AKKA提供的事件总线（Event Bus）可以看做是一种运用于特殊场景的消息总线，此时事件即为消息。...在AKKA中，Event Bus被定义为trait，定义了基本的订阅、取消订阅、发布等对应的方法，代码如下所示： trait EventBus { type Event type Classifier...Classifier): Boolean def unsubscribe(subscriber: Subscriber): Unit def publish(event: Event): Unit } 根据AKKA...Subscriber = ActorRef protected def compareSubscribers(a: ActorRef, b: ActorRef) = a compareTo b } AKKA...AKKA自身也提供了默认的处理器，可以配置在application.conf文件中： akka { event-handlers = ["akka.event.Logging$DefaultLogger
实际项目使用中，出于对Http请求的容错性，多数都会采用请求失败后重试的策略。除新增了失败重试的功能外还提供重复请求的功能。 失败重试 接口: 设置失败请求后的重试次数，默认值为0。...HttpRequest &retry(int count); 重试次数执行完成后的信号槽/回调。...err){qDebug()<<err;}) .exec(); 重复请求 接口: 设置需要重复请求的次数，默认值为1。...HttpRequest &repeat(int count); 重复请求完成后的信号槽/回调。...;}) // 重复请求操作完成后的回调 .onSuccess([](QString result){qDebug()<<result;}) .onFailed([](QString
第三单元第十二+十三讲：使用作者代码重复结果 课程链接在：http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?...sep="\t") > plate1_raw[1:3,1:3] gene A3 A6 1 Adora1 0 0 2 Sntg1 0 0 3 Prim2 0 0 作者这里考虑到重复基因名的问题...# 的确存在重复基因名 > length(as.character(plate1_raw$gene)) [1] 24490 > length(unique(as.character(plate1_raw...(as.character(plate1_raw$gene))] # 看一下make.unique的用法 > make.unique(c("a", "a")) [1] "a" "a.1" # 将重复基因名变为唯一的名字...最后就是拿这5000多个基因做下游分析 看第三个R脚本 Dimensionality_reduction.R 这个脚本需要RPKM结果，因此需要先跑完上面第二个完整的脚本 降维主要使用tSNE，聚类使用
基于 Promise 的任务流自动重试 首先，我们先封装一个专门用来发请求的函数，并且全局套上一个会话异常的逻辑 /util/request.js // 通用请求函数 export function request...resolve, reject) => { // 更新 session_id updateSession().then(() => { // 重试之前的请求...id=${id}`}) }) 不论我们业务有多少次 HTTP 请求要发送，request 函数都能自动帮我们处理好这些通用流程，且支持自动重试，自动执行原先断掉的流程。... let msg = resp.data; msg && wx.showModal({title: '公告', content: msg}); }) 结语 这种基于 Promise 的任务流自动重试...演示代码为了突出重点，省略了 reject 和重试次数的处理部分，大家记得加上，要不然会出现外层的 catch 不到错误又或者是一直在循环重试。
akka-stream的数据流可以由一些组件组合而成。这些组件统称数据流图Graph，它描述了数据流向和处理环节。Source,Flow,Sink是最基础的Graph。...一个完整的（可运算的）数据流就是一个RunnableGraph。...代表合并处理后的开放型流图。...我们知道：akka-stream的Graph可以用更简单的Partial-Graph来组合，而所有Graph最终都是用基础流图Core-Graph如Source,Flow,Sink组合而成的。...._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream.ActorAttributes._ import akka.stream.stage
pull模式的缺点是接收数据效率问题，因为在这种模式里程序必须不断重复检测（polling）输入端口是否有数据存在。...2、scalaz-sstream和akka-stream的数据流都是一种申明式的数据处理流程描述，属于一种运算方案，最终都需要某种运算器来对数据流按运算方案进行具体的运算，得出运算结果和产生副作用。...对通过输入端口输入数据流的元素进行转变处理（transform）后经过输出端口输出。FlowShape有一个输入端和一个输出端。 在akka-stream里数据流组件一般被称为数据流图（graph）。...意思是选择左边数据流图的运算结果。我们上面提过akka-stream是在actor系统里处理数据流元素的。在这个过程中同时可以用actor内部状态来产生运算结果。...//In,Out为数据流元素类型，Mat是运算结果类型 Sink[-In, +Mat] //In是数据元素类型，Mat是运算结果类型 Keep对象提供的是对Mat的选择。
