在本讲座中，我们将研究分布式系统中的时间概念。对时间的假设构成了分布式系统模型的一个关键部分。例如，基于超时的故障检测器需要测量时间以确定何时超时。操作系统依赖计时器和时钟，以便安排任务，跟踪CPU的使用，以及别的一些任务。应用程序经常希望记录事件发生的时间和日期：例如，当调试分布式系统中的错误时，时间戳对调试很有帮助，因为它们允许我们重建同一时间不同节点上发生事件的场景。所有这些都需要对时间进行精确测量。
在 Java 中，我们可以使用乐观锁和悲观锁来保证数据的一致性和并发性。下面是对乐观锁和悲观锁的介绍以及它们的实现方式。
在 JDK 8 之前，Java 语言为我们提供了两个类用于操作时间，它们分别是：java.util.Date 和 java.util.Calendar，但在 JDK 8 的时候为了解决旧时间操作类的一些缺陷，提供了几个新的类，用于操作时间和日期，它们分别是：LocalTime、LocalDateTime、Instant，都位于 java.time 包下。时间的操作在我们日常的开发中经常见到，比如，业务数据都要记录创建时间和修改时间，并要把这些时间格式化之后显示到前端页面，再比如我们需要计算业务数据的时间间隔等，都离不开对时间的操作，那如何正确而优雅地使用时间？这就是我们接下来要讨论的话题。
算下来，已有半月之久没写文章，都是在吃老本，再不写估计就要废了，下班回来告诉自己就算通宵也要把这篇写完。
在计算机中，每个文件都一个时间戳，之前遇到过一个关于文件时间戳的问题，这里记录下来分享给大家。
ProcessFunction 函数是低阶流处理算子，可以访问流应用程序所有（非循环）基本构建块：
项目hbase数据库出现很诡异的assignment ，region移动的src和dest都是同一台regionserver，不过时间戳不同，启动的只有一个regionserver， 不知道怎么出现了两个时间戳 分析下源码解决一下 loadbalance只有一个实现 org.apache.hadoop.hbase.master.DefaultLoadBalancer 在HMaster中会启动一个线程 org.apache.hadoop.hbase.Chore，按照设定的hbase.balancer.per
本节适用于在事件时间上运行的程序。有关事件时间，处理时间和提取时间的介绍，请参阅Flink1.4 事件时间与处理时间。
通过前两篇的文章介绍，我们知道了CAS是什么以及查看源码了解CAS原理。那么在多线程并发环境中，的缺点是什么呢？这篇文章我们就来讨论讨论
Kafka作为一个消息队列，有其自己定义消息的格式。Kafka中的消息采用ByteBuf，之所以采用ByteBuf这种紧密的二进制存储格式是因为这样可以节省大量的空间。毕竟如果使用Java类的格式来定义消息对象将会浪费大量的空间(Java对象除了本身属性所占的空间外，还存在一些Header，还会存在一些补齐)。
转自：https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5448766.html
什么是悲观锁？认为自己在使用数据的时候一定有别的线程来修改数据,因此在获取数据的时候会先加锁,确保数据不会被别的线程修改 适合写操作多的场景,先加锁可以保证写操作时数据正确(写操作包括增删改)、显式的锁定之后再操作同步资源 synchronized关键字和Lock的实现类都是悲观锁
Java 8 出来很久了，各位也可能已经在用了，不过其中新的时间日期 API 可能很少人用，甚至不知道怎么上手。本文快速介绍一下其中的主要的类的概念和用法。 一、时间戳 Instant Instant 表示一个 EPOCH 时间戳（即以 0 表示 1970-01-01T00:00:00Z），精确到纳秒。 Instant 对象不包含时区信息，且值是不可变的。 虽然概念很简单，但是它可以很方便的和其他时间日期对象之间进行交互和转换。比如： 两个 Instant 可以用来构建一个时间段； 一个 Instant 加
一般订单号或者流水号等可能在一些平台会用到，然后我就简单的介绍一个我自己生成订单号和流水号的一个方法吧，如果程序有问题或者你有更好的生成办法，欢迎留言，留下你的文章链接，我们一起学习和进步哈。
如下图，在常规的业务开发中，SQL、Table API、DataStream API比较常用，处于Low-level的Porcession相对用得较少，从本章开始，我们一起通过实战来熟悉处理函数(Process Function)，看看这一系列的低级算子可以带给我们哪些能力？
1.Flink 三种Join的代码测试 1.1 数据源 1.2 join 1.3 intervalJoin 1.3.1 intervalJoin API用法 1.3.2 intervalJoin SQL用法 1.4 coGroup
