broker， 2.3 Consumer 消息消费者，业务的处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题，发布订阅模式下的消息统一汇集地，不同生产者向topic发送消息，由MQ...，放到MQ队列中，供消费者处理。...，而是基于TCP\IP自行封装了一套协议，通过网络socket接口进行传输，实现了MQ的功能。...mq。...同时将阿里系内部多款mq产品（Notify、metaq）进行整合，只维护核心功能，去除了所有其他运行时依赖，保证核心功能最简化，在此基础上配合阿里上述其他开源产品实现不同场景下mq的架构，目前主要多用于订单交易系统
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/80455216 在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互
在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互（比如，点击事件等） option = { xAxis: { type: '
MQ消息队列详解、四大MQ的优缺点分析 前言 面试题切入 面试官心理分析 面试题剖析 ①为什么要使用MQ 系统解耦 异步调用 流量削峰 消息队列的优缺点 四大主流MQ（kafka、ActiveMQ...面试技巧：你需要思考一下，在你自己的系统里面有没有类似的情况，一个系统或者模块，调用了多个系统或者模块，它们互相之间的调用非常复杂，并且维护起来很麻烦，但其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用MQ...（或者之前用了MQ，这次换了个吞吐量级别更高的MQ），也正是利用了MQ的三大好处之一——削峰。...四大主流MQ（kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ）各自的优缺点 目前业界四大主流的MQ有kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。...一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景 topic数量对吞吐量的影响 topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的
如何进行产品选型目前市场上有三大主流MQ产品供选择，它们分别是kafka、rabbitmq和rocketmq。kafka的性能最快，效率最高，适用于处理日志分析、大数据分析等场景。...rabbitmq保证了消息的可靠性，但无法处理大数据量的消息队列。一旦数据量增大，整个MQ服务器的性能将下降。因此，rabbitmq适用于小规模场景。...因此，在进行产品选型时，您需要综合考虑各个MQ产品的特点和适用场景。如果您需要处理大数据量的消息队列，可以考虑kafka或者商业版本的rocketmq。...但是主从同步是异步进行的，因此需要使用Dledger集群的两阶段提交来确保超过半数的机器同步成功后才能返回给生产者。...这可能导致机器宕机后丢失部分数据，所以RabbitMQ有一个镜像集群，会主动在节点之间进行同步，解决了数据丢失的问题。
对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。...为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步 ** 1、同步和异步的区别和联系** 所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的...50 ），提交 至数据库更新，此时由于提交数据版本大 于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。...从上面的例子可以看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（操作员 A 和操作员 B 操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系 统整体性能表现。...="com.insigma.stock.ABC" optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK"> 案例二、股票交易系统、银行系统，大数据量你是如何考虑的
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) 对科技行业来说，2023 年应该是比较艰难的一年，目前已有多个大型科技公司都宣布了裁员，其中包括微软、...
前言前阵子项目因业务需要，要对接兄弟部门的用户数据，因为兄弟部门并不提供增量用户数据接口，每次只能从兄弟部门那边同步全量用户数据。全量的用户数据大概有几万条。...因为是全量数据，因此我们这边要做数据比对（注： 用户username是唯一），如果同步过来的数据，我们这边没有，就要做插入操作，如果我们这边已经有，就要做更新操作。...本文就来聊聊当数据量相对大时，如何进行对比比对逻辑因用户username是唯一的，因此我们可以利用用户username来进行比对匹配比对实现1、方案一：两层嵌套循环比对即： 将接口的全量数据和我们数据库的全量数据进行循环比对示例...addUsers.add(user); } } }用这种方法，我在测试环境压了30万条数据，比对耗时350毫秒左右总结这三种方案，两层循环效率是最低，而且随着数据量增大会有
