而数据粒度粗、量大，也会在组件间传输消息时，导致临时对象频繁生成，引起GC。...新增的关系型数据库和消息队列（美团Mafka系统），配合控制层的变更捕获模块，提供更方便的数据挖掘结构和外部扇出。 5....2.2 推送风暴&性能提升 另一个典型的场景是推送“风暴”，在服务集中发布、出现网络抖动等情况下，会导致命名服务出现"一横一纵"两种类型的放大效应：横向是“关注放大”，类似于社交网络中某大V消息需要分发给众多的粉丝...纵向是“级联放大”，命名服务的上下游会逐级进行拷贝发送，甚至一级上下游会针对一个消息有多次的交互（Notify+Pull）。 ?...图9 命名服务领域的消息放大现象 “关注放大”和“级联放大”本身都是无法避免的，这是由系统属性决定，而我们能做的就是从两方面去平滑其带来的影响： 正面提升核心模块性能，增强吞吐、降低延迟 结构化聚合注册信息
打开消息服务MNS控制台，创建generateInfo-fnf-demo-jiyuanTopic： ?...generateInfo-fnf-demo 函数配置了 MNS 触发器，当 TopicgenerateInfo-fnf-demo-jiyuan 有消息后就会触发执行 generateInfo-fnf-demo...payment 节点会向 MNS 的 Topicpayment-fnf-demo-jiyuan 发送消息，会触发 payment-fnf-demo 函数。...使用了 MNS 的队列来模拟等待。循环等待接收队列 payment-queue-fnf-demo 中的消息，当收到消息后将订单号和用户选择的具体支付方式以及金额返回给 payment 节点。...使用了一个 HTTP 触发器类型的函数，用于实现向 MNS 发消息的逻辑，paymentMethod-fnf-demo 函数代码： # -*- coding: utf-8 -*- import logging
实验任务 5 使用 T-SQL 语句删除数据库 db_HX 任务拓展 创建一个包含多个数据文件和日志文件的数据库 db_MNS，该数据库包含两个初始大小 为 15MB 的数据文件和两个 5MB 的日志文件...execute sp_attach_db db_hx,'D:\Data\hx_data.mdf' --任务5 drop database db_hx --拓展 create database db_mns...on primary --创建多个数据文件(但仅有一个主数据文件) ( name=mns_data1, filename='D:\Data\mns_data1.mdf', --主数据文件 size=15...), ( name=mns_data2, filename='D:\Data\mns_data2.ndf', --主文件组,次数据库文件 size=15 ) log on ( name=mns_log1..., filename='D:\Data\mns_log1.ldf', size=5 ), ( name=mns_log2, filename='D:\Data\mns_log2.ldf', size=5
MNS采样方法 3. 实验结果 4....而这篇文献则是结合了上述两种方式，平衡了各自的优缺点，提出了一种Mix Negative Sampling方法（MNS）方法，然后提升了Google Play的线上推荐效果。 2....核心方案设计 下面，我们来看一下这篇文章的核心方法，其具体包括两方面的内容： 使用DNN双塔模型的架构，替换了之前的MLP方法； 采用了MNS采样方法，有效提升了模型的效果； 下面，我们来具体对其进行一下考察...MNS采样方法 而至于MNS采样，事实上感觉就是前述inbatch采样与uniform采样的缝合怪。 如前所述，inbatch采样在设计上会引入SSB，但是优点是计算量小，可以实现。...结论 & 思考 结论而言，这篇文章的核心我以为在于MNS的负例采样方式，本质而言就是在尽可能不增加过多的计算开销的条件下优化负采样，从而使得找回模型达到更好的效果。