CAS的全称为Compare And Swap，直译就是比较交换。是一条CPU的原子指令，其作用是让CPU先进行比较两个值是否相等，然后原子地更新某个位置的值，其实现方式是基于硬件平台的汇编指令，在intel的CPU中，使用的是cmpxchg指令，就是说CAS是靠硬件实现的，从而在硬件层面提升效率。
Snowflake（雪花） 是一项服务，用于为 Twitter 内的对象（推文，直接消息，用户，集合，列表等）生成唯一的 ID。这些 IDs 是唯一的 64 位无符号整数，它们基于时间，而不是顺序的。完整的 ID 由时间戳，工作机器编号和序列号组成。当在 API 中使用 JSON 数据格式时，请务必始终使用 id_str 字段而不是 id，这一点很重要。这是由于处理JSON 的 Javascript 和其他语言计算大整数的方式造成的。如果你遇到 id 和 id_str 似乎不匹配的情况，这是因为你的环境已经解析了 id 整数，并在处理的过程中仔细分析了这个数字。
在java中，java.util.Date对象用于表示时间。这个对象既能表示日期，也能表示时间。原因在于这个对象内部实际上是一个long字符来存储的毫秒数。我们都知道时间通过System.currentTimeMillis()方法获取当前的系统时间戳，就能转换为我们所需要的时间：
文章介绍了Sentinl的自适应缓存时间戳算法，从原理到实现都手把手解读了，而且还发现Sentinel-Go还未实现这个自适应算法，于是我就觉得，这简单啊，把Java代码翻译成Go不就可以混个PR？
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题，一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到；另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
从getFirstDayOfWeek()开始，完整的7天，并且包含那一年至少getMinimalDaysInFirstWeek()天。 该计算方式和区域相关，对zh_CN区域，2020年第一周条件：从周日开始的完整7天，2020年包含1天即 可。显然，2019年12月27日周日到2020年1月2日周六是2020年第一周，得出的week year就是2021年。
在分布式系统中，如何在各个不同的服务器上产生数据主键ID值? 比如，有一个订单系统被部署在了AB两个节点上(即两台服务器上)，那么如何在这两个节点上各自生成订单ID，并且保证ID值不会冲突? 通常有以
大量的设备连接到互联网，而设备之间需要通讯以及相互协作，这就要求不同设备之间需要保持时钟同步。然而无论是多么精准的时钟，一旦运行久了后，它指示的时间与真实时间会产生偏差，在假设不同设备启动时时间初始化不同，这就很难保证不同设备之间的时钟频率还能够保持一致。
我们都知道，在面试的环节中，会有各种千奇百怪的问题，最经典的就是各种数据库，这种中间件，还有就是底层原理，还有就是关于缓存数据库这块，今天了不起就来说说这个某东最喜欢问的一个内容，那就是关于 Redis 的一些问题，比如 Redis 为什么快？
最近无聊（摸）闲逛（鱼）github时，发现了一个阿里开源项目可以贡献代码的地方。
在加锁失败时，线程会进入 while 循环，一直尝试获得锁，这时候是多线程进行竞争。就是说谁抢到就是谁的。
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
我们都知道在 Java 中为了保证一些操作的安全性，就会涉及到使用锁，但是你对 Java 的锁了解的有多少呢？Java 都有哪些锁？以及他们是怎么实现的，今天了不起就来说说关于 Java 的锁。
上图的Flink示例程序对一个数据流做简单处理，整个过程包括了输入（Source）、转换（Transformation）和输出（Sink）。程序由多个DataStream API组成，这些API，又被称为算子 （Operator），共同组成了逻辑视角。在实际执行过程中，逻辑视角会被计算引擎翻译成可并行的物理视角。
在计算机中，通常使用 Locale 表示一个国家或地区的日期、时间、数字、货币等格式。Locale 由 语言_国家 的字母缩写构成，例如，zh_CN 表示中文+中国，en_US 表示英文+美国。语言使用小写，国家使用大写。
