Leveldb 的基本介绍网上很多资料,这里不赘述,我们直接进入主题,解析 leveldb 源码中各个类(概念)的功能。
通过网络发送数据包或者给一个服务发送网络请求都是透明的操作,不会留下任何永久痕迹。尽管,我们可以将其永久地记下来(通过抓包工具或者日志工具),但通常不会这么做。即使消息代理会暂时地将消息写到外存中,但在其被消费后也通常会删除,这一切是因为,我们认为消息是一种暂态数据。
在创建销售订单的时候业务人员可以手工输入每个ITEM的批次号(物料是否使用batch管理,通过物料主记录的“Storage”和“Purchasing”视图里的'batch management'字段)。当delivering销售订单时,该batch复制到outbound delivery,并不可修改。
雪花算法(Snowflake)是一种分布式唯一 ID 生成算法,能够生成唯一的、有序的、高可用的 ID,常用于分布式系统中作为全局唯一标识符(GUID)。雪花算法生成的 ID 是一个 64 位的整数,其中高位是时间戳,中间位是机器 ID,低位是序列号。
可采购半成品物料的 MM 转包处理 物料半成品转包 (S249) 使用 MM 转包流程进行采购。 采购订单序列号管理的前提是激活可用于 ERP 6.0 EhP4 的业务功能LOG_MM_SERNO。 完成下述处理步骤中的所有活动: ME21N手动创建转包订单(不使用 MRP)并分配序列号 此项活动可创建用于采购转包物料S249 的采购订单。此外,物料 S249 实现了序列化,您可以输入采购订单或采购申请项目的序列号。通过一份采购订单或一项采购申请,您即可能想要订购多份物料 S249。通过实现物料序列化,您
image.png CO05N下达工具生产的生产订单 在 生产订单抬头下达订单及其所有工序。订单和工序更改为状态 REL(已下达)。也可以在生产订单创建和更改模式下下达生产订单。 按照计划边际码,已为MRP 控制器创建的生产订单指定下达日期。生产计划员选择具有下达日期的所有已创建生产订单,并通过批量处理的方式下达所有相关生产订单。 后勤 ®生产 ®能力计划 ®需求 ®生产订单 ®控制 ®集中发布 1. 在 下达生产订单 屏幕上,输入以下数据: 字段名称用户操作和值注释清单Order Header 选择物料P
LT03生成转储单(可选) 该活动确认转储单。 如果系统自动生成调拨订单,则跳过该步骤。如果尚未创建调拨订单,可以使用此步骤创建一个。 后勤®后勤执行®外向处理®外向交货的发货®拣配®创建转储单®单个凭证 1. 在 创建交货单所用的转储单:初始 屏幕上,输入以下值,然后选择 回车。 字段名称用户操作和值注释仓库号110精简 WM(无库存)交货步骤 4.4 的交货号 2. 选择 生成转储单订单项目,然后选择 保存。 生成了调拨订单。 LT12确认转储单(可选) 该活动确认转储单。如果系统自动确认调拨
我们将使用DataBaseRider提供的 @ExpectedDataSet注解来实现上述需求。
虽然PHP提供了一个生成唯一ID的函数uniqid(),但这个函数真的可以生成唯一ID吗?我们来看看uniqid()的具体实现:
在本篇文章中,我将重点展示在 SAP S/4HANA Cloud Public Edition 2402版本中,供应链管理板块发布的新增功能,将覆盖以下主题内容:
从上面简单的解释不难看出,这两个看上去其实都是消息的载体。那么为什么还要分为两层呢,有了Topic为什么还需要Partition呢?
TCP作为一种可靠传输控制协议,其核心思想既要保证数据可靠传输,又要提高传输的效率,而用三次恰恰可以满足以上两方面的需求!
