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dubbo启动报错

环境os: MacBook Produbbo: 2.7.5java: 1.8问题运行dubbo-demo-xml-consumer项,控制台报以下错误:java.lang.IllegalStateException 报错的具体位置,在方法 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager#getApplicationOrElseThrow中,通过断点 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager one.); } return configsMap.values().iterator().next(); }); }已经定位到报错的位置,奇怪的是,运行dubbo-demo-api-consumer项configsCache什么时候会被删除呢,通过代码可发现,在 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager#clear方法中会删除: public void 总结虽然这个错误不会导致程序的结果,但是报错的确让人很疑惑,如果不深入很难找到问题所在。

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springCloud EurecaConsumer的项

2.的项: index.html: Insert title here index1test jump 跳转test DB数据库test 获取数据库对象 马克-to-win@马克java社区此表测试

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    kafka的再平衡策略

    对应的就是我们的DirectKafkaInputDStream对应的就是我们的KafkaInputDStream区数的关系:1),一个可以一个到全部区数据2) ,,同一个组内所有一份完整的数据,此时一个区数据只能被一个,而一个可以多个区数据3),同一个组内,大于区数后,会有空余=区数-数 所有区再配,Consumer Rebalance的算法如下:1),将Topic下的所有Partirtion排序,存于TP2),对某Consumer Group下所有Consumer按照名字根据字典排序 ,结果为:* C0: * C1: 三,本节源码设计的重要概念及zookeeper相关录1,本节涉及的zookeeper录A),录,获取子节点就可以获取所有的consumersgroup.ididsB 生产中可以根据自己的需要选择两种模型。建议流量不是很大,也没过的性能需求,选择,这样同组多的话相当于实现了同组的故障转移。

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    原理-RocketMQ知识体系4

    集群模式下,主题下的同一息只允许被组内的一个进度存储在 broker 端。广播模式下,则每个都可以息,进度存储在端。 、maxOffset 根据主从同步延迟,如果从节点数据包含下一次拉取的偏移量,设置下一次拉取任务的 brokerId 如果 commitlog 记可用并且当前节点为主节点,则更新进度 【息拉取长轮询机制 【Push模式流程简】 后台独立线程RebalanceServic根据Topic中息队列个数和当前组内个数进行负载均衡,给当前配对应的MessageQueue,将其封装为PullRequest 根据 配策略 AllocateMessageQueueStrategy 为 配队列。 过程—【过程】 默认拉取32条息,如果息数量大于 32 则页处理。

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    Springcloud Stream 端的工作流程

    通过SpringCloud Stream 端的工作流程,涉及到的主要依赖有: spring-cloud-stream spring-rabbit spring-amqp spring-messaging amqp-client 息驱动 1 过程 1.1 准备工作 案例中通过rabbitMQ作为息中间件,完成SpringCloud Stream息驱动的 1.2 息生产 1.2.1 创建工程引入依赖 : type: rabbit 3 组 通常在生产环境,我们的每个服务都不会以单节点的方式运行在生产环境,当同一个服务启动多个实例的时候,这些实例都会绑定到同一个息通道的主题(Topic)上。 4 区 有一些场景需要满足, 同一个特征的数据被同一个实例, 比如同一个id的传感器监测数据必须被同一个实例统计计算, 否则可能无法获取全部的数据。 到这里区配置就完成了,我们可以再次启动这两个应用,同时启动多个,但需要注意的是要为指定不同的实例索引号,这样当同一个息被发给组时,我们可以发现只有一个实例在接收和处理这些相同的

