首先，用akka-http搭建一个http server框架： import akka.actor._ import akka.stream._ import akka.http.scaladsl.Http...bindingFuture.foreach(_.unbind()) bindingFuture.onComplete { case Success(value) => value.unbind() } */ } 用akka-http...下一步研究一下如何构建返回的HttpResponse：httpresponse是从server端传送到client端的。...这个过程包括把HttpResponse Entity里的数据从某种类型转换成通讯用的二进制数据流、到了客户端再转换成目标类型。...还有一项需求是在Reponse里返回一个数据流（多条数据），如当前交易项目清单。这个也比较容易：akka-http本身支持json-streaming。
在实际应用中这两方形成了一种服务方server与客户方client的关系：客户方向服务方发送服务请求Request；服务方根据Request提供相应运算并用Response回应结果。 ...从更高应用层次来分析：系统集成实质上是两个系统之间通过Http协议实现数据交换。...Akka-http应该正是为了这个人群而设计的。 Akka-http对Http消息的各组成部分进行了建模：用class来代表数据结构。...由于Akka-http是基于Akka-stream功能之上的，它支持Http数据的流操作，也就是说它可以把一个Stream-Source放在Http消息的数据里，然后Akka-http的Client-Side-Api...scala.io.StdIn.readLine() futBinding.flatMap(_.unbind()) .onComplete(_ => httpSys.terminate()) } 可以看到，用Akka-http
假设我们把每种数据库的数据处理功能以微服务microservice形式提供出来的话，任何从其它集群节点对JDBC数据库微服务的调用都需要进行数据的序列化（serialization）。...实际上使用akka-http需要的门槛很高，即使akka-http已经提供了许多帮助http操作的类型，但光是理解http协议内容及httprequest，httpresponse细节、构建、使用方法就花去了我几个星期的精力...，而且才刚刚达到枯浅的理解水平，如果在实际应用中能够真正调动自然，则需要添加更多的努力了。 ...由于产生的源代码中不涉及任何http协议相关类型及操作，使用起来更容易上手。 在scala编程世界里我们可以用scalaPB来实现对gRPC和protobuf的使用。...我将会在下面几篇博文里介绍使用scalaPB进行protobuf数据转换、gRPC微服务实现、gRPC的流式操作以及gRPC流与json之间转换方法等。
Akka-http routing DSL在Route运算中抛出的异常是由内向外浮出的：当内层Route未能捕获异常时，外一层Route会接着尝试捕捉，依次向外扩展。...ExceptionHandler extends PartialFunction[Throwable, Route] 因为ExceptionHandler就是PartialFunction，所以我们可以用case...ExceptionHandler，然后： 1、把Exceptionhandler的隐式实例放在顶层Route的可视域内（implicit scope） 2、或者，直接调用handleExceptions，把自定义handler当作参数传入...，把Route结构中间某层及其所有内层包嵌在handleExceptions中，例如： val route: Route = get { pathSingleSlash {...} } 第一种办法是一种顶层对所有未捕获异常统一处理的方式，第二种办法可以限制处理区域针对某层以内的Route进行异常捕捉。
因为文件内容是以一堆bytes来表示的，而http消息的数据部分也是byte类型的，所以我们可以直接用Source[ByteString,_]来读取文件然后放进HttpEntity中。...代表case class的参数个数，用起来略显复杂。不过因为是Akka-http的配套库，在将来Akka-http的持续发展中具有一定的优势，所以我们还是用它来进行下面的示范。...首先，我们用一个case class代表数据库表行结构，然后用它作为流元素来构建一个Source，如下： case class County(id: Int, name: String) val...服务端收到数据后又要进行反向的转换即把Request.Entity.dataBytes从Source[ByteString,_]转回Source[T,_]。...但Akka-http的Marshalling-type-class是个非常复杂的系统。
在Akka-http中T->MessageEntity转换是通过Marshaller[T,MessageEntity]实现的，Marshaller类型定义如下： sealed abstract class...Akka-http自带的Json解决方案用的是Spray-Json，下面我们就用Spray-Json来实现转换： import akka.http.scaladsl.marshallers.sprayjson...for ${T}") trait RootJsonWriter[T] extends JsonWriter[T] 在我们的例子里Person的Marshaller隐式实例是通过jsonFormat2函数获取的...在服务端我们尝试过用complete(Source[T,NotUsed])来完成HttpResponse的构建。...} } } 这个complete(m => ToResponseMarshallable)是个magnet-pattern函数，巧妙在ToResponseMarshallable参数类型
