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  • 众所周知,由于符号... 将夸克数密度和以此方式获得手性缩合物在3.2≤μ/T≤5.6时显式结果与通过标准有理混合Monte Carlo计算获得相淬火模型结果进行比较。 这揭示了明显的差异,其在质量上与银焰现象一致
  • 计算文本相似度-杰卡德系数计算

    千次阅读 2018-10-18 16:25:36
    杰卡德系数,英文叫做 Jaccard index, 又称为 Jaccard 相似系数,用于比较...实际上它的计算方式非常简单,就是两个样本的交集除以并集得到的数值,当两个样本完全一致时,结果为 1,当两个样本完全不同时,结果为 ...

    源于https://juejin.im/post/5b237b45f265da59a90c11d6
    杰卡德系数,英文叫做 Jaccard index, 又称为 Jaccard 相似系数,用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard 系数值越大,样本相似度越高。实际上它的计算方式非常简单,就是两个样本的交集除以并集得到的数值,当两个样本完全一致时,结果为 1,当两个样本完全不同时,结果为 0。算法非常简单,就是交集除以并集,下面我们用 Python 代码来实现一下:

    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    import numpy as np
    
    def jaccard_similarity(s1, s2):
        def add_space(s):
            return ' '.join(list(s))
    
        # 将字中间加入空格
        s1, s2 = add_space(s1), add_space(s2)
        # 转化为TF矩阵
        cv = CountVectorizer(tokenizer=lambda s: s.split())
        corpus = [s1, s2]
        vectors = cv.fit_transform(corpus).toarray()
        # 求交集
        numerator = np.sum(np.min(vectors, axis=0))
        # 求并集
        denominator = np.sum(np.max(vectors, axis=0))
        # 计算杰卡德系数
        return 1.0 * numerator / denominator
    
    s1 = '你在干嘛呢'
    s2 = '你在干什么呢'
    print(jaccard_similarity(s1, s2))
    

    这里我们使用了 Sklearn 库中的 CountVectorizer 来计算句子的 TF 矩阵,然后利用 Numpy 来计算二者的交集和并集,随后计算杰卡德系数。这里值得学习的有 CountVectorizer 的用法,通过它的 fit_transform() 方法我们可以将字符串转化为词频矩阵,例如这里有两句话“你在干嘛呢”和“你在干什么呢”,首先 CountVectorizer 会计算出不重复的有哪些字,会得到一个字的列表,结果为:

    ['么', '什', '你', '呢', '嘛', '在', '干']
    

    这个其实可以通过如下代码来获取,就是获取词表内容:

    cv.get_feature_names()
    

    接下来通过转化之后,vectors 变量就变成了:

    [[0 0 1 1 1 1 1]
     [1 1 1 1 0 1 1]]
    

    它对应的是两个句子对应词表的词频统计,这里是两个句子,所以结果是一个长度为 2 的二维数组,比如第一句话“你在干嘛呢”中不包含“么”字,那么第一个“么”字对应的结果就是0,即数量为 0,依次类推。后面我们使用了 np.min() 方法并传入了 axis 为 0,实际上就是获取了每一列的最小值,这样实际上就是取了交集,np.max() 方法是获取了每一列的最大值,实际上就是取了并集。二者分别取和即是交集大小和并集大小,然后作商即可,结果如下:

    0.5714285714285714
    

    这个数值越大,代表两个字符串越接近,否则反之,因此我们也可以使用这个方法,并通过设置一个相似度阈值来进行筛选。

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  • 在这项工作中,我们探讨了扭曲AdS3 /扭曲CFT2对应情况下... 另外,我们讨论了路径积分复杂度的方式和原因,并提出了其他几个示例,例如Polyakov,p-adic字符串和Zabrodin动作,作为更合适成本函数来计算电路复杂度。
  • 因为各中计算机操作系统和硬件不同,方式机制也可能不同,Java内存模型用于屏蔽(适配)各种差异,以此来达到访问各个平台的一致的效果。这也是Java夸平台重要原因之一。 主内存:Java内存规定了所有变量都存储...

