中实例化一个 Python 的 SparkContext 对象，最终会在 JVM 中实例化 Scala 的 SparkContext 对象；在 Executor 端，则不需要借助 Py4j，因为 Executor...，首先会实例化 Python 版的 SparkContext 对象，在实例化过程中会做两件事： 实例化 Py4j GatewayClient，连接 JVM 中的 Py4j GatewayServer，后续在...映射到 JVM 中，会转给 sparkContext.runJob 方法，Job 运行完成后，JVM 中会开启一个本地 Socket 等待 Python 进程拉取，对应地，Python 进程在调用 PythonRDD.runJob...后就会通过 Socket 去拉取结果。...在一边喂数据的过程中，另一边则通过 Socket 去拉取 pyspark.worker 的计算结果。
._1 // 取第1个元素 val i: Int = t._2 // 取第2个元素 val b: Boolean = t._3 // 取第3个元素 需要注意的是 Tuple 的元素索引从1开始。...它的好处是所有的默认行为都经过了合理的设计，开箱即用。...简洁的实例化方式 我们为 role 和 addTime 两个属性定义了默认值，所以我们可以只使用 name 创建一个 User 实例： val u = User("jack") 在创建实例时，我们也可以命名参数...Scala 中，我们在编写并发代码时只需要关心业务逻辑即可，而并不需要关注底层的线程池如何分配。...而在 Scala 中，我们可以通过 Future 捕获任意线程中发生的异常。
原因有两点： 不同消费组之间相互独立，不会相互影响 ； 消费者下次拉取数据时，需要知道从哪个进度开始拉取 ，就像我们小时候玩单机游戏存盘一样。 因此消费进度文件需要保存消费组所订阅主题的消费进度。...最后创建拉取消息请求列表，并将请求分发到消息拉取服务，进入拉取消息环节。 5 长轮询 在负载均衡这一小节，我们已经知道负载均衡触发了拉取消息的流程。...拉取请求的通讯模式是异步回调模式 ; 消费者的拉取消息服务本身就是一个单线程，使用异步回调模式，发送拉取消息请求到 Broker 后，拉取消息线程并不会阻塞 ，可以继续处理队列 pullRequestQueue...示例：在证券处理中，以人民币兑换美元为 Topic，在价格相同的情况下，先出价者优先处理，则可以按照 FIFO 的方式发布和消费全局顺序消息。...中弹出拉取消息，执行拉取任务 ，拉取请求是异步回调模式，将拉取到的消息放入到处理队列； 拉取请求在一次拉取消息完成之后会复用，重新被放入拉取请求队列 pullRequestQueue 中 ； 拉取完成后
原因有两点： 不同消费组之间相互独立，不会相互影响 ； 消费者下次拉取数据时，需要知道从哪个进度开始拉取 ，就像我们小时候玩单机游戏存盘一样。 因此消费进度文件需要保存消费组所订阅主题的消费进度。...，拉取请求的通讯模式是异步回调模式 ; 图片 消费者的拉取消息服务本身就是一个单线程，使用异步回调模式，发送拉取消息请求到 Broker 后，拉取消息线程并不会阻塞 ，可以继续处理队列 pullRequestQueue...因为队列的消费进度还是维持在1001，当队列重新被分配给新的消费者实例的时候，新的实例从 Broker 上拿到的消费进度还是维持在1001，这时候就会又从1001开始消费，1001-1010这批消息实际上已经被消费过还是会投递一次...示例：在证券处理中，以人民币兑换美元为 Topic，在价格相同的情况下，先出价者优先处理，则可以按照 FIFO 的方式发布和消费全局顺序消息。...中弹出拉取消息，执行拉取任务 ，拉取请求是异步回调模式，将拉取到的消息放入到处理队列； 拉取请求在一次拉取消息完成之后会复用，重新被放入拉取请求队列 pullRequestQueue 中 ； 拉取完成后
._1 // 取第1个元素 val i: Int = t._2 // 取第2个元素 val b: Boolean = t._3 // 取第3个元素 需要注意的是 Tuple 的元素索引从1开始。...它的好处是所有的默认行为都经过了合理的设计，开箱即用。...简洁的实例化方式 我们为 role 和 addTime 两个属性定义了默认值，所以我们可以只使用 name 创建一个 User 实例： val u = User("jack") 在创建实例时，我们也可以命名参数...不可变性 Case Class 在默认情况下实例是不可变的，意味着它可以被任意共享，并发访问时也无需同步，大大地节省了宝贵的内存空间。...而在 Scala 中，我们可以通过 Future 捕获任意线程中发生的异常。
