1.?幂等幂ݵ?Դ??
2.实战!阿里神器 Seata 实现 TCC 模式解决分布式事务
3.dtm-tcc 子事务屏障
4.Kafka Logcleaner源码分析
5.万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码源码
6.vue.jsåjsçåºå«ï¼
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本文深入探讨了RocketMQ消费者中的重平衡机制与流程。重平衡是代码消费者开始消费过程的起点,其目的幂等幂是将多个消费者分配到多个Queue上以提高消费速率。由于每个Queue只能由一个消费者同时消费,源码消费者数量的代码聊天气泡源码变化需要通过调整Queue的分配来实现,这就是幂等幂重平衡。
RocketMQ使用一种固定的源码分配策略,确保所有消费者的代码分配结果一致,以实现幂等性。幂等幂重平衡的源码触发有两种方式:主动触发由消费者的启动和停止引起,被动触发则是代码每秒进行一次检查或收到Broker发送的重平衡请求。重平衡主要涉及RebalanceImpl类和RebalanceService类,幂等幂客户端完成重平衡流程。源码
RabbitImpl类中实现了整个重平衡流程,代码并保存了必要的基本信息和重分配策略类allocateMessageQueueStrategy。RebalanceImpl中包含了一系列逻辑和抽象方法,根据消费者类型不同有不同实现。主动触发和被动触发在流程中分别对应**和蓝色标识。
当重平衡线程调用客户端实例的doRebalance方法进行重平衡时,客户端实例仅遍历所有注册的消费者,获取它们的重平衡实现并调用RebalanceImpl#doRebalance方法。该方法逻辑涉及处理队列和拉取请求,其中处理队列与消息队列一一对应,拉取请求使用一次后重新放入等待队列以进行下一次拉取,qt toolbar 源码重平衡是消息拉取的唯一起点。
RocketMQ提供了六种队列分配策略以适应不同场景,实现灵活的重平衡机制。源码解析部分详细分析了RebalanceService和RebalanceImpl类,特别强调了doRebalance方法作为重平衡入口,以及对Topic进行重平衡、更新订阅队列和处理队列列表、处理消息队列变化的流程。
实战!阿里神器 Seata 实现 TCC 模式解决分布式事务
本文详细介绍Seata如何实现TCC事务模式,TCC模式的核心思想是通过Try、Confirm和Cancel三个阶段实现业务逻辑的完整性和一致性。以电商下单为例,解析TCC模式的两个关键阶段。首先,Try阶段用于预留资源,如扣减库存和创建订单;然后,根据Try阶段的执行结果,执行Confirm或Cancel阶段,确保资源的操作一致性。TCC模式分为通用型、异步确保型和补偿型三种类型,每种类型适用于不同的业务场景。落地实现时,网络乞讨源码需关注TCC模式的三个异常:空回滚、幂等性问题和悬挂现象,并提出解决策略。
Seata整合TCC模式实现时,主要关注关键代码实现,包括TCC接口定义、接口实现及如何防止TCC模型的三个异常。通过使用幂等工具类和事务日志表,有效地解决了幂等、空回滚和悬挂问题。实现过程包括了尝试、确认和取消操作的详细代码示例,以及如何在主业务事务发起方中调用TCC方法。通过配置Seata事务组,实现全局事务的管理。整个实现过程简洁高效,适用于性能要求较高的场景。
对于有兴趣深入学习TCC事务模式和Seata整合的读者,建议下载源码进行实践,体验从理论到实践的全过程。
dtm-tcc 子事务屏障
dtm-labs/client
子事务屏障原理
在本地数据库中构建分支操作状态表,以全局事务id-分支事务id-分支操作(try|confirm|cancel)为唯一键。
流程解析
此流程解决空回滚、幂等和悬挂异常的滴滴登录源码关键在于状态表的精确记录与管理。通过全局唯一键确保每次操作可追溯,同时明确操作状态,避免重复或遗漏。
dtm Tcc模式下屏障源码
主程序通过调用资源管理器执行分支事务。
核心逻辑在bb.CallWithDB,注释详细说明代码功能。
总结
Tcc模式下的子事务屏障原理简洁且易于理解,巧妙地解决了分布式事务中的常见问题,包括悬挂、幂等性和空回滚。此方法值得学习与借鉴。
Kafka Logcleaner源码分析
Kafka日志保留策略包括按时间/大小和compact两种。Logcleaner遵循compact策略清理日志,只保留最新的消息,当多个消息具有相同key时,只保留最新的一个。
每个日志由两部分组成:clean和dirty。dirty部分可以进一步划分为cleanable和uncleanable。uncleanable部分不允许清理,包括活跃段和未达到compact延迟时间的段。
清理过程由后台线程定期执行,选择最脏的日志进行清理,脏度由dirty部分字节数与总字节数的比例决定。清理前,超市erp 源码Logcleaner构建一个key->last_offset映射,包含dirty部分的所有消息。清理后,日志文件过滤掉过期消息,并合并较小的连续段为较大文件。
payload为null的消息被Logcleaner删除,这类消息在topic配置的时间内保留,然后被清理。清理过程需与幂等性和事务性生产者兼容,保留活跃生产者最后一批消息,直到产生新消息或生产者不活跃。只清理提交或终止事物中的消息,未提交事物中的消息不清理。
Logcleaner通过cleanOrSleep方法启动清理,选择最脏日志,调用clean清理并合并段。在清理前计算tombstone的移除时间,确保在clean部分驻留一定时间后移除。清理过程包括构建offset映射,分组段文件并清理合并。
