Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。...在很典型的功能业务场景中使用kakfa 消费上游处理结果消息，当做一个消费中间件，处理完毕后sink 到下一流程 在使用的途中，我们需要了解kafka 对应的消息处理策略以及为了避免消息堆积，多线程消费如何进行处理...cli 工具，或者kafka admin 客户端api调用创建分区)： 3分区 注意并行数最好和topic 分区数一一对应，如果partition 数量多于并发数，每个consumer 轮询分区来进行消费...并行度设置 消费使用上期的kafka的策略模式。
小勤：大海，为提高顾客服务体验，公司现在要求除了将顾客的所有消费记录提出来外，还要求将顾客的最后一次消费记录提取出来，发给现场的销售人员，方便他们提供更好的服务。 大海：鹅……厉害了噢。...小勤：是啊，但我就惨了，每天数据都在增加，每天出报表…… 大海：这个问题啊，以前有些大神专门研究过，还写过不少神公式，给你看看： 还有最后消费金额的公式： 小勤：晕啊。这么复杂。
夜梦这篇文章介绍的Wallos就可以很好的记录各个订阅和会员的续费时间和月均消费，可以让我们不再忘记重要的时间节点，也可以看清楚每个月到底花了多少，以便能够控制控制自己的消费欲望 就是夜梦自己 。...我们创建管理员账号： 设置完成后，我们登录： 进入主页： 我们开始记录订阅： 夜梦这里添加一个雨云的订阅： 然后我们就可以看到订阅的效果了~ 可以在统计中看到更加详细的信息： 你可以在设置中开启电子邮件通知服务
] 可以记录会员的消费情况 发票申请 [在这里插入图片描述] 可以记录发票的信息 会员查询 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 可以查询会员的详情信息 关于学习方法 官方群里有小伙伴吐槽文档比较少...消费记录功能 会员无非就两个消费的动作，一个是充值一个是消费。当初考虑的是弄个充值记录和消费记录，在查询页面利用页签进行切换。...修改数据源 在会员登记的数据源中，新增加一个消费记录的字段，字段类型还是数组 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 然后修改一下增加余额，将充值记录添加到刚增加的数组中 module.exports...，如果记录更新了表明方法已经执行成功了 [在这里插入图片描述] 然后修改消费金额的方法 module.exports = async function (params, context) { const...男':'女' 基础信息都设置好后，我们增加一个标题组件，修改为充值消费记录 [在这里插入图片描述] 我们展示的是一个表格，有两个字段，分别为日期和金额，我们先做一下表头，先放置一个栅格布局，列比例设置成
查询得到这几个失败的任务redis key的插入时间为2020-12-28 15:17:48，而消费的时间却是2020-12-29 17:17:21 ?...但是此处竟然积攒到了一天以上才开始消费，而此处也因为我们设置的redis单key最大过期时间为24小时，所以导致落盘任务失败，并且数据丢失了。...经过和同事分析发现，因为此次发版前还没有上线深度学习的功能，所以只分配了两个通用消费者。...当启动几个深度学习任务时，这么点消费者完全没有办法应付之后的任务了，导致简单的几十k数据落盘任务都需要积攒天级以上的时间才能完成。
基于python的Appium进行b站直播消费记录爬取 之前看文章说fiddler也可以进行爬取，但尝试了一下没成功，这次选择appium进行爬取。...在手机上点击我的——我的直播——消费记录，查看个人消费记录， 当然也可以写两行代码来实现这个过程（这里选择跳过），如下图所示 ?...因为这个消费记录很多，一个页面只能显示10条，要想爬取所有的可以设置滑动，边向上滑动边爬取就能获取所有的数据。
继上次我写了个PHP脚本抓取我的一卡通消费记录（用PHP爬取个人一卡通的消费记录）之后，我遇到了一些奇怪的问题。比如说，我统计上个学期的一卡通的花费的时候竟发现少算了400+RMB，百思不得其解。...直到前段时间我才发现，原来学校的这个网站查询到的信息是不完整的，有些记录竟然会有缺失，后来我请教了负责这一块的老师，老师表示大概是学校里面某些一卡通的消费机离线时间太长，消费记录没有同步到服务器上，所以造成了这个问题...所以我花了一晚上重新设计了一个启用了宏功能的Excel表格，写了个vba脚本一键补全那些缺失的消费记录，顺带加上了一键计算每顿饭的总花费的功能（在华师的食堂一般是先在售饭窗口买完饭之后，再去一个个窗口分别点菜...，所以消费记录一般都比较零散，一下子不好计算每顿饭的花费。）..., 5)).Clear ' 查找缺失的消费记录 Dim a, i, j, k, total a = 0 For i = 2 To Sheets("Sheet1").UsedRange.Rows.Count
来到大学之后，我开始用记账APP来记录我的各种收入和支出，开始用的APP是“口袋记账”，但是我经常遇到在食堂吃完饭忘记自己花了多少钱然后没有及时记帐的情况，学校的一卡通消费查询系统并不是实时统计的，似乎有一两天的延迟...学校的一卡通消费查询系统不支持数据导出，要我一页页地把数据复制到Excel上？这种重复无聊的事情不应该是靠擅长做这些事情的计算机去解决的吗？所以我开始打算写个脚本一键抓取我的一卡通消费记录。 ?...首先打开消费记录查询的网页，掏出开发者工具，观察这个网页，找到我们的目标，是一个table标签。 ?...经过我的测试，我这一个学期以来的消费记录在这个网页上只有50多页，所以爬虫需要爬取的数据量很小，处理起来是完全没有压力的，直接一次性得到所有的结果之后保存文件就行了。...,消费金额,卡内余额,消费地点\r\n"; $page = 1; while (true){ echo "Fetching page $page...
