点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜 简介 本文主要是基于：R沟通｜使用 Blogdown 构建个人博客写的。...所以一定要先把前面这一篇做好，项目创建好，网站部署好后，再做接下来的创建 rmd 文件，保存，github 提交，之后过几分钟网站就会自动同步你的最新博客啦！...你完全不需要担心如何排版，如何部署 rmd/md 文件等问题。这就回到了最为纯粹的知识输出环节啦！ 接下来，将会告诉你如何创建新的 post 以及如何提交（内容非常简单）。...选中红色框，执行 或者你直接在控制台输入代码也可以创建新的Post（blogdown::new_post()）。...new post 完成 最后一步，就是将你刚才修改过的内容，通过 github 进行上传。
在小编使用过一段时间后，个人认为 blogdown 搭建博客的优势在于，将 Rmarkdown 与 hugo 相结合，再加上 github 和一个可以部署的网站。...而 Rmarkdown 的优势在于，你的代码结果都可以轻松呈现。而不是“复制粘贴”结果！...本文是小编在学习和使用中记录的一个非常详细的笔记，主要参考：谢益辉的《blogdown: Creating Websites with R Markdown》[1]，王诗翔的b站直播视频[2](公众号：...当然你也可以使用其他方式进行部署，具体可见 Creating Websites with R Markdown 的第三章节[4]。 首先是注册啦，之后将其与 github 相连接，进入以下界面： ?...之后根据下面的界面进行部署网站。 ? 部署网站 这时候，部署需要一些时间，得到下面的界面，你可以通过 Site settings 修改自己的网站名（这里不做演示，很简单）。 ?
一般通过两阶段提交协议来实现，一般工作过程如下： a)Master执行提交语句时，事务被发送到slave，slave开始准备事务的提交。...Slave的ABORT消息，它就向所有 Slave发送ABORT消息，告诉Slave去中止事务。...f)当Master收到来自所有Slave的确认后，就会报告该事务被提交（或中止），然后继续进行下一个事务处理。...由于同步复制一共需要4次消息传递，故MySQL cluster的数据更新速度比单机MySQL要慢。...而SQL节点和数据节点可以是同一台机器，也就是说这台机器即是SQL节点也是数据节点。它们只是逻辑关系上的划分，实际部署时，甚至所有的阶段都可以位于同一台物理机器上，只是配置较复杂些。
分布式系统下的原子提交 我们先来看看，在一个单一的节点上是如何实现原子提交的： 对于执行在一个单一数据库节点的事务，当客户端向数据库提交事务时，数据库首先将事务信息添加到磁盘上的日志进行提交。...情况就变得十分复杂了： 有些节点可能检测到约束违反或冲突，需要中止，而其他节点能够成功地提交。 一些提交请求可以在网络中丢失，最终中止由于超时，而其他提交请求获得通过。...某些节点可能在提交记录完全写入和回滚恢复之前崩溃，而另一些节点则成功提交。 所以，一个节点必须确定事务在所有其他节点也要提交时才能进行提交。我们必须要有一种算法能够让分布式节点达成共识。...任何在协调器日志中没有提交记录的事务都会被中止。 2.协商一致性 由上文我们可以了解，在分布式系统之中可以使用两阶段提交协议来实现的事务(也可以使用两阶段提交协议的升级版三阶段提交协议)。...而默认情况下，许多协调器实现不是高可用的，只有基本的副本备份功能。许多服务器端应用程序以无状态模型为基础，将持久性状态都存储在数据库中，其优点是可以随意添加和删除应用服务器。
由于其敏捷 FlinkSQL 提交的设计增加了部署门槛，目前需要人工提前搭建好需求的镜像才能自动化提交 FlinkSQL，而 StreamX 则可以通过 Flink 任务的定义来自动化部署 K8S 的任务...集群运维 Dlink 目前的 FlinkSQL 敏捷需要提取部署好外部的环境才能使用，而该过程目前是通过人工手动进行，需要进行复杂的运维操作，此外还要解决因依赖导致的各种问题。...首先配置免密通信集群的节点信息，将部署资源提前放到 Dlink 目录下或通过镜像地址进行下载，通过集群模板的配置来分发和部署所使用的 Flink 资源及其他资源，若为 K8S 环境则打包镜像并装载至容器...Dlink 的任务在提交时，会根据指定集群实例或集群配置来获取对应版本号或者指定的 dlink-client 来选择对应的 dlink-client 进行任务的提交等其他操作。...，亦为 Flink 发展而前仆后继，勇于探索。