Logcleaner的清理逻辑确保了高效和一致的日志管理,助力Kafka系统稳定运行。
万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码
通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码,我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现,离不开对 Redis 发布订阅(pub/sub)机制的利用。订阅者(sub)通过订阅特定频道(channel)来接收发布者(pub)发送的消息,实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前,需获取 RLock 实例对象,进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。
Redisson 中的 RLock 实例初始化时,会配置异步执行器、唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁(tryLock)和直接获取锁(lock)两种方式。tryLock 方法中,通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令(整合成 Lua 脚本)与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况,hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数,确保锁的可重入性。
解锁逻辑相对简单,通过调用 unlock 方法,Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在,是否为当前线程持有,并相应地执行删除或调整锁过期时间的操作。
此外,Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现,通过多个无关联的 Redis 实例(Node)组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性,但并不保证强一致性。因此,在业务场景对锁的安全性有较高要求时,可采取业务层幂等处理作为补充。
Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则,通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中,通过巧妙利用并发工具和网络通信机制,实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足,但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。
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node.jsåjavascriptåºå«è¿æ¯æºå¤§çï¼1个平å°ï¼1个æ¯ç¨å¼è¯è¨ï¼
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ç®åç说node.jså°±æ¯ææµè§å¨çç´è¯å¨å°è£ èµ·æ¥ä½ä¸ºä¼ºæå¨æ§è¡å¹³å°ï¼ç¨ç±»ä¼¼javascriptçç»æè¯æ³è¿è¡ç¨å¼è®¾è®¡ï¼å¨node.jsä¸æ§è¡ã
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apacheæ¯å¤æ§è¡ç»ªæºå¶ï¼ä»ä¸ºæ¯ä¸ä¸ªè®¿é®ä½¿ç¨è 建ç«åç¬çæ§è¡ç»ªï¼å½¼æ¤äºä¸å½±åï¼ä½æ¯æ§è¡ç»ªå ç¨è®°å¿ä½ï¼è®¿é®é大记å¿ä½ä¼åä¸æ¶ï¼
nodejsåApacheçä¸ä¸ªå¾å¤§ä¸åå¨äºâåæ§è¡ç»ªæºå¶âï¼ä¸åç使ç¨è 使ç¨åä¸ä¸ªæ§è¡ç»ªï¼éç¨éé»å¡I/Oåäºä»¶é©±å¨æææé«äºä¼ºæå¨ç并åæ°ä¸éï¼åæ¶çº¿ä¸äººæ°ï¼ã
nodejsstreamåbufferçåºå«
max_allowed_packet=M
[mysql]
disable-auto-rehash#å 许éè¿TABé®æ示
default-character-set=utf8
connect-timeout=3
getåpostçåºå«ï¼nodejsï¼use
getæ¯ä»ä¼ºæå¨ä¸è·åèµæï¼postæ¯å伺æå¨ä¼ éèµæã2getæ¯æå¼æ°èµæ伫åå å°æ交表åçACTIONå±æ§ææçURLä¸ï¼å¼å表åå å个æ ä½ä¸ä¸å¯¹åºï¼å¨URLä¸å¯ä»¥çå°ãpostæ¯éè¿HTTPpostæºå¶ï¼å°è¡¨åå å个æ ä½ä¸å ¶å 容æ¾ç½®å¨HTMLHEADERå ä¸èµ·ä¼ éå°ACTIONå±æ§ææçURLå°åã使ç¨è çä¸å°è¿ä¸ªè¿ç¨ã
3对äºgetæ¹å¼ï¼ä¼ºæå¨ç«¯ç¨Request.QueryStringè·ååæ°çå¼ï¼å¯¹äºpostæ¹å¼ï¼ä¼ºæå¨ç«¯ç¨Request.Formè·åæ交çèµæã?4getä¼ éçèµæéè¾å°ï¼ä¸è½å¤§äº2KBãpostä¼ éçèµæéè¾å¤§ï¼ä¸è¬è¢«é¢è®¾ä¸ºä¸åéå¶ãä½ç论ä¸ï¼IIS4ä¸æ大é为KBï¼IIS5ä¸ä¸ºKBã?
