Flowable是一个使用Java编写的轻量级业务流程引擎。Flowable流程引擎可用于部署BPMN 2.0流程定义（用于定义流程的行业XML标准）， 创建这些流程定义的流程实例，进行查询，访问运行中或历史的流程实例与相关数据，等等。
原文地址：https://dzone.com/articles/how-automatic-streaming-in-mule-4-beta-works
那么，RocketMQ-client怎么知道这条消息要发送到RocketMQ集群中的哪一个broker上呢？
随着项目日渐“强壮”，优化首屏加载渲染速度迫在眉睫，其中就采用了 React 框架提供的 Reat.lazy() 按需加载的方式，测试过程中，在我们的埋点监控平台上，发现了很多网络请求错误的日志，大部分来自分包资源下载失败！难道我的优化变成负优化了？？？
producer向broker发送消息后，没有收到broker的ack时，rocketmq会自动重试。重试的次数可以设置，默认为2次
2、由于是两个系统之间通信，数据不会立刻从A系统同步到B系统，中间有一个短暂的时间差；
在开始学习muleESB之前，我们先看什么是mule和什么是ESB。可以帮助我们深入的学习和理解。
mule 它是一个以Java为核心的轻量级的消息框架和整合平台，基于EIP（Enterprise Integeration Patterns,由Hohpe和Woolf编写的一本书）而实现的。Mule的核心组件是UMO(Universal Message Objects，从Mule2.0开始UMO这一概念已经被组件Componse所代替)，UMO实现整合逻辑。UMO可以是POJO,JavaBean 等等。它支持30多种传输协议(file,FTP,UDP,TCP,email,HTTP,SOAP,JMS等)，并整
引入消息队列可以方便地实现系统解耦、削峰填谷等作用。但是消息队列使用不当，可能会引起消息丢失，在一些消息敏感的业务场景下，这是不允许的。今天我们来聊一聊 RocketMQ 怎么做能确保消息不丢失。
现在你已经在Studio中构建了一个基本的应用程序，下面我们需要配置每个单独的元素。
例如由于日志文件过大导致硬盘无法写入、网络路由无效等可以通过调整硬件状态进行恢复的失败情况。
对于新手来说，可能最需要的是先了解mule的基础知识和语法，这时，可以先看《MULE_3.2_节点详解.pdf》，了解mule的结构、常用参数获取方法、一些基础控件。 好了，现在已经对mule有了初步的了解了，然后练习几个例子，可以参考《mule-esb-examples.pdf》文档。里边有很多的例子，对于一般使用就够用了。 下面，要深入的了解了，这个时候就需要看用户手册了，可以查看《Mule ESB 3 User Guide.pdf》文档。 以上的文档都是比较早的版本，mule从3.5开始、3.6、
上篇文章说了，kafka新版旧版的区别，producer全部异步发消息，并且提供回调机制callback，判断是否成功，通过分批次发送batching保证吞吐量，分区策略更加合理，旧版本默认是在一段时间内把消息发到固定区域，新版本采用轮询，消息更加均匀。Consumer新版为单线程执行，单个consumer线程管理多个socker，在10版本后，加入了心跳线程，这最多也就算了是双线程。偏移量 在新版本交给kafka处理，舍弃了zookeeper，这样可以依赖kafka备份机制天然实现高可用原理。
分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应. 为了应对服务雪崩, 一种常见的做法是手动服务降级. 而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择.
因为这些数据是很少修改的，所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是，一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。现在我们有两种选择：
本文为大家讲解MOF中的CaptureFramework框架。该框架提供统一的数据抓取行为和生成抓取结果能力，实现实时数据采集。
RocketMQ分布式集群是通过Master和Slave的配合达到高可用性的；Master 角色的Broker支持读和写，Slave角色的 Broker仅支持读，也就是Producer只能和Master角色的Broker 连接写入消息;Consumer可以连接Master角色的Broker，也可以连接Slave角色的Broker来读取消息；
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)。Kafka主要被用于两大类应用：1.在应用间构建实时的数据流通道；2.构建传输或处理数据流的实时流式应用。
本文来自前MPEG主席Leonardo Chiariglione的Linkin文章，从媒体压缩谈到了数据压缩和AI支持的数据编码。
这会获取所有kermit为候选人的任务,表达式中包含user(kermit).这也会获得所有分配包含kermit这个成员的群组(比如,group(management),前提是kermit是这个组的成员,并且使用了activiti的账号组件).用户所在的群组是在运行阶段获取的, 它们可以通过IdentityService进行管理
ksqlDB是事件流数据库，是一种特殊的数据库，基于Kafka的实时数据流处理引擎，提供了强大且易用的SQL交互方式来对Kafka数据流进行处理，而无需编写代码。KSQL具备高扩展、高弹性、容错式等优良特性，并且它提供了大范围的流式处理操作，比如数据过滤、转化、聚合、连接join、窗口化和 Sessionization （即捕获单一会话期间的所有的流事件）等。
消息的发布是指某个生产者向某个topic发送消息；消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息，进而从该topic消费数据。
为实现高可靠，系统必须处理这些问题。但完善容错机制工作量巨大，要仔细考虑所有可能出错的事情，并充分测试。
强一致性要求相对会比较苛刻一些，相比之下，最终一致性才是系统设计中比较常用的一种策略，在系统的强健壮性/强一致性的选择下，应该根据需求去判断。 RPC 的服务发现中，如果选用 zk 则可以达到强一致性的目的，但在服务量大的情况下容易造成节点不受控的宕机，因而如果在考虑系统的强健壮性情况下，可以选择使用消息总线机制来完成服务发现功能，采用异步推拉的模式来保证最终一致性，也即是舍弃 CP 选择 AP。 推拉结合实际上就是对最终一致性的实践，新服务节点上线的时候向服务注册中心推送一个消息，告知服务中心有新节点上线了，但调用服务的节点并不马上去同步到消息，而是等待拉操作的发生，进而去同步节点的信息，这一过程最终总会实现一致，但不是强一致。
在分布式系统中，随着系统架构演进，原来的原子性操作会随着系统拆分而无法保障原子性从而产生一致性问题，但业务实际又需要保障一致性，下面我从学习和实战运用总结一下分布式一致性解决方案。
（十二）yield、notify、notifyAll、sleep、join、wait的区别
近期某使用mule的项目在与N公司联调时发现对方的请求存在严重延迟. 请求是基于TCP协议的.