而线程池的触发时机如下图： 如图，想要了解线程池什么时候触发拒绝粗略，需要明确上面三个参数的具体含义，是这三个参数总体协调的结果，而不是简单的超过最大线程数就会触发线程拒绝粗略，当提交的任务数大于corePoolSize...使用场景：一般在不允许失败的、对性能要求不高、并发量较小的场景下使用，因为线程池一般情况下不会关闭，也就是提交的任务一定会被运行，但是由于是调用者线程自己执行的，当多次提交任务时，就会阻塞后续任务执行，...直接抛出拒绝执行的异常，中止策略的意思也就是打断当前执行流程 使用场景：这个就没有特殊的场景了，但是一点要正确处理抛出的异常。...因为它就是个空实现，会悄无声息的吞噬你的的任务。...基于这个特性，我能想到的场景就是，发布消息，和修改消息，当消息发布出去后，还未执行，此时更新的消息又来了，这个时候未执行的消息的版本比现在提交的消息版本要低就可以被丢弃了。
e.isShutdown()){ r.run(); } } } 功能：当触发拒绝策略时，只要线程池没有关闭，就由提交任务的当前线程处理。...使用场景：一般在不允许失败的、对性能要求不高、并发量较小的场景下使用，因为线程池一般情况下不会关闭，也就是提交的任务一定会被运行，但是由于是调用者线程自己执行的，当多次提交任务时，就会阻塞后续任务执行，...直接抛出拒绝执行的异常，中止策略的意思也就是打断当前执行流程 使用场景：这个就没有特殊的场景了，但是有一点要正确处理抛出的异常。...基于这个特性，想到的场景就是，发布消息和修改消息，当消息发布出去后，还未执行，此时更新的ixaoxi又来了，这个时候未执行的消息的版本比现在提交的消息版本要低就可以被丢弃了。...而Netty是新建了一个线程来处理的。所以，Netty的实现相较于调用者执行策略的使用面就可以扩展到支持高效率高性能的场景了。
如图，想要了解线程池什么时候触发拒绝粗略，需要明确上面三个参数的具体含义，是这三个参数总体协调的结果，而不是简单的超过最大线程数就会触发线程拒绝粗略，当提交的任务数大于corePoolSize时，会优先放到队列缓冲区...使用场景：一般在不允许失败的、对性能要求不高、并发量较小的场景下使用，因为线程池一般情况下不会关闭，也就是提交的任务一定会被运行，但是由于是调用者线程自己执行的，当多次提交任务时，就会阻塞后续任务执行，...直接抛出拒绝执行的异常，中止策略的意思也就是打断当前执行流程 使用场景：这个就没有特殊的场景了，但是一点要正确处理抛出的异常。...因为它就是个空实现，会悄无声息的吞噬你的的任务。...基于这个特性，我能想到的场景就是，发布消息，和修改消息，当消息发布出去后，还未执行，此时更新的消息又来了，这个时候未执行的消息的版本比现在提交的消息版本要低就可以被丢弃了。
在分布式计算领域，共识问题是最重要而基础的问题。从表面上看含义很直接：可以粗略的理解为多个节点就某件事达成共识。乍看起来，你会觉得，这有什么难的？...有些提交请求由于网络过慢而超时丢弃，另外一些提交请求却成功抵达。 有一些节点在写入提交记录前宕机重启，导致事务回滚；另外一些节点却成功提交。...由于这个原因，我们需要仅在确信所有相关节点都能成功提交时，本节点才能提交。 事务提交后是不可撤销的——在事务提交后，你不能再改变主意说，我要重新中止这个事务。...第一阶段后协调者故障 在未收到协调者的消息前，参与者无从得知是要提交还是中止。原则上，参与者之间可以互相沟通以确定该如何进行下一步，并最终达到一致，但这已经超脱了 2PC 协议范畴。...这也是为什么，协调者在给参与者发送提交或者中止消息时，需要先将该决策写入事务日志中：当协调者恢复时，他就能从事务日志中读取该决策，以让所有处于未决状态的参与者状态确定下来。
使用事务可以确保不会出现由于其中一项操作失败，而导致资金丢失或产生的不一致状态。...如果将这些写操作组合到一个事务中，由于故障无法完成事务提交，那么该事务将被中止，并且数据库必须撤消之前的任何写操作。...如果接收到“提交”消息，参与者会提交本地事务，并向协调者发送一个“已提交”（Committed）消息；如果接收到“中止”消息，参与者会回滚本地事务，并向协调者发送一个“已中止”（Aborted）消息。...这可能导致某些参与者提交事务，而另一些参与者中止事务。事实上，启发式决策违反了两阶段提交协议的承诺，因此，做出启发式决策只是用于摆脱灾难性的情况，而不是常规使用。...使用 OTS 接口进行事务划分和传播时，有两种使用模式： Indirect/Implicit 模式，事务使用 Current 接口创建、提交和回滚事务。
