.rsu[].appl.sendBeacons = false：这行代码将所有"rsu"模块的应用级别的发送信标（beacon）参数设置为false，表示不发送信标。...在车联网中，信标（Beacon）是一种信息公告，它是由车辆或路侧单元（RSU）发送的特定消息。信标通常用于在一定范围内广播车辆的身份、位置和其他相关信息。...这个阶段通常需要设置数据用户优先级，以确定哪些车辆可以优先发送数据。 消息传递阶段：除了实时的数据传输，车联网中还需要支持一些非实时的消息传递，例如紧急事件通知、交通公告等。...消息传递阶段主要用于在较大的范围内广播这些消息，让所有车辆都能够接收到相关信息。 信标用户优先级和数据用户优先级是分别用于信标传递阶段和数据传输阶段的两个不同的参数。...网卡工作在OSI模型中的第二层——数据链路层。 数据链路层是OSI模型中第二层，它负责将网络层传来的数据进行分帧，然后将分帧后的数据发送到物理层，以便在物理层上进行传输。
Worker 在收到启动的应用的请求后，会为对应的应用创建工作目录，并为每一个应用单独启动一个工作线程。应用成功启动后会向 Master 发送应用状态改变的消息，应用状态切换为 RUNNING 状态。...后续可以考虑使用一个分布式文件系统，如 HDFS ，在启动应用前下载对应的依赖，或者用户提交应用时上传依赖文件，以避免预先放置文件的不便。...在 Worker 接收到 MasterChange的消息后，会向 Master 响应目前该 Worker 上运行的所有 Application 的状态，Master 接收到响应后就可以将对应的 Worker...对于每一个 RpcEndpoint，都有一个关联的 Inbox，Inbox 内部有一个消息列表，这个消息列表中保存了这个 RpcEndpoint 收到的所有消息，包括需要应答的 RpcMessage，无需应答的...网络传输 在 NettyRpcEnv 中，如何将请求发送给远端的 Endpoint，并收到远端 Endpoint 给出的回复，这就要要依赖于更底层的网络传输模块。
试想一个2000人大群，一条消息的发出，如果瞬间被扩散写成2000条一对一消息的投递，对于接收方而言不过是一条消息而已，而服务端是以对相对比单聊消息的2000倍处理压力后的结果。...当然，实际在生产环境下，群消息的发送都会想尽办法进行压缩，并开展各种改善性能的处理办法，而不是像上述举例里的直接扩散写（即2000人群里，一条消息被简单地复制为2000条一对一的消息投递）。...1）c2g模块没有采取批处理方式： 1条群（500人群）消息到达c2g模块后，c2g模块为每个人写收件箱（这里时间延迟较大，优化点），然后在把这条消息变成500条投递消息（需要批处理，就给Kafka放入一条消息...2）Deliver模块的处理没有批量合并： Deliver模块会到Redis中逐条（500条）检索接收消息用户的在线状态（这个点需要批处理，根据用户Id分布，一次检索若干用户的在线状态），在线的投递消息...收到群消息后，根据群成员，计算出用户状态及路由表数据的分布情况，从缓存服务器中一次检索出该服务器可能存在的所有群成员状态及路由信息。这样可以极大减少RPC调用次数，及计算量。
四: 发送流程 消息的制造者[producer]一般是IM系统的最基本单元UIN[即一个自然人]，既然是一个自然人，就认为其发送能力有限，不可能一秒内发出多于一条的消息，即其消息频率最高为：1条msg...msg chat server每收到一条新消息就把新消息中记录的发送时间与缓存中记录的消息时间比较即可，如果新消息的时间小于这个msg pool记录的时间即说明其为重复消息，大于则为新消息，并用新消息的...上面还有一个概念未叙述到：发送端的消息邮箱{有人称为消息盒子，或者某大厂称之为客户端消息db}，它存储了所有本地发送出去的消息，其中没有服务端分配的msg id的消息都被认为是发送失败的消息，待用户主动尝试发送或者网络环境重新稳定后可以有客户端尝试重新发送流程...其实把心跳时长的问题转换一个角度进行思考：当知道了前三次或者前两次实际心跳时间间隔，怎么预测接下来的心跳时间间隔？其本质就是一个拉格朗日外插法的应用而已。...最后，启动一个定时消息删除模块，它定时启动删除msg db中超时的msg即可。
