作者 | acco 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 对许多 API 来说，Webhooks 是一种辅助手段。有了 Webhook 系统，系统 B 可以通过注册来接收有关系统 A 某些更改的通知。当系统 A 发生更改时，它通常以发出 HTTP POST 请求的形式将更改推送到系统 B。 Webhook 旨在消除或减少不断轮询数据的需求。但根据我的经验，Webhooks 也带来了一些挑战。 一般来说，你不能只依靠 Webhooks 来保持两个系统的一致性。我曾参与开发的集成最后都得通过轮询来增强 Webho
在《图解Kafka中的基本概念》中已经对副本进行了介绍。我们先回顾下，Kafka中一个分区可以拥有多个副本，副本可分布于多台机器上。而在多个副本中，只会有一个Leader副本与客户端交互，也就是读写数据。其他则作为Follower副本，负责同步Leader的数据，当Leader宕机时，从Follower选举出新的Leader，从而解决分区单点问题。本文将继续深入了解Kafka中副本机制的设计和原理。
2. 所有的同步副本写入了消息时，才会被认为已经提交 3. 只要有一个副本是活跃的消息就不会丢失 4. 消费者只能提取已经提交的消息
根据 CAP 原理，分布式系统无法在保证了可用性（Availability）和分区容忍性（Partition）之后，继续保证一致性（Consistency）。我们认为，只要存在网络调用，就会存在调用失败的可能，系统之间必然存在着长或短的不一致状态。在服务化流行的今天，怎样及时发现系统服务间的不一致状态，以及怎样去量化衡量一个系统的数据一致性，成为每个分布式环境下的开发者需要考虑并解决的问题。
以 Android 接入腾讯移动推送为例，步骤非常简单，在不需要编写任何代码的情况下就可以让你的应用集成专业的推送服务。
5.kafka中的 zookeeper 起到什么作用，可以不用zookeeper么
Kafka是分布式发布-订阅消息系统，它最初是由LinkedIn公司开发的，之后成为Apache项目的一部分，Kafka是一个分布式，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务，它主要用于处理流式数据。
实时音视频TRTC 你问我答 第3季 本期共解答10个问题 Q1：TRTC小程序端，不想接入IM，如何实现接收自定义消息？ 设置live-player的enable-recv-message属性为true，接收bindstatechange回调的返回值，判断code为2012的就是sei消息。 Q2：Web端的TRTC-Calling如何避免用户呼叫了一个人，这个人却处于通话中，此时用户调取消接听电话的接口会提示这个报错？ 进房和信令发送的信令需要优化，因为不同sdk appip在处于通话中
SynchronousQueue类是JDK5中引入的一个同步队列，这个类比较特殊，因为它虽然是一个队列但实际上并不真正的存储数据，仅仅维护一个线程配对的队列列表等待其入队和出队，与上篇文章中我们已经介绍过Exchanger类的功能比较类似，准确点讲与上篇我们使用Exchanger类构建的生产者消费者的队列非常类似，只不过SynchronousQueue更加完善提供了队列里面一些基本的操作。
分区策略决定 producer 将消息怎么分发到 partition 中， 分区策略不合适可能导致数据倾斜， 有些时候我们需要实现顺序消息， 也需要将同一业务的消息都发送到同一个 partition 上。生产端将消息发送给 broker 之前主要经过拦截、序列化、分区(Partitioner)几个步骤。分区器主要读取 partition 配置(生产端配置partitioner.class, 默认值是 DefaultPartitioner)
目标 当前页面需要与当前浏览器已打开的的某个tab页通信，完成某些交互。其中，与当前页面待通信的tab页可以是与当前页面同域（相同的协议、域名和端口），也可以是跨域的。 要实现这个特殊的功能，单单使用HTML5的相关特性是无法完成的，需要有更加巧妙的设计。 畅想 现在我们发现下思维，假设多种场景下的解决方案，最终寻找通用解。 case 1 两个需要交互的tab页面具有依赖关系。 如 A页面中通过JavaScript的window.open打开B页面，或者B页面通过iframe嵌入至A页面，此种情形最简
最近有很多小伙伴私信我，跑不动这个项目，数据库报错之类的。然后我自己也去clone下来重新更新了一下，因为之前是用 eclipse 做的，我现在已经不用了，所以用 idea 重新跑了一下。关于如何在 idea 导入项目，请参考这两篇文章
之前已经有Paxos算法，用于解决分布式系统最终一致性问题，而且已经有了zookeeper这个成熟的开源实现。那么这个Raft算法有啥用呢？按照Raft官网的说法，这个算法的错误容忍和性能和Paxos算法类似，但是拥有更加简单易懂的设计。
什么是事务？回答这个问题之前，我们先来看一个经典的场景：支付宝等交易平台的转账。假设小明需要用支付宝给小红转账 100000 元，此时，小明帐号会少 100000 元，而小红帐号会多 100000 元。如果在转账过程中系统崩溃了，小明帐号少 100000 元，而小红帐号金额不变，就会出大问题，因此这个时候我们就需要使用事务了。请参见图 6-1。
我们的RocketMQ集群为4.6.0版本，按照3个nameserver，2个broker，每个broker为主从双节点部署。
我们平时的单机事物的使用，一步操作，要么全部执行完成，要么全部不执行，也就是ALL or Nothing。但是如果我们使用了分布式，一件事情分为多个分别在多个在不同的机器（进程）上执行。那对于这种的事物我们应该如何控制呢？