我们已经看到了如何使用读/写仲裁进行数据复制，以及使用全序广播进行状态机复制。在这种情况下，我们希望副本包含"相同数据的一致备份"，但我们还没有准确定义consistent一致是什么意思。...当一个事务跨越多个节点时，我们仍然希望整个事务具有原子性：也就是说，要么所有节点都必须提交事务并执行更新，要么所有节点都必须中止事务并丢弃或回滚状态。...当使用二阶段提交时，客户端首先在参与交易的每个副本上启动一个常规的单节点交易，并在这些交易中执行常规的读写操作。...协调者首先向参与交易的每个副本发送一个prepare准备消息，每个副本回复一个消息来表明它是否能够提交交易（这是协议的第一阶段）。...由于全序广播保证在每个节点上以相同的顺序递交，所有节点都会根据副本的第一张投票是commit还是abort达成一致，即使竞争条件下多个节点为同一副本广播相互矛盾的投票。
恰好一次的消息处理 异构的分布式事务系统可以将多种异构的系统，以强大的方式进行整合。例如，当且仅当数据库中处理消息的事务成功提交时，消息队列才会将该消息标记为已处理。...中止事务时，会丢弃所有部分执行的结果。 只有参与系统都支持原子提交时，上述分布式事务才是可行的。例如，假设处理消息的一个副作用是发送邮件，且邮件服务器不支持两阶段提交。...则在消息处理失败进行重试的过程中，可能出现邮件被发送多次的现象。但如果，在事务中止时，消息处理的所有副作用都可以回滚，则处理步骤可以像没有任何事情发生过一样，安全地进行重试。...它会追踪事务中的所有参与者，在要求参与者准备提交（prepare）后收集其回复，使用本地磁盘上的日志来跟踪每个事务的提交/中止决策。 如果应用进程崩溃、或者应用所在机器宕机，协调者也会随之而宕机。...共识系统通常通过超时机制来对故障节点进行检测。在延迟高度变化的网络中，尤其是多地部署的分布式系统中，某些存活节点由于网络的瞬时抖动常被误认为发生了故障。
过滤器可以更改第二个列表中的状态，或者将状态保持为空列表。请注意，无论如何，必须使用 flush 数据包终止空列表。...它不需要任何参数，并在获取建议的提交日志消息和进行提交之前调用。退出此脚本的非零状态会导致git commit命令在创建提交之前中止。...如果退出状态为非零，则git commit将中止。 挂钩的目的是在适当的位置编辑消息文件，并且不会被--no-verify选项抑制。非零退出意味着挂钩失败并中止提交。它不应该用作预提交钩子的替代品。...以非零状态退出会导致命令中止。 允许钩子编辑消息文件，并可用于将消息规范化为某种项目标准格式。它还可以用于在检查消息文件后拒绝提交。...最初调用git am时，为其指定要处理的邮箱的名称。在看到第一个不适用的补丁时，它会在中间中止。您可以通过以下两种方式之一从中恢复： 通过使用--skip选项重新运行命令来跳过当前补丁。
订单服务也可以使用分布式事务处理（两阶段提交 2PC，这个概念在文后会有介绍)。...而创建订单这个请求，在Order Service的数据库表中增加一行记录。而Order Service收到创建订单的请求的同时，向消息代理发一个创建订单的事件： ?...在以容器为基础的为微服务解决方案中，红帽官网提供了容器化的JBoss A-MQ docker image，可以直接部署在Openshift中。 ? 由于篇幅有限，本文不做试验展示。后续文章会补上。...两阶段提交顾名思义它分成两个阶段，先由一方进行提议(propose)并收集其他节点的反馈(vote)，再根据反馈决定提交(commit)或中止(abort)事务。...在阶段2中，coordinator根据participant的反馈，提交或中止事务，如果participant全部同意则提交，只要有一个participant不同意就中止。
Mysql cluster数据节点组内主从同步采用的是同步复制， 来保证组内节点数据的一致性 原理类似tcp的四次握手 一般通过两阶段提交 (why)协议来实现，一般工作过程如下： a)Master执行提交语句时...收到来自任何一个Slave的ABORT消息，它就向所有 Slave发送ABORT消息，告诉Slave去中止事务。...如果Slave收到提交请求，它们就会提交事务，并向Master发送事务已提交 的确认； 如果Slave收到取消请求,它们就会撤销所有改变并释放所占有的资源，从而中止事务，然后向Masterv...f) 当Master收到来自所有Slave的确认后，就会报告该事务被提交（或中止），然后继续进行下一个事务处理。...由于同步复制一共需要4次消息传递， 故mysql cluster的数据更新速度比单机mysql要慢。