在前面的内容中,我们已经详细讲解了一系列与TCP相关的面试问题。然而,这些问题都是基于个别知识点进行扩展的。今天,我们将重点讨论一些场景问题,并探讨如何解决这些问题。
自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree这篇文章完成之后,对于LSM-Tree这种结构非常感兴趣,于是趁热打铁在之后的几天静下心来研究了一下LevelDB的具体实现,最终阅读了一下源代码。
自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
Lab Two 对应的PDF: Lab Checkpoint 2: the TCP receiver
TiDB 从 v4.0 版本开始正式支持序列功能,而除了序列之外还有多种序列号生成方案,这些方案在没有对 TiDB 优化的时候一般会产生写入热点问题。本文将介绍如何应对写入热点问题高效运行序列号服务。
Spark Streaming 是 Spark Core API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。数据可以从诸如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字等许多源中提取,并且可以使用由诸如map,reduce,join或者 window 等高级函数组成的复杂算法来处理。最后,处理后的数据可以推送到文件系统、数据库、实时仪表盘中。事实上,你可以将处理后的数据应用到 Spark 的机器学习算法、 图处理算法中去。
本文通过产品编码和订单流水号介绍一下序列号(Sequence)在crudapi中的应用。
在数据存储模型中,通常有“空间”这个概念,在 MySQL 中被称为“表空间”,有时候在 InnoDB 中也被称为“文件空间”。一个空间可能由一个操作系统中的多个实际文件组成(例如 ibdata1, ibdata2 等等),实际上只是一个逻辑文件 - 多个文理文件被当做一个连接在一起的文件处理。
昨天同事说有个应用执行某个特殊操作时会报:ORA-01455: converting column overflows integer datatype
在实现分库分表的情况下,表会被分到多个数据库中,这时自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。
IQ02 可以将某个序列号,改成另外一个序列号。如下所示,序列号154470188180018,物料号74000043,
雪花算法(Snowflake Algorithm)是一种用于生成分布式系统中唯一ID的算法。起初由Twitter设计,用于解决分布式系统中唯一ID的需求。这一算法的目标是生成全局唯一、有序的64位整数ID,以确保数据不冲突、不重复。
幂等性的问题不仅是在面试中经常问,在实际项目中也是不得不考虑的一个问题,我以前项目中就出现过因为没有保证幂等性而导致消息重复消费的问题,所以本文就来讲一讲在实际项目中该如何去保证接口的幂等性,并且提供了4种方案可供选择。
启动(START)监听是Oracle用户在操作系统下执行的命令,可以直接在LSNRCTL后加参数,也可以在该命令提示符后在进行操作。
通过上一篇文章 基于Vue和Quasar的前端SPA项目实战之布局菜单(三)的介绍,我们已经完成了布局菜单,本文主要介绍序列号功能的实现。
至于为什么叫雪花算法,是因为科学家通过研究认为自然界中不存在两片完全相同的雪花,所以这种算法用雪花来命名也是强调它生成的编号不会重复吧
update 对应的是LOP_MODIFY_ROW, delete对应的是LOP_DELETE_ROWS, insert对应的是LOP_INSERT_ROWS
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
ACOUG 成都 2019 于4月27日在成都举办,欢迎参会,马上报名:2019 ACOUG China Tour 成都站
TCP 是面向连接的协议,所以使用 TCP 前必须先建立连接,而建立连接是通过三次握手来进行的。
EasyDL从2017年11月中旬起,在国内率先推出针对AI零算法基础或者追求高效率开发的企业用户的零门槛AI开发平台,提供从数据采集、标注、清洗到模型训练、部署的一站式AI开发能力。对于各行各业有定制AI需求的企业用户来说,无论是否具备AI基础,EasyDL设计简约,极易理解,最快5分钟即可上手学会,15分钟完成模型训练。 采集到的原始图片、文本、音频、视频、OCR、表格等数据,经过EasyDL加工、学习、部署后,可通过公有云API调用,或部署在本地服务器、小型设备、软硬一体方案的专项适配硬件上,通过离线SDK或私有API进一步集成,流程如下:
