大数据文摘出品 编译：毅航、JonyKai、小鱼 无论你是从敌后战线发送报文或在猫咪图片里隐藏信息，用密文传递秘密信息已经有数个世纪的历史了。...在这个故事中，诺福克领主Hilton Cubitt和他的美国新妻Elsie收到了一些奇怪的消息。 消息内容是一些四肢朝向不同方向并举着旗子的小舞人。...这些消息让Elsie感到不安，Cubitt决定向贝克街的侦探寻求帮助。 夏洛克发现消息是用简单的置换密码进行编码的，每个字符都对应一种小舞人。 他使用了频率分析法来破译消息。...夏洛克发现其中一条消息为ELSIE PREPARE TO MEET THY GOD（ELSIE准备迎接你的上帝）后，就立刻赶往诺福克。 在夏洛克赶到之前，Cubitt就已经被射杀。...X代表对角振动，+代表线态振动 之后，Bob测量了他所接收到的光子的极化信息。他随机转换探测器的极化方式，这使得他时而能理解Alice发的消息，时而不能。
我，夏洛克·福尔摩斯，被我亲爱的朋友兼同事，约翰·华生医生叫去协助他处理一个最重要的案件。...当我们在城市中曲折的街道穿梭时，华生向我介绍了案件的细节：一条价值连城的钻石项链，从一位富有的社会名流家中离奇失踪了，所有的证据都指向这位主人的女仆是罪魁祸首。...那么，用ChatGPT写的福尔摩斯小说，具体如何？ 让ChatGPT来写悬疑故事 其实在最初，测试者要求ChatGPT写一个5000字的故事，但AI居然直接罢工，还言简意赅：“不，太长了。”...一天之内，罗杰·黑斯廷斯被抓获，项链归还给了它的合法主人。黑斯廷斯夫人既感激又懊悔，她发誓要让她的儿子得到他所需要的帮助，以扭转他的生活。 就这样，由于夏洛克·福尔摩斯的推理能力，又一个案件被解决了。...当华生和我回到贝克街的时候，我不禁为工作的顺利完成而感到满意。 但我知道，总会有更多的案子在等着我，每一个案子都有自己的挑战和待解的谜团。
包括获得机构审查委员会和机构动物护理和使用委员会的批准，进行组织相容性确认，使用人对人移植的标准程序将肾脏移除、保存、运输和移植，并给予接受者的标准免疫抑制治疗。...这往往意味着，移植后肾脏一周不排尿，需要几周时间才能清除肌酐（肌酐是肌肉代谢的产物，主要由肾小球排出体外）。...洛克教授说，如果肾脏在几分钟内变黑，就是人体免疫系统发生了异种器官排斥反应。 让人兴奋地是，两颗猪肾保持正常的粉色，23分钟后，帕森斯开始分泌尿液，这表明移植成功了。...没有猪病毒传播给接受者，在他的血液中也没有发现猪细胞，洛克教授表示，「我敢肯定那一刻大家都在击掌庆祝」。 移植后，两个器官都存活了3天，直到77小时后才被外科医生移除。...纽约大学朗格尼移植研究所所长罗伯特·蒙哥马利博士说，「很高兴有机会通过在其他机构完成的工作来了解更多关于异种移植的信息。」
Docker 到现在，Docker几乎是Go再难找到也难以复制的一个成功案例。...系统会自动选取合适的工作节点来执行具体的容器集群调度处理工作。其核心概念是Container Pod（容器仓）。 3....InfluxDB 一个Go语音编写的开源分布式的时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。 9....Go成功的项目 nsq：bitly开源的消息队列系统，性能非常高，目前他们每天处理数十亿条的消息 packer:用来生成不同平台的镜像文件，例如VM、vbox、AWS等，作者是vagrant的作者...Pike)也说：我不认为我们能取代任何东西。
存储系统: Kafka 把消息持久化到磁盘，相比于其他基于内存存储的系统而言，有效地降低了数据丢失的风险 。...也正是得益于Kafka 的消息持久化功能和多副本机制，我 们可以把 Kafka 作为长期的数据存储系统来使用，只需要把对应的数据保留策略设置 为“永久”或启用主题的日志压缩功能即可 。...3.3、Producer 消息生产者，向Broker发送消息的客户端 生产者生产消息持久化机制参数 acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息...性能最高，但是最容易丢消息。 acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。...Consumer 使用拉 (Pull)模式从服务端拉取消息， 并且保存消费的具体位置 ， 当消费者宕机后恢复上线时可以根据之前保存的消费位置重新拉取 需要的消息进行消费 ，这样就不会造成消息丢失 。
