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随着消费者诈骗增加,在线商业诈骗减少

TransUnion周二发布的一份报告显示,网络盗匪正在减少针对企业的攻击计划,但针对消费者的新冠肺炎骗局却在增加。 与此形成对比的是,TransUnion在4月13日和7月27日进行的调查发现,被COVID-19数字骗局盯上的消费者增加了10%。 TransUnion全球欺诈解决方案高级副总裁Shai Cohen在一份声明中表示:“随着企业纷纷数字化,许多企业被迫几乎一夜之间完全在线,欺诈者试图从中渔利。” “与消费者相反,”他补充说,“欺诈者正越来越多地利用COVID-19来对付那些面临越来越大的财务压力的人。”

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在线协作如何保证消息有序、丢、不重

文中客户端和服务端的链接都采用 「WebSocket」 协议 书接上回,我们介绍了如何实现在线Excel多人协作的整体设计。其中很重要的一点“如何保证用户消息有序、丢、不重”我们没有做过多的解释。 本文我们分析下如何保证协作编辑的场景下,消息 「有序」 「丢」 「不重」 。 我们用上图中的三个阶段来描述消息广播的过程。各阶段包含的操作分别有 阶段一:用户修改表格内容并保存到数据库中。 消息丢 阶段一 阶段一中,出现任何保存失败的情况(比如:数据库修改失败、偶发的断网等),都实时反馈给当前用户保存失败就可以了。后续流程不再进行。 不过Kafka也支持配置每一条消息都落入磁盘,这种情况下可以做到消息丢,但是系统的吞吐量和实效性都受到很大影响。 根据 「SMC定理」 ,消息丢、不重是不可能的。我们为了丢消息必然会有重复发送的消息,所以客户端在接收推送消息时,要能处理重复消息。处理重复消息的前提每一条消息需要有唯一标识。

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    凯捷咨询:2017年汽车在线研究报告—汽车消费者洞察

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    Kafka 新版消费者 API(四):优雅的退出消费者程序、多线程消费者以及独立消费者

    优雅的退出消费者程序 package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.Arrays; import java.util.Properties consumer.commitAsync(); } }catch (WakeupException e) { // 处理异常 ,线程的数量受限于分区数,当消费者线程的数量大于分区数时,就有一部分消费线程一直处于空闲状态 多线程消费者的线程实现类代码如下: package com.bonc.rdpe.kafka110.thread 独立消费者 有时候你可能只需要一个消费者从一个主题的所有分区或者某个特定的分区读取数据。这个时候就不需要消费者群组和再均衡了,只需要把主题或者分区分配给消费者,然后开始读取消息并提交偏移量。 一个消费者可以订阅主题(并加入消费者群组),或者为自己分配分区,但不能同时做这两件事情。

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    kafka消费者

    消息的常用模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe) 队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息,一条消息只由其中的一个消费者来处理。 发布-订阅模型中,消息被广播给所有的消费者,接收到消息的消费者都可以处理此消息。 二。 consumer group 当有多个应用程序都需要从Kafka获取消息时,让每个app对应一个消费者组,从而使每个应用程序都能获取一个或多个Topic的全部消息;在每个消费者组中,往消费者组中添加消费者来伸缩读取能力和处理能力 ,消费者组中的每个消费者只处理每个Topic的一部分的消息,每个消费者对应一个线程。 ConsumerCoordinator,消费者的ConsumerCoordintor只是和服务端的GroupCoordinator通信的介质 六。