    一文详解Java内存模型与原子性、可见性、有序性

    JVM

    一、Java内存模型

    Java Memory Modle,简称 JMM,中文名称 Java内存模型,它是一个抽象的概念,用来描述或者规范访问内存变量的方式。因为各中计算机的操作系统和硬件不同,方式机制也可能不同,Java内存模型用于屏蔽(适配)各种差异,以此来达到访问各个平台的一致的效果。这也是Java夸平台的重要原因之一。

    主内存: Java内存规定了所有变量都存储在主内存(Main Memory)中,各个线程又有自己的本地内存(工作内存),本地内存保存着主内存中部分变量。具体访问方式如下:

    一文详解Java内存模型与原子性、可见性、有序性

    JVM工作方式

    1. lock加锁:为了保证访问主内存变量的线程安全性,在访问前一般会加锁处理;
    2. read读:从主内存中读取一个变量到工作内存;
    3. load加载:把read读到的变量加载到工作内存的变量副本中;
    4. use使用:此时线程可以使用其工作内存中的变量了;
    5. assign赋值:将处理后的变量赋值给工作内存中的变量;
    6. store存储:将工作内存中的变量存储到主内存中,以新建new 一个新变量的方式存储;
    7. write写:将store存在的新变量的引用赋值给被处理的变量;
    8. unload解锁:所有的工作做完,最后解锁释放资源。

    二、Java内存模型的三大特性

    1、原子性(Atomicity)

    这里的原子性如同数据库事务中是原子性,一个或多个操作要么全执行成功要么全执行失败(全不执行)。

    int a = 1;
    a++;
    double b = 1.5;

    Java内存模型只保证单一的操作具有原子性,比如上面的 int a = 1; 是一个单子的操作,所以具有原子性。而 a++ 操作在底层会分为三个操作:1)、读取a的值给临时变量;2)、临时变量a的值加1操作;3)、将加操作后的值赋值给a。每个操作都是原子的,但Java内存模型在多线程下并不能保证多操作具有整体原子性,因为它也不知道这个整体内有多少操作,用户想要达到多操作具有整体原子性,需要对响应的代码块做同步(synchronous)处理,比如使用 有锁的synchronized 或 无锁的CAS。

    2、可见性(Visibility)

    这里的可见性是内存可见性。

    一文详解Java内存模型与原子性、可见性、有序性

     


    多线程共访变量

    如上图,线程1和线程2在未同步的情况下对共享内存(主内存)中的变量进行访问,比如两个线程的操作都是对变量a进行加1操作。假设线程1首先获取主内存中变量a的值,随后线程2又获取了主内存变量a的值,此时它们工作内存中a的值都是1,它们各自将a的值加1操作,然后assign至工作内存,工作内存中变量a的值都是2,然后两个线程又将值刷新到主内存,最后的结果是主内存中变量a的值是2。虽然整体对a的值加1操作做了两次操作,但由于线程间的操作是互相隔离的,默认情况下无法感知内存变量的值在随后的变化,也就无法访问内存中最新的变量值,这就是内存可行性的问题。

    如何解决内存可见性的问题

    1. 对进入临界区的线程做同步处理(比如 synchronized),同一时刻仅有一个线程能够访问临界区的资源;
    2. 使用 volatile 关键字保证内存可见性,它能保证访问临界区资源的所有线程总能看到共享资源的最新值;
    3. CAS无锁化。

    3、有序性(Ordering)

    线程内的所有操作都是有序的,既程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。比如下面的示例:

    int a = 1;
    int b = 2;
    int c = a + b;

    线程内程序会先执行 int a = 1; ,然后执行 int b = 2; 最后执行int c = a + b;。

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  • 因为各中计算机操作系统和硬件不同,方式机制也可能不同,Java内存模型用于屏蔽(适配)各种差异,以此来达到访问各个平台的一致的效果。这也是Java夸平台重要原因之一。 主内存: Java内存规定了所有变量都存储...