在对应的过程中可能还会按request要求进行一些Server端的运算作为例如Rest-Api这样的服务。不过对于大型的服务，模式匹配方式就会显得篇幅臃肿及模式僵化。...handleWithAsyncHandler asyncHandler connection handleWith route }}.run() handleWith(flow)的参数应该是...从type Route=RequestContext => Future[RouteResult]可以看到：Route就是一个把RequestContext转换成Future[RouteResult]的函数...我们可以用简单的Route组合成更多层次的Route。...Akka-http提供了大量现成的Directive，我们也可以自定义一些特殊功能的Directive，详情可以查询官方文件或者api文件。
在http/1应用中对二进制文件的传输交换有诸多限制和不便，特别是效率方面的问题。在protobuf这种序列化模式中对任何类型的数据格式都一视同仁，可以很方便的实现图片等文件的上传下载。...对akka-http用户来说，akka-grpc具有很大吸引（相对其它gRPC开放工具），因为它是基于akka-http的，看看下面grpc服务端的接口： // Bind service handler...也许，在开发一套内部IT系统的过程中akka-grpc可以很趁手。...与scalaPB一样，akka-grpc也是通过编译IDL（.proto）文件用相应的插件（plugin）产生相关的scala类和服务函数代码。...AuthService服务，函数和类型分别为：GetAuthToken, UCredential, JWToken 身份验证需要通过HttpHeader实现，所以产生的函数样板里必须提供使用HttpHeader的参数
特别是在传统SQL编程中依赖数据关系的join已经不复存在了，groupby、disctict等操作方法也不是所有的分布式数据库都能支持的。而这些操作在具体的数据呈现和数据处理中又是不可缺少的。...上面这个例子里用一个Source对接一个Sink已经组成了一个完整的流，那么Flow是用来干什么的呢？...) 用async把这个流分割成3个运算发送给3个actor去同时运算。...akka-streams提供了简便一点的运算方式runWith：指定runWith参数流组件的M为最终运算值。...用基础流组件Source,Flow,Sink构成的流是直线型的。也就是说从Source流出的元素会一个不漏的经过Flow进入Sink，不能多也不能少。
从各种it系统的基本共性分析：最明显的特征应该是后台数据库的角色了，起码，大家都需要使用数据。...数据中台api是向所有内部系统以及一些特定的外部第三方系统开放的，用http标准协议支持各系统与数据后台的连接也是合理的。这个akka-http, akka-grpc可以胜任。...play我不太熟悉，想深入了解一下用akka-http替代的可行性，不过看来不太容易。...用嵌入的kafka进行服务整合与单独用kafka也不会增加太多麻烦。倒是lagom提供的这个集开发、测试、部署为一体的框架在团队开发管理中应该能发挥良好的作用。...所以，最后还是决定直接用akka-typed来实现这个数据中台。用了一个多月时间做研发，到现在看来效果不错，能够符合项目要求。下面是一些用akka-typed实现业务集成的过程介绍。
：有没有什么办法可以尽量避免回表或让回表的开销变小呢？...不要小瞧回表的开销，当查询数据量大，使用二级索引都要回表的话，性能还不如全表扫描（扫描聚簇索引），这通常也是索引失效的一大场景（后续文章再来聊聊这块） Multi Range Read 多范围读取 那有没有什么办法降低成本呢...为25回表时就可以直接在缓冲池的页A中获取完整记录 查看MRR缓冲池大小show variables like '%read_rnd_buffer_size%'; 可以使用查看相关优化器的参数SHOW...MySQL中的覆盖索引指的是使用二级索引时不需要回表，在执行计划中的附加信息显示**Using index** 将查询列表从 * 改为 age,student_name ,使用二级索引时不需要回表 总结...当使用的二级索引不满足查询需要的列时，会进行回表查询聚簇索引获取完整记录 回表不仅需要再查一次聚簇索引，而且在二级索引中主键值可能是乱序的，因此查询聚簇索引会出现随机IO 查询随机IO时可能每条记录都在不同的页中
拼接字符串 2.创建可缓冲的IO流 3.减少循环次数 4.用完资源记得及时关闭 5.使用池技术 1.用String.format拼接字符串 不知道你有没有拼接过字符串，特别是那种有多个参数，字符串比较长的情况...2.创建可缓冲的IO流 IO流想必大家都使用得比较多，我们经常需要把数据写入某个文件，或者从某个文件中读取数据到内存中，甚至还有可能把文件a，从目录b，复制到目录c下等。...这例子使用普通的IO流从功能的角度来说，也能满足需求，但性能却不太好。 因为这个例子中，从1.txt文件中读一个字节的数据，就会马上写入2.txt文件中，需要非常频繁的读写文件。...4.用完资源记得及时关闭 在我们日常开发中，可能经常访问资源，比如：获取数据库连接，读取文件等。 我们以获取数据库连接为例。 反例： //1. ... ="select * from user"; //4.创建PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql); //5.获取查询结果
目录 1.用String.format拼接字符串 2.创建可缓冲的IO流 3.减少循环次数 4.用完资源记得及时关闭 5.使用池技术 1.用String.format拼接字符串 不知道你有没有拼接过字符串...2.创建可缓冲的IO流 IO流想必大家都使用得比较多，我们经常需要把数据写入某个文件，或者从某个文件中读取数据到内存中，甚至还有可能把文件a，从目录b，复制到目录c下等。...这例子使用普通的IO流从功能的角度来说，也能满足需求，但性能却不太好。 因为这个例子中，从1.txt文件中读一个字节的数据，就会马上写入2.txt文件中，需要非常频繁的读写文件。...4.用完资源记得及时关闭 在我们日常开发中，可能经常访问资源，比如：获取数据库连接，读取文件等。 我们以获取数据库连接为例。 反例： //1. ... ="select * from user"; //4.创建PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql); //5.获取查询结果