“机器学习基本就是线性数学，很好解释，”数据公司Teradata首席技术官斯蒂芬·布罗布斯特（Stephen Brobst）在Teradata合作伙伴大会的一场小组讨论上说。...“机器学习基本就是线性数学，很好解释，”数据公司Teradata首席技术官斯蒂芬·布罗布斯特（Stephen Brobst）在Teradata合作伙伴大会的一场小组讨论上说。...“在将机器学习投入风险评估等领域的过程中，这是最大的一个障碍，这些领域受到严格的监管，”布罗布斯特说。“若只是欺诈检测和推荐引擎，你还可以侥幸过关。但监管严格的领域就不行了。”...你也可以设定有利于人类的规则，比如说，‘我才不管模型怎么说——在我看来，这就是欺诈。” 在增加神经网络的透明度方面，人们已经做了一些工作。...然而，在得到业界的信赖之前，LIME还有很多工作要做。Teradata的布罗布斯特说。“以上提到的LIME框架，我们还没有完成呢，”他说，“这是一个活跃的研究领域……但我称之为‘毕业生代码’。
无状态计算观察每个独立的事件，Storm就是无状态的计算框架，每一条消息来了以后和前后都没有关系，一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据，当电压超过240v就报警，这就是无状态的数据。...map 算子在接收到每个元素后， 将输入记录的第二个字段的数据加到现有总数中，再将更新过的元素发射出去。...保存点与检查点的工作方式完全相同，只不过它由用户通过 Flink 命令行工 具或者 Web 控制台手动触发，而不由 Flink 自动触发，用户可以从保存点重启作业，而不用从头开始。...新版本可以从旧版本生成的一个 保存点处开始执行. 端到端的一致性 在该应用程序架构中，有状态的Flink 应用程序消费来自消息队列的数据， 然后将数据写入输出系统，以供查询。...(1) 第一种方法是在 sink 环节缓冲所有输出，并在 sink 收到检查点记录时， 将输出“原子提交”到存储系统。这种方法保证输出存储系统中只存在 有一致性保障的结果，并且不会出现重复的数据。
无状态计算观察每个独立的事件，Storm就是无状态的计算框架，每一条消息来了以后和前后都没有关系，一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据，当电压超过240v就报警，这就是无状态的数据。...map 算子在接收到每个元素后， 将输入记录的第二个字段的数据加到现有总数中，再将更新过的元素发射出去。 ?...保存点与检查点的工作方式完全相同，只不过它由用户通过 Flink 命令行工 具或者 Web 控制台手动触发，而不由 Flink 自动触发，用户可以从保存点重启作业，而不用从头开始。...新版本可以从旧版本生成的一个 保存点处开始执行. 端到端的一致性 ? 在该应用程序架构中，有状态的Flink 应用程序消费来自消息队列的数据， 然后将数据写入输出系统，以供查询。...(1) 第一种方法是在 sink 环节缓冲所有输出，并在 sink 收到检查点记录时， 将输出“原子提交”到存储系统。这种方法保证输出存储系统中只存在 有一致性保障的结果，并且不会出现重复的数据。
消费组中包含多个消费者，同一个组内的消费者是竞争消费的关系，每个消费者负责消费组内的一部分消息。默认情况，如果一条消息被消费者 Consumer1 消费了，那同组的其他消费者就不会再收到这条消息。...Offset），这个位置之前的消息都被消费过，之后的消息都没有被消费过，每成功消费一条消息，消费位置就加一。...消息删除：Apache RocketMQ 按照消息保存机制滚动清理最早的消息数据，将消息从物理文件中删除。...为了让您实现关键任务用例，Kafka 集群具有高度可扩展性和容错性：如果其中任何一台服务器发生故障，其他服务器将接管它们的工作以确保连续运行而不会丢失任何数据。...所以，在这里我给出几个问题，读者可以根据自己的兴趣爱好带着问题去寻找答案吧。 如何保证消息的可用性/可靠性/不丢失呢？ 如何处理消息重复的问题呢？ 顺序消息如何实现？ 怎么处理消息积压？