所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问各个数据库准备好了吗？如果每个数据库都回 ok，那就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。
所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器 的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问各个数据库准备好了吗？如果每个数据库都回 ok，那就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，不适合高并发的场景。
具有ACID的数据库支持强一致性，强一致性代表数据库本身不会出现不一致的线性，每个事务都是原子性，要么成功，要么失败，事物间具有隔离性，且互不影响，而且最终状态是持久化的。
https://open-doc.dingtalk.com/microapp/serverapi2/npfg02这是一个含错误码和说明（我一直看的是这个全局错误码，只看说明的话满脑子是问号啊 O(∩_∩)O哈哈~）
消息、队列有持久化与非持久化的属性，持久化的消息会在磁盘上存储，而非持久化的消息在内存中存储。然而消息并非固定按照持久化属性仅在磁盘或内存中存储。当内存占用达到一定水位时，内存中的存储的消息会被置换存储到磁盘上，以释放更多的内存；当消费者消费消息时，存储在磁盘上的消息又会被读取加载到内存中。
缓冲区溢出是一个场景，其中程序向缓冲区或内容区域写入数据，写入的数据比实际分配的区域要多。使用冰格来考虑的话，你可能拥有 12 个空间，但是只想要创建 10 个。在填充格子的时候，你添加了过多的水，填充了 11 个位置而不是 10 个。你就溢出了冰格的缓存区。
RESTful API中的异常Exception处理有两个基本要求，需要明确业务意义的错误消息以及hhtp状态码。良好的错误消息能够让API客户端纠正问题。在本文中，我们将讨论并实现Spring的REST API异常处理。 Restful API错误/异常设计 在RESTful API中设计异常处理时，最好在响应中设置HTTP状态代码，这样可以表示客户端的请求为什么会失败的原因。当然也可以发送更多信息包括HTTP状态码，这些将帮助客户端迅速定位错误。 比如下面是Springboot表示/api/pro
topic相当于是一个队列，每条消息必须指定发送哪个队列。 为了使kafka的吞吐率能水平扩展，物理上把topic分成 一个或多个partition，每个partition对应一个文件夹，存储所有这个partition的消息和索引文件。
学完本文后你将掌握使用 Spring Boot 设计并开发一个微服务体系下的短信基础服务。
选择合适的进程间通信机制是一个重要的架构决策,它会影响应用的可用性,甚至与事务管理相互影响。
本文主要讨论四个问题： （1）为什么会有冗余表的需求 （2）如何实现冗余表 （3）正反冗余表谁先执行 （4）冗余表如何保证数据的一致性 一、需求缘起 互联网很多业务场景的数据量很大，此时数据库架构要进行水平切分，水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 例如订单表，业务上对用户和商家都有订单查询需求： Order(oid, info_detail) T(buyer_id, seller_id,
最近想深入了解一下K8S的内部通信机制，因此读了几遍K8S的源码，感慨很深。至今清楚的记得，当了解到K8S 组件之间仅采用HTTP 协议通信，没有依赖中间件时，我非常好奇它是如何做到的。
上次讲到 Raft 领导者选举：「图解 Raft 共识算法：如何选举领导者？」，接着这个话题继续跟大家聊下关于 Raft 日志复制的一些细节。
随着业务的发展，微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式，它不但解决了各个应用之间的解耦问题，同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示，业务中台就是将平台的通用能力进行下沉，避免重复建设，形成底座平台能力，上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大，原本在单体应用中不是问题的问题，在微服务架构中可能就是比较严重的问题，本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
前言 需求是发送邮件时, 可以将报表正文贴到邮件里, 可以正常复制选中报表内容. 目前的做法是简单粗暴的转成了一张图片, 这样效果显然是很糟糕的. 今天看到邮箱里可以预览Word, Excel, F1
在很多场景下，MySQL 的高可用都是借助主从复制实现的，而 MySQL 复制不断的演进，也使得她越来越受欢迎。这一节内容就来聊聊 MySQL 复制的演进。
好处：实现跨团队的解藕，实现更高的并发（目前单机只能实现c10k）不用在拷贝代码，基础服务可以公用，更好的支持服务治理，能够更好的兼容云计算平台。
在安防监控场景中，告警上报是一个不容忽视的功能，设备将检测到异常事件（如镜头遮挡、设备离线、设备故障、周界入侵等）上报到平台，平台根据告警进行抓拍、录像及发送告警通知等操作，同时将消息推送给管理人员以便及时查看与处理，有些还能实现与声光告警、语音广播等功能的联动。EasyGBS平台具备优秀的视频能力，包括视频监控直播、录像、云存储、回放、平台级联、语音对讲、智能告警等功能，在线下场景中已有大量落地应用。