同时呢，也用「explain看下你Sql的执行计划」，尤其走不走索引这一块。...最直观的业务场景，就是「用户连着点击两次」，你的接口有没有hold住。 ❝ 幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。...在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。...15.主从延迟问题考虑 先插入，接着就去查询,这类代码逻辑比较常见，这「可能」会有问题的。一般数据库都是有主库，从库的。写入的话是写主库，读一般是读从库。...❝ 缓存雪崩：指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。
这也是大多数入职到新公司后，从熟悉到接手项目的常规流程。这个时候，你就能发现，这个职位是不是招你来填坑的，以及当前项目的前辈们的代码质量咋样，你有没有在这里发现一点亮眼的代码。...但是呢，这会产生一个问题，大同小异的代码需要写4次，而且在后期调试的时候，某一个地方改动，比如说，额外加一个查询参数等等。那么如果把4个大同小异的内容，整成一个呢，这里就是用反射。...那我就可以把不同的功能作为不同的参数，按照不同的参数使用不同的mapper来执行查询（list和count）。...());//这里要写全类名，从包写起，不然找不到classname // 获取代理对象 Object instance = Proxy.newProxyInstance...同一个参数，有的用String，有的用Integer，类型不同、名称不同，内容一样还好，难受的是，有的用“A1,A2”，有的用1、2、3，这就整起来很难受。
同时呢，也用「explain看下你Sql的执行计划」，尤其走不走索引这一块。...最直观的业务场景，就是「用户连着点击两次」，你的接口有没有hold住。 ❝ 幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。...在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。...一般数据库都是有主库，从库的。写入的话是写主库，读一般是读从库。如果发生主从延迟，很可能出现你插入成功了，但是却查询不到的情况。...❝ 缓存雪崩：指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。
移动直播SDK有没有适配Android 10？...怎么确保在推流或者播放过程中不会熄屏？...移动直播TXLiteAVSDK有没有引入B帧？ 目前 iOS 端不支持，Android 端支持在编码中增加 B 帧。...拉流：是从云服务器上面获取到音视频数据，在本地渲染播放。组件是LivePlayer。 可见，移动直播sdk是没有提供房间管理的功能的，这部分由客户自己完成。...但是为了保证编译通过，您在 TXLivePlayer 中依然可以看到类似 seek 等点播才具备的功能。 4. 推流地址怎样指定任务流参数设置录制文件视频封面？
对于新增的数据，有不少公司确实是这么做的，比较高级点的，通过Shell调用Sqoop迁移数据实现自动化，但是这里面有很多的坑和难点，相对来说工作量也不少，那么有没有更好的解决办法那？...Hudi可以实时获取新数据。...2.实时查询、分析 对于HDFS数据，我们要查询数据，是需要使用MapReduce的，我们使用MapReduce查询，这几乎是让我们难以接受的，有没有近实时的方案，有没有更好的解决方案--Hudi。...一言以蔽之的话，Hudi做的事情就是将批处理（copy-on-write storage）和流计算（merge-on-read storage）作业整合，并将计算结果存储在Hadoop中。...从相对抽象的维度上来说，数据处理管道只包含三个组件：source, processing和sink，用户最终面向sink运行查询以使用管道的结果。
5.1 未签收(Task) 此类任务针对于把Task分配给一个角色时，例如部门领导，因为部门领导角色可以指定多个人所以需要先签收再办理，术语：抢占式 对应的API查询： /** * 获取未签收的任务查询对象...Task) 此类任务数据类源有两种: 签收后的，5.1中签收后就应该为办理中状态 节点指定的是具体到一个人，而不是角色 对应的API查询： /** * 获取正在处理的任务查询对象 * @param...从表ACT_RU_EXECUTION中查询数据。...对应的API查询： /** * 获取未经完成的流程实例查询对象 * @param userId 用户ID */ @Transactional(readOnly = true) public...从表ACT_HI_PROCINST中查询数据。
二、问题解答 1 请问下有没有工具或方法可以一次查询多个git项目(本地文件路径)，提示哪些是已修改但没有提交的项目。...3 playwright怎么判断页面上有没有某个元素呢？如果判断有某个元素就执行相应的操作，没有就下一步。...目前的做法是把所有商品的详细信息放入一个表中，按录入时间来区分，这样就可以按照时间段来查询商品的价格走势。...停止，客户端可以在web上获取爬取任务，然后跑回传。获取任务的用的get post，客服端那边不能直接链接数据库。所以在纠结有啥好的解决办法。思路没，或者是一些可以参考的实例这样。...中间搭建一个Redis，爬虫while True从Redis里面取数据爬。网页把任务发送到Redis中。如果Redis都不能用，那你网页做一个页面，里面是任务的JSON。
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