那你知道如何保证消息不丢失吗？ 一个消息从生产者产生，到被消费者消费，主要经过这3个过程： 生产者产生消息 消息发送到存储端，保存下来 消息推送到消费者，消费者消费完，ack应答。...我们先来回忆一下：一条普通的消息队列消息，从产生到被消费，经历的流程： 生产者产生消息，发送到MQ服务器 MQ收到消息后，将消息持久化到存储系统。 MQ服务器返回ACk到生产者。...MQ服务器把消息push给消费者 消费者消费完消息，响应ACK MQ服务器收到ACK，认为消息消费成功，即在存储中删除消息。 消息队列的事务消息流程是怎样的呢？...生产者产生消息，发送一条半事务消息到MQ服务器 MQ收到消息后，将消息持久化到存储系统，这条消息的状态是待发送状态。...订单系统创建完订单后，然后发消息给下游系统购物车系统，清空购物车。 生产者（订单系统）产生消息，发送一条半事务消息到MQ服务器 MQ收到消息后，将消息持久化到存储系统，这条消息的状态是待发送状态。
前言 大家好呀，我是捡田螺的小男孩。...如何保证数据一致性，事务消息如何实现 一条普通的MQ消息，从产生到被消费，大概流程如下： 生产者产生消息，发送带MQ服务器 MQ收到消息后，将消息持久化到存储系统。...生产者产生消息，发送一条半事务消息到MQ服务器 MQ收到消息后，将消息持久化到存储系统，这条消息的状态是待发送状态。...回答这类问题，并不要求你研究过那技术的源码，你知道那个技术框架的基本结构、工作原理即可。...可以参考开源框架Dubbo，你可以说说服务发现、序列化协议等等 broker考虑如何持久化呢，是放文件系统还是数据库呢，会不会消息堆积呢，消息堆积如何处理呢。 消费关系如何保存呢？
但是使用的同学不是很熟悉其原理，担心以下几个问题： 我什么业务场景下使用消息队列我发消息的时候，需要等 ack 嘛?我发了消息之后，消费者一定会收到嘛？...申请腾讯云的 kafka 实例后，各种参数怎么设置呀？遇到各种故障时，我的消息会不会丢？消费者侧会收到多条消息嘛？消费者 svr 重启后消息会丢失嘛？ ...简单来说，3 个关键词， 异步/消峰/解耦，可以理解为： 我做完了后面的我不管了工作太多了，先放一放我慢慢处理怎么产生的我不管/怎么处理我不管 以下图为例： 用户提交评论中， 写入数据库后...可以为 f2 或者 f3。 如果选举 f3 为新 leader, 则可能会发生消息截断，因为 f3 还未同步 msg4 的数据。...收到消息就返回正确给 brocker, 但是如果业务逻辑没有走完中断了，实际上这个消息没有消费成功。
具体做法如下： 在创建表时，声明主键中的某一列为自增列，在写入一行新数据的时候，应用无需为自增列填入真实值，只需填入一个占位符，表格存储系统在接收到这一行数据后会自动为自增列生成一个值，并且保证在相同的分区键范围内...上图展示这一消息模型 发送方发送了一条消息后，消息会被客户端推送给后台系统 后台系统会先存储消息 存储成功后，会推送消息给接收方的客户端 2 确认后台架构 ?...写成功后再写入下一条消息。 同一个接收方的消息会尽量在一个队列中，一个队列中可能会有多个接收方的消息。...在多终端中，如果有部分终端由在线变成了离线，那么应用服务器会将这个终端的session保存到存储系统的另一张表中，当一段时间后，这个终端再次上线时，可以从存储系统中恢复出之前的session，继续为此终端推送之前未读取的消息...应用服务器接收到消息后，直接将消息写入表格存储，对于主键自增列message_id，在写数据时不需要填确定的值，只需要填充一个特定的占位符即可，这个值会在表格存储系统内部自动生成。
但是使用的同学不是很熟悉其原理，担心以下几个问题： 我什么业务场景下使用消息队列 我发消息的时候，需要等 ack 嘛我发了消息之后，消费者一定会收到嘛？...申请腾讯云的 kafka 实例后，各种参数怎么设置呀？ 遇到各种故障时，我的消息会不会丢？ 消费者侧会收到多条消息嘛？消费者 svr 重启后消息会丢失嘛？...简单来说，3 个关键词， 异步/消峰/解耦，可以理解为： 我做完了后面的我不管了 工作太多了，先放一放我慢慢处理 怎么产生的我不管/怎么处理我不管 以下图为例： 用户提交评论中， 写入数据库后，存在需要捕捉评论事件的多个逻辑步骤...可以为 f2 或者 f3。 如果选举 f3 为新 leader, 则可能会发生消息截断，因为 f3 还未同步 msg4 的数据。...收到消息就返回正确给 brocker, 但是如果业务逻辑没有走完中断了，实际上这个消息没有消费成功。
