MassTransit,直译公共交通, 是由Chris Patterson开发的基于消息驱动的.NET 分布式应用框架,其核心思想是借助消息来实现服务之间的松耦合异步通信,进而确保应用更高的可用性、可靠性和可扩展性。通过对消息模型的高度抽象,以及对主流的消息代理(包括RabbitMQ、ActiveMQ、Kafaka、Azure Service Bus、Amazon SQS等)的集成,大大简化了基于消息驱动的开发门槛,同时内置了连接管理、消息序列化和消费者生命周期管理,以及诸如重试、限流、断路器等异常处理机制,让开发者更好的专注于业务实现。 简而言之,MassTransit实现了消息代理透明化。无需面向消息代理编程进行诸如连接管理、队列的申明和绑定等操作,即可轻松实现应用间消息的传递和消费。
Saga模式使用一系列本地事务来提供事务管理,而一个本地事务对应一个Saga参与者,在Saga流程里面每一个本地事务只操作本地数据库,然后通过消息或事件来触发下一个本地事务,如果其中一个本地事务失败了,Saga就会执行一系列补偿事务来实现回滚操作。(补偿事务简单来讲就是对之前本地事务做的修改导致不一致的情况执行反向操作来消除掉不一致的状态)。
Saga 最初出现在1987年Hector Garcaa-Molrna & Kenneth Salem发表的一篇名为《Sagas》的论文里。其核心思想是将长事务拆分为多个短事务,借助Saga事务协调器的协调,来保证要么所有操作都成功完成,要么运行相应的补偿事务以撤消先前完成的工作,从而维护多个服务之间的数据一致性。举例而言,假设有个在线购物网站,其后端服务划分为订单服务、支付服务和库存服务。那么一次下订单的Saga流程如下图所示:
状态机作为一种程序开发范例,在实际的应用开发中有很多的应用场景,其中.NET 中的async/await 的核心底层实现就是基于状态机机制。状态机分为两种:有限状态机和无限状态机,本文介绍的就是有限状态机,有限状态机在任何时候都可以准确地处于有限状态中的一种,其可以根据一些输入从一个状态转换到另一个状态。一个有限状态机是由其状态列表、初始状态和触发每个转换的输入来定义的。如下图展示的就是一个闸机的状态机示意图:
在上一篇中,我们了解了MassTransit这个开源组件的基本用法,这一篇我们结合一个小案例来了解在ASP.NET Core中如何借助MassTransit+Quartz.Net来实现数据的最终一致性。当然,实现数据的最终一致性有很多方案,这里只是举一种我所学到的比较简单易于学习的实现方式而已。
RabbitMQ无疑是目前最流行的消息队列之一,对各种语言环境的支持也很丰富,作为一个.NET developer有必要学习和了解这一工具。消息队列的使用场景大概有3种:
DAPP的底层区块链开发平台,就像手机的iOS和Android系统一样,是各种DAPP的潜在生态环境。DApp是源自底层区块链平台生态的各种分布式应用程序,也是区块链世界中的基本服务提供商。Dapp在区块链中,就像应用程序在iOS和Android中一样。
MassTransit本身定位轻量级的服务总线,并支持多种传输方式如:RabbitMQ、Azure Service Bus、ActiveMQ、Amazon SQS、Kafka、Azure Event Hub。消息异常处理:重试配置、重新交付、erro管道、死信管道。分布式事务处理:sagas、Courier。容器支持:.NETcore自身的、autofac、castle windsor等、调度支持:Quartz 、hangfire。更多功能参考官网文档。
编排一系列事件的能力是一个强大的功能,而MassTransit使这成为可能。 saga是由协调器管理的长期事务。saga是由事件发起的,saga编排事件,saga维护整个事务的状态。saga旨在管理分布式事务的复杂性,而不需要锁定和一致性。它们管理状态并跟踪发生部分故障时所需的任何补偿。
关于数据一致性的文章,园子里已经有很多了,如果你还不了解,那么可以通过以下的几篇文章去快速地了解了解,有个感性认识即可。
方法改为 CreateUsingRabbitMq,并且添加 rabbitmq host
消费者的类型包括:普通消费者,saga,saga 状态机,路由活动(分布式追踪),处理器 handlers,工作消费者 job comsumers
DOM事件流(event flow )存在三个阶段:事件捕获阶段、处于目标阶段、事件冒泡阶段。
面试往往就是博弈的一个过程,但是如果你手中的筹码不够丰厚,那结局大概不会怎么理想。而筹码的增加往往依赖于我们日积月累的输入。
这里的并发不是高并发,只是将正式环境的一小段流量同时打到我的自测环境。一个请求同时多次发送,真正意义上并发处理同一个数据,主要需求是保证数据幂等性和正确性。
React事件就是在组件中调用的onClick这种写法的事件。上面分为5个函数写,主要是区分不同的事件注册逻辑,但是最后都会添加到allNativeEvents的Set数据结构中。
在上一篇文章【前端 · 面试 】JavaScript 之你不一定会的基础题(一)中,有同学产生了这样一个疑惑:为什么 click 事件的监听函数中,this.id 和 event.target.id 的输出值是不一样的?
