1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

一.背景 && 定义 多线程环境下,只要有并发问题,就要保证数据的安全性,一般指的是通过 synchronized 来进行同步. 另一个问题是,多个线程之间如何协作呢? 我们看一个仓库出货问题(更具体一些,快餐店直接放好炸货的架子,不过每次只放一份) 假设仓库中只能存放一件商品,生产者将生产出来的产品放入仓库,消费者将仓库中产品取走进行消费: 如果仓库中没有商品,那么生产者将产品放入仓库,否则停止生产并等待,直到仓库中的产品被消费者取走为止: 如果仓库中放有产品,消费者可快速取走并消费,否

在<写数据库同时发mq消息事务一致性的一种解决方案>一文的方案中把分布式事务巧妙转成了数据库事务.我们都知道关系型数据库事务能保证数据一致性,那数据库到底是怎么设计事务这一特性的呢? 一.MySQL事务模型ACID MySQL是一个多引擎数据库,其中InnoDB支持数据库事务,也是最常用的引擎.下边就介绍InnoDB的事务模型 MySQL官方文档对事务是这么描述的“事务是可以提交或回滚的原子工作单元.当事务对数据库进行多个更改时,要么提交事务时所有更改都成功,要么回滚事务时撤消所有更改.” “

在分布式场景中,ZooKeeper 的应用非常广泛,比如数据发布和订阅.命名服务.配置中心.注册中心.分布式锁等. 在分布式场景中,ZooKeeper 的应用非常广泛,比如数据发布和订阅.命名服务.配置中心.注册中心.分布式锁等. ZooKeeper 提供了一个类似于 Linux 文件系统的数据模型,和基于 Watcher 机制的分布式事件通知,这些特性都依赖 ZooKeeper 的高容错数据一致性协议. 那么问题来了,在分布式场景下,ZooKeeper 是如何实现数据一致性的呢? Zab 一致

今天分享一道一线互联网公司高频面试题. "Redis和Mysql如何保证数据一致性". 这个问题难倒了不少工作5年以上的程序员,难的不是问题本身,而是解决这个问题的思维模式. 下面来看看普通人和高手对于这个问题的回答. 普通人: 嗯.... Redis和Mysql的数据一致性保证是吧?我想想. 嗯 , 就是,Mysql的数据发生变化以后,可以同步修改Redis里面的数据. 高手: 一般情况下,Redis用来实现应用和数据库之间读操作的缓存层,主要目的是减少数据库IO,还可以提升数据的I

你要是看过basic_stream_socket的文档,里面提到async_write_some不能保证将所有要发送的数据都发出去.并且提到如果想这样做,需要使用boost asio的async_write http://www.boost.org/doc/libs/1_53_0/doc/html/boost_asio/reference/basic_stream_socket/async_write_some.html Remarks The write operation may not t

http://blog.csdn.net/a352193394/article/details/39503857  Java多线程之~~~使用Exchanger在线程之间交换数据[这个结合多线程并行会有解决很多问题] 具体看 http://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5290169.html java 线程池 并行 执行   http://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5290169.html Java多线程之~~~使用Exc

1.1需求 数据库300 万条用户数据 ,遍历获取所有用户, 各种组合关联, 获取到一个新的json ,存到redis 上. 1.2 难点 数据库比较多, 不可能单线程查询所有的数据到内存. 1.3解决办法 多线程读取, 生产者 每次获取200 条数据, 消费者去消费.(这里 主要是根据MySQL分页去获取下一个200 条数据) 1.4 代码 1.4.1 调用方法 /** * 线程启动 */ public void update() { //redis操作类 HashRedisUtil redi

其主要的模型: 主要从以下几个方面理解: 1.可重入性 正常的labview是多线程设计语言,而我们在执行VI时的规则是通过VI的命名来分别调用实现的. 打开VI的Highlight调试工具,可以看出两个Wait.vi实例的调用并不是同时执行的,而是依次按顺序执行的,至于哪一个实例先执行是不确定的.这是由于LabVIEW本身是并行设计的,从理论上而言,两个VI的实例是同步执行的,但是如果两个Wait.vi实例同时执行必定会产生参数赋值紊乱,因为LabVIEW只允许内存中存在一个名称的VI. 如果

1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? 1.1 任务调度 大部分操作系统(如Windows.Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行.任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停

Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用多线程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间信息传递. 如果在多线程中,给存放数据,也就是修改同一份数据, 所以就需要上锁   但是在列队这不用加 因为!!队列是线程安全的,存储数据的时候,程序就会给上锁,  能够保证数据的唯一性. 1.先入先出  fisrt in fisrt out  ---> queue.Queue()           FIFO队列 2.后入先出  last in fis

第23章 java线程通信--生产者/消费者模型案例 1.案例: package com.rocco; /** * 生产者消费者问题,涉及到几个类 * 第一,这个问题本身就是一个类,即主类 * 第二,既然是生产者.消费者,那么生产者类和消费者类就是必须的 * 第三,生产什么,消费什么,所以物品类是必须的,这里是馒头类 * 第四,既然是线程,那么就不是一对一的,也就是说不是生产一个消费一个,既然这样,多生产的往哪里放 * 现实中就是筐了,在计算机中也就是数据结构,筐在数据结构中最形象的就是栈了,因