我在过往的工作经历里，亲手设计和实现了一套亿级用户量的IM，平台上线并经过6年多的验证，稳定性和可用性被验证完全达到预期。...； 4）存储系统：负责消息和文件的存储和查询； 其中：信令系统和推送系统是基础设施，不只是可以为IM业务服务，也可以承载其它类似的业务逻辑（比如客服系统）。...Login服务收到用户登录请求以后，验证uid/cookie，如果成功就把这个用户的登录信息发送给online。...这样Login接收到SVID=SVID_IM的消息，转发给Route，Route就可以根据SVID转发给IM相关的服务。 Route简单的根据SVID做转发，不处理具体的业务逻辑，因此也是无状态的。...9、存储系统 存储服务主要是负责消息的存储和查询，因为消息量巨大，对存储服务的并发能力和存储量要求巨大。 为了平衡性能、空间和成本，存储服务按数据的热度进行了分级和区别对待。
我在过往的工作经历里，亲手设计和实现了一套亿级用户量的IM，平台上线并经过6年多的验证，稳定性和可用性被验证完全达到预期。...； 3）推送系统：负责消息的在线推送和离线推送； 4）存储系统：负责消息和文件的存储和查询； 其中：信令系统和推送系统是基础设施，不只是可以为IM业务服务，也可以承载其它类似的业务逻辑（比如客服系统）。...Login服务收到用户登录请求以后，验证uid/cookie，如果成功就把这个用户的登录信息发送给online。...这样Login接收到SVID=SVID_IM的消息，转发给Route，Route就可以根据SVID转发给IM相关的服务。 Route简单的根据SVID做转发，不处理具体的业务逻辑，因此也是无状态的。...9、存储系统 存储服务主要是负责消息的存储和查询，因为消息量巨大，对存储服务的并发能力和存储量要求巨大。 为了平衡性能、空间和成本，存储服务按数据的热度进行了分级和区别对待。
正在我紧张、焦虑、坐立不安之时又收到一条app冲正的消息，刚刚转账失败的钱已经退还给我了，看来我多虑了……这也证明咱平安银行的app还是比较安全靠谱的！...不就是在列表上增加了一个“修改”按钮，点击按钮弹出框修改后保存就好了么。然而一切不像我想象的那么顺利，点击保存并刷新列表后，页面上的数据还是显示的修改之前的内容，像没有修改成功一样！...这就保证了只要转账扣款成功，必定会记录一条状态为“待处理”的转账流水。如果在这一步失败了，那自然就是转账失败，没有后续操作了。...如果这步操作后系统宕机了导致没有将消息成功写入消息队列（也就是“第2步”）也没关系，因为我们的流水数据已经持久化了！...所以，我们这里最核心的就是A银行通过本地事务保证日志记录+后台线程轮询保证消息不丢失。B银行通过本地事务保证日志记录从而保证消息不重复消费！
前不久在工作过程中用到了kafka中间件，简单来说是个消息队列，除了支持高吞吐量、发布订阅等功能外，它还支持回放，我可以通过修改偏移量重新获取数据，这个功能是一个非常常见的使用场景，也是我选择kafka...这就是说，只要一个Follower副本落后Leader副本的时间不连续超过10秒，那么Kafka就认为该Follower副本与Leader同步的，即使此时Follower副本中保存的消息明显少于Leader...我们在前面说过，Follower副本唯一的工作就是不断地从Leader副本拉取消息，然后写入到自己的提交日志中。...其中同步和异步比较好理解，同步指的就是当生产者把一个消息提交到MySQL主节点时，MySQL主节点必须等待从节点返回后才能告诉客户端数据提交成功，这种性能相对较差，但是能够保证数据一致性；异步复制指的就是主节点不用等待从节点的确认...半同步指的是当主节点收到一个或者多个从节点的确认即可返回。MySQL采用的是收到其中一个从节点的确认，即响应客户端操作完成。这种技术既不会对性能产生过多的损耗，还可以实现对数据更好的保护。
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