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    Kafka 消费者

    Kafka消费者是消费组的一部分,当多个消费者形成一个消费组来消费主题时,每个消费者会收到不同分区的消息。假设有一个T1主题,该主题有4个分区;同时我们有一个消费组G1,这个消费组只有一个消费者C1。 那么消费者C1将会收到这4个分区的消息 如果我们增加新的消费者C2到消费组G1,那么每个消费者将会分别收到两个分区的消息 如果增加到4个消费者,那么每个消费者将会分别收到一个分区的消息 但如果我们继续增加消费者到这个消费组 另外更高版本的Kafka支持配置一个消费者多长时间拉取消息但仍然保持存活,这个配置可以避免活锁(livelock)。活锁,是指应用没有故障但是由于某些原因不能进一步消费。 假如消费者C1和消费者C2订阅了两个主题,这两个主题都有3个分区,那么使用这个策略会导致消费者C1负责每个主题的分区0和分区1(下标基于0开始),消费者C2负责分区2。 在正常情况下,消费者会发送分区的提交信息到Kafka,Kafka进行记录。当消费者宕机或者新消费者加入时,Kafka会进行重平衡,这会导致消费者负责之前并不属于它的分区。

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    Kafka消费者

    简介 消费者组是 Kafka 独有的概念,消费者组是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。 有多个消费者消费者实例(Consumer Instance),它们共享一个公共的Group ID。 组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(Subscribed Topics)的所有分区(Partition)。 ? 特性: Consumer Group下可以有一个或多个Consumer实例。 消费者组作用 传统的消息队列模型的缺陷在于消息一旦被消费,就会从队列中被删除,而且只能被下游的一个Consumer消费。 同样地,当Consumer应用启动时,也是向Coordinator所在的Broker发送各种请求,然后由Coordinator负责执行消费者组的注册、成员管理记录等元数据管理操作。

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    kafka 消费者详解

    前言 读完本文,你将了解到如下知识点: kafka 的消费者消费者组 如何正确使用 kafka consumer 常用的 kafka consumer 配置 消费者消费者组 什么是消费者消费者组 什么是消费者组? 消费者组 来消费数据, 而不会是 单消费者 来消费数据的。 一个分区只能被 同一个消费组内 的一个 消费者 消费, 而 不能拆给多个消费者 消费, 也就是说如果你某个 消费者组内的消费者数 比 该 Topic 的分区数还多, 那么多余的消费者是不起作用的 在为消费者分配内存时,可以给它们多分配一些,因为如果群组里有消费者发生崩溃,剩下的消费者需要处理更多的分区。

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    消费者理论概述

    消费者理论是构建经济学大厦的基石。 针对不同的对象(消费者、公司、市场等),构造不同的目标函数,然后优化目标函数。 demand模型 通过求解上面的优化问题,可以得到x∗(p)x^* (p),也就是消费者购买的数量随商品价格变动的函数。 consumer mistake 前面的模型都是建立在消费者是rational的情况下,也就是UDU=UEUU^{DU} = U^{EU},如果两者不相等(比如消费者受刺激addiction),那么消费者就会犯错误 可以从消费者的行为p∗(x)p^*(x)将所有模型建立起来。

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    Kafka消费者架构

    Kafka消费者组 您可以通过用例或功能将消费者组合成消费者组。一个消费者组可能负责将记录传送到高速的、基于内存的微服务,而另一个消费者组将这些记录传输到Hadoop。 如果您需要多个订阅者,那么您有多个消费者组。一个记录只交付给消费者组中的一个消费者消费者组中的每个消费者处理记录,并且该组中只有一个消费者将获得相同的记录。消费组内的消费者均衡的处理记录。 ? 消费者将记住他们上次离开时的偏移量 消费者组每个分区都有自己的偏移量 Kafka消费者分担负载 Kafka消费者将消费在一个消费者组内的消费者实例上所划分的分区。 消费者组中的每个消费者都是分区的“公平共享”的独家消费者。这就是Kafka如何在消费者组中对消费者进行负载平衡。消费者组内的消费者成员资格由Kafka协议动态处理。 如果新消费者加入消费者组,它将获得一个分区份额。如果消费者死亡,其分区将分发到消费者组中剩余的消费者。这就是Kafka如何在消费者组中处理消费者的失败。