生产者-消费者模型是多线程问题里面的经典问题,也是面试的常见问题.有如下几个常见的实现方法: 1. wait()/notify() 2. lock & condition 3. BlockingQueue 下面来逐一分析. 1. wait()/notify() 第一种实现,利用根类Object的两个方法wait()/notify(),来停止或者唤醒线程的执行:这也是最原始的实现. public class WaitNotifyBroker<T> implements Broker<

Java数据结构之---Queue队列 队列(简称作队,Queue)也是一种特殊的线性表,队列的数据元素以及数据元素间的逻辑关系和线性表完全相同,其差别是线性表允许在任意位置插入和删除,而队列只允许在其一端进行插入操作在其另一端进行删除操作. 队列中允许进行插入操作的一端称为队尾,允许进行删除操作的一端称为队头.队列的插入操作通常称作入队列,队列的删除操作通常称作出队列.最简单的例子就是我们平时的排队,先进先出. 顺序队列的存储结构 下图是一个有6个存储空间的顺序队列的动态示意图,图中front

问题:有一个生产者,多个消费者,生产者每生产一个,放入队列,多个消费者顺序从队列中取出数据,打印最终结果. 分析:首先这题,我本意应该设计成如下模型:生产者单开一个线程,向队列中放入数据,而消费者在锁的保护下,从队列中去数据.但是在实际编程中,发现在队列只有100个数的情况,线程不切换,当队列数据多的时候,会发生切换,但是也不是我所想象的那种随机切换,思考至今,也没有一个合理的解释/(ㄒoㄒ)/~~.最后我把题目改成了生产者没生产一个数据,就通知消费者去取,这样保证了一定的同步,但是估计或许开销

两个线程一个生产者个一个消费者 需求情景 两个线程,一个负责生产,一个负责消费,生产者生产一个,消费者消费一个 涉及问题 同步问题:如何保证同一资源被多个线程并发访问时的完整性.常用的同步方法是采用标记或加锁机制 wait() / nofity() 方法是基类Object的两个方法,也就意味着所有Java类都会拥有这两个方法,这样,我们就可以为任何对象实现同步机制. wait()方法:当缓冲区已满/空时,生产者/消费者线程停止自己的执行,放弃锁,使自己处于等等状态,让其他线程执行. notify

引言 生产者和消费者问题是线程模型中的经典问题:生产者和消费者在同一时间段内共用同一个存储空间,如下图所示,生产者向空间里存放数据,而消费者取用数据,如果不加以协调可能会出现以下情况: 生产者消费者图 存储空间已满,而生产者占用着它,消费者等着生产者让出空间从而去除产品,生产者等着消费者消费产品,从而向空间中添加产品.互相等待,从而发生死锁. 生产者消费者问题是研究多线程程序时绕不开的经典问题之一,它描述是有一块缓冲区作为仓库,生产者可以将产品放入仓库,消费者则可以从仓库中取走产品.解决生产者/

1.阻塞队列:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932906.html 2.Condition 生产者消费者实现 :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920385.html 3. Condition 优点 :http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/7481142 3.Lock :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3923167.

wait, notify 和 notifyAll,这些在多线程中被经常用到的保留关键字,在实际开发的时候很多时候却并没有被大家重视.本文对这些关键字的使用进行了描述. 在 Java 中可以用 wait.notify 和 notifyAll 来实现线程间的通信..举个例子,如果你的Java程序中有两个线程——即生产者和消费者,那么生产者可以通知消费者,让消费者开始消耗数据,因为队列缓冲区中有内容待消费(不为空).相应的,消费者可以通知生产者可以开始生成更多的数据,因为当它消耗掉某些数据后缓冲区不再

摘要: Java实现生产者消费者问题与读者写者问题 1.生产者消费者问题 生产者消费者问题是研究多线程程序时绕不开的经典问题之一,它描述是有一块缓冲区作为仓库,生产者可以将产品放入仓库,消费者则可以从仓库中取走产品.解决生产者/消费者问题的方法可分为两类:(1)采用某种机制保护生产者和消费者之间的同步:(2)在生产者和消费者之间建立一个管道.第一种方式有较高的效率,并且易于实现,代码的可控制性较好,属于常用的模式.第二种管道缓冲区不易控制,被传输数据对象不易于封装等,实用性不强. 同步问题核心在

引言 生产者和消费者问题是线程模型中的经典问题:生产者和消费者在同一时间段内共用同一个存储空间,如下图所示,生产者向空间里存放数据,而消费者取用数据,如果不加以协调可能会出现以下情况: 生产者消费者图 存储空间已满,而生产者占用着它,消费者等着生产者让出空间从而去除产品,生产者等着消费者消费产品,从而向空间中添加产品.互相等待,从而发生死锁. 生产者消费者问题是研究多线程程序时绕不开的经典问题之一,它描述是有一块缓冲区作为仓库,生产者可以将产品放入仓库,消费者则可以从仓库中取走产品.解决生产者/