当A服务写入其数据库，然后向队列发送消息，A服务有一定概率在提交后且发送消息前发送崩溃，导致系统处于不一致状态。...如果在写入数据库前发送消息(将这种方式称为发布-然后本地提交( publish-then-local-commit))，但此时仍然有一定概率发生数据库写入失败或时序问题(在A服务提交到数据库前，B服务接收到了该事件...图2描述了应用中不同的代码和数据隔离级别，灵感来自Axel Fontaine的主题演讲: 宏伟的一体式模块。 最后看下如何在一个现有的事务中加入一个运行时以及封装好的(可以使用其他模块的)服务。...相比典型的微服务，所有这些限制使得模块之间的耦合更加紧密，但好处是，封装的服务可以启动一个事务，并调用模块来(在一个操作中)执行数据的更新、提交或事务回滚，而无需担心局部故障或最终一致性。...图４中，A服务使用分布式将所有的变更提交到其数据库，然后将消息发送到一个队列，期间不会有消息重复或消息丢失。类似地，B服务使用分布式事务(在一条事务中)来消费消息并提交到数据库B，且不会有数据重复。
该接口的 T deserialize(byte[] message) throws IOException 方法 会在收到每一条 kafka 消息的时候被调用 为了方便使用，Flink 提供了一些反序列化的默认实现...这个位置值 Sn 会被发送到一个称为 checkpoint coordinate 模块（即 Flink 的 JobManager）。 ?...barrier 插入后，随着数据一起向下游流动，从一个 operator 到 另一个 operator。...当一个 operator 从其输入流接收到所有标识 snapshot n 的barrier 时，它会向其所有输出流继续插入一个 标识 snapshot n 的 barrier。...只有当 operator 从最后一个流中提取到 barrier n 时，operator 才会继续发射出所有等待向后发送的数据，然后发送 snapshot n 所属的 barrier。
1条群（500人群）消息到达c2g模块后，c2g模块为每个人写收件箱（这里时间延迟较大，优化点），然后在把这条消息变成500条投递消息（需要批处理，就给Kafka放入一条消息），通过Kafka送给Deliver...2、Deliver模块，会到Redis中逐条（500条）检索接收消息用户的在线状态（这个点需要批处理，根据用户Id分布，一次检索若干用户的在线状态），在线的投递消息（批处理），离线的发送第三方push（...微信在这块的一个重要优化思想是批处理，腾讯的做法是单次批量操作（我们本次优化目标）裸写，多条消息的聚合（MapReduce过程）下沉到了MQ中间件中。...2、裸写批处理逻辑 处理一条群消息，服务端要进行大量的工作，需要查询所有群成员的路由表、在线状态，在线人员需要推送及时消息，离线人员需要推送第三方push（比如IOS的apns）。...收到群消息后，根据群成员，计算出用户状态及路由表数据的分布情况，从缓存服务器中一次检索出该服务器可能存在的所有群成员状态及路由信息。这样可以极大减少RPC调用次数，及计算量。
下图展示了一个有 3 个 TiCDC 节点的集群中，一个 Changefeed 的 Scheduler 模块的通信拓扑情况。...同时也生成新的 HeartbeatRequest 消息，再次发送到所有 Agents。...ReplicationM 负责维护所有表的同步状态，它接收到 HeartbeatResponse 和 DispatchTableResponse 之后，按照消息中记录的表信息，更新自己维护的这些表对应的同步状态...除此之外的一个重点是，只有当所有表都被分发到 Capture 上并且创建了对应的表同步单元之后，才可以推进同步进度。以上从消息传递的角度对 Scheduler 模块基本工作原理的简单介绍。...Agent-1 在移除了表 X 的同步任务之后，告知 Coordinator 这一消息。Coordinator 再次发送消息到 Agent-2，开始向下游复制表 X 的数据。
以上关于CAP的理论介绍来自维基百科。同理，如何保证微服务间的数据一致性也一直是一个持续的话题，其实就是如何在这三者中做一个权衡。...当产品部署成功后，部署模块和市场都会进行最终状态的同步。 1、公有云市场：此处指一个简单的模型，类似阿里云的云镜像市场或亚马逊aws中的镜像市场。...以上都是在理想的情况下进行的，大致流程如下图： 此时，市场和部署模块都是是独立的微服务，当平台用户申请开通产品后，公有云市场会先进行一系列的初始化工作，并向部署模块中发送部署请求，当部署模块部署成功或者失败后...部署模块的事件监听器，在收到通知后，直接调用部署的Service，更新Deploy_table表中的业务逻辑，同时更新Event_Table中的消息状态。...由于我们的定时补偿机制，消息的消费端也应该保证部署服务的操作是幂等的，即针对同一条消息多次发送的情况，我们应该保证这个消息实际上只会执行一次。