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    TCL 315大促:让消费者日回归消费者

    不过,315晚会让各大企业将注意力放在了消费者维权这件事情上,忽略了315节日的初衷。 315全称是“国际消费者权益日” (World Consumer Rights Day) ,它始于1983年,目的在于扩大消费者权益保护的宣传,使之在世界范围内得到重视。这是属于消费者的节日。 与其去关注315晚会这类维权活动,不如抓住这一个属于消费者的节日,去满足消费者的需求,去强化自己的品牌形象。 事实上,我一直认为通过一场晚会对消费者的保护是很有限的,因为案例选择无法全面,选择过程不够透明,难以还原问题本质…对于消费者权益问题保护,形成常态化的机制才是做有效的手段。 TCL的做法,让消费者的节日回归消费本身,充分返利给消费者,认真服务好消费者,反而更有价值。如果所有品牌都在消费者日期间更加关注消费者的权益,终会让315回归初心。

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    在线浏览器,在线PS,在线AI,在线编程 ...

    现在越来越习惯使用在线工具,拿来即用,用完即走。只要有网,在哪都可以用。 比如我们推出的在线绘图 (http://www.ehbio.com/ImageGP)已经成为非批量作图的首选,可以绘制常见生物信息图形。 最近又发现了一款功能强大的在线PS、AI (文章用图的修改和排版)、EXCEl、WORD、PPT、PDF、CorelDRAW、XMind、Matlab、jupyter (python编程)的工具集 (uzer.me 没事时在线写个Python代码,Python简明教程来一份 (识别图中二维码可获取python3 生信学习教程) 在线编辑图片绘制模式图,软件正版,占用自己系统资源少,随时可以使用。

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    “两岸四地消费者信心指数”:消费者信心波动

    附录2:消费者信心指数编制方法 消费者信心指数是消费者对经济形势各方面进行综合判断后得出的主观评价和心理预期,是反映消费者总体信心程度及其变动的指标。 消费者信心指数取值在0至200之间,其中0表示最没信心,200表示最有信心;当大于100时,表示消费者的信心是积极的,当小于100时表示消费者的信心是消极的,而等于100则意味着消费者持中立的态度。 附录3:消费者信心指数结构 “两岸四地消费者信心指数”介绍 “两岸四地消费者信心指数”是由首都经济贸易大学、中央财经大学 消费者信心指数反映并量化了消费者对经济形势、就业状况、物价水平、生活状况、购房和投资六个方面的主观感受。这六个方面可定义为消费者信心的分指数。 消费者信心指数取值在0至200之间,其中0表示最没信心,200表示最有信心;当大于100时,表示消费者的信心是积极的,当小于100时表示消费者的信心是消极的,而等于100则意味着消费者持中立的态度。

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    消费者灰度实现思路

    年就开始引入了该框架,最直接的变化就是: 不必为新功能的发布而熬夜通宵 因新功能引入的事故数量明显下降 然而框架目前支持了同步调度的灰度发布,并没有对异步消费的信息实现灰度 , 随着灰度在全公司的普及后, 对消费者进行灰度的需求就越来越强烈 包括实例的元信息 -- 通过loadbalance进行服务之前调用时会进入进行灰度的拦截器中,serviceName→ip:port这里会有进行实例的过滤 -- 返回服务名对应的服务实例地址,调用http请求 对于消费者的灰度目前并没有直接提供 handlerMapping接口(实际参照了spring-boot-actuator的部分代码),扫描所有@RabbitHandler;可以按照队列的名字作为web的url;实现会很简单, 项目的代码中并不需要做改动 消费者在转发

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    约束能量最小化的广义多尺度连续Galerkin方法在线自适应算法

    在这项研究中,我们提出了一个基于约束能量最小化的广义多尺度间断Galerkin方法(CEM-GMsDGM)的在线基富集策略。 结合过采样技术,在在线阶段利用当前残差信息自适应构造基函数,以减小多尺度逼近的误差。对该方法进行了全面的分析,结果表明,该方法能快速地从多尺度逼近收敛到精细尺度解。 数值结果验证了该在线自适应算法的有效性和有效性。

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    手握这个在线实验室指南库,导师再也担心我的实验啦!

