Flink如何保证运算符之间的数据顺序？_当Flink源运算符为并行时，是否保证单个分区的输入顺序？_如何保证线程的执行顺序 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何保证消息的顺序性？

如何保证消息的顺序性？分析其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。...你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的...消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。

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如何保证消息的顺序性？

你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...比如，生产者向 RabbitMQ 里发送了三条数据，顺序依次是 data1/data2/data3，压入的是 RabbitMQ 的一个内存队列。...生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的...消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。 ?

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如何保证消息的顺序性?

RabbitMQ可能出现的消息顺序不一致问题消息中间件都是消息队列,也就是说我们发布消息是顺序的,到消息中间件中也是有顺序的,并且消费者从消息队列中取消息也是顺序的,那么消息可能从哪里乱序呢??...数据库更新的SQL语句信息)，接着这三条binlog发送到MQ里面，到消费出来依次执行.需要保证人家是按照顺序来的,不然本来是有顺序性的：增加、修改、删除；系统换了顺序执行成了删除、修改、增加，就错了。...RabbitMQ可能出现的顺序不一致问题--主要因为只由一个queue后,好几个消费者进行消费,他们互相之间不知道彼此顺序那如何保证消息的顺序性呢？...rabbitmq：拆分多个queue，每个queue对应一个consumer,然后把需要保证顺序的数据刷到一个consumer中,不需要保证顺序的随便发给concumer接收或者还是一个queue,...比如门中设置接收的钥匙是1,接收数据尾号为_1的数据,消费完毕,更新门为2,那么下次就接收数据尾号为_2的数据了

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如何保证消息队列的顺序性？

面试题如何保证消息的顺序性？面试官心理分析其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。...你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的...消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。 ?

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【36期】如何保证消息的顺序性？

面试官心理分析其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。...你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。...也就是说，需要保证顺序的消息存到了相同的内存队列，然后由一个唯一的 worker 去处理。...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。

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Spark如何保证使用RDD、DataFrame和DataSet的foreach遍历时保证顺序执行

前言 spark运行模式常见的有 local、yarn、spark standalone cluster 国外流行 mesos 、k8s 即使使用 local 模式，spark也会默认充分利用...CPU的多核性能 spark使用RDD、DataFrame、DataSet等数据集计算时，天然支持多核计算但是多核计算提升效率的代价是数据不能顺序计算如何才能做到即使用spark数据集计算时又保证顺序执行

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突破Java面试(9)-如何保证消息队列的顺序性

1 面试题如何保证消息的顺序性？...2 考点分析 MQ必问话题考察你是否了解顺序性考察你是否有办法保证消息的顺序性,因为这是生产系统中常见的一个问题. 3 详解 3.0 案例一个MySQL binlog同步系统,日同步数据达到上亿....在MySQL里增删改一条数据即对应出增删改3条binlog 接着这三条binlog发送到MQ里面消费出来依次执行应该得保证消息按照顺序执行的吧!...不然本来是：增加->修改->删除你楞是换了顺序给执行成:删除->修改->增加全错!!! 该数据同步过来，最后本该被删除,结果你搞错顺序,最后它却被保留下来了，数据同步出错!...，这也明显乱了 3.2 保证消息的顺序性 3.2.1 rabbitmq 拆分多个queue，每个queue一个consumer 就是多一些queue而已，确实麻烦点或者就一个queue但是对应一个

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“ID串行化”是如何保证消息顺序性的？

在《消息顺序性为何这么难？》中，介绍了一种为了保证“所有群友展示的群消息时序都是一致的”所使用的“ID串行化”的方法：让同一个群gid的所有消息落在同一台服务器上处理。 ID串行化是如何实现的呢？...这里的“服务层”至关重要，ID串行化保证的是，同一个群gid的消息落在同一个服务上。画外音：服务集群有很多节点，如果能落在同一个服务节点上，就可以利用这个服务节点做消息串行化。...画外音：为了保证高可用，连接池会对集群中的每个服务都建立连接。...CPool.GetConnection(); // 通过Service连接发送报文执行RPC请求 c.Send(p); // 将Service连接放回Service连接池 CPool.PutConnection(c); } 如何保证同一个群...不会，只要数据访问id是均衡的，从全局来看，由id取模获取各连接的概率也是均等的，即负载是均衡的。获取连接，ID取模，希望大家有收获。

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复制的Leader和Follower之间如何保证消息的持久化

在这篇文章中，我们将探讨Leader和Follower之间如何保证消息的持久化，以及它们对系统的重要性。...Leader-Follower 复制模式在Leader-Follower模式中，Leader节点负责处理客户端的写入请求，并将这些写入操作以相同的顺序传播给所有的Follower节点。...然而，要确保数据一致性和可靠性，必须保证消息的持久化。保证消息持久化的方法1. 日志复制在Leader-Follower模式中，日志复制是常用的实现数据复制的方法之一。...Leader节点会将所有的写入操作追加到一个持久化的日志中，然后将这些写入操作发送给Follower节点。Follower节点会按照相同的顺序在它们自己的日志中追加这些写入操作，从而保持数据的一致性。...只有当Leader收到大多数（通常是多数节点的一半以上）Follower节点的确认消息后，才认为写入操作已经被成功复制。这种数据同步确认机制可以保证数据的可靠性和一致性。3.