延迟任务的模型如下图： 基于 RabbitMQ 实现的分布式延迟重试队列 场景一：在消费该消息的时候，发现条件不满足，需要等待30分钟，重新消费该消息，再次判断是否满足条件，如果满足则消费该消息，如果不满足...在消息队列的监听过程中，先判断条件是否满足，满足，则直接消费。不满足，则将该消息发送到上图的死信队列，但是在死信队列失效之后，需要重新转发到当前队列进行消费就可以实现该功能。...对队列设置就是队列没有消费者连着的保留时间，也可以对每一个单独的消息做单独的设置。超过了这个时间，我们认为这个消息就死了，称之为死信。如果队列设置了，消息也设置了，那么会取小的。...不会被消费者消费到。这个消息后面的，没有“死掉”的消息对顶上来，被消费者消费。死信在队列中并不会被删除和释放，它会被统计到队列的消息数中去。...也就是说不会被再次放在队列里，被其他消费者使用。 2. 上面的消息的TTL到了，消息过期了。 3. 队列的长度限制满了。排在前面的消息会被丢弃或者扔到死信路由上。
一、RocketMq有3中消息类型 1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 顺序消费场景 在网购的时候，我们需要下单，那么下单需要假如有三个顺序，第一、创建订单 ，第二：订单付款，第三：订单完成。...RocketMQ可以保证顺序消费。...rocketMq实现顺序消费的原理 produce在发送消息的时候，把消息发到同一个队列（queue）中,消费者注册消息监听器为MessageListenerOrderly，这样就可以保证消费端只有一个线程去消费消息...9876;192.168.100.149:9876;192.168.100.239:9876"); /** * 设置Consumer第一次启动是从队列头部开始消费还是队列尾部开始消费...如何保证凭证（消息）有2种方法： 1、在工商银行扣款的时候，余额表扣除1000，同时记录日志，而且这2个表是在同一个数据库实例中，可以使用本地事物解决。
目录 一、消息拉取与处理 1.消息拉取 2.消息处理 二、并发消费 1.ConsumeMessageConcurrentlyService职责 三、顺序消费流程 1.ConsumeMessageOrderlyService...也可以通过挂起消费线程来延迟（1秒）消息拉取，从而达到消费限流作用。 2.消息处理 ?...；对于失败消息，广播消费会丢弃，集群消费会发回Broker重新消费；清理ProcessQueue并更新缓存（offsetTable）消费进度。...三、顺序消费流程 1.ConsumeMessageOrderlyService职责 ?...小结：顺序消费流程跟并发消费最大的区别在于，对要处理的队列加锁，确保同一队列，同一时间，只允许一个消费线程处理。 1.为什么顺序消费时需要对Broker发请求对要处理的队列加锁？
候选者：一般来说，还是client 消费 broker 丢消息的场景比较多 面试官：那你们在消费数据的时候是怎么保证数据的可靠性的呢？...候选者：首先，要想client端消费数据不能丢，肯定是不能使用autoCommit的，所以必须是手动提交的。...面试官：你们那边遇到过顺序消费的问题吗？...消息来时只更新对应的字段就好，消息只会存在短暂的状态不一致问题，但是状态最终是一致的 候选者：二、消息补偿机制：另一个进行消费相同topic的数据，消息落盘，延迟处理。...），又能解决大部分消费顺序的问题了呢。
放弃不难，但坚持很酷~ 由于消费者模块的知识涉及太多，所以决定先按模块来整理知识，最后再进行知识模块汇总。今天学习一下消费者如何指定位移消费。...一、auto.offset.reset值详解 在 Kafka 中，每当消费者组内的消费者查找不到所记录的消费位移或发生位移越界时，就会根据消费者客户端参数 auto.offset.reset 的配置来决定从何处开始进行消费...offset); } while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(1000); // 消费记录...四、从分区开头或末尾开始消费 如果消费者组内的消费者在启动的时候能够找到消费位移，除非发生位移越界，否则 auto.offset.reset 参数不会奏效。...System.out.println("##############################"); System.out.println(records.count()); // 消费记录
，消费进度在本地单独进行存储；集群模式下，同一条消息只会被同一个消费组消费一次，消费进度会参与到负载均衡中，消费进度是共享在整个消费组中的。...e.printStackTrace(); System.out.println("pull拉取消息失败"); } //代码省略，记录消息位移...：要保证消息顺序消费，同一个queue就只能被一个消费者所消费，因此对broker中消费队列加锁是无法避免的。...同一时刻，一个消费队列只能被一个消费者消费，消费者内部，也只能有一个消费线程来消费该队列。这里RocketMQ已经为我们实现好了。...五、消息ack机制5.1 消息消费失败处理消息被消费者消费了，那么如何保证被消费成功呢？消息消费失败会出现什么情况呢？消息被消费，那么如何保证被消费成功呢？