N(i, j)的最大不相交子集为 MNS(i,j)。...Size(i,j) = |MNS(i,j)|（最大不相交子集线路的条数） - N(i,j): 上端接线柱从1到i，下端接线柱从1到j，在这个范围内的接线情况。...当 j ≥ Π(i), (i,Π(i)) ∈ MNS（即要这根线）(i,j)。 对于任意 (t,Π(t)) ∈ MNS(i,j) 有 t < i 且 Π(t) < Π(i)。...这种情况下，MNS(i,j) - {(i,Π(i))}是N(i-1, Π(i)-1) 的最大不相交子集。 3....若 (i,Π(i)) ∉ N(i,j)（即不要这根线）, 则对任意 (t,Π(t)) ∈ MNS(i,j) 有 t < i。 从而 MNS(i,j) ∈ N(i-1,j)。
◆ 概述 在上文中，我们讨论了消费者对于消息拉取的实现，对于 这个黑盒的心脏部分，我们顺着消息的发送流程已经将其剖析了大半部分。本章我们不妨乘胜追击，接着讨论各种不同的消息的原理与实现。...◆ 事务消息 ◆ 概念 RocketMQ 中的事务消息功能，实际上是 分布式事务中的本地事务表 的实现，只不过，在这里用消息中间件来代替了数据库，同时也帮我们做好了回查的操作。...◆ 事务流程 客户端发送 half 消息 吐槽一下为什么要叫半消息(half message)，叫 prepare 消息不是更直观吗 Broker 将 half 消息持久化 客户端根据事务执行结果，发送...，来标记可以被移除的 half 消息（op 消息的存在代表对应事务的结束） /** * 读取op消息，解析op消息，填充removeMap * * @param removeMap 要删除的半消息，key...◆ 批量消息 ◆ 概念 在消息队列中，批量消息也是一个重要的部分，将消息压缩在一起发送不仅可以减少带宽的消耗，还能节省头部占用的空间。
一、如何确保消息不丢失？ 1、检测消息丢失的方法 可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。...如果没有消息丢失，Consumer收到消息的序号必然是连续递增的，如果检测到序号不连续，那就是丢消息了。...，消息队列的客户端会把消息发送到Broker，Broker收到消息后，会给客户端返回一个确认响应，表明消息已经收到了。...也就是说，消息队列很难保证消息不重复 2、用幂等性解决重复消息问题 一般解决重复消息的办法是，在消费端，让我们消费消息的操作具备幂等性 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...然后订单系统给消息服务器发送一个半消息，这个半消息包含的内容是完整的消息内容，和普通消息的唯一区别是，在事务提交之前，对于消费者来说，这个消息是不可见的 半消息发送成功后，订单系统就可以执行本地事务了，
消息队列具有高性能，高可用性，高并发的特点，是后端程序员必备的技能，本文叙述常见的使用消息队列的问题和最佳实践应用场景：消息队列最常被使用的三种场景：异步处理、流量控制和服务解耦一手资料地址：RabbitMQ...G0 消费了哪些消息，G1 是不知道的，也不用知道。G0 消费过的消息，G1 还可以消费。即使 G0 积压了很多消息，对 G1 来说也没有任何影响。...为了保证消息可靠，Broker和消费者都会存在重复消息，并且按着MQTT消息的质量标准要求，我们大部分的消息队列中间件采用At least once语义，Broker无法去除重复消息，只能依靠消费者在业务层进行幂等处理从对系统的影响结果来说...比如说，对于同一条消息：“全局 ID 为 8，操作为：给 ID 为 666 账户增加 100 元”，有可能出现这样的情况：t0 时刻：Consumer A 收到条消息，检查消息执行状态，发现消息未处理过...，开始执行“账户增加 100 元”；t1 时刻：Consumer B 收到条消息，检查消息执行状态，发现消息未处理过，因为这个时刻，Consumer A 还未来得及更新消息执行状态。
我思考了两种实现方式 第一种：要实现随时增删实例，然后还能不重复的完成5千万条数据的更新，最优的方式是借助于消息队列（MQ），如kafka、阿里MNS等，将这5千万数据的id全部放入MQ消息队列中，然后在代码里消费
推送消息简易版本，并不会跳转到对应的页面，跳转到对应页面等下次更新``` var n = new Notification(‘状态更新提醒’,{ body: ‘你的朋友圈有
