import requests import json url = 'https://www.vivo.com/store/shops' headers = ...
如何使用JavaAPI将keycloak用户的相关role进行更新（领域权限及clients权限）？...我使用如下代码无法将权限进行分配 image.png CredentialRepresentation credential = new CredentialRepresentation
二，(不推荐)官方方案，头像昵称填写能力官方为了补偿我们呢，给我们提供了一个新的方案。图片虽然这个方案可以获取到头像和昵称，但是呢。。。。。...图片我们这里是可以获取到用户头像，但是官方给我们返回的这个头像是一个临时的链接。...三，(推荐)自己存储头像和昵称既然官方老是变来变去，还不给我们可以长久使用的头像链接，那么我们就来自己存储用户头像，让这个头像是长久可以用的链接。所以我们这里需要自己开发后台存储头像。...获取昵称和头像首先看下效果图图片可以看到这里可以获取到昵称，并且可以自己自定义头像，这个自定义的头像存到云存储里，返回的是一个永久的可以使用的链接。...如果大家对云开发不了解，可以去看石头哥录得云开发视频：https://www.bilibili.com/video/BV1x54y1s7pk然后关于最新版的获取头像和昵称，我也在二手商城小程序的视频里有做详细讲解
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谁都知道在事务里边原子性的意思：”一个事务包含多个操作，这些操作要么全部执行，要么全都不执行“ 于是大哥就给我讲：”用的就是 undo log 啊“。...举个很简单的例子：我们的数据是保存在数据库里边的嘛，现在我们对某个商品的某个字段的内容改了（数据库变更），而用户检索的出来数据是走搜索引擎的。为了让用户能搜到最新的数据，我们需要把引擎的数据也改掉。...，然后将name字段给改掉。...我们还是会对这次的事务回滚，将无效的binlog给删除（因为binlog会影响从库的数据，所以需要做删除操作） 如果写redo log和binlog都成功了，那这次算是事务才会真正成功。...【原子性】 因为undo log存储着修改之前的数据，相当于一个前版本，MVCC实现的是读写不阻塞，读的时候只要返回前一个版本的数据就行了。 ?
强一致性：当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。...弱一致性：系统并不保证后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。 最终一致性：弱一致性的特定形式。...在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何实现高可用性呢？前人已经给我们提出来了另外一个理论，就是BASE理论，它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。...追问1：说一下二阶段提交（2PC）的原理吧 二阶段提交（two-phase commit）增加了事务处理器和事务执行者的角色。由事务处理器来进行整个事务的处理。...当所有事务执行者都完成了prepare操作，就进行下一步行为。 如果有一个事务执行者在执行prepare的时候失败了，那么通知事务处理器，事务处理器再通知所有的事务执行者执行回滚操作。
如果没有 MVCC 机制，MySQL 将无法保证在高并发下数据一致和访问性能之间的平衡。 要聊 MVCC，就无法不提及事务。...多行版本控制（MVCC）的时候，也是通过undo log来实现的： 当读取的某一行被其他事务锁定时，它可以从undo log中分析出该行记录以前的数据是什么，从而提供该行版本信息，让用户实现非锁定一致性读取...对于使用 read-committed 和 repeatable-read 隔离级别的事务来说，都必须保证读到已经提交了的事务修改过的记录，也就是说假如另一个事务已经修改了记录但是尚未提交，是不能直接读取最新版本的记录的...在这里，事务未完成，所以该条记录不可见，继续查询下—条，结果返回源宝2。...后期更多优选推文，各种资料、分享猛料放出，关注公众号，获取实时动态： 大家还有什么需求，也可以后台留言给我，公众号上还有其他学习资源哦....