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    kafka配策略

    概述kakfa的topic有多个partition,而端是以组为单元进行区的息,那么如何将一个topic下面的partition合理的配给中的。 然后,我们将区数量除以总数,以确定配给每个区数量。如果它不均匀地划,那么前几个将有一个额外的区。 如下图,有topic t1 和 组,t1 有四个区,组有三个。 首先,它保证配尽可能平衡,它有两个的:配给的topic partition个数最多相差1个;或主题区比其他少 2+ 的每个无法将这些主题区中的任何一个转移到它。 在重新配期间,它将以这样一种方式执行重新配,即在新配中主题区仍然尽可能均匀地布主题区尽可能地保留在其先前配的中。当然,上面的第一个优先于第二个

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    ActiveMQ源码——

    结果请先查看上一篇生产息源码的博客之后再查看本篇先看看本博客把consumer端后完整的activemq流程图 ? activemq完整流程程序代码前面了一篇博客关于producer如何生产息:activemq源码笔记(一),最终还是没有找到与ack相关的内容,因为ack的提交逻辑主要在。 本篇博客继续跟踪息的源码。 = null) { this.dispatch(md); return true; } } return false; } 可以看到逻辑是,先判断当前session是否有注册,有注册则迭代判断每个是否有注册 如果没有,就dequeue,如果刚好有息就调用executor的dispatch去转发息(最终是去迭代是否有注册使用来转发息),没有则继续挂起等待有人继续调用wakeup修改pending

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    Kafka的进度的案例研究

    因为需要对息记录进行处理,所以速度大多很慢。而本文的就是要找到获取息记录的速度到底落后了生产多少。 可以通过计算最后获取的和生产最新生成的息记录的进度的差值来找到具体落后了多少。首先,让我们创建一个Kafka并设置其部属性。 与此同时,类ConsumerRecord的对象实例还是处理息记录的载体,并且该类还包含topic的名字、区的编号以及生产记的生成时间戳(息记录来源于生产)。 在查询息记录之前需要先订阅某个topic或区。在每次查询中,会尝试使用最近完成处理的进度作为初始值进行顺序查找。 因为我想获取区的最新进度,所以将处理的区的集合(consumer.assignment)作为参数传递给了endOffsets方法。

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    Kafka 之 findCoordinator源码解

    文章录 在这里我们先来梳理一下consumeGroup的相关知识findCoordinator流程展示客户端源码 org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator consumeGroup,如图一所示2、对于Server端的topic来说,会有partition这个概念,如图二所示3、现在我们有多个consume及多个partition,到底由哪个consume来哪个 如果consume数量小于partition的数量,则一个consume有可能多个区,如图三所示 如果consume数量大于partition的数量,则会有consume线程空跑,如图四所示4、kafka 的内置topic:consumer_offsets专门记录位点信息,既然是内置topic,那自然也会有partition及partition leader的概念,对于同一个groupId的位点都会记录在同一个 } }kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager#partitionFor我们知道consume后对应的位点是保存在kafka的内部名为__consumer_offsets

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    Kafka的生产代码解

    1.2:Consumer :,向kafka broker取息的客户端 1.3:Topic :可以理解为一个队列。 将会交错的整个Topic,每个group中consumer互相独立,我们可以认为一个group是一个订阅。 2.3:在kafka中,一个partition中的息只会被group中的一个consumer(同一时刻);一个Topic中的每个partions,只会被一个订阅中的一个consumer,不过一个 4:Consumer的负载均衡:  当一个group中,有consumer加入或离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终的,是提升topic的并发能力: 步骤如下:a、假如topic1 6.2:每个partion(录)相当于一个巨型文件被平均配到多个大小相等segment(段)数据文件中。

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    从支付宝数据网购行为

    一、网购人口特点1.网购年龄布:年轻人是网购主力淘外电商网站30岁以下网购占比超过六成,40岁以上网购占比10%左右,可以看出前网购总体较为年轻。?2. 网购地域布:网购向三四线城市普及前淘外电商网站的主要布在一二线城市,占比达到67.9%。 3.网购时间布: 在工作日网购的热情更高在工作日网购的热情更高,周末网购的明显减少。 商家可根据网购时间布调整战术,更好地满足的网购需求。 ?4.客单价布:七成以上网购客单价在200元以下 ? 来源:天下网商 作:天下网商数据师 孙继侠END版权声明:转载文章均来自公开网络,仅供学习使用,不会用于任何商业用途,如果出处有误或侵犯到原作权益,请与我们联系删除或授权事宜,联系邮箱:holly0801