数据量太大，单存储节点存不下，就只能把数据分片存储。 数据分片后，对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key，就只能按用户维度查询。我是商家，我想查我店铺的订单，做不到。...所以，这种定时同步的方式，基本上都被实时同步的方式给取代。 怎么做大数据量、多个异构数据库的实时同步？...有些接收Binlog消息的下游业务，数据实时性要求高，不容忍太高的同步时延。比如说，每个电商在大促的时候，都会有一个大屏幕，实时显示现有多少笔交易，交易额。...大促时，数据量大、并发高、数据库中的数据变动频繁，同步的Binlog流量也大。为保证同步实时性，整个数据同步链条上的任何一个环节，处理速度都得跟得上。...源头的订单库，若它出现繁忙，对业务的影响就不只是大屏延迟，那就影响到用户下单，这问题是数据库本身要解决，我们不考虑。 Canal和MQ这两个环节，由于没业务逻辑，性能都好。
通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;有优秀的第三方Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager；在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；功能支持： 功能较为简单，主要支持简单的 MQ...，定制自己公司的 MQ - 缺点 支持的客户端语言不多，目前是 java 及 c++，其中 c++不成熟；社区活跃度一般,没有在MQ 核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码 RabbitMQ...- 优点 由于 erlang 语言的高并发特性，性能较好；吞吐量到万级，MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易 用、跨平台、支持多种语言 如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP...ActiveMQ ActiveMQ支持任何消息传递用例的能力和灵活性,比较适合小型吞吐量比较小的公司进行使用,或者MQ起步学习的首选。 2....RabbitMQ 结合 erlang 语言本身的并发优势，性能好时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十分 方便，如果你的数据量没有那么大，中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ
MQ 事务消息？...MQ 事务消息 有一些第三方的MQ是支持事务消息的，比如RocketMQ，他们支持事务消息的方式也是类似于采用的二阶段提交，但是市面上一些主流的MQ都是不支持事务消息的，比如 RabbitMQ 和 Kafka...缺点： 实现难度大，主流MQ不支持，RocketMQ事务消息部分代码也未开源。
冷热分离固然是一个性价比高的解决方案，但也并不是银弹，仍然有诸多限制，比如： 查询冷数据慢 业务无法修改冷数据 冷数据多到一定程度系统依旧扛不住 此时如果需要解决以上问题，可以采用另外一种方案：使用 查询分离 优化业务主表数据大查询缓慢的问题...1、 同步建立 修改业务代码：在写入常规数据后，同步建立查询数据。...MQ，那么直接接着用即可 如果公司目前未引入MQ，则需要架构组考量选型了，对于MQ的选型可以看我之前文章：聊聊 MQ 技术选型 当然一旦引入了MQ还需要考虑的问题很多，如下： 1、 MQ突然宕机了怎么办...既然为了解决表数据量大查询缓慢的问题，肯定是不能选用关系型数据库了，那么还有其他选择吗？...总结 本篇文章介绍了表数据量大查询缓慢的一种解决方案：查询分离，但这也不是银弹，仍然是存在一些不足，比如表数据量大，写入缓慢怎么办？
白交 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 造大模型的成本，又被打下来了！ 这次是数据量狂砍95%的那种。...最终在评估结果中，MMLU、TydiQA以及BBH的任务中，5%数据量给大模型训练比整个数据集训练效果要好。 并且同随机选择相比，LESS性能始终高出 2 到 5 个百分点，这表明这一方法十分有效。...大模型的低成本训练和部署，改进训练方法、数据管理、模型压缩和下游任务适应优化。 还对真正增进对当前大模型功能和局限性理解的工作感兴趣，无论在经验上还是理论上。...前段时间，他们曾提出爆火的“羊驼剪毛”大法—— LLM-Shearing大模型剪枝法，只用3%的计算量、5%的成本取得SOTA，统治了1B-3B规模的开源大模型。...大模型科研的上半场是把参数搞上去实战涌现，下半场嘛，less is more，更小的参数，更好的效果，帮助大模型在更多领域更快落地。