目录 1 需求 2 实现 1 需求 现在从数据库查询出一个list 集合的数据，是一个实体类，现在需要根据多个字段进行分组，最后只是返回一个map 集合。...一层一层的 2 实现 如果你想在最后一层的列表数据上进行计算，并将计算结果保存并返回一个Map集合，可以按照以下方式修改代码： import java.util.List; import java.util.Map...private static Double calculateValue(List list) { // 根据实际需求进行计算，并返回结果...calculateValue方法接收一个最后一层的列表数据，并根据实际需求进行计算，并返回计算结果。这样，最终的分组结果将包含计算结果的Map集合。...，并返回结果 // 示例：计算列表中所有数据的平均值，并使用额外参数进行计算 double sum = 0.0; for (ZpTimeIntervalJudge
对Slave节点的读操作，我们能够判断数据是否足够新，如果数据并不是最新的，就阻塞操作，直到数据到了以后再返回，这也是我们所说的用户角度的一致性。...after(t) 当确定当前全球精确时间大于输入的时间记录时返回true，否则返回false before(t) 当确定当前全球精确时间大于输入的时间记录时返回true，否则返回false 有了这些...，流程如下： 获取leader节点的读锁 如果事务中包含读操作，先进行快照读（同一事务中的读操作没办法看见写操作） 客户端确定写操作的所有副本组，选择一个coodinator-leader（如果客户端只确定了一个副本组...，用户是否认可它的可用性，如果可用性够高，用户有时是可以忽略掉这个中断的，况且就算出现分区也不一定对用户有影响，而Spanner的可用性是超过5个9的。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
它可能调用了校验你的用户名，校验你的密码，获取用户信息等这些接口。 这是个页面用户的一个行为。用户在界面上点击登陆，后面实际调用了一个校验用户信息，进行登陆，获取用户信息这三个接口。...衡量服务器处理能力的最主要的指标。 本来我的处理能力能够达到一千，每秒你给我一千个事务，我都能处理完，一千是我能处理事务的最大值。...你现在给我的事务没有一千，每秒钟只给我发了300个请求，你一发过来我马上给你处理掉给你返回回去。这个时候每秒钟能处理的事务数就变成了300。吞吐量也会变成了300。...我的最大能力达到一千，你给我800也能处理完。现在你每秒钟给我发了1200个事务，我最大能力能够处理一千个事务，还剩200个事务处理不了，处理不了，我就放在那边。...但是我处理完的这一千个事务，我还是会通过网络传输出来。现在这一秒钟你给我传了1200个，下一秒钟你还给我传递1200个。
CAP定理中的可用性和一致性与用户感知的可用性和一致性不是一个概念。我们追求的应该是用户感知的可用性，CAP中可用性和一致性给我们只是起到指导性的作用。...因此CAP三者不可兼得，变成如何在C（一致性）、A（可用性）二者进行抉择，可以举个例子来说明：在分布式环境中，为了确保系统可用性，通常会采用将数据复制到多个备份节点，而复制的过程需要通过网络交互。...如果选择可用性（选择A），发生网络分区的节点，依然需要向外提供服务。但是由于网络分区，它同步不了最新的数据，所以它返回数据，可能不是最新的（与其他节点不一致的）数据。...AP架构在发生网络分区时，发生分区的节点不需要等待数据完成同步，便可处理客户端请求，将尽可能的给用户返回相对新的数据。在网络分区恢复后，完成数据同步。...这里的损失是指： 响应时间上的损失：在发生故障时，允许在限定时间之外给用户响应。搜索引擎正常工作0.5秒内给用户返回数据。在部分机房故障后，查询时间增加到1-2秒。
简单来说就是说传统的单体系统架构、单体数据库已经无法满足海量的用户需求，这个时候就需要对原有系统进行升级改造，对大规模的流量进行分解到不同的应用服务中，数据也分散在不同服务器的数据库中存储，这样的结果就是对于数据的增删改查操作就会变得更加复杂...也就是说一致性要求所有数据节点的副本数据的更新是原子性操作，所有数据节点的副本数据都是最新的，用户从任意的数据节点请求到的都是数据的最新状态。...可用性 可用性就是说用户请求数据的时候，可以快速的得到响应，虽然每个存储节点的数据可能会不一致，但是出于可用性状态的系统，任何事务的操作都可以得到响应的结果，不会存在超时或者响应错误的情况，只是存在返回的不是最新数据或者说返回旧数据的情况...顾名思义，就是说不管在任意时刻查询参与全局事务的各节点的数据，返回的数据都是一致的。...，同时将事务写入本地的Redo Log和Undo Log文件中，但是此时事务并没有提交。
