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传入WorkerPool的实现WorkHandler接口

传入WorkerPool的实现WorkHandler接口,于是新增一个实现类: package com.bolingcavalry.service; import com.lmax.disruptor.WorkHandler =consumer) { consumer.accept(null); } } } 新增服务类,实现共同的逻辑,有几处注意的地方稍后会提到: package event", count); }); } // 创建WorkerPool实例,将StringWorkHandler实例的数组传进去,代表共同的数量 ,去掉就会出现同一个事件的问题 ringBuffer.addGatingSequences(workerPool.getWorkerSequences()); ,共同最大的特点在于只调用了一次ringBuffer.addGatingSequences方法,也就是说三个共用一个sequence实例; 验证方法依旧是单元测试,在刚才的LowLeverOperateServiceImplTest.java

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使用Disruptor完成多个

类似于kafka中,同一个topic被不同的group的。这样的场景比较常见。当然更常见的场景是不,也就是一个息只能被一次。 Disruptor同样可以完成不的功能。 上一篇Handler是这样的,实现EventHandler。 endOfBatch) throws Exception { System.out.println("-------Last:" + secondEvent); } } 这次的实现不同的接口 ,代码如下,注意,代码是接续上一篇的,先下载上一篇的代码。 这里定义了10个,那么就会启动10个线程来不生产发出的100条息。 ?

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    EDI项目初期,确认

    EDI项目初期,您进行确认的工作。外部确认即确认您和您的交易伙伴之间的传输方式、报文标准、业务单据以及集成方式等信息。而内部确认则经过内部协调,明确EDI部署方向。 您的交易伙伴将向您提供完整的EDI配置和报文规范;如果是企业自身希望通过EDI系统提高自动化水平,或希望升级原有的EDI系统,那么选择哪种传输协议以及使用哪些EDI报文就可以由企业来决定。 把握节奏,分配资源 项目初期明确时,企业可以与其EDI提供商协商,对项目整体进度进行规划和统筹,从而预估项目上线时间。这一点是很的,能够确保IT部门合理地安排项目计划、分配资源。 因此,EDI项目初期,确认将帮助企业统筹项目进度,合理分配资源,使EDI提供商可以根据企业对EDI系统进行针对的部署。 知行可以帮助企业在EDI项目初期梳理,并且结合以往的项目经验对企业的进行优化并实现定制化开发,以标准化的流程协助企业完成EDI项目。 既然确认如此,那么我们应该从哪些地方入手呢?

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    如何保证息不被?或说,如何保证的幂等

    如果干的事儿是拿一条数据就往数据库里写一条,会导致说,你可能就把数据 1/2 在数据库里插入了 2 次,那么数据就错啦。 其实不可怕,可怕的是你没考虑到之后,怎么保证幂等。 但是你到第二次的时候,自己判断一下是否已经过了,若是就直接扔了,这样不就保留了一条数据,从而保证了数据的正确。 一条数据复出现两次,数据库里就只有一条数据,这就保证了系统的幂等。 幂等,通俗点说,就一个数据,或一个请,给你复来多次,你得确保对应的数据是不会改变的,不能出错。 所以第二个问题来了,怎么保证息队列的幂等? 比如你不是上面两个场景,那做的稍微复杂一点,你让生产发送每条数据的时候,里面加一个全局唯一的 id,类似订单 id 之类的东西,然后你这里到了之后,先根据这个 id 去比如 Redis 里查一下 因为有唯一键约束了,复数据插入只会报错,不会导致数据库中出现脏数据。 ? 当然,如何保证 MQ 的是幂等的,结合具体的业务来看。

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    如何保证息不被?或说,如何保证的幂等

    面试题 如何保证息不被?或说,如何保证的幂等? 面试官心理分析 其实这是很常见的一个问题,这俩问题基本可以连起来问。既然是息,那肯定考虑会不会? 能不能避免?或了也别造成系统异常可以吗?这个是 MQ 领域的基本问题,其实本质上还是问你使用息队列如何保证幂等,这个是你架构里考虑的一个问题。 幂等,通俗点说,就一个数据,或一个请,给你复来多次,你得确保对应的数据是不会改变的,不能出错。 所以第二个问题来了,怎么保证息队列的幂等? 比如你不是上面两个场景,那做的稍微复杂一点,你让生产发送每条数据的时候,里面加一个全局唯一的 id,类似订单 id 之类的东西,然后你这里到了之后,先根据这个 id 去比如 Redis 里查一下 因为有唯一键约束了,复数据插入只会报错,不会导致数据库中出现脏数据。 ? file 当然,如何保证 MQ 的是幂等的,结合具体的业务来看。

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    开发Kafka客户端注意哪些事项?