上一篇介绍了lightning component events的简单介绍。此篇针对上一篇进行深入,主要讲的内容为component event中的阶段(Phase)。
今年从原来的Team里面被抽出来加入了新的Team,开始做Java微服务的开发工作,接触了Spring Boot, Spring Cloud等技术栈,对微服务这种架构有了一个感性的认识。虽然只做了两个月的开发工作,但是对微服务架构的兴趣却没有结束,又因为自己的.NET背景(虽然对.NET的生态有点恨铁不成钢),想要探索一下在.NET平台下的微服务架构的可行性,也准备一些材料作为公司内部培训和分享课程的素材。幸运的是,在.NET Core首届在线峰会上,看到了很多前辈的分享,也增强了自己要摸索和实践.NET Core微服务架构的决心。因此,站在各位前辈的肩膀上(详见第四部分的学习资料),我学习并总结了这个系列的文章,主要面向有.NET Web开发背景(本系列不会主要讲解.NET Core,不过不会阻碍你的阅读),没有接触过或者很少接触微服务架构的初级开发童鞋,文中介绍的开源技术也不一定是最佳的选择,事实上混合式架构(Linux+Windows+开源组合)与Docker+K8S的组合已经成了现在主流企业级和互联网项目的默认标准,重点是大家转变这个思路,拥抱Open Source,拥抱Cloud,也拥抱.NET Core,才会让.NET的生态好起来。鲁迅先生说,“世上本无路,走的人多了也就成了路”,对于.NET生态也一样,只有我们拥抱的人(这里主要指使用.NET相关开源技术的人)多了,也才会有好的生态,特与君共勉。当然,这里并不是说要抱死.NET,或者鼓吹.NET多么好,没有绝对好的技术栈,只有刚刚好的业务需求,爱.NET Core,也不排斥Java等其他技术栈,相互合作,共同构建,脱离微软(这里指广义上的老一代微软全家桶:ASP.NET+MSSQL+WindowsServer等),拥抱开源,任重而道远!
本文的10个C#库转载自Youtube上,地址为:10 C# Libraries To Save You Time And Energy
工作中我们经常需要对应用的页面进行手势操作,比如滑动、长按、拖动等,AppiumDriver 为我们提供一个模拟手势操作的辅助类
我们手触摸点击屏幕的时候,触摸、点击事件是如何分发的呢? 布局中的控件是如何获取到按键事件的呢? 布局中有多个控件,如何只让指定的控件接收到相关的事件呢? 二、说在前面
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工作中我们经常需要对应用的页面进行手势操作,比如滑动、长按、拖动等,AppiumDriver 为我们提供一个模拟手势操作的辅助类 TouchAction,可以通过它对手机屏幕进行手势操作。
Automatonymous是.Net的State Machines(状态机)类库,它提供了一种C#语法来定义State Machines,包括状态、事件和行为。MassTransit包括Automatonymous,并添加了实例存储、事件关联、消息绑定、请求和响应支持以及调度。
O.png 异步I/O 为什么要异步 I/O 在跨网络的结构下,并发已经是现代编程中的标准配备了 在浏览器中 JavaScript 执行与 UI 渲染共用一个线程 前端通过异步可以消除掉UI阻塞的现象 采用异步并发下载资源 多线程的代价在于创建 线程和执行期线程上下文切换的开销较大 但是串行执行的缺点在于性能 Node在两者之间给出了它的方案 利用单线程,远离多线程死锁、状态同步等问题 利用异 步I/O,让单线程远离阻塞,以更好地使用CPU 异步 I/O 实现现状 非阻塞I/O跟阻塞I/O的差别为调用之后
threadMode 注解属性 用于配置 线程模式 , 用于标明执行事件对应的方法处于的线程类型 , 默认是 ThreadMode.POSTING 类型 ;
在《微服务架构下的数据一致性:概念及相关模式》中介绍了在微服务中实现数据一致性的三种方式,包括可靠事件模式、业务补偿模式、TCC模式。本文重点说一下可靠事件投递。
TouchAction 提供的 press( ) 方法可以实现对元素或者坐标的按下操作。通常会结合 release( ) 方法实现对某个元素的点击(包括按下和抬起两个动作)。
