代码分析 根据前面的代码，当goroutine中发生panic时，recover会被触发，执行错误处理逻辑。这是一种优秀的错误处理模式，可以防止整个服务因为单个任务的失败而完全崩溃。...为什么不会继续执行？ Go语言中，panic类似于其他语言中的异常抛出，但它不支持catch后继续执行的逻辑。一旦panic发生，除非使用recover捕获，否则会导致整个goroutine结束。...即使使用了recover，goroutine也只是避免了崩溃，但无法从panic发生的点继续执行。...解决方案 如果希望在panic后继续执行，可以在recover后重新调用相同的函数，或者设计一种机制重新将任务加入队列。...在设计系统时，应考虑错误恢复策略，确保系统的稳定性和可靠性。 在此案例中，虽然recover能够防止整个服务崩溃，但它并不会让goroutine从panic发生的地方继续执行。
为了保证能够提交，每个参与者必须将事务中所有发生改变的对象以及自身的状态(prepared)保存到持久性存储中。 在该协议的第二个阶段，事务的每个参与者执行最终统一的决定。...在无故障时，该协议相当简单。但是，协议必须在出现各种故障(例如服务器崩溃，消息丢失或服务暂时无法通信）时能够正常工作。...在持久性存储中读数据时可根据校验和来判断数据块是否损坏。 服务器可能偶尔崩溃。当一个崩溃的服务器由一个新进程取代后，它的可变内存被重置，崩溃之前的数据均丢失。...当一个处理器出现故障时，服务器也会崩溃，这样它就不会发送错误的信息或将错误的值写入持久存储，即它不会产生随机故障。服务器崩溃可能出现在任何时候，特别是在恢复时也可能出现。 消息传递可能有任意长的延迟。...这种策略的优点是可以在协调者出故障时使用。（在本篇文章中我们不讨论这种方式） 4、两阶段提交的故障处理 当参与者发生故障的时候： ? 当协调者发生故障的时候： ?
因此 ZAB协议为了解决上面两个问题，设计了两种模式： 【1】消息广播模式：把数据更新到所有的 Follower； 【2】崩溃恢复模式：Leader发生崩溃时，如何恢复； 二、消息广播模式 ----...三、崩溃恢复模式 ---- 当整个集群正在启动时，或者当 Leader节点出现网络中断、崩溃等情况时，ZAB协议就会进入恢复模式并选举产生新的 Leader，当 Leader服务器选举出来后，并且集群中有过半的机器和该...【2】如果 Leader服务器发生崩溃，则 zab协议要求 Zookeeper集群进行崩溃恢复和 Leader服务器选举。...Leader服务器发生崩溃时分为如下场景： 【1】Leader在提出 Proposal时未提交之前崩溃，则经过崩溃恢复之后，新选举的 Leader一定不能是刚才的 Leader。...经过崩溃恢复之后，参与选举的 Follower服务器(刚才崩溃的 Leader有可能已经恢复运行，也属于 Follower节点范畴)中有的节点已经是消费了队列中所有的 commit消息。
线程池的作用在 Java 中，创建和销毁线程是一项比较耗时的操作，如果每次需要执行任务时都创建一个新的线程，会大大降低程序的性能。...另外，线程池还可以控制同时运行的线程数量，避免线程过多导致系统资源占用过高，甚至崩溃的问题发生。通过限制线程数量，线程池可以更好地管理可用系统资源，确保程序的稳定性和可靠性。...拒绝策略拒绝策略是线程池中的一种保护机制，用于处理任务队列已满导致无法执行新任务的情况。当任务队列已满时，拒绝策略会将新任务直接拒绝或者采用其他方式处理，例如丢弃任务、阻塞任务或者抛出异常等。...而无界队列则可以不断向队列中添加新的任务，但是可能会导致内存占用过高的问题。3. 编写可靠的任务代码在使用线程池时，需要编写可靠的任务代码，以确保任务能够正常执行并及时释放资源。...及时关闭线程池当不再需要线程池时，应该及时关闭它，并释放其占用的资源。如果线程池长时间处于运行状态，可能会导致系统负载过高、资源消耗过大、甚至崩溃的问题发生。
当作业任务在 Elastic-Job-Cloud-Executor 异常崩溃时，该任务在下次调度之前不会被重新执行。...目前版本 Elasitc-Job-Cloud 暂时不支持常驻作业的失效转移，当作业任务异常崩溃，本次执行不会重新执行，但是为了作业任务后续能够调度执行，所以再次提交 Elastic-Job-Cloud-Scheduler...记录作业失效转移 当作业任务异常崩溃时，Elastic-Job-Cloud-Scheduler 通过 Mesos 任务状态变更接口( #statusUpdate() )实现对任务状态的监听处理，实现代码如下...这意味着，一个执行器上如果存在一个作业任务发生 TASK_ERROR，其他作业任务即使是正常的，也会更新作业任务状态为 TASK_FAILED。这块千万要注意。...方法，从待执行队列中获取所有有资格执行的作业上下文，也调用 FailoverService#getAllEligibleJobContexts() 方法，从失效转移队列中获取所有有资格执行的作业上下文。