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    情绪:助力品牌洞察行为

    通过这些数据,可以了解对产品的看法,以及他们对产品各方面的满意度,其中最重要的是,如何对他们的反馈做出回应。情绪可以让我们进一步了解这些方面,它是情绪和意见的实用工具。 而所有这些措施又能帮助企业根据需求调整相应的产品。情绪的类型情绪模型旨在确定的情绪极性、情绪类型、意向表达(感兴趣还是不感兴趣、愿意购买还是不愿意购买)和迫切程度。 方面级情感 品牌商在一段文字背后的情绪时,想要知道以积极、极或中性的情绪讨论其产品的哪些特性和方面。 品牌看管 通过博客、论坛、新闻报道和其他信息来源中的情绪,有助于了解对您品牌的看法和感受。 在服务方面,您可以使用情绪,根据的迫切程度和事务主题来安排询单的处理次序,并将其引导到相应的部门。

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    Kafka源码级解:kafka对区规则

    kafka对区规则(Java源码)在上一篇 kafka topic配partition规则(Java源码) 我们对生产产生的配partition规则进行了,那么本章我们来看看是怎么样配 如果使用 RoundRobinAssignor 策略来给 C1 和 C2 区,那么 C1 将到主题 T1 的区 0 和区 2 以及主题 T2 的区 1, C2 将配到主题 RangeAssignor:该策略会把主题的若干个连续的配给(kafka默认用该策略)。假设 C1 和 C2 同时 订阅了主题 T1 和主题 T2,并且每个主题有 3 个区。 那么 C1 有可能配到这 两个主题的区 0 和区 1,而 C2 配到这两个主题的区 2。 因为每个主题 拥有奇数个区,而配是在主题内独立完成的,第一个最后配到比第二个 更多的区。

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    Kafka区与的关系

    前言我们知道,生产发送息到主题,订阅主题(以组的名义订阅),而主题下是区,息是存储在区中的,所以事实上生产发送息到区,则从区读取息,那么,这里问题来了,生产息投递到哪个区与以组的名义订阅主题,主题有多个区,组中有多个实例,那么实例和区之前的对应关系是怎样的呢? 同一时刻,一条息只能被组中的一个实例组订阅这个主题,意味着主题下的所有区都会被组中的到,如果按照从属关系来说的话就是,主题下的每个区只从属于组中的一个,不可能出现组中的两个负责同一个区 如果区数大于或等于组中的实例数,那自然没有什么问题,无非一个会负责多个区,(PS:当然,最理想的情况是二数量相等,这样就相当于一个负责一个区);但是,如果实例的数量大于区数 简而言之,就是,1、range配策略针对的是主题(PS:也就是说,这里所说的区指的某个主题的区,值的是订阅这个主题的组中的实例)2、首先,将区按数字顺序排行序,名称的字典序排好序

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    Maven项Spring整合RocketMQ实现

    前言RocketMQ是阿里巴巴在2012年开源的布式息中间件,前已经捐赠给Apache基金会,已经于2016年11月成为 Apache 孵化项,相信RocketMQ的未来会发挥着越来越大的作用, 将有更多的开发因此受益。 com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageExt; *** 监听接口 com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageExt;** * 监听wrapper,用于处理共通业务,并转发息到业务监听中