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2020-12-25：MQ中，如何保证消息的顺序性？

福哥答案2020-12-25：稍微详细的答案：生产者保证消息入队的顺序。 MQ 本身是一种先进先出的数据接口，将同一类消息，发到同一个 queue 中，保证出队是有序的。...避免多消费者并发消费同一个 queue 中的消息。 RabbitMQ：创建多个 queue，每个消费者固定消费一个 queue 的消息。...或者，一个 queue 但是对应一个 consumer，consumer内部用内存队列做排队，分发给不同的worker。...Kafka：线程处理前增加个内存队列，每个线程只负责处理其中一个内存队列的消息。...RocketMQ：同一个任务的 binlog 进入到同一个 MessageQueue 中就可以了，MessageQueue内是有序的。 *** 评论

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如何保证分布式系统中接口调用的顺序性？

能坚持别人不能坚持的，才能拥有别人不能拥有的。关注编程大道公众号，让我们一同坚持心中所想，一起成长！！如何保证分布式系统中接口调用的顺序性？...分布式是当下比较流行的一个话题，很多大型的互联网公司都是分布式系统，将一个大而全的系统拆分成多个小而精的一个个的功能单一、职责集中的子系统，系统之间通过约定好的协议、规则进行调用，降低系统之间的耦合度，...问题引入一般来说，我们多个接口的调用是不用保证顺序的，但是有的时候，有的业务场景可能确实是需要严格的顺序来保证系统的准确性。...你只能通过不同机器上的日志去看，费半天劲去查，最后比对俩操作的执行时间，可能最后也能查出来问题所在。这，就是分布式系统中一个很常见的问题，那我们该如何保证接口的调用顺序呢？...）来保证，这样会导致系统的复杂度上升，而且会导致系统性能下降，吞吐量降低，热点数据压力过大等问题。

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分布式服务接口请求的顺序性如何保证？

分布式系统接口的调用顺序一般来说是不用保证顺序的。但是有的时候可能确实是需要严格的顺序保证。比如你服务A调用服务B，先插入再删除。...好，结果俩请求过去了，落在不同机器上，可能插入请求因为某些原因执行慢了一些，导致删除请求先执行了，此时因为没数据所以啥效果也没有；结果这个时候插入请求过来了，好，数据插入进去了，那就尴尬了。...本来应该是先插入 -> 再删除，这条数据应该没了，结果现在先删除 -> 再插入，数据还存在，最后你死都想不明白是怎么回事。...所以这都是分布式系统一些很常见的问题详解首先建议从业务逻辑上最好设计的这个系统不需要这种顺序性的保证，因为一旦引入顺序性保障，会导致系统复杂度上升，而且会带来效率低下，热点数据压力过大，等问题。...，强制排队，这样来确保他们的顺序性。

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关于MQ的几件小事（五）如何保证消息按顺序执行

1.为什么要保证顺序消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。...举例：比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步，由于对数据库的数据操作是具有顺序性的，如果操作顺序搞反，就会造成不可估量的错误。...比如数据库对一条数据依次进行了插入->更新->删除操作，这个顺序必须是这样，如果在同步过程中，消息的顺序变成了删除->插入->更新，那么原本应该被删除的数据，就没有被删除，造成数据的不一致问题。...，无法保证先读到消息的consumer一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行，造成数据顺序错误。...②具有顺序的数据写入到了不同的partition里面，不同的消费者去消费，但是每个consumer的执行时间是不固定的，无法保证先读到消息的consumer一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行

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关于MQ面试的几件小事 | 如何保证消息按顺序执行

欢迎您关注《大数据成神之路》 1.为什么要保证顺序消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。...举例：比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步，由于对数据库的数据操作是具有顺序性的，如果操作顺序搞反，就会造成不可估量的错误。...，无法保证先读到消息的consumer一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行，造成数据顺序错误。...kafka消息顺序错乱第一种情况示意图 ②具有顺序的数据写入到了不同的partition里面，不同的消费者去消费，但是每个consumer的执行时间是不固定的，无法保证先读到消息的consumer一定先完成操作...单线程保证顺序 ②写N个内存queue，然后N个线程分别消费一个内存queue即可 ? 多线程保证顺序

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ZooKeeper 是如何保证事务的顺序一致性的？

ZooKeeper 的设计目标之一是提供一致性服务，因此在其内部实现中，保持事务的顺序一致性非常重要。...ZooKeeper 通过以下机制来保证这个目标： 1、顺序执行：所有写操作都会被 ZooKeeper 服务器顺序执行，这意味着客户端发起的每次写操作（如创建节点、设置节点数据或删除节点等）都会在严格的先后顺序下按顺序执行...3、数据版本控制：ZooKeeper 中的每条记录（包括 znode、数据等）都有一个版本号，它是由一个递增的计数器生成的。如果客户端试图使用过期版本号更新或删除记录，则会导致版本号冲突而失败。...因此，对数据和状态的读取操作必须以相同的方式和序列化顺序执行。总之，ZooKeeper 通过这些机制来保证其事务的顺序一致性。...在多个客户端同时发送写请求时，ZooKeeper 服务器将按照先后顺序执行它们，并返回成功或版本冲突等异常信息。这可以有效地避免并发写入时可能出现的数据竞争和不一致性问题。