因此，即使Java虚拟机被杀死，或者操作系统崩溃或重启，当Flume代理重新启动时，那些没有成功转移到管道中的下一个代理的事件仍然存在。...FileChannel保证在提交事务时，不会因后续崩溃或断电而丢失任何数据。...，可以重放WAL，将队列置于崩溃前的相同状态，这样就不会丢失已提交的事务。...在检查点发生时，正在进行的取和放都会丢失。假设检查点发生在 "a "的获取之后。...因此，"a "将不会被放在队列中，导致数据丢失。类似的情况也发生在Puts上。由于这个原因，当队列检查点发生时，仍在进行中的交易也会被写出来，这样就可以适当地处理这种情况。
workQueue没有满，那么新的任务会放在队列workQueue中，按照FIFO的原则依次等待执行；（当有核心线程处理完任务空闲出来后，会检查这个工作队列然后取出任务默默执行去） 如果线程池中线程数目大于等于...总结起来，也即是说，当有新的任务要处理时，先看线程池中的线程数量是否大于 corePoolSize，再看缓冲队列 workQueue 是否满，最后看线程池中的线程数量是否大于 maximumPoolSize...另外，当线程池中的线程数量大于 corePoolSize 时，如果里面有线程的空闲时间超过了 keepAliveTime，就将其移除线程池，这样，可以动态地调整线程池中线程的数量。 ?...那么问题来了： 如果任务过多，那么超过了工作队列以及线程数目的限制导致这个线程池发生阻塞，那么悲剧发生，默认的处理方式会直接抛出一个异常导致进程挂掉。...，而是被Handler post到创建它的那个线程执行；如果你在这两个线程更新了UI，那么直接导致崩溃。
当您将块对象或函数添加到队列时，无法知道该代码何时执行。 因此，异步添加块或函数可让您安排代码的执行并继续从调用线程执行其他工作。...以上两部分内容，是在阐述串行队列的概念解释和将任务添加到队列中的两种方式的规范内容。总的来说，是帮助我们在正确使用串行队列，以及在将任务添加到队列中时，避免死锁的发生。...死锁的发生 正如上面的重要提示中锁阐述的一样，我们永远不应该将函数添加到队列中执行任务时使用同步的方式。这对于保证死锁的串行队列尤其重要，但对于并发队列也应避免。...符合了怎样的条件，以至于程序崩溃的发生。...在这里，又要调起线程，然后线程又是等待状态，此时就是一个矛盾，无法继续执行下去，所以就发生了死锁。
对于重写了成员函数finalize的对象，它们被GC决定回收时，并没有马上被回收，而是被放入到一个队列中，等待FinalizerDaemon守护线程去调用它们的成员函数finalize，然后再被回收。...用来监控FinalizerDaemon线程的执行。一旦检测那些重写了finalize的对象在执行成员函数finalize时超出一定时间，那么就会退出VM。...针对分析了这类的崩溃的数据，不难会得到几个特征 这个崩溃从数据来看，崩溃都是应用处于后台不可见的情况下发生 崩溃时应用的使用时长（崩溃统计组件提供）普遍在几个小时的级别 从Stack Overflow上找到了一个相对比较合理的出现场景...当你的应用处于后台，有对象需要释放回收内存时 记录一个start_time 然后是FinalizerDaemon 开始析构AssetManager对象 在这个过程中，设备突然进入了休眠状态，析构执行被暂停...所谓缓解之法，就是让崩溃悄无声息地发生，不影响用户体验，做到用户无感知崩溃。 前面也提到了，因为这种崩溃只出现在后台，我们可以对于这类的崩溃，稍作处理，就可以让崩溃的对话框不显示。
例如，在一个并发队列中，如果多个线程同时进行入队和出队操作，而没有正确地使用锁或者原子操作来保护队列的状态，就可能导致队列中的元素丢失或者重复。 2. 死锁 死锁是另一个常见的问题。...当多个线程相互等待对方释放资源时，就会发生死锁。在并发数据结构的实现中，如果多个线程同时获取多个锁，而获取锁的顺序不一致，就可能导致死锁的发生。...例如，在一个并发队列中，如果使用了过于复杂的锁机制，或者在每次入队和出队操作时都进行了大量的同步操作，就会导致性能下降。...系统崩溃 死锁问题可能导致程序崩溃。当程序发生死锁时，所有涉及到死锁的线程都将无法继续执行，从而导致程序无法正常运行。在一些严重的情况下，死锁可能会导致整个系统崩溃，给用户带来极大的不便和损失。...一旦并发数据结构的实现出现问题，将会给程序带来严重的影响，包括数据丢失和错误、系统崩溃、性能瓶颈等。
