consumer 消费失败,会把消息重新发往 %RETRY% + consumerGroup,这个 retry 消息会在一定时间后,真实送到 retry topic. broker 处理发送到 retry topic 的消息: org.apache.rocketmq.broker.processor.SendMessageProcessor#consumerSendMsgBack 消息消费超过最大次数或者客户端配置了直接发送到死信队列,则把消息发送到死信队列,否则把消息发送 retry topi

SerialPort类用于控制串行端口文件资源.提供同步 I/O 和事件驱动的 I/O.对管脚和中断状态的访问以及对串行驱动程序属性的访问.另外,SerialPort的功能可以包装在内部 Stream 对象中,可通过 BaseStream 属性访问,并且可以传递给包装或使用流的类. 下面本文将如何通过实现COM端口配置.SerialPort调用配置打开端口.对设备端口进行读取操作. 1.        实现COM端口配置 COM端口主要配置有:COM端口名称.波特率.数据位数.停止位.奇偶校验及

Microsoft SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具,用于将数据从一个表移动到另一个表(表既可以在同一个服务器上,也可以在不同服务器上).SqlBulkCopy 类允许编写提供类似功能的托管代码解决方案.还有其他将数据加载到 SQL Server 表的方法(例如 INSERT 语句),但相比之下SqlBulkCopy 提供明显的性能优势. 使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据.但是,数据源不限于 SQL Server:可以

使用 netty 监听端口 // org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingServer#start ServerBootstrap childHandler = this.serverBootstrap.group(this.eventLoopGroupBoss, this.eventLoopGroupSelector) .channel(useEpoll() ? EpollServerSocketChannel.class : NioSe

使用excel管理用例 ①.读取excel的用例数据,每一类参数保存在list中返回:②.那么接下来使用unitest编写用例时,可以去调用这个函数.使用里面的数据: 个人认为好处是,大部分人还是习惯excel的编写用例习惯,将实际用例与代码分离,有助于分工和维护 一.在excel中写好用例后,在python(unitest)中调用 #写文件 import xlwt; #读文件 import xlrd; #若要对excel文件进行修改必须!要引入这个工具模块,其中含有复制和修改功能-------

因为csv.writerow() 方法会造成读取时每条数据后多一条空数据 解决方案如下: 分为两种情况 python2 和 python3 先说python2版本 with open('xxx.csv','wb+',encoding='utf-8') as csvfile:#将写入方式改为wb+ 二进制写入 writer = csv.writer(csvfile)#初始化操作 writer = writerow([....]) with open('xxx.csv','r',encoding='

在工作中遇到了一个这个问题,就是我们rocketmq是部署在云主机上的 但是我们的开发同事在自己的电脑连接rocketmq链接不上 报错显示Caused by: org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingConnectException: connect to <10.19.73.64:10911> failed 这里练级的是rocketmq云主机的内网IP,那肯定是链接不上的 这里我们就需要修改RocketMQ的 broker 的地址 #进

sasa写的文件(包含解析文字) # coding=utf- from selenium import webdriver from time import sleep import keyword from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from selenium.webdriver.support.ui import Se

http://www.cnblogs.com/fireme/p/3887284.html 这上面写的很全,不过我只需要简单的读和写的操作就ok了,下面是我写的读和写入Excel操作 读取Excel数据 #coding:utf-8 import xlrd goods = xlrd.open_workbook('goods_test.xlsx')#打开文件 sh = goods.sheet_by_index(3)#返回第几页的对象 #这个对象包含有我们需要的Excel信息 for rx in ran

例1: connectionStr,链接字符串dataTableName, 数据库中对应表名sourceDataTable DataTable 要写入数据库的DataTable字段要和表一致 public static void SqlBulkCopyByDataTable(string connectionStr, string dataTableName, DataTable sourceDataTable, int batchSize = 100000) { using (System.D