签名错误是开发者在接入API过程中非常常见的错误，如果使用的是PHP或者Java，建议基于官网提供的demo代码来改造，基本能避免这个问题。常见的签名错误分为代码实现错误、调用方式错误和其他错误这几类，以下展开来讲解，并介绍验证签名的简易方法。
1、分布式系统是用来解决集中式架构的性能瓶颈问题，其核心是可扩展性，其特点包括：不出现单点故障、无状态等。依照 CAP 理论，分布式系统只能在 CP 和 AP 之间做取舍。
3.2.0 版本包含许多新功能和改进。本文将重点介绍一些最突出的新功能。有关更改的完整列表，请务必查看发行说明。您还可以观看发布视频，了解 Apache Kafka 3.2.0 中的新功能摘要。
在发布仅仅五天后，ChatGPT 就吸引了惊人的一百万用户，这在科技行业及其他领域引起了轰动。作为一个副作用，OpenAI API 用于人工智能文本生成的接口突然曝光，尽管它已经可用了三年。ChatGPT 界面展示了这种语言模型的潜力，突然之间，开发人员和发明家开始意识到他们手边可利用的令人难以置信的可能性。
“ etcd 作为 Kubernetes 集群的元数据存储，是被业界广泛使用的强一致性 KV 存储，但近日被挖掘出一个存在 3 年之久的数据不一致 bug——client 写入后无法在异常节点读取到数据，即数据丢失。本文介绍了我们是如何从问题分析、大胆猜测、严谨验证、排除、工程化复现，从 raft 到 boltdb，从源码定制再到 chaos monkey，一步步定位并解决 etcd 数据不一致 bug 的详细流程，并将解决方案提交给社区，移植到 etcd 3.4/3.3 生产环境分支。希望通过本文，能够揭开 etcd 的神秘面纱，让大家对 etcd 的原理和问题定位有一个较为深入的了解。
HTTP是一个协议(协议是定义数据是如何内或计算机之间交换规则的系统。 设备之间的通信要求设备就正在交换的数据格式达成一致。定义格式的一组规则称为协议)，其允许资源，诸如HTML文档的抓取。它是Web 上任何数据交换的基础，它是一种客户端-服务器协议，这意味着请求由接收方（通常是 Web 浏览器）发起。 从获取的不同子文档（例如文本、布局描述、图像、视频、脚本等）重建完整的文档。
当将 JavaScript 文件加载到浏览器中时，JavaScript Engine 会从上到下逐行执行该文件（异步代码将是一个例外，我们将在本系列后面的内容中看到异步代码）。
RocketMQ 5.0： 云原生“消息、事件、流”实时数据处理平台，覆盖云边端一体化数据处理场景。
随着计算能力的提升、互联网的兴起、数据的分布和存储需求、容错性和可用性的要求、业务的分布和协同需求以及云计算和大数据技术的发展，分布式系统变得越来越重要，并在各个领域得到广泛应用。分布式系统由于机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失等原因面临一系列挑战，本文重点讲述分布式系统面临的挑战之一数据一致性问题。
3PC（三阶段提交）模型和2PC（两阶段提交）模型都是分布式系统中常用的协议，用于解决多个节点之间的数据一致性问题。
今天的文章来聊聊向量时钟，在前文介绍分布式系统一致性的时候，曾经介绍过，在弱一致性模型当中会有一个因果性的问题。向量时钟算法正是设计出来解决因果关系问题的。
携程商旅是一站式互联网差旅服务平台，为客户提供差旅管控、预订、出行、结算、成本、风控等服务的在线TMC（Travel Management Companies）。主要产线有：机票、酒店、火车票、打车、接送机、包车、租车、汽车票等。携程商旅订单系统针对B端客户定制化需求多样性，商旅产线丰富性，TMC业务与产品业务结合的复杂性等，对订单系统架构进行了优化。
作者 | Shaaf Syed 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 VMware 发布 Spring Batch 5.0。基于 Java 17 和最新的 Spring Framework 6.0，Spring Batch 现在支持 GraalVM 原生镜像、新的 Observation API、Java Record 以及由 50 多位贡献者实现的一系列功能增强和缺陷修复。 Spring Batch 5 依赖 Spring Framework 6、Spring Integration 6、Spri
高可用是很多分布式系统中必备的特征之一，Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的，每个分区下有多个副本，其中只有一个是 leader 副本，提供发送和消费消息，其余都是 follower 副本，不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息，如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障，follower 副本不会起到任何作用，问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行，当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后，其中一个 follower 副本就会成为该分区下新的 leader 副本，那么问题来了，在选为新的 leader 副本时，会导致消息丢失或者离散吗？Kafka 是如何解决 leader 副本变更时消息不会出错？以及 leader 与 follower 副本之间的数据同步是如何进行的？带着这几个问题，我们接着往下看，一起揭开 Kafka 水印备份的神秘面纱。
kafka将消息抽象归纳一个主题，一个主题就是对消息的一个分类，生产发送消息到特定主题，消费者订阅主题进行消费
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