分布式环境中，更新操作执行后所有用户都应该读取到新值。 可用性： 每一个操作总是能够在一定时间内返回结果，系统必须就请求返回，必须有响应结果，成功或失败。...强一致性： 当更新操作完成之后，任何多个后续进程或现场的访问都会返回最新结果。这种实时性会牺牲可用性。 弱一致性： 系统并不保证后续进程或现场的访问会返回最新更新结果。...用户读到的数据可能不是最新，这段时间称为：不一致窗口。系统在数据写入成功之后，不承诺可读到最新值，不承诺多久可以读到。 最终一致性： 弱一致性的一种特例。...典型分布式事务实例 跨行转账问题是一个典型的分布式事务，用户A向B的一个转账1000，要进行A的余额-1000，B的余额+1000，显然必须保证这两个操作的事务性。...如Yes:就进行事务的预执行： 发送预提交请求，进入Prepared阶段。 事务预提交，执行事务操作，将undo和redo信息记录到事务日志中。 响应反馈，如果事务成功执行，等待最终指令。
转账是最经典的分布式事务场景，假设用户 A 使用银行 app 发起一笔跨行转账给用户 B，银行系统首先扣掉用户 A 的钱，然后增加用户 B 账户中的余额。...BASE理论 在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何实现高可用性呢？ 前人已经给我们提出来了另外一个理论，就是BASE理论，它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。...「发一个prepare命令」给B和C节点这两个参与者 3.B和C收到消息后，根据自己的实际情况，「判断自己的实际情况是否可以提交」 4.将处理结果「记录到日志」系统 5.将结果「返回」给协调者 ?...，「执行命令」 将执行命令及结果「写入日志」 「返回结果」给协调者 可能会存在哪些问题？...消息事务 消息事务的原理是将两个事务「通过消息中间件进行异步解耦」，和上述的本地消息表有点类似，但是是通过消息中间件的机制去做的，其本质就是'将本地消息表封装到了消息中间件中'。
财务A大姐和财务B大哥都听到了，但他俩不知道由谁来改，就分别进行了下方流程操作： 时间点 事务A（财务大姐） 事务B（财务大哥） 陈哈哈 T1 （财务大姐要给我改，查到工资：3000） Begin...财务A大姐和财务B大哥都听到了，但他俩不知道由谁来改，就分别进行了下方流程操作： 时间点 事务A（财务大姐） 事务B（财务大哥） T1 （财务大姐要给我改，查到工资：3000） Begin；...（别的事务指同一时间进行的增删改查操作） 读提交（RC） 一个事务提交（commit）之后，它做的变更才会被其他事务看到。...这里需要注意的是，“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念；而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。 我们可以看到在不同的隔离级别下，数据库行为是有所不同的。...这时候你要做数据校对，也就是判断上个月的余额和当前余额的差额，是否与本月的账单明细一致。你一定希望在校对过程中，即使有用户发生了一笔新的交易，也不影响你的校对结果。
要使您的应用程序首先进入可用状态，必须发生很多事情：对后端的多个请求，可能是一些工作 - 包括对数据库或外部 API 的调用 - 在返回响应之前完成，并由浏览器处理以呈现所有 将返回的数据转化为对用户有意义的内容...JSON 数据请求 ^ Backend(后端) 3 个提供静态文件（HTML、CSS 和 JS）的请求 2 个 JSON 数据请求 - 1 个需要调用数据库 - 1 个需要调用外部 API 并在将结果返回到前端之前处理结果...跟踪数据模型 “给我看你的流程图而隐藏你的表，我仍然莫名其妙。如果给我看你的表，那么我将不再需要你的流程图，因为它们太明显了。”...例如，如果后端 API 调用启动了一个长时间运行的处理任务，然后立即返回响应，则后端事务将在异步任务事务完成之前很久完成（并且其数据将被发送到 Sentry）。...例如，如果您的后端进行数据库调用，则后端事务在逻辑上应该在数据库事务之前开始。但是，如果每台机器（分别托管后端和数据库的机器）上的系统时间未同步到通用标准，则情况可能并非如此。