    正常的逻辑具备以下几个步骤: 配置客户端参数及创建相应的实例。 订阅主题。 拉取息并。 提交位移。 关闭实例。 ? 01 必的参数配置 在创建真正的实例之前做相应的参数配置,比如上一节中的设置所属的组的名称、连接地址等。 注意这里并非设置集群中全部的 broker 地址,会从现有的配置中查找到全部的 Kafka 集群成员。 从 broker 端获取的息格式都是字节数组(byte[])类型,所以执行相应的反序列化操作才能还原成原有的对象格式。 02 订阅主题和分区 在创建好之后,我们就为该订阅相关的主题了。

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    开发 Kafka 客户端注意哪些事项?

    正常的逻辑具备以下几个步骤: 配置客户端参数及创建相应的实例。 订阅主题。 拉取息并。 提交位移。 关闭实例。 必的参数配置 在创建真正的实例之前做相应的参数配置,比如上一节中的设置所属的组的名称、连接地址等。 注意这里并非设置集群中全部的 broker 地址,会从现有的配置中查找到全部的 Kafka 集群成员。 从 broker 端获取的息格式都是字节数组(byte[])类型,所以执行相应的反序列化操作才能还原成原有的对象格式。 订阅主题和分区 在创建好之后,我们就为该订阅相关的主题了。

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    复工遭遇约束,疫情后将如何

    复工遭遇约束,驱动内 在疫情冲击之下,活动受创较为严,1-2 月社会品零售总额同比增速下滑20.5%,缩水约为两成。 促对于扩内毋庸臵疑,那么,怎样的政策支持能够使得在疫情后得到尽快回补呢? 从劳动的角度出发,急补贴的是那些因为疫情影响而失去工作的就业人员。 提升意愿,效果事半功倍 再次,在修复居民收入的同时,也提升居民的意愿,营造良好的环境,这能使促政策效果得到进一步放大。 限购地区不弱,适度增额释放潜力。 应对公共风险不仅仅是某个或某些部门的事情,而是涉及整个国家治理,各个部门协作配合。 因此,财政、货币、就业等宏观政策,不应该“单兵作战”,而是建立起政策组合、协调机制。

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    互联网“交棒”,产业互联网“脱网”

    虽然玩家们一直都在强调新技术在落地和实践产业互联网过程当中的,并且开始布局新技术,但是,新技术的成熟和落地并不是一蹴而就的,一个长期不断积累的过程。 现如今,B端用户真正的是改变自身的生产方式和供给方式的难题,C端用户真正的是用新的产品来满足自身的新的难题。然而,纵然是那些头部的巨头都没有找到真正解决这些痛点和难题的完美方案。 受困于互联网,是产业互联网一直无法打开局面的真正原因。对于当下的产业互联网来讲,可以说已经到了生死攸关的时刻。 站在生死攸关的十字路口,我们做的是让产业互联网“脱网”,换句话说,就是让产业互联网摆脱对互联网的依赖,只有这样,产业互联网才能告别虚幻,成就真我。 总之,迈过互联网的大山,产业互联网“脱网”。 —完—

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    mq如何处理息丢失、

    又有人说:如果调用余额宝api时网络超时了,不知道上次请是成功还是失败,再试一下不行吗? 答:不是不行,第一.余额宝必须做幂等设计,不然余额宝这边多转入5000怎么办?余额宝肯定不会犯这种错误。 答:改成异步可以提前告知用户结果,然后在后台通过补偿机制不断的试,让数据达成最终一致,这种方式对用户体验可能确实好一些。异步处理又分为:开启线程 和 使用mq。 对于问题1,如果余额宝处理失败了,比如像rocketmq这类息处理框架会把息放入试队列试16次,不业务代码做额外的工作。 这个就是所谓的息丢失。 解决息丢失就建一张息发送表,如图: ? 总结:通过在mq的生产两端分别增加本地息表,并且在生成端增加定时job扫描待确认状态的记录,新发送息,可以解决:息丢失 和 问题。

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    复工前夕的提醒:没做对,一年全白

    在此特别提醒,新年复工一定注意“梳理”四个大字。不然冒着被感染的风险,盯着口罩辛苦敲的代码可能全部白。 有同学会说:啥?梳理?我们业务给的很清晰啊! 而且他们还特别喜欢6点下班,5点55分来电话呢,你看我多,不给我打个电话他们都不舍得走。 正是这种玩意搞得太多,很多同学在年底写总结的时候才会遭遇如下尴尬场面,最后升职加薪与自己没关系。 02 第二点:从临时取数到报表 有取数表的第二好处,就是能升级 这是个涉及数据分析本质的问题: 为什么不是每个数都临时跑? 为什么做固定报表? 为什么报表还做成产品? 但是做专业的梳理,把从初级向高级升级的方法,是值得人人都掌握的。毕竟工作是公司的,学的本事是自己的。 如果真的有能力在混乱中建立秩序,树立数据部门的专业与权威,那就是一个合格的数据部门领导了。 祝大家新年开工大吉,我们一起继续努力。

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    Kafka知识点之组概念

    在kafka中,某些Topic的主题拥有数百万甚至数千万的息量,如果仅仅靠个进程,那么速度会非常慢,所以我们使用使用kafka提供的组功能,同一个组的多个就能分布到多个物理机器上以加速 每一个group可能有一个或多个,对于当前组来说,topic中每条数据只组内任何一个一次,那么这条数据就可以认定被当前成功。 Partition分配 一个kafka主题会有多个分区,分配partition保证每个分区都有,topic的每个分区只能分配给某个组下的一个,这样的话也能保证每个partition ,如果意外宕机,那么距离上一次提交的offset又会被,如果业务和钱相关,那么就会有大麻烦,所以息的时候,实现幂等,关于幂等的话题,笔未来写一篇文章介绍如何实现幂等 如果息特别绝对不允许丢失,那么应该使用手动提交offset。 ? ?