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Node.jsv5isanintermediatefeaturereleaselinethatisbestsuitedforuserswhohaveaneasiertimeupgradingtheirNode.jsinstallations,suchasdevelopersusingthetechnologyforfront-endtoolchains.Thisversionwillbesupportedforamaximumofonlyeightmonthsandwillbecontinuallyupdatedwithnewfeaturesandbetterperformance;itisnotsupportedunderourLTSplan.
Thereleasecadenceforv5.xwillbemorerapidthaninthepast.Expectanewreleaseonceeveryonetooweeksforv5.x.Ifupgradingisachallengeforyou,wesuggestyoudonotusethisrelease.Therewillbesignificantongoingdevelopment.Thefocusisongettingthereleasestousersassoonaspossible.
npmhasbeenupgradedtov3inNode.jsv5.0.0,which(amongstotherchanges)willinstalldependenciesasflataspossibleinnode_modules.v5.0.0alsoeswithV.6,whichshipsthenew.targetandspreadoperatorJavaScriptlanguagefeatures.Ifyouwanttolearnmoreaboutothertechnicaldetailsaroundthis,pleasecheckoutourreleasepost.
Itâsanother-qualityreleasefromus,andweareaveragingroughlyuniquecontributorspermonthtothecodebase.Weareextremelyexcitedwithalltheenthusia***andamazingworkthatisgoingintothisNode.jsv5andfuturereleases.
nodejsä¸module.exportsåexportsçåºå«
mouble(app)
mouble.exports
ä½ å¯ä»¥ç¨å®å»ºç«ä½ ç模ç»ãä¾å¦ï¼ï¼å设è¿æ¯rocker.jsæ¡£æ¡ï¼
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exports.name=function(){
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rocker.name();'MynameisLemmyKilmister'
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å ¶å®ï¼Module.exportsææ¯çæ£çä»é¢ï¼exportsåªä¸è¿æ¯å®çä¸ä¸ªè¾ å©å·¥å ·ãæç»è¿åç»å¼å«çæ¯Module.exportsèä¸æ¯exportsã
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å¤å¶ç¨å¼ç
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varrocker=require('./rocker.js');
rocker.name();TypeError:ObjectROCKIT!hasnomethod'name'
åç°æ¥éï¼ç©ä»¶âROCKIT!â没ænameæ¹æ³
rocker模ç»å¿½ç¥äºexportsæ¶éçnameæ¹æ³ï¼è¿åäºä¸ä¸ªå串âROCK
IT!âãç±æ¤å¯ç¥ï¼ä½ ç模ç»å¹¶ä¸ä¸å®éå¾è¿åâä¾é¡¹åç©ä»¶âãä½ ç模ç»å¯ä»¥æ¯ä»»ä½åæ³çjavascriptç©ä»¶--boolean,number,date,
JSON,string,function,
arrayççã
ä½ ç模ç»å¯ä»¥æ¯ä»»ä½ä½ 设å®ç»å®çä¸è¥¿ãå¦æä½ æ²¡ææ¾å¼çç»Module.exports设å®ä»»ä½å±æ§åæ¹æ³ï¼é£ä¹ä½ ç模ç»å°±æ¯exports设å®ç»Module.exportsçå±æ§ã
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å¤å¶ç¨å¼ç