RocketMQ系列文章 RocketMQ(一)：基本概念和环境搭建 RocketMQ(二)：原生API快速入门 RocketMQ(三)：集成SpringBoot RocketMQ(四)：重复消费、消息重试...("获取消息内容:【" + new String(message.getBody()) + "】执行业务"); } } 执行结果： 发送完成 获取消息内容:【我是一个带key的消息】执行业务 1300...topicBusinessKey", messageKey); } finally { redissonLock.unlock(); } } } 执行结果...： 发送完成 获取消息内容:【我是一个带key的消息】执行业务 1400的业务编号数据重复了,直接return,就算消费了此重复数据 二、消息重试 1、生产者重试 可以分别设置同步消息和异步消息发送的重试次数...defaultMQPushConsumer.setMaxReconsumeTimes(2); // 实例名称-控制面板可以看到 defaultMQPushConsumer.setInstanceName("消费者1号"); } } 设置重试二次的执行结果
4.解决方案： 方案一(我们选择的方案): 通过分析发生流控的毫秒数分布发现，加重试可以解决(blocking-queue，线程池异步重试即可)，queue-size设置200即可。...，不会重试/重发消息，因为此时broker已经超出负载，rocketmq认为应该直接丢弃(此处没有问题，流控的处理模式)。...重试code，可以看到，有多个prometheus统计指标，我们对send的整个流程的各个节点做了监控： ?...(4).rocketmq-client的重试机制 如下图： 1.可以看到，client对各种异常进行了处理，发生异常时进行重试。...topicNotExist等，是不会进行重试的，这是显然的。
场景还原 问题 用户再浏览器里执行了一次http请求，结果后端服务器执行了两遍，如果这次请求是Insert操作，可想而知，数据库会多出一条一模一样的记录来。...网关用Nginx做了反向代理和负载均衡，Nginx下挂着两台阿里云ECS服务器，每台机器上都装着Tomcat，用户打开浏览器，点击页面，访问后端接口，查看Nginx的access.log,结果这一条请求打在了两台服务器上...问题剖析 nginx的重试机制就是容错的一种，在nginx的配置文件中，proxy_next_upstream项定义了什么情况下进行重试，官网文档中给出的说明如下： Syntax: proxy_next_upstream...还有一个参数影响了重试的次数：proxy_next_upstream_tries，官方文档中给出的说明如下： Syntax: proxy_next_upstream_tries number;...于是想出了一个临时解决方案，专门针对耗时时间长的几个接口做一下过滤，也就是说，在Nginx的server配置标签中，专门对几个特定的url过过滤，关闭Nginx的重试机制，配置如下 server {
DISTINCT 使用 DISTINCT 关键字可以去掉查询中某个字段的重复记录。...表有如下记录： uid username 1 小李 2 小张 3 小李 4 小王 5 小李 6 小张 SQL 语句： SELECT DISTINCT(username) FROM user 返回查询结果如下...： username 小李 小张 小王 提示 使用 DISTINCT 关键字去掉重复记录具有较大的局限性。...DISTINCT() 只能包含一个字段且查询结果也只返回该字段而非数据完整记录（如上例所示）。...上面的例子如果要返回如下结果（这往往是期望中的）： uid username 1 小李 2 小张 3 小王 这时候就要用到 GROUP BY 关键字。
数据操作语言：去除重复记录 结果集中的重复记录 假如我们要查询员工表有多少种职业，写出来的 SQL 语句如下： 去除重复记录 如果我们需要去除重复的数据，可以使用 DISTINCT 关键字来实现 SELECT...SELECT job FROM t_emp; SELECT DISTINCT job FROM t_emp; 注意事项 使用 DISTINCT 的 SELECT 子句中只能查询一列数据，如果查询多列，去除重复记录就会失效
从总体上看：akka-stream是由数据源头Source，流通节点Flow和数据流终点Sink三个框架性的流构件（stream components）组成的。...一个完整的数据流（可运行数据流）必须是一个闭合的数据流，即：从外表上看，数据流两头必须连接一个Source和一个Sink。...：akka-stream又包括数据流图Graph及运算器Materializer两个部分。...akka-stream在数据流的各环节都实现了Reactive-Stream-Specification，所以对于输入端口InHandler来讲需要响应上游推送信号onPush，输出端口OutHandler...对于一对多扩散型和多对一合并型形状的数据流构件akka-stream提供了UniformFanIn和UniformFanOut两种GraphStage。
因为Graph只是对数据流运算的描述，所以它是可以被重复利用的。所以我们应该尽量地按照业务流程需要来设计构建Graph。在更高的功能层面上实现Graph的模块化（modular）。...然后我们再使用这个自定义流图模块组建一个完整的闭合流图： import akka.actor._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._...，是可以重复使用的。...的运算是在actor上进行的，除了大家都能对数据流元素进行处理之外，akka-stream还可以通过actor的内部状态来维护和返回运算结果。...这个运算结果在复合流图中传播的过程是可控的，如下图示： ? 返回运算结果是通过viaMat, toMat来实现的。简写的via,to默认选择流图左边运算产生的结果。