概括倘若在中间件中消费了请求体，会导致程序卡死在下一步骤处理函数call_next中。要想对请求体做预处理，需要通过自定义请求+APIRouter解决。...问题代码示例当使用request_json = await request.json()消费了请求对象后，程序会卡在response = await call_next(request)无法进行下去。...经过测试，通过await request.json()或者await request.body()消费后，程序均会卡在await call_next(request)。
---- 概述 一个partition同一个时刻在一个consumer group中只能有一个consumer instance在消费，从而保证消费顺序。...consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多，否则，多出来的consumer消费不到消息。...Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。...kafka的顺序消费很少用。...org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer # 消息的 value 的序列化 # Kafka Consumer 配置项 consumer: auto-offset-reset: earliest # 设置消费者分组最初的消费进度为
RocketMQ（七）：消费者如何保证顺序消费？...之前的文章已经描述过消费消息有并发、顺序两种方式，其中并发消费常用于无序消息中，而顺序消息用于有序消息顺序消费是确保消息严格有序的前提，当需要确保消息有序时需要采用顺序消费，否则会可能打破消息的有序性顺序消费较为复杂...延时提交消费请求（延时重新消费）与并发消费不同的是：并发消费延时会放回Broker并且随着消费失败延时时间也会增加，而顺序消费一直都在内存中延时重试，如果一直消费失败会“卡住”导致消息堆积总结顺序消费流程如下...（客户端）是否已持有队列的锁 （获取到队列对应的锁实体，通过锁实体记录的客户端ID与当前客户端ID是否相同，持有锁时间是否过期（60S）来判断当前是否为持有锁的状态，如果持有锁相当于获取锁成功并更新获取锁的时间...使用锁实体作为processQueue的分布式锁，记录持有分布式锁的客户端以及过期时间（默认60S过期）每次需要对哪些队列进行加锁，只需要判断队列对应的锁实体客户端ID以及过期时间即可最后（点赞、收藏、
尽管消费端在拉取消息时是有序的，但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序。...假设1：消息A只包含修改的商品名称，消息B只包含修改的商品重量，此时消息队列的消费端实际上不需要关注消息时序，消息队列消费端（Consumer）只管消费即可。...消费端在接收消息时，通过缓存时间戳的方式，消费消息时判断消息产生的时间是否最新，如果不是则丢弃，如果是则执行下一步。...例如：消费端消费消息B，执行到获取时间戳缓存之后，并在重新设置新的缓存之前，此时另一个消费端恰好也正在消费B它也正执行到获取时间戳缓存，由于消息A此时并没有更新缓存，消息A拿到的缓存仍然是旧的缓存，这时就会存在两个消费端都认为自己所消费的消息时最新的...这是从业务角度保证消息在消费端有序消费。通过在消息发送端全量发送消息以及在消息消费端缓存时间戳就可以保证消息的有序消费。 在上述场景中是先同步写入MySQL，再获取商品全量数据，接着再异步发送消息。
本文将从消费顺序性这个问题出发，深度剖析 Kafka/RocketMQ 消费线程模型。...但这个消费模型由于消费逻辑是利用多线程进行消费的，因此并不能保证其消息的消费顺序，在这里我们可以引入阻塞队列的模型，一个 woker 线程对应一个阻塞队列，线程不断轮训从阻塞队列中获取消息进行消费，对具有相同...但是以上两个消费线程模型，存在一个问题： 在消费过程中，如果 Kafka 消费组发生重平衡，此时的分区被分配给其它消费组了，如果拉取回来的消息没有被消费，虽然 Kakfa 可以实现 ConsumerRebalanceListener...因此在消费前，还需要主动进行判断此分区是否被分配给其它消费者处理，并且还需要锁定该分区在消费当中不能被分配到其它消费者中（但 kafka 目前做不到这一点）。...2）向 Broker 端请求锁定当前顺序消费的队列，防止在消费过程中被分配给其它消费者处理从而打乱消费顺序。
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