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    一、Java内存模型

    Java Memory Modle,简称 JMM,中文名称 Java内存模型,它是一个抽象的概念,用来描述或者规范访问内存变量的方式。因为各中计算机的操作系统和硬件不同,方式机制也可能不同,Java内存模型用于屏蔽(适配)各种差异,以此来达到访问各个平台的一致的效果。这也是Java夸平台的重要原因之一。

    主内存: Java内存规定了所有变量都存储在主内存(Main Memory)中,各个线程又有自己的本地内存(工作内存),本地内存保存着主内存中部分变量。具体访问方式如下:

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    • lock加锁:为了保证访问主内存变量的线程安全性,在访问前一般会加锁处理;
    • read读:从主内存中读取一个变量到工作内存;
    • load加载:把read读到的变量加载到工作内存的变量副本中;
    • use使用:此时线程可以使用其工作内存中的变量了;
    • assign赋值:将处理后的变量赋值给工作内存中的变量;
    • store存储:将工作内存中的变量存储到主内存中,以新建new 一个新变量的方式存储;
    • write写:将store存在的新变量的引用赋值给被处理的变量;
    • unload解锁:所有的工作做完,最后解锁释放资源。

    二、Java内存模型的三大特性

    1、原子性(Atomicity)

    这里的原子性如同数据库事务中是原子性,一个或多个操作要么全执行成功要么全执行失败(全不执行)。

    int a = 1;
    a++;
    double b = 1.5;

    Java内存模型只保证单一的操作具有原子性,比如上面的 int a = 1; 是一个单子的操作,所以具有原子性。

    而 a++ 操作在底层会分为三个操作:

    1)、读取a的值给临时变量;

    2)、临时变量a的值加1操作;

    3)、将加操作后的值赋值给a。

    每个操作都是原子的,但Java内存模型在多线程下并不能保证多操作具有整体原子性,因为它也不知道这个整体内有多少操作,用户想要达到多操作具有整体原子性,需要对响应的代码块做同步(synchronous)处理,比如使用 有锁的synchronized 或 无锁的CAS。

    2、可见性(Visibility)

    这里的可见性是内存可见性。

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    如上图,线程1和线程2在未同步的情况下对共享内存(主内存)中的变量进行访问,比如两个线程的操作都是对变量a进行加1操作。

    假设线程1首先获取主内存中变量a的值,随后线程2又获取了主内存变量a的值,此时它们工作内存中a的值都是1,它们各自将a的值加1操作,然后assign至工作内存,工作内存中变量a的值都是2,然后两个线程又将值刷新到主内存,最后的结果是主内存中变量a的值是2。

    虽然整体对a的值加1操作做了两次操作,但由于线程间的操作是互相隔离的,默认情况下无法感知内存变量的值在随后的变化,也就无法访问内存中最新的变量值,这就是内存可行性的问题。

    如何解决内存可见性的问题?

    • 对进入临界区的线程做同步处理(比如 synchronized),同一时刻仅有一个线程能够访问临界区的资源;
    • 使用 volatile 关键字保证内存可见性,它能保证访问临界区资源的所有线程总能看到共享资源的最新值;
    • CAS无锁化。

    3、有序性(Ordering)

    线程内的所有操作都是有序的,既程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。比如下面的示例:

    int a = 1;
    int b = 2;
    int c = a + b;

    线程内程序会先执行 int a = 1; ,然后执行 int b = 2; 最后执行int c = a + b;。

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  • ,柔性事物,二阶段2PC型,...保持多个维度数据集群可以使用MQ异步同步,MQ异步也会导致数据不一致,则引入实时监控服务,实时计算2个维度集群差异,作一致性同步。 2,事务型MQ,在本地逻辑处理前发送MQ,本地逻...