    1 Nature Protocols 实验室研究步骤的在线交互式资料库,提供操作步骤的详细解说。所有实验步骤的可行性均经过验证并用于已发表的研究论文中。 ❷ 点开搜索结果后,我们可以在线查看全文或者下载PDF,来了解实验方法的详细操作步骤。文章中涉及的图片或者视频可以在页面中点击框中的右括号进行查看。 ? 这个平台是全球最大的经同行评议的在线实验室指南库,同时它也是全球引用量最高的在线实验室指南库。这个平台上的实验方法都经过开发式的编辑和同行评审,确保了高质量的重现性。

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    高清卡!MIT用机器学习让你更流畅的观看在线视频

    在线视频看到关键时刻,突然卡住了! 你遇到过这样的情况么?有时候是卡住了,有时候是画质猛降。出现这种情况,因为现在的算法把视频分解为小块,边播放边加载。

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    生产者消费者

    1、概念 所谓,生产者与消费者模型,本质上是把进程通信的问题分开考虑 生产者,只需要往队列里面丢东西(生产者不需要关心消费者消费者,只需要从队列里面拿东西(消费者也不需要关心生产者) 1 # 多线程实现生产者消费者模型 2 import threading 3 import random 4 import queue 5 import time 6 7 8 class Producer def run(self): 27 while True: 28 item = self.que.get() 29 print("消费者消费了 multiprocessing.Process(target=consumer, args=(q, )) 25 con_td.start() 26 pro_td.join() 多进程生产者消费者 (producer, q) 26 con = gevent.spawn(consumer, q) 27 gevent.joinall([pro, con]) gevent实现生产者消费者

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    Kafka 独立消费者

    以前我们讨论的消费组,都是 group 的形式,group 可以自动地帮助消费者分配分区,且在发生异常时,还能自定地进行重平衡(Rebalance)。 针对以上问题,Kafka 的提供了独立消费者模式,可以消费者可以指定分区进行消费,如果只用一个 topic,每个消息源启动一个生产者,分别发往不同的分区,消费者指定消费相关的分区即可,用如下图所示: ? 但是 Kafka 独立消费者也有它的限定场景: 1、 Kafka 独立消费者模式下,Kafka 集群并不会维护消费者的消费偏移量,需要每个消费者维护监听分区的消费偏移量,因此,独立消费者模式与 group 2、group 模式的重平衡机制在消费者异常时可将其监听的分区重分配给其它正常的消费者,使得这些分区不会停止被监听消费,但是独立消费者由于是手动进行监听指定分区,因此独立消费者发生异常时,并不会将其监听的分区进行重分配 因此,在该模式下,独立消费者需要实现高可用,例如独立消费者使用 K8s Deployment 进行部署。

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    Kafka 消费者原理(4)

    这个Topic里面主要存储的两种对象: GroupMetadata:保存了消费者组中各个消费者的信息(每个消费者都有编号)。 并不是消费者组消费了消息,offset就会更新,消费者必须要有一个commit的动作。就跟RabbitMQ中消费者的ACK一样。 同样的,消费者可以自动提交或手动提交。 任何一个消费者组,都会把一个topic的所有partition分配完。 上边我们说过,一个消费者组里面的一个消费者,只能消费Topic的一个分区。 如果分区数量跟消费者数量一样,那就一人消费一个。 如果是消费者比分区多,或者消费者比分区少,这时消费者跟分区的关系是怎样的呢? 如果消费者比分区多,肯定有一些消费者消费不到(空闲)。 如2个消费者消费5个分区,如果分配呢? : 消费者组的消费者数量发生biannhua,比如新增加了消费者消费者关闭连接。

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