第二种需要重试以应对传输损失，这意味着在发送端保持状态，在接收端具有确认机制。第三种是最昂贵的，因此性能最差，因为除了第二种之外，它还要求状态保持在接收端，以便过滤出重复的传递。...以最简单的形式，这需要 识别单个消息以将消息与确认关联的方法 一种重试机制，如果不及时确认，将重新发送消息 接收者检测和丢弃重复数据的一种方法 第三个是必要的，因为消息也不能保证到达。...Akka 持久性模块的“至少一次传递”支持具有业务级确认的ACK-RETRY协议。通过跟踪通过"至少一次传递"发送的消息的标识符，可以检测到重复的消息。...如果组件的状态由于机器故障或被推出缓存而丢失，则可以通过重放事件流（通常使用快照来加快进程）来重建。Akka Persistence 支持「事件源」。...Actor 可以订阅事件流上的类akka.actor.DeadLetter，请参阅「事件流」了解如何执行该操作。然后，订阅的 Actor 将收到（本地）系统中从那时起发布的所有死信。
重复的结果没显示出来 2 select * from a left join(select id from b group by id) as b on a.id=b.aid 拿出b表的一条数据关联...on a.id=b.aid 拿出b表的最后一条数据关联 PS： 解释distinct，如下例子： table id name 1 a 2 b 3 c 4 c 5 b 比如想用一条语句查询得到name不重复的所有数据...，那就必须使用distinct去掉多余的重复记录。...select distinct name from table 得到的结果是: name a b c 好像达到效果了，可是，如果还想要得到的是id值呢？...不过他同时作用了两个字段，也就是必须得id与name都相同的才会被排除 采用唯一键去关联做链接查询 left join的关键字（字段）在product表不唯一，所以这部分不唯一的数据就产生了笛卡尔积，导致执行结果多于预期结果
但是，如果使用隔离级别，比如可串行化serializable （以及可重复读），你的系统会变得很慢，依赖于不同关系数据库，同时发生的事务也许需要应用代码编码指定重试几次，这就很复杂，其他不是很严格的隔离级别则会带来更新丢失或幽灵...使用Akka和其集群，能保证一个actor (可看成一个服务)一次只处理一个消息，但是因为akka完全改变了使用范式，难以使用和跟踪调试，而且和语言平台特点有关。...它是一种幂等的数据结构，不管操作其之上的操作顺序，最终都是同样的结果状态。但是完全幂等的操作在实际中也是很少碰到。 6.使用“insert-only”只追加模型....这样版本号的唯一性保证不会有重复记录。...你不会丢失数据，相当于免费得到一个校订日志(banq注：实际是EventSourcing 事件流日志) 上面办法都是在不损失性能情况下如何串行化请求，包括了各种锁机制 队列和非堵塞I/O。
在onPush()里extMessage最终会被当作流元素插入到数据流中。...Thread.sleep(2000) Injector.inject("Stop") scala.io.StdIn.readLine() sys.terminate() } 试运行结果显示...插入了一个正在运行中的数据流中并在最后终止了这个数据流。 另外，一个GraphStage也可以被外界当作一种Actor来进行交流。...下面是本次示范的源代码： GetAsyncCallBack.scala import akka.actor._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl...._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream.stage._ import scala.concurrent.duration
利用 Play Mongo 可以方便地实现数据监听功能，并且我们可以将 Change Stream 转换成 Akka Stream，然后以流的方式处理指定 Collection 上的数据变化， mongo...上面的代码实现了以下几个功能： 将从 Change Stream 接收到的元素进行缓冲，以方便批处理，当满足下面任意一个条件时便结束缓冲向后传递： 缓冲满10个元素 缓冲时间超过了1000毫秒 对缓冲后的元素进行流控...com.mongodb.internal.connection.BaseCluster$WaitQueueHandler.run(BaseCluster.java:482) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 幸运的是，Akka...mongo.collection(colName).watch().fullDocument.toSource } } 通过 Backoff 参数可以指定重试策略： minBackoff 最小重试时间间隔...maxBackoff 最大重试时间间隔 randomFactor 设置一个随机的浮动因子，使得每次计算的间隔有些许差异 maxRestarts 最大重试次数 当发生错误时，RestartSource
题目描述 请实现一个函数用来找出字符流中第一个只出现一次的字符。例如，当从字符流中只读出前两个字符"go"时，第一个只出现一次的字符是"g"。...当从该字符流中读出前六个字符“google"时，第一个只出现一次的字符是"l"。 输出描述: 如果当前字符流没有存在出现一次的字符，返回#字符。
题目描述 请实现一个函数用来找出字符流中第一个只出现一次的字符。例如，当从字符流中只读出前两个字符 “go” 时，第一个只出现一次的字符是 “g”。...当从该字符流中读出前六个字符“google" 时，第一个只出现一次的字符是 “l”。...System.out.println("queue = " + firstAppearChar.getQueue() ); System.out.println("字符流中第一个不重复的字符
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