将 undo 和 redo 信息记入事务日志中（但不提交事务） ③ 如参与者执行成功，给协调者反馈同意，否则反馈中止，表示事务不可以执行 2、第二阶段：提交阶段 协调者收到各个参与者的准备消息后...所以，正常提交时，事务的完整流程图如下： （2）事务回滚： 如果任意一个参与者节点在第一阶段返回的消息为中止，或者协调者节点在第一阶段的询问超时之前无法获取所有参与者节点的响应消息时，那么这个事务将会被回滚...所以，一句话概括就是，当进入第三阶段时，由于网络超时等原因，虽然参与者没有收到commit或者abort响应，但是他有理由相信：成功提交的几率很大。...如果失败，由TCC框架进行重试补偿 存在极低概率在CC环节彻底失败，则需要定时任务或人工介入 4、TCC的注意事项： （1）允许空回滚： 空回滚出现的原因是 Try 超时或者丢包，导致...（3）幂等控制： 由于网络原因或者重试操作都有可能导致 Try – Confirm – Cancel 3个操作的重复执行，所以使用 TCC 时需要注意这三个操作的幂等控制，通常我们可以使用事务
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境（IDE），为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能使用。...有限制的免费使用，原生的 GitHub 支持，延时也要优于 Gitpod ，服务启动时自动检测并弹出提醒，使用比较贴心方便。...使用起来不会出现 Codespace 目前这种频繁断线，但由于其服务器在 US，用起来总是会卡卡的。...至于 Hugo 的搭建、部署、配置方法，不是本文的重点，在少数派等平台有很完善的文章。...By Cloud Studio 注：本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。
然而，由于其阻塞性质，在某些情况下会导致协调器或参与者故障，从而导致整个事务无法完成。...最终提交阶段：在这个阶段，协调器如果收到所有参与者的确认消息，则发送最终提交请求到所有参与者，完成事务提交。否则，协调器发送中止请求到所有参与者，完成事务中止。...不同点：两阶段提交协议仅包含准备阶段和提交阶段，而三阶段提交协议在这两个阶段之间引入了提交待决阶段（Pre-commit）。三阶段提交协议引入了超时机制，以避免参与者一直处于阻塞状态。...两阶段提交协议存在单点故障的问题，而三阶段提交协议仍然存在协调器故障导致整个事务无法完成的问题。总体而言，三阶段提交协议相较于两阶段提交协议具备更好的容错性，但仍无法解决所有的故障情况。...在选择使用哪种协议时，需要综合考虑系统的可靠性需求、性能开销以及对数据一致性的要求。
如果集群较大等待时间就会由于短板效应而增加。 本节我们就来讨论一下这些问题。...在 Prepare 阶段，其它节点如果无法执行该事务，则返回 Abort 消息: 此时 coordinator 可以立即将事务中止的信息返回给应用程序，同时向所有节点发送事务中止请求 coordinator...DBMS 还需要将事务提交或中止的信息也传播给复制节点，保证事务在复制节点也能统一提交或中止。缺点在于：如果事务最终中止，那么复制节点就做了无用功。 大部分数据库为了效率采用的都是这种方案。...传统关系型数据库或 NewSQL 数据库通常会在多数节点发生故障时停止接受数据写请求；而 NoSQL 数据库会提供事后解冲突的机制，因此只要有部分节点还可用，他们的系统就可以继续运行。...处理恶意节点问题需要使用不同的事务提交协议。
把多个写操作纳入到一个原子事务，万一出现这些故障而导致无法完成最终提交，则事务会中止，且DB须丢弃或撤销那些局部完成的更改。...然而实践中，由于性能问题，很少使用串行化的隔离。Oracle 11甚至不实现它，Oracle虽有个名为 “可串行的” 隔离级别，但本质上实现的快照隔离，提供了比串行化更弱的保证。...写入过程中，通常涉及预写日志，以便在磁盘数据损坏时可进行恢复。支持复制的DB中，持久性意味着数据已成功复制到多个节点。为实现持久性保证，DB必须等到这些写入或复制完成后，才能报告事务成功提交。...用户2遇到异常情况：邮件列表显示了未读消息，但计数器显示为零未读消息，因为还没更新 2。隔离性将保证用户2要么同时看到新邮件和增长后的计数器，要么都看不到，而不是前后矛盾的中间结果。...重试中止的事务虽是个简单有效的错误处理机制，但不完美： 若事务实际已执行成功，但返回给客户端的消息在网络传输时故障（所以对客户端来说，事务是失败的），则重试就会导致重复执行，此时需额外的应用层级去重机制
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