夯实资深 Java 开发必备的底层功底。 第二天是必备组件应用篇。...、海量订单数据平滑处理等能力。...此外，还精选了 16 本经典程序员必读电子书（价值129元），覆盖Java核心技术，高并发程序设计、算法、数据结构、区块链、消息队列、数据库等必备技能。全整理在网盘里了，报名后领取即可。 2. ...点击「阅读原文」抢限时钜惠仅需 ￥0.01 拿下 口碑好课
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。...比如每年的618、双11大促，小米新品促销等业务场景，就是典型的秒杀业务场景。...（1）限时、限量、限价 在规定的时间内进行；秒杀活动中商品的数量有限；商品的价格会远远低于原来的价格，也就是说，在秒杀活动中，商品会以远远低于原来的价格出售。...例如，秒杀活动的时间仅限于某天上午10点到10点半，商品数量只有10万件，售完为止，而且商品的价格非常低，例如：1元购等业务场景。 限时、限量和限价可以单独存在，也可以组合存在。...结算阶段： 完成秒杀后的数据处理工作，比如数据的一致性问题处理，异常情况处理，商品的回仓处理等。
会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测， 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点。...大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。...二、数据科学带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，随着社会的数字化程度逐步加深，越来越多的学科在数据层面趋于一致。...三、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。...五、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实，内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。 六、大数据安全会持续令人担忧。 七、新的计算模式取得突破。 八、各种可视化技术和工具提升大数据分析。
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 作者：July 出处：结构之法算法之道blog 前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌...，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。 ...--十道海量数据处理面试题与十个方法大总结。 ...据观察，这方面的面试题无外乎以上一种或其变形，然题目为何取为是：秒杀99%的海量数据处理面试题，而不是100%呢。OK，给读者看最后一道题，如下： 非常大的文件，装不进内存。...参考文献 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结； 海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解； 十一、从头到尾彻底解析Hash表算法； 海量数据处理之Bloom Filter详解； 从Trie树（字典树
最后，后面真正处理秒杀订单时，我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。 Redis是一个缓存系统，数据写入内存后就返回给客户端了，能够支持这个特性。...异步处理而不是同步处理 像秒杀这样短时大并发的系统，在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对，在经济上是相当不合算的。...因此，对付秒杀类需求，就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据，进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的，系统实际处理完成可能花30分钟。...那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍！ 异步处理，通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。 分布式处理 好吧。...RPUSH key value 插入秒杀请求 当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。 后台启动多个工作线程，使用 LPOP key 读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
本人一直做大数据深度挖掘和大数据应用研发，很多小伙伴反馈说，高并发专题学了那么久，但是，在真正做项目时，仍然不知道如何下手处理高并发业务场景！...（1）限时、限量、限价 在规定的时间内进行；秒杀活动中商品的数量有限；商品的价格会远远低于原来的价格，也就是说，在秒杀活动中，商品会以远远低于原来的价格出售。...因为我们将用户的请求放在了消息队列中，消息队列中堆积的是用户的请求，我们可以根据当前消息队列中存在的待处理的请求数量来判断是否需要对用户的请求进行限流处理。...例如，在秒杀活动中，我们出售1000件商品，此时在消息队列中存在1000个请求，如果后续仍然有用户发起秒杀请求，则后续的请求我们可以不再处理，直接向用户返回商品已售完的提示。...在商城服务中，会有专门的异步任务处理模块来消费消息队列中的请求，并处理后续的异步流程。
最后，后面真正处理秒杀订单时，我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。 Redis是一个缓存系统，数据写入内存后就返回给客户端了，能够支持这个特性。...异步处理而不是同步处理 像秒杀这样短时大并发的系统，在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对，在经济上是相当不合算的。 ...因此，对付秒杀类需求，就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据，进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的，系统实际处理完成可能花30分钟。...那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍！ 异步处理，通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。 分布式处理 好吧。...RPUSH key value 插入秒杀请求 当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。 后台启动多个工作线程，使用 LPOP key 读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
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文章转自：真灼社 大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。...数据预处理就是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等。这个处理过程可以帮助我们将那些杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。...因此要对数据过滤、去噪，从而提取出有效的数据。 数据清理主要包含遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。...一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。...二）我国大数据的存储及处理能力挑战 当前，我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。
消息中间件(ActiveMQ、Kafka等)：消息队列可以削峰，将拦截大量并发请求，这也是一个异步处理过程，后台业务根据自己的处理能力，从消息队列中主动的拉取请求消息进行业务处理。 2....采用消息队列缓存请求：既然服务层知道库存只有100台手机，那完全没有必要把100W个请求都传递到数据库啊，那么可以先把这些请求都写到消息队列缓存一下，数据库层订阅消息减库存，减库存成功的请求返回秒杀成功...比如：利用消息中间件和缓存实现简单的秒杀系统 Redis是一个分布式缓存系统，支持多种数据结构，我们可以利用Redis轻松实现一个强大的秒杀系统。...对于每个用户的秒杀，我们使用 RPUSH key value插入秒杀请求， 当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。...异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式。
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作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。...结算阶段： 完成秒杀后的数据处理工作，比如数据的一致性问题处理，异常情况处理，商品的回仓处理等。...因为我们将用户的请求放在了消息队列中，消息队列中堆积的是用户的请求，我们可以根据当前消息队列中存在的待处理的请求数量来判断是否需要对用户的请求进行限流处理。...例如，在秒杀活动中，我们出售1000件商品，此时在消息队列中存在1000个请求，如果后续仍然有用户发起秒杀请求，则后续的请求我们可以不再处理，直接向用户返回商品已售完的提示。 ?...在商城服务中，会有专门的异步任务处理模块来消费消息队列中的请求，并处理后续的异步流程。
前言 今天来给大家盘点三个JavaScript案例，分别是实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小案例，一起来看看吧！...一、实现限时秒杀案例 1.在淘宝网中，商家为了促销经常搞一些活动，例如限时秒杀是常见的一种活动，来增加消费者购买商品。...2.实现限时秒杀案例，具体代码如下所示： HTML 距离5/20号限时秒杀还有...本文案例参考《JavaScript前端开发案例教程》，黑马程序员编著 四、总结 1.本文基于JavaScript基础，实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小的功能。...2.在JavaScript中，实现限时秒杀、定时跳转案例主要帮助理解定时器的使用，改变盒子大小案例主要是帮助理解如何去修改显示的内容、CSS样式操作。 3.代码没有那么复杂，希望对你有所帮助！
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