image.png MIGO_GI缺陷物料的发货 在此活动中,系统将为必须返工的缺陷物料执行发货。 已创建并下达返工生产订单。 角色仓库文员 1. 在初始屏幕上进行以下输入: 字段名称描述用户操作和值注释活动 发货 参照 订单 订单号 <返工生产订单编号>来自前一步骤 2. 选择 回车。 3. 选择 何处 标签。 缺陷物料发货的存储地点和库存类型取决于本业务情景的之前部分的章节(请参见章节4.1,步骤11中的:备选输入点)。 4. 对于返工物料项目,请选择 项目确定。 5. 选择检查。 一旦返工物料激活了序
主要思路是基于redis的INCR命令,redis的”INCR AND GET”是原子操作,同时Redis是单进程单线程架构,这样就不会因为多个取号方的INCR命令导致取号重复,因此,基于Redis的INCR命令实现序列号的生成基本能满足全局唯一与单调递增的序列号,但是这样生成的序列号只保证了递增这一特性。考虑到项目需求是需要生成特定规则的序列号,所以只依靠redis的INCR命令是实现不了的,最终我选择的是Hash提供的HINCRBY命令来实现。
Saga作为阿里开源的长事务解决方案,涉及到全局事务id的生成和串联,需要保证事务id的稳定性和全局唯一性。
使用了 Wireshark 进行抓包,用两个最常用的 curl 和 ping 命令来演示抓包情况,开启抓包。
Disruptor是一个高性能的线程间消息传递库,它源于LMAX对并发性、性能和非阻塞算法的研究,如今构成了其Exchange基础架构的核心部分。
每个包的TCP首都都有4个字节的序列号,用来解决乱序和重复问题(根据序列号对收到的包进行正确的排序,再交给应用层;会丢弃掉序列号相同的数据包)
在我们开始之前,确保在Wireshark中打开示例(请到作者原文中下载)并亲自实践一下
该定义暗含着:所有操作会形成一个确定的执行顺序。在图 9-4 中,我们就根据读到的结果来推测出了一个服务器端所有操作的看起来的执行顺序。
1、MD04将计划订单转换为生产订单 创建不含外部处理工序的生产订单。 生成组件产成品 MTO (F226) 的计划订单。 后勤 - 物料管理 - 库存管理 -环境-库存 - 库存/需求清单 1. 在 库存需求清单:初始屏幕 上, 输入以下数据: 字段名称用户操作和值注释物料产成品 MTO (F226) 工厂CN01 2. 使用 回车 确认您的输入。 3. 选定 MRP 要素 PldOrd并在此行上双击或选择 元素的细节。 计划订单包含三个日期: 订单完成日期和开始日期、计划转换日期。如果到达计划转换日期
序列是oracle提供的用于生成一系列唯一数字的数据库对象,序列会自动生成顺序递增的序列号,以实现自动提供唯一的主键值,系列可以在多个用户并发环境中使用,并且可以为所有用户生成不重复的顺序数字,而不需要任何额外的I/O开销。
幂等性是分布式环境下常见的问题;幂等性指的是多次操作,结果是一致的。(多次操作数据库数据是一致的。)
其实实习面试的问题都差不多,八股+项目+算法,都必须要做好准备,只是说实习面试要求可能不会太严格,比如你实习的算法,即时没写出来,能说出大概的思路,其实也是能过的,秋招的话,可能没写出来算法,大概率就凉了。
在当今的数字时代,分布式系统已成为处理大规模数据和高并发请求的标准架构。在这样的系统中,生成全局唯一的标识符(ID)对于追踪和区分每一个数据项至关重要。传统的自增ID生成方式在分布式环境中面临着诸多挑战,例如性能瓶颈、水平扩展限制等问题。
当谈到 Oracle 数据库的事务日志(redo log)时,redo record是其中最重要的组成部分之一。每个redo record都是一个逻辑单位,用于记录数据库中发生的每个修改操作,以便在需要时进行数据恢复和回滚。
幂等是一个数学与计算机学概念,在数学中某一元运算为幂等时,其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。
流处理(streaming process),有时也被称为事件处理(event processing),可以被简洁地描述为对于一个无限的数据或事件序列的连续处理。一个流,或事件,处理应用可以或多或少地由一个有向图,通常是一个有向无环图(DAG),来表达。在这样一个图中,每条边表示一个数据或事件流,而每个顶点表示使用应用定义好的逻辑来处理来自相邻边的数据或事件的算子。其中有两种特殊的顶点,通常被称作sources与sinks。Sources消费外部数据/事件并将其注入到应用当中,而sinks通常收集由应用产生的结果。图1描述了一个流处理应用的例子。
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