微信公众号消息接入 一、公众号普通消息 1、实现目标 2、消息接入 2.1、公众号服务器配置 2.2、验证来自微信服务器消息 2.3、消息接收 3、配置内网穿透 3.1、注册用户 3.2、实名认证...模块实现方法 4.5、更改MessageController方法 5、测试公众号消息 二、公众号模板消息 1、实现目标 2、模板消息实现 3、申请模板消息 4、添加模板消息 5、公众号测试号申请模板消息...只不过消息接收接口是一个 POST 请求。 在公众号后台配置的时候，消息加解密方式选择了明文模式，这样在后台收到的消息直接就可以处理了。...3.5 测试 启动服务后，在公众号发送文本消息 消息就会显示在后台日志中： 4、消息业务的实现 4.1、service_vod模块创建接口 （1）创建CourseApiController方法...我们点击模板消息进入后，直接在模板库中选择你需要的消息模板添加就可以了，添加之后就会在我的模板中。会有一个模板id，这个模板id在我们发送消息的时候会用到。
这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送...（4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现） 一、其他MQ中间件消费端可靠性的保障 在业务开发中，大家一定都遇到过业务工程因为各类异常...目前，很多MQ消息中间件都有相应的机制和方法来保证Consumer端消费消息的可靠性。下面先来看看RabbitMQ和Kafka这两款MQ消息中间件是如何来保证消费者端消息处理的可靠性的呢？...1.1 简谈RabbitMQ的手动消息确认ACK机制 RabbitMQ提供了消息确认机制。...RocketMQ消息重试机制.jpg 三、总结 RocketMQ的消息消费（三）（消息消费重试）篇幅就先分析到这里了。
为方法名列表 List mns = new ArrayList(); // method names....cc.addField("public static String[] mns;"); // all method name array....4)获取Exchanger，默认为HeaderExchanger,紧接着调用HeaderExchanger的bind方法创建ExchangerServer实例 (5)进行绑定参照，返回的是消息服务器...//查看HeaderExchangerServer 重要 return getExchanger(url).bind(url, handler); } //进行绑定参照，返回的是消息服务器...==============**/ //返回消息服务器 @Override public ExchangeServer bind(URL url, ExchangeHandler handler) throws
消息队列 所有基于事件驱动的操作系统中的GUI程序，都会在主线程中运行一个消息泵来从消息队列中取出消息并执行对应的处理逻辑。...消息队列中的消息除了由系统产生外，还提供了对应的API接口来将消息存放到消息队列中去。...在Windows中所有线程中都可以有消息队列，并且可以建立消息泵来从消息队列中取消息，通过消息队列来进行数据的传递也是一种线程同步的机制。...,一个发送消息队列,一个应答消息队列,一个虚拟输入消息队列。...当系统收到用户键盘和鼠标的输入时，键盘鼠标的驱动程序就会产生一个消息，并将消息投递到系统消息队列中，系统每一次从系统消息队列中检查一个消息，确定接收消息的目标线程，然后将消息从系统消息队列中删除，并把消息投递到线程的登记消息队列中
图1：双塔模型batch采样 二、Mixed Negative Samping(MNS) MNS[2]与双塔模型[1]出自谷歌团队的同一批作者。...用一个batch数据训练时，MNS还会在所有的数据集中采样出 B' 个item。这样可以让所有的item参与到训练中，一些曝光未点击的item也会当作负样本。...MNS的batch采样方法见图2。最终计算的logits和label矩阵是一个B*(B+B')维的。其实就是在图1展示的基础上再增加B'列。...图2：MNS的batch采样 三、Cross Batch Negative Samping(CBNS) CBNS[2]是清华大学和华为合作提出的方法。...计算公式与MNS差别不大： p_B(y_i|x_i;\theta) = \frac{e^{s^c(x_i,y_i)}}{e^{s^c(x_i,y_i)}+\sum_{j\in[B+B'],j\ne i}