那消息队列为什么也需要事务呢？ 很多场景下，往往是一个模块往另外一个模块发消息的，往往需要另外一个系统接收到消息后更新数据，消息队列中的 “事务”，主要解决的消息生产者与消费者之间的数据一致性问题。...业务场景 订单系统 订单系统，主要做了两件事： 在订单库中插入一条订单数据，创建订单。 发消息给消息队列，消息中的内容是刚创建的订单。...购物车系统 购物车系统其实也主要做两件事： 用户将商品添加购物车时，购物车系统中新增一条商品数据。 购物车系统收到了订单创建成功消息，清理已生成订单的商品数据。...一致性 一致性，是指这些数据在事务执行完成这个时间点之前，读到的一定是更新前的数据，之后读到的一定更新后的数据，不应该存在一个时刻，让用户读到更新过程中的数据。...提交阶段 如果协调者收到的参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息，否则，发送提交（Commit）; 参与者根据协调者提交或者回滚操作，释放所有事物处理过程中的锁资源。
连接，数据发送完成后，则断开此TCP连接,如Http 连接→数据传输→关闭连接 2.IO模型 Unix5中io模型 阻塞IO (Blocking I/O Model) 非阻塞IO (Nonblocking...这种字节流协议，接收方应用层能够从字节流中识别发送方传输的消息....使用特殊字符或者字符串作为消息的边界，应用层解析收到的字节流时，遇见此字符或者字符串则认为收到一个完整的消息 为每个消息定义一个长度，应用层收到指定长度的字节流则认为收到了一个完整的消息 消息分隔标识...粘包: TCP粘包是指发送方发送的若干包数据到接收方接收时粘成一包，从接收缓冲区看，后一包数据的头紧接着前一包数据的尾。...回答：AI 和 行为控制模块要分成两个模块来做 ---- 行为控制模块复制地图上所有单位的移动、攻击等动作，目标、目的的指示； 这必须是一个独立的模块，可以避免为每个单位都写逻辑的同时，让大部分单位战斗起来有个统一的目的
会议群 - Meeting创建后可随意进出，且支持查看入群前消息。适合用于音视频会议场景、在线教育场景等与实时音视频产品结合的场景。...会话列表实时更新当会话信息发生变化，例如收到一条新消息/设置消息草稿/出现一个新的会话，都会导致会话列表发生更新。...通常，若干个用户，可对同一条消息，或多条消息，点击一个或若干个回应表情。在显示上，这些回应信息，常常承载在不同的气泡中，以表情为首，后面跟着若干个名字。如本章节图片所示。...撤回消息消息撤回是目前社交软件中必备的功能。发送方可撤回一条已经发送成功的消息。默认情况下，发送者只能撤回 2 分钟以内的消息，此配置可按需修改。...接收端发送消息已读回执后，发送端可在 V2TIMAdvancedMsgListener 的 onRecvMessageReadReceipts 中收到已读回执通知，在通知中更新 UI，例如更新某条消息为
程序 用户只需关注自己核心模块的算法逻辑，不需要关注底层的一些操作，如如何通信以及断开通信。...ROS工作环境 ROS master(节点管理器)用于管理节点之间的通讯，打开节点管理器(在所有节点运行之前运行)roscore node (节点)：可以理解为一个算法模块，比如自动驾驶里的感知模块、或定位模块...节点相互之间是独立的，同时节点之间又要相互通信，节点之间如何发现对方，如何在发现对方后建立连接以及通信，都是通过节点管理器所起到的作用。...发现两者匹配的时候，会向planning 节点发送一个消息，告诉他你所订阅的话题是由已经存在的perception发布的； （4）planning 节点接收到ROScore的信息后，就会向perception...请求一个通信连接，perception在收到planning请求后会建立一个通信链路； （5）当通信链路建立起来后ROScore的任务暂时完成。
来思考如何确保不同优先级的消息得到优先处理，如何解耦系统并确保高效的消息分发，如何在高并发场景下确保消息处理的一致性与可靠性，成为设计中的关键问题。...消息队列的原理与优先级机制消息队列的基本原理消息队列（Message Queue, MQ）是异步通信的一种实现方式。它通过将发送方的消息存储到队列中，接收方从队列中消费消息来实现系统之间的松耦合。...消息队列提供了以下几个重要特性：解耦：发送方和接收方不直接依赖，消息通过队列进行传递。异步处理：生产者将消息发送到队列后，无需等待消费者处理完成，可以继续进行其他操作。...在电商平台中，我们的消息发布/订阅机制是通过一个 MessageBroker 实现的。MessageBroker 管理着不同类型的消息及其订阅者，并将发布的消息分发给所有订阅者。...注册了订阅者与消息类型的关联。通过 SocketMiddleware 模拟接收到不同优先级的消息，并将它们发布到 MessageBroker 中。