针对秒杀建议选择下单扣库存的方式：首先查询redis缓存库存是否充足先扣库存再落订单数据，可以防止订单生成了没有库存的超卖问题扣库存的时候先扣数据库库存，再扣减redis库存，保证在同一个事务里，无论两者哪一个发生了异常都会回滚...库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁 悲观锁 采用排他锁（悲观锁） 当用户同时到达更新操作，同时到达的用户一个个执行 在当前这个update语句commit之前，其他用户等待执行...分布式锁 采用Redis的队列实现，用于抢购 先从MySQL读取库存数，放到Redis的队列中 用户直接操作队列，当队列为空时提醒售空 当抢购结束后可执行更新库存表操作 redis分布式锁还是zookeeper...zk获取不到锁的话则可以注册监听器，不需要不断尝试，这样的活性能开销较小；其次，redis锁有一个问题就是，如果获取到锁的客户端崩溃了或者没有正常释放锁则会导致只能等到过期时间完了才能获取到锁，而zk建立的由于是临时节点...，客户端崩溃了或者挂了，临时节点会自动删除，此时会自动释放锁；最后，这个redis的实现方式如果采用RedLock算法的话较为复杂并且还存在争议。
：排他队列，如果一个队列被声明为排他队列，该队列仅对首次声明它的连接可见，并在连接断开时自动删除。...immediate：当immediate标志位设置为true时，如果exchange在将消息route到queue(s)时发现对应的queue上没有消费者，那么这条消息不会放入队列中。...假设当生产者将一个持久化消息发送给服务器时，因为consume命令本身没有任何Response返回，所以即使服务器崩溃，没有持久化该消息，生产者也无法获知该消息已经丢失。...Confirm机制的最大优点在于异步，生产者在发送消息以后，即可继续执行其他任务。而服务器返回Confirm后，会触发生产者的回调函数，生产者在回调函数中处理Confirm信息。...如果消息服务器发生异常，导致该消息丢失，会返回给生产者一个nack，表示消息已经丢失，这样生产者就可以通过重发消息，保证消息不丢失。Confirm机制在性能上要比事务优越很多。
从图中可看出，Kafka 重平衡是外部触发导致的，触发 Kafka 重平衡的有以下几种情况： 1.消费组成员发生变更，有新消费者加入或者离开，或者有消费者崩溃；2.消费组订阅的主题数量发生变更；3.消费组订阅的分区数发生变更...每个消费者都会跟 Coordinator 保持心跳，当以上情况发生时，心跳响应就会包含 REBALANCE_IN_PROGRESS 命令，消费者停止消费，加入到重平衡事件当中。...RocketMQ 消费者启动时，会开启两条线程，一条线程执行拉取消息任务，另一条线程者则定时执行重平衡任务，从图中可看出拉取消息线程会从 pullRequestQueue 中取出拉取任务，pullRequestQueue...是一个阻塞队列，意味着当 pullRequestQueue 队列中元素为空时，会一直阻塞，直到有新的拉取任务，那么如果添加新的任务到阻塞队列中去呢？...，拉取线程唤醒后执行拉取任务。
这样可以实现数据备份，同时在主服务器发生故障时，从服务器可以接管，提高系统的可用性。 读写分离：主从复制使得可以将读和写操作分别分配给主服务器和从服务器。...灾难恢复： 在发生灾难性事件时，如果主服务器数据丢失或不可用，可以使用从服务器进行数据恢复。这有助于减小数据丢失的风险，提高系统的可靠性。...从节点崩溃重启后可以自动从主节点中将数据同步过来，所以无需担心数据丢失。 但是当主节点崩溃时，情况就比较复杂了，需要先将一个从节点作为主节点，然后再将崩溃的原主节点作为从节点来恢复数据。...这有助于从节点在断线重连后能够识别主节点是否发生了变化，如果发生变化，从节点可能需要进行全量同步。 主节点传递命令和队列： 在增量同步阶段，主节点会将每个写操作的命令传递给从节点。...主节点会执行下面的判断来确定是执行增量复制还是完整的复制操作： 主节点首先判断 是否与当前主节点的 Run ID 相同。如果不同，可能意味着主节点已经发生了切换，需要进行全量同步。