,key是TopicAndPartition，value就是本地最大的offset 每次拉取的时候，以本地已经拉取的最大值，还有拉取大小构造fetchRequest FetchRequest kafka...与fetchSize决定了这个fetcher从broker拉取数据的开始位置和拉取数据的条数。...的拉取速度的控制。...= offset + 1，也就是拉取回来的最大offset+1 = 259，hw的话是8702，那么lag值就是8702-259=8443 这里为了复现，让消费线程拉取一条之后抛异常退出 小结 生产环境注意根据消息大小以及环境内存等对如下参数进行配置...；否则只能反应client fetcher thread的消息拉取的滞后情况；不过设置太小的话就得频繁拉取，影响消费者消费，可以根据情况适中调整)。
下面的列表解释了很难迁移的部分行为： 依靠终止原因和双向行为链接方法 - Scala和Akka actors有不同的故障处理和actor monitoring模型。...actors创建并开始在迁移的系统的情况下，actors在不同的位置以及改变这可能会影响系统的行为，用户需要更改代码，以使得actors在实例化后立即开始执行。...在Scala中，控制器的行为主要是在act方法的中定义。逻辑上来说，控制器是一个并发执行act方法的过程，执行完成后过程终止。在Akka中，控制器用一个全局消息处理器来依次处理它的的消息队列中的消息。...注意：在Scala和Akka的actor之间有另一种细微的区别：在Scala， link/watch 到已经终止的控制器不会有任何影响。在Akka中，看管已经终止的控制器会导致发送终止消息。...当所有的主线程和actors结束后，Scala程序会终止。迁移到Akka后，当所有的主线程结束，所有的actor systems关闭后，程序才会结束。
现在的Kafka增加了高可用的特性，即增加了复本的特性，同时必然会引入选主，同步等复杂性; ReplicaManager负责消息的写入，消费在多复本间同步, 节点成为主或从的转换等等相关的操作; 这篇我们先集中介绍下...在kafka的log dir目录下有一文件：replication-offset-checkpoint, 以Topic+Partition为key, 记录其高水位的值。...简单说就是已经复制到所有replica的最后提交的offset, 即所有ISR中的logEndOffset的最小值与leader的目前的高水位值的之间的大者. replication-offset-checkpoint...AbstractFetcherThread], 实现的拉取消息由AbstractFetcherThread来负责, 每个brokerId+fetcherId对应一个AbstractFetcherThread...processPartitionData(topicAndPartition: TopicAndPartition, fetchOffset: Long, partitionData: PartitionData): 处理拉取过来的消息
根节点对应的自定义组件实例在和 dom 节点建立联系后，就可以通过 dom 节点拿到子节点列表，进而开始渲染子节点。...目前的方案上使用小程序的 selectorQuery 接口来拉取渲染信息，因为此接口只能异步拉取，所以没法完整模拟渲染信息的即时同步。...为了尽可能做到相对同步，在初始渲染完成后尝试拉取一次渲染信息，之后在每次触发节点更新后再异步拉取渲染信息，同时提供一个异步接口给某些需要即时拉取渲染信息的场景中使用。...全局对象的处理 上面提到小程序的逻辑层是跑在一个 js 线程中，这个 js 线程是一个纯净的 js 线程，别说那些 bom、dom 接口了，连一个正经的全局对象都没有。...做前端开发的同学们应该都知道，h5 环境中声明在全局的变量/函数会挂在 window 下，在页面的其他地方是可以使用或者是通过 window.xxx 的方式来访问的。
利用默认值和命名参数，我们可以非常方便地创建模型类和值对象的实例。所以在 Scala 中基本上不需要使用工厂模式或构造器模式创建对象，如果对象的创建过程确实非常复杂，则可以放在伴生对象中创建，如下。...如果在两个 User 之间共享 Role 实例就会出现问题，就像下面这样。 ?...六、并发编程 挑逗指数: 五星 在 Scala 中，我们在编写并发代码时只需要关心业务逻辑即可，而不需要关注任务如何执行。我们可以通过显式或隐式方式传入一个线程池，具体的执行过程由线程池完成。...每个 Promise 实例都会有一个唯一的 Future 与之相关联。 ? 跨线程错误处理 Java 通过异常机制处理错误，但是问题在于 Java 代码只能捕获当前线程的异常，而无法跨线程捕获异常。...而在 Scala 中，我们可以通过 Future 捕获任意线程中发生的异常。