NodeJs事件驱动和非阻塞机制详解 NodeJs强调错误优先 因为事件的操作大多数都是异步的方式,无法通过try catch捕获异常 采用错误优先的回调函数 ---- NodeJs基本介绍(菜鸟教程) Node.js 是单进程单线程应用程序,但是通过事件和回调支持并发,所以性能非常高。 Node.js 的每一个 API 都是异步的,并作为一个独立线程运行,使用异步函数调用,并处理并发。 Node.js 基本上所有的事件机制都是用设计模式中观察者模式实现。 Node.js 单线程类似进入一个while(tr
JQuery模块分析及其实现第五部分事件部分功能及实现,接第四部分! remove 方法 功能:将筛选出来的所有 dom 元素删除掉 实现思路 遍历 this 上的所有 dom 元素; 获取当前 dom 元素的父节点,调用 removeChild 方法删除自己; 循环结束,返回 this . remove: function() { return this.each(function() { this.parentNode.removeChild(this); }); },
ZooKeeper 由 Yahoo 开发,后来捐赠给了 Apache ,现已成为 Apache 顶级项目。ZooKeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器,其为分布式系统提供一致性服务。其一致性是通过基于 Paxos 算法的 ZAB 协议完成的。其主要功能包括:配置维护、分布式同步、集群管理、分布式事务等。
Automatonymous是.NET开发人员的状态机库。它提供了一种流畅的语法来声明状态机,包括状态,事件(支持触发器和数据事件)以及状态/事件活动。尽管Automatonymous在简单的状态机上非常容易使用,但它具有许多高级功能,使它可以在各种上下文中使用。
从上节View·dispatchTouchEvent 源码分析(三)中,我们分析了 ACTION_DOWN 事件的派发和拦截过程。
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。
大家好,今天是第二次在这里给大家分享数据一致性的话题,在第一篇分享中我们介绍了微服务架构下应该满足数据最终一致性原则,并介绍实现最终一致性3种模式。 本文是系列分享的第二篇,讲述可靠事件模式的实现方法
目录[-] 事件调度 sched模块内容很简单,只定义了一个类。它用来最为一个通用的事件调度模块。 class sched.scheduler(timefunc, delayfunc)这个类定义了调度事件的通用接口,它需要外部传入两个参数,timefunc是一个没有参数的返回时间类型数字的函数(常用使用的如time模块里面的time),delayfunc应该是一个需要一个参数来调用、与timefunc的输出兼容、并且作用为延迟多个时间单位的函数(常用的如time模块的sleep)。 下面是一个列子: i
Newbe.Claptrap 框架中 State 和 Event 应该如何理解?最近整理了一下项目的术语表。今天就谈谈什么是 Event 和 State。
熟悉了 Vue 的指令系统后,在实际开发中,不可避免的会使用到对于事件的操作,如何处理 DOM 事件流,成为我们必须要掌握的技能。不同于传统的前端开发,在 Vue 中给我们提供了事件修饰符这一利器,使我们可以便捷的处理 DOM 事件,本章,一起来学习如何使用事件修饰符来实现对于 DOM 事件流的操作。
基本会遵从 Activity => ViewGroup => View 的顺序进行事件分发,然后通过调用 onTouchEvent() 方法进行事件的处理。我们在项目中一般会对 MotionEvent.ACTION_DOWN,MotionEvent.ACTION_UP,MotionEvent.ACTION_MOVE,MotionEvent.ACTION_CANCEL 分情况进行操作。
当我们在组件上设置事件处理器时,React并不会在该DOM元素上直接绑定事件处理器. React内部自定义了一套事件系统,在这个系统上统一进行事件订阅和分发.
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