一.现象二.原因排查2.1 SparkStreaming程序排查2.2 Kafka数据验证2.3 查看OGG源码2.3.1 生成Kafka消息类2.3.2 Kafka配置类2.3.3 Kafka 消息发送类2.3.4 Kafka 分区获取方式三.结论 一.现象 目前我们的数据是通过OGG->Kafka->Spark Streaming->HBase.由于之前我们发现HBase的列表put无法保证顺序,因此改了程序,如果是在同一个SparkStreaming的批次里面对同一条数据进行操作,

问题描述 使用canal-adapter写入elasticSearch数据时,数据是写入了elasticSearch了,但出现了mysql表中的数据和elasticSearch中索引中的数据错乱的问题,即把A列的数据放到了B列中的. 研究了半天,发现是因为我在测试过程中,换过另外1个数据库,这2个库中的列不一致导致的. 因为canal会通过tsdb维护了一个当前数据库内表结构,具体配置如下: 我这里(tsdb使用的是本地的h2数据库). 我有2个数据库,首先在第1个库测试验证,是正常的,然后换成

写数据到csv文件里 一. 在本地盘符里新建一个Excel文档,然后另存为csv文件 二.打开PyCharm,新建一个Python File  ,写入以下代码 import randomimport stringimport csv#写数据到csv文件里all_str = string.ascii_letters + string.digitsfor i in range(1,11): account = ''.join(random.sample(all_str,8))+'@163.com'

原创:西狩 编写日期 / 修订日期:2020-01-12 / 2020-01-12 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC BY-SA-4.0 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 背景 该小节交代问题发生的背景,急需解决问题的小伙伴,可以跳过本节,直接看下一小节. 因为项目提测,需要搭建一套测试环境.所以呢,是时候展示真正的技术啦!在搞定了容器.中间件.项目镜像后,小西登录系统对各大模块的功能进行测试.事情到了这里,小西本来应该会就这样愉快地完成了部署任务,可是生活总是会给你带来意想不

1. jps 获取要监控broker jvm 的进程ID jsp 2. nohup 输出监控日志 nohup jstat -gc -t [pid] [interval] -t 会在每一条记录前加时间戳,执行命令间隔interval(毫秒) 3. 想要结束监控时Ctrl+C 4. 查看日志 cat nohup.out 5. 获取进程开始时间 6. 将时间转成timestamp 同日志中的时间相加转成当前时间(日志中单位s) 例如查看第三条记录执行时间 public static void main

方法一.修改网卡名称,因为网卡顺序是通过名称排列的 方法二.指定broker使用IP echo "brokerIP1=192.168.1.220" > conf/broker.properties nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 -c conf/broker.properties &

#4.7.1版本 #所属集群名字brokerClusterName=rocketmq-cluster#broker名字,名字可重复,为了管理,每个master起一个名字,他的slave同他,eg:Amaster叫broker-a,他的slave也叫broker-abrokerName=broker-a#0 表示 Master,>0 表示 SlavebrokerId=0brokerIp=127.0.0.1#nameServer地址,分号分割namesrvAddr=127.0.0.1:9876 #在

第 10 课 从DataFrame到Excel 从Excel到DataFrame 从DataFrame到JSON 从JSON到DataFrame In [1]: import pandas as pd import sys In [2]: print('Python version ' + sys.version) print('Pandas version ' + pd.__version__) Python version 3.5.1 |Anaconda custom (64-bit)| (

目录 1.MappedFile类属性说明 1.1.MappedFile类属性如下 1.2.MappedFile构造器说明 2.MappedFileQueue类说明 2.1.属性说明 2.2.MappedFileQueue构造器说明 2.2.1.对于commitlog 2.2.2.对于consumequeue 3.commitlog文件与MappedFileQueue MappedFile关系 3.1.broker启动创建commitlog对象,即创建MappedFileQueue对象 3.2.b

在RocketMQ中,使用BrokerStartup作为启动类,相较于NameServer的启动,Broker作为RocketMQ的核心可复杂得多 [RocketMQ中NameServer的启动源码分析] 主函数作为其启动的入口: public static void main(String[] args) { start(createBrokerController(args)); } 首先通过createBrokerController方法生成Broker的控制器BrokerControll