kafka集群发送时间长，集群机子网卡上下行流量很不均衡，有些broker写数据的时间很长，经过测试修改发送ack为一份确认会快很多，也就是kafka的多broker之间拉取数据备份耗时较长，采取如下措施...：16左右就开始时断时续的报错，从16784拉取leader消息链接超时,同时也会有消息继续写入到18082这个broker（后续切换leader为18082），18082broker的网卡的上下行流量飙升到...90Mb/s（应该是接近瓶颈），链接这个broker的topic发送数据会报错发多次不能成功发送，发送成功时发送的时间也很涨很高.18083broker在次期间网卡流量也在40-70mb/s之间波动。...于此同时16784broker后台在第二天看日志的时候会不停的重新在zk注册broker，会先停掉broker的链接和复制线程，然后其他相关topic的备份都会去掉这个broker然后等重新注册好broker...的网卡开始飙升，且一直维持在90mb/s的状态。
一个函数在不同的调用时刻，会表现不一致！？这个比较奇怪，函数不是已经写好的吗？ 怎么会表现出不同的行为呢？另外，我怎么可能在一个程序里面多个地方同时调用同一个函数呢？ 其一，答案很简单。...为什么我要给他取这个难听的名字，因为静态数据不仅会是的函数每次调用彼此耦合牵连（除非你是有意而为之），而且会在不调用的时候占着内存不拉shi，而且会让并发任务极容易产生竞态，不利于生产！...其二，你的程序很可能是一个多线程并发的实例，因此多个地方同时调用同一个函数的情况，很普遍。...综上所述的函数行为总结一个概念就是：在多次调用中（不管是否同时）行为变现一致的函数，被称为可重入函数，否则被称为不可重入函数。...正如其名所提示的，我们在程序中，同时调用这些函数有可能会产生不一致的结果，产生这样结果的原因有三，上面已经提到，用比较官方严肃的语言来表述如下： 一是因为函数内部使用了共享资源，比如全局变量、环境变量。
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。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...在策略上本次处理考虑使用批量消息拉取，在配置文件中进行设置，在factory中进行设置并行数。...在handle中，由于使用的分批次拉取消息，遍历records，在每条record进行处理的时候，在线程池中手动创建一个线程，处理对应消息，当消息处理完毕后，手动ack提交offset。...handle处理 实际处理流程为，3并行度来进行每个分区的消息拉取 在处理的时候使用保证进度的顺序性，采用redis 来进行消息缓存，且避免数据库的频繁读写，当处理完成，统一写入postgre
，另外一个超过) 【异常分片监控信息】 ☐ mongod实例日志 备注:根据监控来看，tags等于reportfrist节点，在17.10延迟超过120s，所以跑批程序根据配置tag以及延迟时间120s...-60000之间，所有机器性能差不多，没有特别大的异常，包括cpu都是相对稳定 并发--从监控来，17点到17.30出现连接翻倍的情况，这个可能会影响备库拉取oplog性能 写关注--应用采用默认策略，...因为双11当天有限流，下午开始取消限流，可能导致数据库一瞬间波动造成的延迟(出现偶发的情况) ☐ SQL执行为什么会等待锁，被阻塞 因为我们的聚合SQL对时效不是非常敏感，因为是多线程执行聚合，每一个线程按照部门取聚合的...oplog失败 4.4版本之前都是备库主动取获取日志，如果主库忙、网络出现问题以及磁盘等问题，会导致拉取失败的，从而导致从库不能及时应用日志，如果开始级联复制(默认开启)，那么此时备库可能从其他备库拉取日志...相对从库主动拉取能够提高效率。
actor_receive.jpg 与线程的关系 Actor 的线程模型可以这样理解：在一个进程中，所有的 actor 共享一个线程池，总的线程个数可以配置，也可以根据 CPU 个数决定。...被调用的方法可能读到 GoodActor 的私有实例数据，而这些数据可能是由另一个线程写进去。...结果是，你需要确保 BadActor 线程对这些实例数据的读取和 GoodActor 线程对这些数据的写入是同步在一个锁上的。一旦绕开了 actor 之间的消息传递机制，就回到了共享数据和锁模型中。...优选不可变的消息 由于 Scala 的 actor 模型提供了在每个 actor 的 act 方法中的单线程环境，不需要担心在这个方法的实现中使用的对象是否是线程安全的。...确保消息对象是线程安全的最佳途径是在消息中使用不可变对象。任何只有 val 字段且这些字段只引用到不可变对象的类的实例都是不可变的。
