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AppStore 财年和账单那些趣事

但美国的企业并不都是按照这个月份来定,比如是 Sep28 End(9月28日,但并不是固定,下文会解), 沃尔玛是 Jan31 End(1月31日)。 师确实注意到这额外的一周以及它如何影响收入,但我从未见过图表试图纠正它,所以所有的图表都让它看起来像是一个特别好的季度。 事实上,一个组织能够采取的任何一个会计年度连续12个月内组成。 2.5 AppStore 账单流程 综上,所以的账单周期大概是这样的流程: [AppStore-Financial-07.png] 三、开发成和收款 3.1 App Store 大陆开发收款的一些小细节 所以大陆的开发可以把这个设置为 USD,这样可以避免汇率波动造成的收益波动。 从境外汇款的时候没有电汇用,收到的美金金额和财务报告中的金额是一致的。 这个问题在上文 “2.5 AppStore 账单” 流程图可以看出,每个环节都会有影响: 时区差问题 用户退款问题 账务账单月不是按自然月 汇率差问题 30%/15%成问题 税问题 关于这个问题

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dubbo启动报错

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 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 总结 虽然这个错误不会导致程序的结,但是报错的确让人很疑惑,如不深入很难找到问题所在。

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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 默认情况下,当生产发出一条息到绑定通道上,这条息会产生多个副本被每个实例接收和处理,但是有些业务场景之下,我们希望生产产生的息只被其中一个实例,这个时候我们需要为这些设置组来实现这样的功能 type: rabbit 在同一个group中的多个只有一个可以获取到息并 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 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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    原理-RocketMQ知识体系4

    Push 即 Broker 主动实时推送息给 优点 息实时,保持长链接,不会频繁建立链接 缺点 如息数量过大,吞吐量小,肯能会造成缓冲区溢出。 【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,如息数量大于 32 则页处理。 对返回的结,进行处理 如成功,那么 ack = consumeRequest.getMsgs().size() - 1。会直接更新进度。

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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 数目跟区数目的关系: 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,数目大于区数目后,会有空余=区数 ,举例对比 举个例子,比如有两个(c0,c1),两个topic(t0,t1),每个topic有三个区p(0-2), 那么采用RangeAssignor,结为: * C0: [t0p0, t0p1 1,AssignmentContext 主要作用是根据指定的组,,topic信息,从zookeeper上获取相关数据并解得到,两种配策略要用的四个数据结构。 结合前面两篇 <Kafka源码系列之Consumer高级API性能>和<Kafka源码系列之源码解SimpleConsumer的过程>,大家应该会对kafka的java 客户端的实现及性能优缺点有彻底的了解了

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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。如它不均匀地划,那么前几个将有一个额外的区。 = 2 个区,其余的配 N 个 所以,最终的配结就是: c0: t1.p0,t1.p1 c1: t1.p2 c2:t1.p3 如同时订阅了多个主题,则按每个主题配后,会出现不均衡的情况 配结为: C0: [t0p0, t0p2, t1p1] C1: [t0p1, t1p0, t1p2] 如上图,当实例之间的订阅不同时,配过程仍然以循环方式考虑每个用户实例,但如实例未订阅主题 t1p1] C2 [t2p0, t2p1, t2p2] 现在如C0被移除,这两个配器将产生以下配。

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    亚马逊借助的ARKit,为带来AR购物体验 | 热点

    这款应用借助智能手机摄像头就能让足不出户浏览可视化在线商品。 AR技术允许在家中可视化展示逼真的产品。 ? 类似于宜家在AR的应用,亚马逊的AR View功能同样借助了ARKit。

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    Kafka区与的关系kafka区和线程的关系

    区数大于或等于组中的实例数,那么一个会负责多个区;如实例的数量大于区数,有一些是多余的,一直接不到息而处于空闲状态。 如能够除尽平均配;若除不尽,则位于排序前面的将多负责一个区 假设有3个主题(T1,T2,T3),都有7个区,那么按照咱们上面这种Range配策略配后的如下: 线程 对应区序号 ,并将原来C2的配结配给了剩余的两个C0和C1,最终C0和C1的配还保持了均衡。 /article/details/72781996 深入Kafka架构(三):方式、三种配策略、offset维护:https://blog.csdn.net/qq_26803795/ topic_详细解kafka之 kafka组与重平衡机制:https://blog.csdn.net/weixin_39737224/article/details/112073632