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    设计模式之生产模式的使用

    生产模式并不是GOF提出的23种设计模式之一,23种设计模式都是建立在面向对象的基础之上的,但其实面向过程的编程中也有很多高效的编程模式,生产模式便是其中之一,它是我们编程过程中最常用的一种设计模式 生产模式是为了解决哪一类问题而产生的呢?在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是广义的,可以是类、函数、线程、进程等)。 产生数据的模块,就形象地称为生产;而处理数据的模块,就称为。单单抽象出生产,还够不上是生产模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产之间,作为一个中介。 生产把数据放入缓冲区,而从缓冲区取出数据。 生产的关系如下图所示: ?生产模式的原理描述: (1)生产仅仅在仓储未满时候生产,仓满则停止生产。 (2)仅仅在仓储有产品时候才能,仓空则等待。 (3)当发现仓储没产品可时候会通知生产生产。 (4)生产在生产出可产品时候,应该通知等待的

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    Python semaphore evevt生产模型原理解

    threading.Thread(target=test, args=(i,)) t.start()while threading.active_count() == 1: print(all run done)两个或多个线程需要交互时 #实例化一个eventdef light(): while True: print(红灯亮了,请停车) time.sleep(20) #开始是红灯20s event.set() #红灯时间到了,设置志位 print(绿灯亮了,请通行) time.sleep(30) #持续30s红灯 event.clear() #清空志位 def car(num): while True: if event.is_set range(10): Car = threading.Thread(target=car, args=(i,)) Car.start()当多个线程需要交互数据可以使用queue来进行数据传递,下面是经典的生产多线程模型示例

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    Dubbo RPC远程调用过程源码(服务

    上篇我们了服务提供处理一个请求的全过程,当然,是跳过信息交换层和传输层的。 本篇继续服务提供发起一个远程RPC调用的全过程,也是跳过信息交换层和传输层,但发起请求的逻辑会复杂些,包括负载均衡和失败重试的过程,以及当端配置与每个服务提供端保持多个长连接时的处理逻辑。 RPC层的服务引入及发起请求过程发起调用的完整全链路 多个Bean依赖同一个Service创建多个引用?回答一个疑惑,也是我一直以来的疑惑。 端之所以能知道哪次响应是当前请求的响应,是通过在请求头中添加一个请求id识别的,服务端响应时也带上该请求id,后面传输层源码时介绍。 所以通过源码,我们能够知道很多配置的作用,以及怎么去用。发起调用的完整全链路前面我们直接了RPC层的DubboInvoker的invoke方法,但似乎漏掉了很多内容,比如负载均衡呢?

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    两岸四地信心指数出炉:中国大陆信心指数评

    第二季度,大陆生活信心指数为117.2,同比上升2.8,环比上升2.7。生活信心指数小幅上升,指数显示大陆对于物质生活积极乐观。 附录2:信心指数编制方法信心指数是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,是反映总体信心程度及其变动的指。 总指数和每个指数均由“现状指数”和“预期指数”构成,反映对当前的主观评价和对未来三个月的心理预期,是描述当前经济状况,预测未来经济走势的一个先行指信心指数反映并量化了对经济形势、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信心的指数。 每个指数均由“满意指数”和“预期指数”构成,反映对当前的满意度和对未来三至六个月的预期,是描述前的经济状况,预测经济走势和趋向的一个先行指,是监测经济周期变化不可缺少的依据。

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    第四十二章: 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange布式息多

    在上一章第四十一章: 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange布式我们讲解到了RabbitMQ息队列的DirectExchange路由键息单个 ,源码请访问SpringBoot对应章节源码下载查看,息队列的是完成息的布式,那么我们是否可以为一个Provider创建并绑定多个Consumer呢? 本章基于SpringBoot平台整合RabbitMQ息队列,完成一个Provider绑定多个Consumer进行。 构建 rabbitmq-consumer-node2基于我们复制的Chapter42项,创建一个Module子项命名为rabbitmq-consumer-node2,用于的第二个节点,接下来我们为 总结本章完成了基于SpringBoot平台整合RabbitMQ单个Provider对应绑定多个Consumer来进行多节点布式,实际生产项部署时完全可以将节点开到不同的服务器,只要节点可以访问到

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