读到周洲同学的博客,看到一篇关于触发器的文章,是在用户充值时,须要在t_reCharge表中插入一条记录,同一时候更新t_card表以保证数据一致性.我们当时没想特别多,没想到触发器,就是写了多条sql...她是这么实现的: “recharge表中保证提取的是最新一条充值记录，card表中保证更新的记录满足卡号等于充值卡号。”...假设2中的触发器本身就是事务,保证了要么都运行要么都不运行,就没有这个问题.否则,是不是考虑加上事务呢? 接下来进一步了解了触发器的工作原理。...触发器仅仅有在改动(包含插入和删除)时触发,目的是给我们一个做其它动作的机会,它没有在查询数据时做其它动作的能力.问了触发器是否有參数这个问题,说明我刚開始没有理解触发器的这个特性....另外,依据触发器的工作原理,我们能够訪问inserted和deleted这两张暂时表,须要明确的是inserted存放进行insert和update操作后的数据;deleted存放进行delete和update
，传送过来的信息，会记录到master.info中，以便在下一次读取的时候能够清楚的告诉Master“我需要从某个bin-log 的哪个位置开始往后的日志内容，请发给我”； 从库SQL线程应用relay-log...binary log中，当slave节点连接master时，会主动从master处获取最新的bin log文件； 异步模式（mysql async-mode） 数据的完整性依赖于主库BINLOG的不丢失...性能上会有一定的降低，响应时间会变长； 主库上的每一个 Binlog 事务都能够被可靠的复制到从库上，主库在每次事务成功提交时，并不及时反馈给前端应用用户，而是等待其中一个从库也接收到 Binlog事务并成功写入中继日志后...这就要求更新同一行的两个事务，必须被分发到同一个worker中； 同一个事务不能被拆开，必须放到同一个worker中； 设计实现 ==== > 进行分发的时候要在每一个worker上定义一个hash表，...，成功页面等进行一些页面跳转延迟处理，让服务器有时间去复制（复制延迟一般在毫秒级，而这种提示处理在秒级，所以时间上一般是足够的）； 有些场景要求比较高，需要实时的，这时可以在读取的时候进行处理，强制从master
存储用户创建的临时表等数据。...而缓冲区的脏页数据并不是实时刷新的，而是一段时间之后将缓冲区的数据刷新到磁盘中，假如刷新到磁盘的过程出错了，而提示给用户事务提交成功，而数据却没有持久化下来，这就出现问题了，没有保证事务的持久性。...# MVCC # 基本概念 当前读 读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。...实际上除了这三个字段以外，InnoDB还会自动的给我们添加三个隐藏字段及其含义分别是： 隐藏字段 含义 DB_TRX_ID 最近修改事务ID，记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事务ID。...最终我们发现，不同事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表尾部是最早的旧记录。
我们将使用Alethzero，这是为开发人员设计的以太坊（Ethereum）网络客户端的C ++实现。需要强调的是，我们将安装最新版，这是截止目前最稳定的，并包含所有最新功能的版本。...我们将发行10000个通证（token，用于代表一个价值实体），如果我们只是自己持有这些通证肯定就不会有那么多乐趣，所以我们还会创建一个方法以允许我们将它们发送给我们的朋友。...在第一行中，我们将检查msg.sender的当前余额是否小于我们希望发送的通证的数量。如果是，我们将返回空，并且不执行接下来的两行代码。...因此，为了将通证从一个存储地址转移到另一个存储地址，传递给我们函数'transfer'的三个参数必须是：msg.sender，receiver和amount。...现在我们想测试一下我们是否可以将通证发送给另一个用户的公共地址，为了运行我们的sendCoin功能，我们需要发送一个事务到合约地址，指定一个目的地址（‘to’指定的框），和一个数量（‘Value’），最重要的是交易数据数组中的一个函数
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