    ,柔性事物,二阶段2PC型,补偿型,异步确保型,最大努力通知型。

    2PC适合场景:客户账,收费

    异步确保型:会计性,资金订单,通知数据。

    核心交易数据分库并分表,消费记录数据分库分表,商户交易数据分库分表。

    保持多个维度的数据集群可以使用MQ异步同步,MQ异步也会导致数据不一致,则引入实时监控服务,实时计算2个维度集群差异,作一致性同步。

    2,事务型MQ,在本地逻辑处理前发送MQ,本地逻辑执行成功后,提交commit MQ消息,MQ失败则重试直到成功。也可用MQ定时补偿,单独补偿任务表出来,这样显得更为清晰。

    一致性重试需要解决幂等,可以采用乐观锁,version号去重,乐观锁失败证明版本上升了,失败了走查version再更新,设计较多的去重的可以单独一张表做去重服务,利用DB唯一索引特性,或采用zookeeper和redis分布式锁lock,类似多线程并发锁。

    避免XA事务,通信时间较长资源锁定等待久。利用异步做最终一致性方式较好,MQ如支付宝账号扣钱之后只生成1个MQ即可,只要该消息可靠保存,依靠该消息完成最终一致性。

    3,微信支付采用postgreSQL数据库,XS在事务管理机制会成为系统瓶颈,全局事务管理器会限制系统的扩展规模,每个request进来后协调节点都会向全局事务管理器GTM申请必须的全局事务ID,全局快照信息,并把这些信息随着SQL本身一起发往DN节点执行,只有主DN才会获取gxid,备DN没有自己的gxid。微信改进后不再从全局事务管理器GTM获取gxid和全局快照信息,每个节点使用自己的本地xid和快照,备DN也可以提供只读服务,先对分布式列计算hash,然后用这个值对集群中的节点个数取模决定哪个节点。

    4,一致性补偿服务,需要先要确定失败的步骤和状态,确定补偿的范围,再能提供补偿使用的业务数据和业务流水等更多要素,当客户1个预定请求到达时,补偿协调服务为请求生成1个全局唯一的业务流水号,并在调用各个工作服务的的同时完整记录完整的状态,记录调用的业务流水,记录调用bookhotel业务流水和bookTrain流水再调用服务等,补偿过程服务同样也需要重试机制,要求本身也具有幂等性,由于业务因素失败不需要重试而是数据库等记录异常手动处理,因网络原因则需要重试,500错误的则等一段时间再重试。

    5,dubbo分布式事务,使用异常exception抛出,A服务调用B服务,B服务调用C服务,C服务出现异常会抛给B,B异常也会抛给A,C回滚则B也回滚,B回滚则A也回滚。MQ最终一致性可以利用系统控制MQ的消息状态如预备、发送、提交、成功、失败、重试中等。TCC补偿事务则分为try confiirm cancel三个途径,try对业务检测及资源预留confirm做业务提交,cancel做业务回滚,Try节点可能存在失败则调用cancel释放资源。 最大努力通知型多用在第三方系统通讯时,如调用微信支付后结果通知,如通过MQ发送http请求,设置最大通知数,不保证成功,提供结果查询接口,多系统之间同步,Dubbo之间调用也可采用最大通知反馈。

    6,用户启动1个事务,transactionManager.begin(),事务管理器在当前线程初始化1个事务实例,threadLocal.set( new TransationImpl() ),用户调用jdbc/jms/dubbo请求,请求内部初始化1个XAResource实例,XAResource xsResource = new XAResourceImpl(); jdbc/jms/dubbo从当前线程获取事务,transation将当前XAResource注册到事务中,transation.enlistResource(xsResource),用户提交1个事务:transationManager.commit()。事务for循环调用所有注册的XAResource的2阶段提交,Xid xid = new XidImpl(); for(XAResource x : xaResources){ x.prepare(ID), xa.commit(xid, true); 还有些异常流程如rollback和forget等,距离TransationManager tm = newTransationManager (); JNDI并行lockup方式获取,tm.begin() 确定事务, jdbcConn执行update sql,DB写入binlog,但不更新表,jmsMQ发送消息msg但是不执行提交,dubbo invoke调用远程服务,provider缓存请求不执行提交,所有提交后捕获异常rollback。