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在使用Map的时候，怎么保证插入数据的数据，就是map的put顺序呢？

十一号楼"); bulidingMaps.put("build12", "十二号楼"); bulidingMaps.put("cloister", "回廊");上面代码，怎么保证入库后顺序就是...put到map的顺序？...那么我们将HashMap缓存TreeMap，发现，依然是不能按照我们put进去的顺序入库的。那么怎么解决呢？在Java中，Map接口的实现类并不能保证元素的顺序。...但是可以通过使用TreeMap来实现按照插入顺序排序的Map。 TreeMap是基于红黑树实现的，可以按照元素的自然顺序或者自定义的顺序进行排序。...这样，插入到Map中的顺序将会保持不变。

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MySQL是如何保证数据不丢失的？

但是，MySQL作为一个存储数据的产品，怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的，感兴趣的可以跟随本文一探究竟。...并且先以顺序IO的方式向「Doublewrite Buffer」写入数据页，再以随机IO异步刷新到表空间这种方式还可以提高写入性能。再看第二点，为什么以日志的形式先刷新到磁盘？...，这个数据量会小很多，而且写入日志文件时是追加操作，属于顺序IO，效率较高。...总结InnoDB通过以上的操作可以尽可能的保证MySQL不丢失数据，最后再总结一下MySQL是如何保障数据不丢失的：为了避免频繁与磁盘交互，每次DML操作先在「Buffer Pool」中的缓存页中执行，...在向磁盘刷新「脏页」时，为了避免发生「页损坏」现象，InnoDB采用双写机制，先将这些脏页顺序写入「Doublewrite Buffer」中，随后再将数据页异步刷新到各个表空间中，这种方式既能提高写入效率

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Spring Cloud中如何保证各个微服务之间调用的安全性

一.背景微服务架构下，我们的系统根据业务被拆分成了多个职责单一的微服务。每个服务都有自己的一套API提供给别的服务调用，那么如何保证安全性呢？...需要注意的是我们这边讲的是微服务之间调用的安全认证，不是统一的在API官网认证，需求不一样，API网关处的统一认证是和业务挂钩的，我们这边是为了防止接口被别人随便调用。...感觉这2种好像没多大区别呀，其实是有区别的：OAuth2是一种授权框架，JWT是一种认证协议无论使用哪种方式切记用HTTPS来保证数据的安全性。...那么我们如何使用刚刚的认证服务来做认证呢，最简单的办法就是用Filter来处理比如说我现在有一个服务fangjia-fsh-house-service，之前是随便谁都能调用我提供的接口，现在我想加入验证...这样看起来貌似很完美，但是用起来不方便呀，每次调用前都需要去认证，然后塞请求头，如何做到通用呢，不需要具体的开发人员去关心，对使用者透明，下篇文章，我们继续探讨如何实现方便的调用。

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Spring Cloud中如何保证各个微服务之间调用的安全性

一.背景微服务架构下，我们的系统根据业务被拆分成了多个职责单一的微服务。每个服务都有自己的一套API提供给别的服务调用，那么如何保证安全性呢？...需要注意的是我们这边讲的是微服务之间调用的安全认证，不是统一的在API官网认证，需求不一样，API网关处的统一认证是和业务挂钩的，我们这边是为了防止接口被别人随便调用。...感觉这2种好像没多大区别呀，其实是有区别的：OAuth2是一种授权框架，JWT是一种认证协议无论使用哪种方式切记用HTTPS来保证数据的安全性。...那么我们如何使用刚刚的认证服务来做认证呢，最简单的办法就是用Filter来处理比如说我现在有一个服务fangjia-fsh-house-service，之前是随便谁都能调用我提供的接口，现在我想加入验证...这样看起来貌似很完美，但是用起来不方便呀，每次调用前都需要去认证，然后塞请求头，如何做到通用呢，不需要具体的开发人员去关心，对使用者透明，下篇文章，我们继续探讨如何实现方便的调用。

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Flink 上下游算子并发之间的数据传递方式

按照round-robin的方式，决定上游算子的某个并发的数据发往下游的哪个并发。该方法可以保证从上游算子到下游算子的数据是绝对均匀发送的。但是不同并发之间的数据交互存在网络传输开销。...但是不同并发之间的数据交互存在网络传输开销。...如果上下游算子的并发度不成倍数关系，则有几个下游算子的并发的入度可能与其他的并发不同。相比rebalance的好处是：只有部分并发节点之间存在数据传输的开销；坏处是不能很好地解决数据倾斜的问题。...所有上游算子的并发产生的数据往每个下游算子的并发发送一份，也就是每个下游算子的并发得到的数据都是全量的。...每个上游算子的并发产生的数据中抽取key，对key进行hash后发送给对应的下游算子的并发，可以保证同一个key的数据必然发送到同一个下游算子的并发上。

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