上一篇文章 Kafka Connect JDBC Source MySQL 全量同步 中，我们只是将整个表数据导入 Kafka。这对于获取数据快照很有用，但并不是所有场景都需要批量全部同步，有时候我们可能想要获取自上次之后发生的变更以实现增量同步。JDBC Connector 提供了这样的能力，将表中自上次轮询以来发生更改的行流式传输到 Kafka 中。可以基于递增的列（例如，递增的主键）或者时间戳列（例如，上次更新的时间戳）来进行操作。Kafka Connect JDBC Source 提供了三种增量同步模式：
Java8引入了一套全新的时间日期API，本篇随笔将说明学习java8的这套API。 java.time包中的是类是不可变且线程安全的。新的时间及日期API位于java.time中，下面是一些关键类 ●Instant——它代表的是时间戳(1970-01-01 00:00:00) ●LocalDate——不包含具体时间的日期，比如2014-01-14。它可以用来存储生日，周年纪念日，入职日期等。 ●LocalTime——它代表的是不含日期的时间 ●LocalDateTime——它包含了日期及时间，不
刘兵，花名玄靖，开源技术爱好者，高性能Redis中间件NRedis-Proxy作者，目前研究方向为java中间件，微服务等技术。
在Java中，可以通过多种方式计算两个日期之间的天数。以下将从使用Java 8的日期和时间API、使用Calendar类和使用Date类这三个角度进行详细介绍。
我们平时开发日期一般都是使用Date类。在使用Date计算时，一般将会将Date转换成时间戳，即转换成ms后进行计算，这样做很麻烦。当然我们也可以使用第三方日期类。
说MVCC(Multiversion concurrency control，多版本并发控制)之前，先从数据库的ACID说起。ACID其中一个就是I。也就是Isolation，隔离性。
今天咱们来看一道数据库中比较经典的面试问题：为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？同时这道题也出现在了浩鲸科技的 Java 面试中，下面我们一起来看吧。
时间戳(Timestamp)是一种用来表示特定时间点的数据类型。在Java中,时间戳通常指的是从1970年1月1日 00:00:00 UTC开始计算到某个具体时间点所经过的毫秒数。这个起始时间点被称为"Epoch时间"。
Scala笔记 1.四种操作符的区别和联系 :: 该方法成为cons，表时构造，向队列头部加入元素。x::list表示向list头部加入元素。（列表构造： 12::1::2::"bar"::"foo" 表示List[Any]= (2,1,2,bar,foo) :+和+:表示分别在尾部加入元素和在头部加入元素。 ++ 表示连接两个集合 ::: 该方法只能用于连接两个list类型的集合 2.日期操作(经常用到，所以记录下) 获取今天0点时间戳 12val dateFormat = new Si
掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。
其实 UUID 和自增主键 ID 是常用于数据库主键的两种方式，各自具有独特的优缺点。
package com.example.administrator.huijianzhi.util; import android.annotation.SuppressLint; import
之前提到的一些算子和函数能够进行一些时间上的操作，但是不能获取算子当前的Processing Time或者是Watermark时间戳，调用起来简单但功能相对受限。如果想获取数据流中Watermark的时间戳，或者在时间上前后穿梭，需要使用ProcessFunction系列函数，它们是Flink体系中最底层的API，提供了对数据流更细粒度的操作权限。Flink SQL是基于这些函数实现的，一些需要高度个性化的业务场景也需要使用这些函数。
有一个 单线程 CPU 正在运行一个含有 n 道函数的程序。每道函数都有一个位于 0 和 n-1 之间的唯一标识符。
js日期的相关操作 1. 时间戳时间格式化 代码如下： // 时间戳时间格式化 function timestampToTime(timestamp) { var date = new Da
昨天亲手挖了一个关于时间的坑，今天大部分时间用于填坑。不完全排除在填坑的同时又挖了一些新坑。
时间不分东西南北、在地球的每一个角落都是相同的。他们都有一个相同的名字，叫时间戳。时间戳 指的就是Unix时间戳(Unix timestamp)。它也被称为Unix时间(Unix time)、POSIX时间(POSIX time)，是一种时间表示方式，定义为从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至现在的总秒数。
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