1. Flutter 异常概述 关于 Flutter 异常类型与捕获的文章网上已经有许多了，本文不再详细赘述，此处仅做个小结以保证文章的完整性。 Flutter 异常具体可分为以下几类： Dart 异常 同步异常 异步异常 App 异常 Framework 异常 Engine 异常 所谓 Dart 异常，根据来源又可以细分为 App 异常和 Framework 异常，而 App 异常指的是。根据异常代码的执行时序，App 异常可以分为两类，即同步异常和异步异常： 同步异常可以通过 try-catch 机制
待完成功能 使用Ajax请求向后端发送请求 把网页的数据转换成请求的处理流 使用XSL and Mule Transformers转换成Google API可以理解的格式 创建一个Google API
在真实世界的校园里有学生和老师，学生有学号、姓名、所在班级等属性（数据），还有学习、提问、吃饭和走路等动作（方法）。如果我们要开发一个校园管理系统，那么在构建软件系统时，也会有学生和老师等“类”，张同学、李同学是学生类的个体，被称为“对象”，“对象”也被称为“实例”。
CAS全称 Compare And Swap（比较与交换），在不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步。属于硬件同步原语，处理器提供了基本内存操作的原子性保证。juc包中的原子类就是通过CAS来实现了乐观锁。
Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。
HashMap：(Java8以前)：数组+链表,非synchronized，速度快。
童年的回忆中的益智视频游戏，你必须使用各种技巧在屏幕上引导下降的水流。您可以拆分流，稍后将它们合并，或者使用倾斜的木板来改变它们的方向。你必须要有创造力才能使水达到最终目标。
2018-12-22 11:50
Broker 是负责存储消息的，怎么保证消息发送到Broker后，一定不会丢失呢？
生产者： rabbitMQ支持事务，可以在发送中进行捕获异常，如果出现未接受异常进行回滚操作。
由于移动网络的复杂性特点，编写高质量、体验好的具备网络通信能力的移动端应用（尤其是即时通讯这类网络质量高度敏感的应用）有很大的挑战性。
Curator是netflix公司开源的一套zookeeper客户端，目前是Apache的顶级项目。与Zookeeper提供的原生客户端相比，Curator的抽象层次更高，简化了Zookeeper客户端的开发量。Curator解决了很多zookeeper客户端非常底层的细节开发工作，包括连接重连、反复注册wathcer和NodeExistsException 异常等。
文章翻译&整理自 Taylor 的 博客文章 Taylor 在今天发布了一个新工具：Laravel Horizon ，它为 Laravel Redis 队列提供了一个漂亮的仪表板和代码驱动的配置系统。
在近期的应用性能问题分析中, 有时候会发现业务异常, 但是却无法在APM监控中找到相关的请求, 这可能是由于请求并非HTTP请求, 而可能是批处理或其他非HTTP请求导致的. 因此无法监控分析.
错误信息关键点：MQBrokerException：CODE:2 DESC:[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy,start flow control for a while,period in queue：205ms，size of queue:880。
该类自JDK8加入，是为了进一步优化读性能，它的特点是使用读锁、写锁时都必须配合【戳】使用 加解读锁
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址，每个Topic中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。
在上一篇我们为大家介绍了WebClient的异常处理方法，我们可以对指定的异常进行处理，也可以分类处理400-499、500-599状态码的HTTP异常。 我们本节为大家介绍的实际上是另外一种异常处理机制：请求失败之后自动重试。当WebClient发起请求，没有得到正常的响应结果，它就会每隔一段时间再次发送请求，可以发送n次，这个n是我们自定义的。n次请求都失败了，最后再将异常抛出，可以通过我们上一节交给大家的方法进行异常处理。也就是针对连接超时异常、读写超时异常等，或者是HTTP响应结果为非正常状态码（不是200状态码段），都在自动重试机制的范畴内。
在我们日常的开发工作中，为了代码的健壮性，我们通常会对方法中的业务代码进行try-except的包装，以防止在发生异常的时候进程被中断。如果发生异常，我们该怎么办呢？有同学可能用自己的方式（循环）去做了重试，那么有没有一种通用的可靠的重试方式呢？答案是有的，它就是retrying库，今天我们就一起来看看。
MQ Push一条消息给消费者后，等待消费者的ACK响应，需要将消息标记为已消费。如果没有标记为消费，MQ会不断的尝试往消费者推送这条消息。
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