订单模块是电商系统的交易核心，不断累积的数据即将达到单表存储瓶颈，系统难以支撑新品发布和大促活动期间的流量，服务化改造势在必行。...系统架构如下图所示： 三、技术挑战 3.1 数据量和高并发问题 首先面对的挑战来自存储系统： 数据量问题 随着历史订单不断累积，MySQL中订单表数据量已达千万级。...MQ方案 ES更新服务作为消费者，接收订单变更MQ消息后对ES进行更新 Binlog方案 ES更新服务借助canal等开源项目，把自己伪装成MySQL的从节点，接收Binlog并解析得到实时的数据变更信息...其中BinLog方案比较通用，但实现起来也较为复杂，我们最终选用的是MQ方案。 因为ES数据只在管理后台使用，对数据可靠性和同步实时性的要求不是特别高。...3.7 踩过的坑 采用MQ消费的方式同步数据库的订单相关数据到ES中，遇到的写入数据不是订单最新数据问题 下图左边是原方案： 在消费订单数据同步的MQ时，如果线程A在先执行，查出数据，这时候订单数据被更新了
MySQL同步ES 1、同步双写 这是能想到的最直接的方式，在写入MySQL，直接也同步往ES里写一份数据。...我们也很容易想到异步双写的办法，上架商品的时候，先把商品数据丢进MQ，为了解耦合，我们一般会拆分一个搜索服务，由搜索服务去订阅商品变动的消息，来完成同步。...例如商品库的商品品类、spu、sku表是分开的，但是查询是跨维度的，在ES里再聚合一次效率就低一些，最好就是把商品的数据给聚合起来，在ES里以类似大宽表的形式存储，这样一来查询效率就高一些。...回查完成聚合 这种方式： 优点： 解耦合，商品服务无需关注数据同步 实时性较好，使用MQ，正常情况下，同步完成在秒级 缺点： 引入了新的组件和服务，增加了复杂度 3、定时任务 假如我们要快速搞搞，数据量又没那么大...参考文献：《MySQL数据同步ES的4种方法！》
实现进程同步的代码需要满足一下四个基本准则 空闲让进 当无进程处于临界区，可允许一个请求进入临界区的进程立即进入自己的临界区 忙则等待 当已有进程进入自己的临界区，所有企图进入临界区的进程必须等待
所以本文也可以理解为分布式环境中，内存同步的三种方式。...原理分析 先来张高清无码图，下图展示了 Soul 数据同步的流程，Soul 网关在启动时，会从从配置服务同步配置数据，并且支持推拉模式获取配置变更信息，并且更新本地缓存。...而 2.x 版本支持 webosocket、http、zookeeper，通过 soul.sync.strategy 指定对应的同步策略，默认使用 http 长轮询同步策略，可以做到秒级数据同步。...，如果超过 60s 仍然没有数据变更则响应空数据，网关层接到响应后，继续发起 http 请求，反复同样的请求 Soul配置同步策略流程图 zookeeper同步 基于 zookeeper 的同步原理很简单...，而 http 同步会相对复杂一些。
广告主修改广告预算，投放系统首先将新的预算更新到数据库，然后需要将其同步到检索端。检索端将广告的预算和已消费金额作对比，重新决定广告是否有效。...同样，如果 商品的价格变高时没有及时同步到服务端，会导致用户在付款的时候发现价格变高，伤害用户体验，甚至导致用户流失。...数据总是能被发送到 MQ 的。 具体分两种情况。一种情况是数据量非常大，但是能容忍在极端情况，有很小一部分的丢失（例如广告的消费数据）。...另一种情况是数据量不是特别大，但对准确性要求非常高，数据是严格不能丢失的（例如用户充值数据）。两种情况的处理方案有所不同。...如果由生产者直接将数据写入 MQ，为了保证数据和对外响应结果的一致性，不能使用异步写的方式，需要同步写。因此在出现网络抖动或者 MQ 写延迟过长的时候，会导致生产者无法对外提供服务。
引言 在应用开发过程中，我们总会碰到这样的场景：某系统需要同步我们系统的数据去做一些业务逻辑，当数据量较小的时候，可以全量的提供，但当数据量很大时，全量提供就显得很笨重，不仅耗时而且做了很多无用功，这时我们需要一种提供增量数据的机制...提供增量数据大致可分为两种方式：MQ和接口提供，MQ的优点是及时，缺点是丢失、重复、回溯复杂等等问题(依赖于具体MQ实现)，这里不过多赘述；接口提供不限于RPC或HTTP等方式，接口提供的优缺点正好和MQ...P.S.本文描述的数据同步区别于数据库层的同步，应用层的同步表不一定同构，或者都不落地。...; 这里有一些细节需要控制，如果第一步返回的数据量已经达到1000，则不需要执行第二步，如果小于1000，则需要执行第二步，数据量应该依据第一步返回的数据量计算。...03-09 23:59:59有一个同步发生，那这次同步是同步不到这条数据的，因为事务还没有提交，而下一次同步也不会同步这条数据，因为时间（2017-03-09 23:59:59）极有可能已经过去了。
导入消息接收人的数据可以支持excel导入，然后去各个业务线去拉取完整的用户id即可，导入的数据需要分页提交给服务或者分页落库 第二点：选择条件去各个业务线拉取消息接收者数据，先将该任务以及任务的信息进行落库，去业务线同步拉取上百万的门店会有困难...限制消费的线程数来保证大数据量消费的情况下服务的自我保护 使用这种方式会导致mq的性能下降，如果有大数据量高并发进行消费的情况下，mq服务的吞吐量会下降，所以为了防止将mq服务拉垮并且本身这样的数据也不是很多...消费mq消息开始拉取门店数据 通过mq投递过来的任务信息，拉取用户选择的条件去各个业务线拉取需要发送的消息接收者的数据（现阶段就只需要拉取门店）。...拉取门店数据在线上出现的问题 由于消息推送中心存的条件是用户筛选的条件，并且这些条件都是一些枚举值，所以去获取门店数据的时候是没办法走到索引，通过这些条件如果去查并且符合这些条件的数据量很少会导致全表扫描并且调用接口超时...mq进行推送 将所有消息接收者推送到mq自产自销，消费到mq就对该接受人进行推送消息
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