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module.exports=function(name,age){
this.name=name;
this.age=age;
this.about=function(){
console.log(this.name+'is'+this.age+'yearsold');
};
};
å¯ä»¥è¿æ ·åºç¨å®ï¼
å¤å¶ç¨å¼ç
ç¨å¼ç å¦ä¸:
varRocker=require('./rocker.js');
varr=newRocker('Ozzy',);
r.about();Ozzyisyearsold
ä¸é¢ä¾åä¸ï¼ä½ ç模ç»æ¯ä¸ä¸ªæ°ç»ï¼
å¤å¶ç¨å¼ç
ç¨å¼ç å¦ä¸:
module.exports=['LemmyKilmister','Ozzy
O***ourne','RonnieJamesDio','StevenTyler','MickJagger'];
å¯ä»¥è¿æ ·åºç¨å®ï¼
å¤å¶ç¨å¼ç
ç¨å¼ç å¦ä¸:
varrocker=require('./rocker.js');
console.log('Rockininheaven:'+rocker[2]);Rockininheaven:Ronnie
JamesDio
ç°å¨ä½ æç½äºï¼å¦æä½ æ³ä½ ç模ç»æ¯ä¸ä¸ªç¹å®çåå«å°±ç¨Module.exportsãå¦æä½ æ³ç模ç»æ¯ä¸ä¸ªå ¸åçâä¾é¡¹åç©ä»¶âå°±ç¨exportsã
ç»Module.exportsæ°å¢å±æ§ç±»ä¼¼äºç»exportsæ°å¢å±æ§ãä¾å¦ï¼
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module.exports.name=function(){
console.log('MynameisLemmyKilmister');
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åæ ·ï¼exportsæ¯è¿æ ·ç
å¤å¶ç¨å¼ç
ç¨å¼ç å¦ä¸:
exports.name=function(){
console.log('MynameisLemmyKilmister');
};
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我找到了Dubbo源码的BUG,同事纷纷说我有点东西
某天,运营反馈称,执行一次保存操作后,后台出现3条数据,我立刻怀疑可能存在代码问题。为了确保不会误判,我要求暂停操作,保留现场,以便我进行排查。
查看新增代码,发现是同事三歪进行的改动,他将原有的dubbo XML配置方式改为了注解方式。我询问其改动详情,得知他是更改了模块的配置方式。于是,我决定深入研究,找出问题所在。
dubbo配置方式多样,最常见的为XML配置与注解配置。我已初步推测原因,接下来将进行详细的调试过程。
我使用dubbo版本2.6.2进行调试。首先,针对采用@Reference注解条件下的重试次数配置,我发现调用接口时,会跳转到InvokerInvocationHandler的invoke方法。继续跟踪,最终定位到FailoverClusterInvoker的doInvoke方法。在该方法中,我关注到获取配置的retries值,发现其默认值为null,导致最终计算出的重试次数为3。
采用dubbo:reference标签配置重试次数时,同样在获取属性值后,发现其默认值为0,与注解配置一致,最终计算出的重试次数为1。对比两种配置方式,我总结了以下原因:
在@Reference注解形式下,dubbo会在注入代理对象时,通过自定义驱动器ReferenceAnnotationBeanPostProcessor来注入属性。在标签形式下,虽然也使用了Autowired注解,但dubbo会使用自定义名称空间解析器DubboNamespaceHandler进行解析。
在注解形式下,当配置retries为0时,属性值在注入过程中并未被解析为null,但进入buildReferenceBean时,因nullSafeEquals方法的处理,导致默认值和实际值不一致,最终未保存到map中。而标签形式下,解析器能够正确解析出retries的值为0,避免了后续的问题。
总结发现,采用@Reference注解配置重试次数时,dubbo在注入属性过程中存在逻辑处理上的问题,导致默认值与实际值不一致。此为dubbo的一个逻辑bug。建议在不需要重试时,设置retries为-1,以确保接口的幂等性。需要重试时,设置为1或更大值。
问题解决后,我优化了文件操作,将其改为异步处理,从而缩短了主流程的时间。最终,数据出现3条的状况得以解决。
此问题已得到解决,并在后续dubbo版本2.7.3中修复,确保了在注解配置方式下,nullSafeEquals方法能够正确处理默认值与实际值一致的情况。