Debezium 某条 Upsert 消息的格式 上图表示 Debezium JSON 的一条更新（Update）消息，它表示上游已将 id=123 的数据更新，且字段内包含了更新前的旧值，以及更新后的新值...特别地，在 MySQL、PostgreSQL 等支持 Upsert（原子操作的 Update or Insert）语义的数据库中，通常前一个 -U 消息可以省略，只把后一个 +U 消息用作实际的更新操作即可....notifying(debeziumConsumer) // 收到批量的变更消息, 则 Debezium 会回调 DebeziumChangeConsumer 来反序列化并向下游输出数据...，以避免作业崩溃恢复后状态不一致；同样地，如果正在向下游算子发送数据并更新 offset 信息时，也不允许快照的进行。...上游 Debezium 崩溃导致写入重复数据，结果不准 Debezium 服务端发生异常并恢复后，由于可能没有及时记录崩溃前的现场，可能会退化为 At least once 模式，即同样的数据可能被发送多次
Raft状态机存储 回顾下第一篇中讲到的Etcd整体架构，raft模块只负责算法实现，所以所有收到的日志条目都是存在内存中。...数据结构如下： EtcdServer 上图中，所有日志条目都是存储在一个raftLog的结构中. type raftLog struct { // 自从上次快照后已经持久化的日志 storage...发送消息 r.send(m) return true } 上面的逻辑中，leader在收到新的更新日志后，会遍历集群中所有follower节点，触发一次日志同步。...日志写WAL 在上一篇讲心跳消息发送的时候已经讲过，EtcdServer中会有一个goroutine监听raft的channel是不是有新的Ready数据过来，收到后就会将里面的msgs发送给接收端。...有一点区别就是follower节点正式发送MsgAppResp消息会在wal保存成功后，而leader节点是先发送消息，后保存的wal。
[image.png] 上图表示 Debezium JSON 的一条更新（Update）消息，它表示上游已将 id=123 的数据更新，且字段内包含了更新前的旧值，以及更新后的新值。...特别地，在 MySQL、PostgreSQL 等支持 Upsert（原子操作的 Update or Insert）语义的数据库中，通常前一个 -U 消息可以省略，只把后一个 +U 消息用作实际的更新操作即可....notifying(debeziumConsumer) // 收到批量的变更消息, 则 Debezium 会回调 DebeziumChangeConsumer 来反序列化并向下游输出数据...，以避免作业崩溃恢复后状态不一致；同样地，如果正在向下游算子发送数据并更新 offset 信息时，也不允许快照的进行。...上游 Debezium 崩溃导致写入重复数据，结果不准 Debezium 服务端发生异常并恢复后，由于可能没有及时记录崩溃前的现场，可能会退化为 At least once 模式，即同样的数据可能被发送多次
B收到消息后逐层解包，验证，最后顺利到达应用层。实现AB两台机器消息互通。 至此游戏就能正常联机对线，两台电脑互联成功！ 什么是集线器 两个人打cs，总会觉得无聊，但是每台电脑又只有一个网线口。...此时B收到第一条A发给它的消息 交换机从1号端口收到A的消息后，解包，获得目的MAC地址是BB-BB-BB-BB-BB-BB。查MAC地址表，发现要发到1号端口。...此时，源和目的端口都是同一个，如果交换机不丢弃这个消息，B会收到第二条A发给它的消息。 A只发了一次消息，B却收到两条消息，明显不对。...另外，这个MAC模块，虽然这么叫。但其实交换机MAC模块不具有 MAC 地址。因此交换机的端口不核对接收方 MAC 地址，而是直接接收所有的包并存放到缓冲区中。...如果路由表中无法找到匹配记录，路由器会丢弃这个包，并通过ICMP消息告知发送方。 路由器和交换机的主要区别 MAC模块的区别 路由器和交换机不同点在于，它的每个网口下，都有一个MAC地址和IP地址。
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