只有正常关闭的时候才会发生完全检查点。正常运行期间基本不会发生完全检查点。 增量检查点：ckpt会将检查点队列的第一个最早脏的数据块所对应的（LRBA）日志地址记录到控制文件中。...增量检查点每隔3秒钟会发生一次。 当增量检查点发生时，ckpt会将检查点队列的第一块最早脏的，所对应的日志地址记录到控制文件中。...当增量检查点发生时，发现checkpoint queue太长，I/O也不太忙的话，会触发DBWn，部分写到磁盘上，以缩短checkpoint queue的长度。...CPODS列是on disk rba的scn CPODT列是on disk rba的时间戳 CPHBT列是心跳 如果发生了实例崩溃，只需要在日志文件中找到检查点位置(low cache rba)，...： 检查点队列的意义：找到跑日志的起点，加快实例崩溃后oracle的启动速度。
每个文件都包含一个文件队列，在执行表空间检查点请求时需要使用FILEQ，通常当对表空间执行OFFLINE等操作时会触发表空间检查点。...如果某条Redo记录的RBA高于On Disk RBA，那么说明此Redo记录还没有被LGWR写进日志文件中，还驻留在Log Buffer中，所以，崩溃发生时，它是不可能被恢复的。...因为前一次检查点启动以后，标识出了这个起点，然后在第二次检查点启动之前，DBWn可能已经将很多脏块已经写入了数据文件，而假如在第二次检查点启动之前发生实例崩溃，导致在日志文件中，所标识的起点仍然是上一次检查点启动时所标识的...在执行增量检查点时，DBWn从检查点队列按照LRBA顺序写出，先修改的数据可以被按优先顺序写出，全局检查点因此可以不被增进。...检查点之间的间隔越长，则在发生系统崩溃时，数据库恢复所需的时间就越长。检查点间隔越短意味着数据库的恢复速度越快，但是代价是检查点操作会消耗更多的资源。
其中，Redis是一个常用的数据存储组件，但在极端情况下，Redis集群可能会崩溃，导致系统不可用。本文将介绍如何构建一个高可用的秒杀系统，特别关注在Redis集群崩溃时如何保证系统的高可用性。...当主节点发生故障时，可以立即切换到一个从节点，确保数据的持久性和可用性。...异步处理将秒杀请求的处理过程异步化，将请求加入消息队列（如RabbitMQ或Kafka）中，然后由后台任务处理器来执行秒杀操作。这可以降低系统负载，提高响应速度。...Redis集群的高可用性，但仍然有可能发生Redis集群的崩溃。...降级处理当Redis集群崩溃时，可以采取降级处理策略，将秒杀系统切换到一个临时的、基于数据库的模式。这可以通过配置文件来实现，将数据库作为备用数据源。
处理崩溃服务 我不是在讨论如何重新启动崩溃的服务，因为这是另一个话题。我说的是消费者对服务的看法。如果您的身份验证服务死亡，会发生什么情况?...简单:Redis提供了执行缓冲区类型方法的两种方法。您可以直接使用它的发布/订阅功能。本质上，您将消息发布到队列，您的消费者将得到通知。...这种模式需要一些额外的工作(比如锁定队列以避免并发问题)，但是它们很容易处理。 上面的例子是这样的： 当新的消息到达队列时，仍然会通知使用者进程，但是它们可以决定处理它或忽略它。...如果您碰巧有多个worker，那么它们可以通过在Redis上使用原子锁来决定谁在处理它(如果一个键在Redis中还不存在，那么只需设置一个键作为一个原子函数，这样您就可以确保无论哪个进程先执行它，都不会与其他进程发生冲突...如果您确保相互通信的服务订阅了它们的“聊天伙伴”的相应的“心跳键”，那么当与之交互的服务发生问题时，就会立即通知它们。
如果线程数大于核心线程数，会判断阻塞队列是否已满，如果没有满，会把任务添加到阻塞队列中等待调度执行。如果阻塞队列已满，会判断线程数是否小于最大线程数，如果小于，会继续创建最大线程数并执行任务。...派大星： 具体核心参数说明可参考文章：对线面试官-线程池(三) 生产中如何配置可参考：对线面试官-线程池(一) 面试官：线程池的队列满了之后会发生什么 派大星：分不同情况来分析：如果配置的是非最大线程数和非无界阻塞队列的话会有以下情况...如果队列中的请求处理完了，额外的线程数会存活keepAliveTime时间后会自动销毁。如果队列满了，额外的线程也已经满负荷了。这个时候执行拒绝策略。工作中比较常用的是Fix(无界队列)的线程池。...，即使内存没有崩溃，也会导致机器的CPU load 负载特别高，机器也会挂掉。...（如果在线程池中使用无界阻塞队列会发生什么问题） 派大星：调用超时，队列会变得越来越大，此时一定会导致内存飙升起来，也有可能导致服务器OOM，内存溢出。
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