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    ActiveMQ源码——

    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。 ,有注册则迭代判断每个是否有注册Listener(异步等待息),如有注册Listener并且当前刚好取得到息,就调用consumer的dispatch由主动去转发息。 如没有,就dequeue,如刚好有息就调用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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    中年——科技巨头转型品公司

    iPhone核心地位正在下降,小米华为就能对抗“品公司”了? 文/智能相对论 作/XL 最近的息有点多,但又扑朔迷离。 高科技背后, 实质已成品公司 众所周知,巴菲特最爱的股票是品,最最爱的是可口可乐。头顶股神光环的他选股原则简单又深奥:要选择产品需求永无止尽的快速品公司。 划重点:需求永无止尽。 Q1财报经营性现金流数据 最后,稳健的品公司都有一个共同点,那就是毛利率够稳,这一点当真是稳如泰山。 ? 去年秋天,发布了有史以来最多的设备,说是“机海战术”当真不过。 部图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作与我们联系。

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    Kafka 之 findCoordinator源码解

    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partition中,在这篇文章中findCoordinator即是找到该groupId对应的partition的leader节点,我们知道这个节点才能将位移信息提交到这里保存 findCoordinator流程展示 客户端源码 这里还是放一下findCoordinator的代码,看其他consume的代码就发现客户端跟kafkaServer通信的格式大多是这样的,如通信一次发现该

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    Kafka的进度的案例研究

    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。 poll方法使用一个long类型的参数来指定超时时间 - 如需要的息数据不在缓冲区中,则等待指定的超时时间(以毫秒为单位)。 注意:如没有订阅任何topic或区,则查询息记录会返回错误。 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。 注意:只有调用了poll方法之后才能调用assignment方法,否则assignment方法返回的结将为空。

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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。 ,而且还能提高"故障容错"性,如group中的某个consumer失效那么其的partitions将会有其他consumer自动接管。 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 " + (i + 1), streams.get(i))); } } } 运行如下所示: 运行出现下面的错误,解决方法将pomx.ml里面的zookeeper配置注释了即可

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    、三星因手机射频辐射损害遭美国集体起诉

    策划&撰写:温暖 据外媒报道,日前经美国一家报纸委托专业机构对多款热门智能手机的射频辐射水平进行研究调查,结发现,包括新款手机在内的多款现代手机不符合射频电磁辐射标准。 8月23日,和三星电子因媒体曝光的手机射频辐射损害以及相关问题遭到美国的集体诉讼。 美国当地时间上周五,许多向美国加州北区联邦地方法院提交了起诉书,起诉书中指出,和三星电子制造的手机所释放的射频辐射超过了美国联邦通信委员会规定的水平。 ? 不少还认为,两家公司在对外的手机营销宣传材料方面存在问题,自称所生产的手机符合监管部门的规定,并且两家公司都未就高射频电磁辐射可能对用户身体健康造成的负面影响发出警告。 这些起诉的主要依据是“美国射频辐射暴露实验室”受美国媒体进行的一项独立研究结

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    从支付宝数据网购行为

    网购地域布:网购向三四线城市普及 目前淘外电商网站的主要布在一二线城市,占比达到67.9%。 网购布前五省份占比合计超五成,前十省份占比合计七成左右,可见网购的地区集中度较 高。 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。 最常用的一些情绪类型包括:  细粒度情感  如您希望情绪尽可能精确,可以添加额外的极性类,例如: 非常极 中性 积极 非常积极  这些类别与五星制评级相对应,非常积极相当于五星, 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。 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 一般来说,如所有都订阅相同的主题(这种情况很常见),RoundRobin 策略会给所有配相同数量的区(或最多就差一个区) 。 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

    组中的实例之间是怎么区的呢?接下来,就围绕着这两个问题一探究竟。 2. 主题的区数设置 如想学习Java工程化、高性能及布式、深入浅出。 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,如实例的数量大于区数 配策略 如想学习Java工程化、高性能及布式、深入浅出。 然后,将区数量除以总数,以确定配给每个区数量。如没有平均划(PS:除不尽),那么最初的几个将有一个额外的区。

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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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    得益于5G iPhone,中国推动在中国实现第二季度新高

    首席执行官蒂姆•库克(TimCook)在与师的电话会议上表示,"对中国对iPhone 12系列的反应感到特别高兴"。他补充说,本季度中国城市最畅销的两款机型来自该公司。 去年10月推出的iPhone12系列是推出的首款5G手机。这些型号被中国寄予厚望,他们已经接受了国内智能手机制造商提供的5G设备。 IDC驻新加坡师王伟(WillWong)表示:"华为的衰落为Oppo、Vivo、小米和等所有顶级智能手机厂商提供了获得更多份额的机会。 在其他供应商中,华为的拆产品Honor,由于其销售仍然集中在旧型号上,第一季度的出货量持续持平,而Transsion第一季度的销量仅出现小幅下滑,这要归功于其智能手机,其高性价比正日益受到新兴市场的欢迎 ,这些现在正从功能型手机转向智能手机。

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