勾选 Settings/Preferences | Appearance & Behavior（设置 / 偏好设置 | 外观与行为）中的 New UI preview（新UI预览）框，在项目中尝试一下。...我们还将操作更新移至后台线程以改进 UI 响应，并实现多线程 VFS 刷新来增强索引编制。 编辑器 改进了复制剪切粘贴行为 我们重做了粘贴操作 (⌘V) 的行为。...Scala 更出色的 Scala 3 支持 v2022.3 引入了大量升级以提供更好的 Scala 3 支持。IDE 现在支持形参解组和引用模式，并且在匹配类型和类型变量的支持方面做出了诸多改进。...Pull Docker image（拉取 Docker 镜像）意图操作 新增的方式可供轻松拉取所需镜像，而无需从 Dockerfile、docker-compose.yml 或使用 Testcontainers...只需在高亮显示的镜像名称上调用上下文操作 (⌥⏎)，然后选择 Pull Docker image（拉取 Docker 镜像）。
勾选 Settings/Preferences | Appearance & Behavior（设置 / 偏好设置 | 外观与行为）中的 New UI preview（新 UI 预览）框，在项目中尝试一下...我们还将操作更新移至后台线程以改进 UI 响应，并实现多线程 VFS 刷新来增强索引编制。 编辑器 改进了复制剪切粘贴行为 我们重做了粘贴操作 (⌘V) 的行为。...Scala 更出色的 Scala 3 支持 v2022.3 引入了大量升级以提供更好的 Scala 3 支持。IDE 现在支持形参解组和引用模式，并且在匹配类型和类型变量的支持方面做出了诸多改进。...Pull Docker image（拉取 Docker 镜像）意图操作 新增的方式可供轻松拉取所需镜像，而无需从 Dockerfile、docker-compose.yml 或使用 Testcontainers...只需在高亮显示的镜像名称上调用上下文操作 (⌥⏎)，然后选择 Pull Docker image（拉取 Docker 镜像）。
1、引言 在视频直播场景中，弹幕交互、与主播的聊天、各种业务指令等等，组成了普通用户与主播之间的互动方式。...最后：Zookeeper 在架构中主要用来做服务发现，各服务实例均注册到 Zookeeper。...通知拉取的详细流程为： 1）客户端成功加入聊天，将所有成员加入到待通知队列中（如已存在则更新通知消息时间）； 2）下发线程，轮训获取待通知队列； 3）向队列中用户下发通知拉取。...通过这个流程可保障下发线程一轮只会向同一用户发送一个通知拉取（即多个消息会合并为一个通知拉取），有效提升了服务端性能且降低了客户端与服务端的网络消耗。...对于已经拉取过全量数据的成员来说，若每次都拉取全量数据，客户端想获得本次的修改内容，就需要比对客户端的全量自定义属性与服务器端的全量自定义属性，无论比对行为放在哪一端，都会增加一定的计算压力。
具体请参考之前的博文 c#语言-多线程中的锁系统(一)。 因为字符串被公共语言运行库 (CLR)暂留，这意味着整个程序中任何给定字符串都只有一个实例，所以才会用下面第二种方法。...其目的就是为了保证锁的粒度最小并且全局唯一性，只锁当前缓存的查询行为。 缓存穿透 先举个简单例子：一般网站经常会缓存用户搜索的结果，如果数据库查询不到，是不会做缓存的。...导致的结果是用户等待超时，这是非常不优化的体验。 这种行为本质上是把多线程的Web服务器，在此时给变成单线程处理了，会导致大量的阻塞。...缓存标记key： 缓存标记key只是一个记录实际key过期时间的标记，它的缓存值可以是任意值，比如1。 它主要用来在实际key过期后，触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。...只要大于正常缓存过期时间，并且能保证在延长的时间内足够拉取数据即可。 还一个好处就是，如果突然db挂了，脏数据的存在可以保证前端系统不会拿不到数据。 这样做后，就可以一定程度上提高系统吞吐量。
1.1 生产者组 具有相同角色的生产者被分到一组。假如原始的生产者在事务后崩溃，broker会联系 同一生产者组中的不同生产者实例，继续提交或回滚事务。...为了我们应用的正确性，提供了两种消费者类型： 拉式消费者：拉式消费者从broker拉取消息，一旦一批消息被拉取，用户应用系统将发起消费过程。 ...推式消费者：推式消费者，从另一方面讲，囊括了消息的拉取、消费过程，并保持了内部的其他工作，留下了一个回调 接口给终端用户去实现，实现在消息到达时要执行的内容。...在消费者方面，一个Topic可以被0个，1个或多个消费者组订阅。相似的，一个消费者组可以订阅1个或多个Topic，只要组内的消费者实例 保持订阅的一致性。...七、Broker（队列） Broker是RocketMQ的一个主要组件，它接收生产者发送的消息，存储它们并准备处理消费者的拉取请求。
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