今天就简单聊聊消息队列（MsgQueue）的消息必达性架构与流程。 二、架构方向 MQ要想尽量消息必达，架构上有两个核心设计点： （1）消息落地 （2）消息超时、重传、确认 三、MQ核心架构 ?...，如上述架构图中的1箭头和2箭头： （1）发送方将消息投递给MQ，上半场 （2）MQ将消息投递给接收方，下半场 四、MQ消息可靠投递核心流程 MQ既然将消息投递拆成了上下半场，为了保证消息的可靠投递，上下半场都必须尽量保证消息必达...：SendAck） （3）MQ-server收到ack，将之前已经落地的消息删除，完成消息的可靠投递 如果消息丢了怎么办？...MQ消息投递的上下半场，都可以出现消息丢失，为了降低消息丢失的概率，MQ需要进行超时和重传。...五、总结 消息总线是系统之间的解耦利器，但切勿滥用，未来也会撰文细究MQ的使用场景，消息总线为了尽量保证消息必达，架构设计方向为： （1）消息收到先落地 （2）消息超时、重传、确认保证消息必达 有问题随时沟通交流
前言 有关Runtime的知识总结，我本来想集中写成一篇文章的，但是最后发现实在是太长，而且不利于阅读，最后分成了如下几篇： RunTime 之使用前须知 RunTime 之常规操作 RunTime 之消息处理与消息转发...RunTime 之Method Swizzling RunTime 之其他实践运用 ---- OC方法的调用其实是消息的发送， 消息的发送其实是C语言函数的调用 在Runtime中不得不提的就是OC的消息处理和消息转发机制...我们知道在OC中的实例对象调用一个方法称作消息传递，OC中里的消息传递采用动态绑定机制来决定具体调用哪个方法，OC的实例方法在转写为C语言后实际就是一个函数，但是OC并不是在编译期决定调用哪个函数，而是在运行期决定...如果在父类中的方法列表中找到了相应方法的实现，那么就执行， 否则就执行消息处理与消息转发相关的方法。 总结一下流程图就是如下： ?...如果不对上述消息进行处理的话，也就是+resolveInstanceMethod:返回NO时，会走下一步消息转发，即-forwardingTargetForSelector:。
1 MQ事务的意义 “发消息”过程，往往是为通知另外一个系统更新数据，MQ的“事务”，主要解决消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。...第二步发送半消息第三步创建订单，这2个顺序反一下是等价的，即先创建订单在发送半消息。 半消息并非消息内容不完整，包含的就是完整的消息内容。...订单创建成功，提交事务消息，购物车系统即可消费到该消息，继续后续流程 订单创建失败，回滚事务消息，购物车系统不会收到该消息 这就基本实现“都成功/失败”的一致性要求。...消费端做幂等处理来保障消息不会重复消费 可以采用状态机的方式 消息数据唯一键+redis setnx来保障 本地消息表，要确保插入本地消息表和执行消息消费业务在同一事务里 RocketMQ分布式事务 RocketMQ...消息对消费者不可见，将其消息的主题topic和队列id修改为half topic，原先的主题和队列id也做为消息的属性，如果事务提交或者回滚会将其消息的队列改为原先的队列。
消息队列（一）MySQL实现消息队列 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 消息队列（MessageQueue，通常简称MQ）是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式，是分布式应用间交换信息的一种技术...通过消息队列，应用程序可独立地执行，它们不需要知道彼此的位置、或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息。...消息队列有多种实现方式，可以用关系型数据库（如Mysql）、Nosql（如redis）、现有框架（如rabbitMQ）等。...Mysql处理消息队列的场景：主要是在数据处理量大、耗时久、处理流程繁杂、处理内容多、需要持久化（入库）、业务处理要求相对不实时的场景，如发邮件、发短信、订单后续处理、操作数据记录日志等。...因此，此场景就非常适合于用Mysql解决此消息队列。
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