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    智能网联已成为新风尚,车企将如何应对?

    2020年智能网联汽车标准化工作,将以推动标准体系与产业对接协同、与技术发展相互支撑,建立国标、行标、团标协同配套新型标准体系为点,促进智能网联汽车技术快速发展和应用,充分发挥标准的引领和规范作用 从ADAS 到自动驾驶,感知领域硬件增加,达到L3 级别后单车感知硬件趋于稳定。 自动驾驶的产业链分为感知、决策、执行三个系统。 在环境感知环节,有视觉主导和激光雷达主导两种技术路线。 算法领域是自动驾驶系统关键因素,产业链各方均有布局 算法属于ADAS 处理单元,主针对传感器收集的数据进行分析并且发出相应的控制指令,是ADAS 系统的关键因素。 可见,智能网联汽车已经成为汽车未来发展中的发展方向,并且这将是与传统汽车截然不同的发展路线。 就像中国工程院院士陈清泉所言,智能汽车带动人流、物流、信息流等多维智慧网络,智能网联、自动驾驶、机器学习、大数据、个融合将带来新的汽车革命。

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    如何保证息不被?(如何保证时的幂等)?

    复和幂等问题是很常见的问题,这俩问题基本可以放在一起。 既然是息,那肯定考虑考虑会不会?能不能避免?或了也别造成系统异常可以吗? 这个是MQ领域的基本问题,其实本质上还是问你使用息队列如何保证幂等,这个是你架构里考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。 一 什么情况会导致息被呢? 但是你到第二次的时候,自己判断一下已经过了,直接扔了,就只保留了一条数据.一条数据复出现两次,数据库里就只有一条数据,这就保证了系统的幂等 幂等:通俗点说就是一个数据或一个请复来多次 二 如何保证息不被说保证息的幂等? 如何保证MQ的是幂等的,结合具体的业务来看 大致思路就是判: (1)比如你拿个数据写库,你先根据主键查一下,如果这数据都有了,你就别插入了,update一下 (2)比如你是写redis

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    正在返实体店

    为了帮助零售企业了解、跟踪的无缝化,埃森哲给零售商提出6大可以努力的方向:1、新定位实体店;2、深刻了解移动大趋势;3、除渠道壁垒;4、升级配送方式;5、个化互动;6、抓住的本质 实体店与线上渠道绝不该是非此即彼的关系,而是互相支持,使得有更多影响、方便的触点,满足不间断购物的。如何新定位实体店在多渠道中的角色,将会是零售商的机会之一。 调查显示,58%的中国受访认为当天送达和限时送达非常,明显高于全球41%的比例。 中国对配送的较高期待对零售商的配送能力提出了更高的。 如何在综合权衡和内部成本情况下,最大限度地优化供应链,提供快捷方便的配送选择,是零售商跨越无缝零售的一大难题。 对于退货而言,国外认为方便比价格更,而中国的想法正相反。 因此,零售商进行多维度、多方式地个化互动,才能有效促进的购买行为。

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    产业观察 | 发展旅游产业,扩大

    近期召开的中共中央政治局会议部署统筹做好疫情防控和经济社会发展工作,强调“积极扩大有效,促进回补和潜力释放”。 在此背景下,我们看到发展旅游产业对有效扩大作用。 发展旅游产业能有效促进服务和最终,且可实现多层次和可。 发展旅游产业将是未来一段时期我国促进居民回补和实现升级的抓手。 ? 通过发展旅游产业更好扩大点做好以下四个方面的工作: ? 现实地看,时间是影响旅游因素,在保证职工劳动时间总量稳定的前提下,探索更为合理的中长节假日安排和更为灵活的弹休假模式,带薪休假制度还得到进一步落实。 ? 虽然国内是旅游产业发展的主体,但吸引国际游客不仅有利于提高我国旅游业自身的国际化水平,而且有利于拓展外部,加快我国服务贸易发展。

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    2015年化妆品大数据报告:爱美的人生不解释

    <数据猿导读> 2015年,女化妆品市场呈现三级分化的趋势,爱奇艺数据研究院针对“爱美族”进行大数据分析,整个化妆品市场已然被“国产”、“欧美”“日韩”三类爱美族给瓜分了 ? 2015年,女化妆品市场呈现三级分化的趋势,爱奇艺数据研究院针对“爱美族”进行大数据分析,洞察出三类不同特征的化妆品特征,帮助广告主更好地针对目标人群的不同特征来作更精准的广告投放。 ?

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