    7,四个dubbo服务,2个失败则等4个任务全执行完毕后回调,定时任务检测4个dubbo服务数据是否一致,一致则全部置为成功,不一致则全部置为失败 。

    8,发红包,推送,统计,分订单,支付,网银第三方等异步操作使用最终一致性,重试幂等等,如退款遇到故障会延时退款,保证最终会被完成,不过需要判断退款保持幂等性,如果发生退款失败则放入延时队列,稍后重试。退款操作最终一定会完成。

    9,很多交易环节采用MQ来流转,业务操作上先将订单持久化到同一个事务里面,共享订单操作的持久化DB连接,在这个DB连接中将MQ持久化到同一个实例的消息库中,然后在事务提交之江消息发送到MQ server,事务回滚后消息不会发出去,订单持久化,MQ持久化到DB,事务提交MQ发出去,发送成功则删除DB中的消息表记录,如果发送失败,后台有1个任务会将消息表中发送失败的消息重新发送,达到最终一致性,或者producer是发或者补发,提供1个broker反查接口。也可以采用spring等自带的MQ事务进行延时重试等。幂等可以采用状态机,或者携带版本号,和DB中的进行对比,后台扫描制定的时间之内的DB消息表,server段据消息ID做1个去重。

    10,A,前者1个嵌入客户端应用的jar负责事务,数据写入处理,后者独立系统,负责异常、事务恢复、2PC需参与者需要一直到持有资源直到整个分布式事务结束,千万级,性能很差,1个业务服务若干个从,主发起完成整个业务,从作TCC型业务操作,业务活动管理器控制业务活动一致性,登记业务活动中的操作,在活动提交时确认所有的2阶段事务的操作,业务取消时可以调用所有2阶段事务cancel操作。

    B,发起支付,增加用户积分,调用dubbo支付扣款,支付状态处理,成功则提交事务,失败则回调订单积分,未知则等到支付系统回调状态。

    C,用户信息变更同步至各业务系统activeMQ中,订阅方式保证单次消费。

    D,非实时非强一致性的业务采用MQ,可以重试和事务消息。

    E,事务提交之前插入1条消息记录,事务提交之后再一步将该消息发出去,成功则将消息记录删除,失败则保留该消息记录,会有1个服务不断扫描消息重新发送。

    11,跨银行转账,2个异地service服务,构成1个完整事务,事务补偿即链中每个正向事务必须有1个完全符合回滚的逆向事务,调用本地取款,成功并返回数据已持久化,然后调用异地存款,如失败则调用本地逆向服务,如本地存服务调用失败则必须重试,约定重试次数仍然失败则必须log到完整的不一致信息(也可以MQ),为了避免手工写大量的代码,考虑1个通用的事务管理器,实现事务链和上下文的管理。任务1个正向和逆向均在事务管理器上注册,由事务管理器接管所有在事务补偿和回滚操作。

    消息一致性调用本地取款服务,然后发送MQ,MQ消费对消息解析后调用异步存款服务,失败则重试,不得已本地取款一般不可逆。(可以存在真空期时间内事务最终一致性)。幂等性重试重复调用多次产生的业务结果和1次调用一样,因为调用失败异常必须考虑。

    12,一致性结果可能成功,失败或者不确定,成功就可以把记录的东西清理掉,对于失败和不确定,可以依靠定时方式把所有失败的事情重新尝试一遍,直到成功为止。系统在A扣钱成功下,把要给B通知这件事记录到数据库中,为了保证可靠性可以把通知B系统加钱和扣钱成功这2件事维护在本地1个事务里面,本地事务维护业务变化和通知消息一起落地(失败则一起回滚),然后RPC到达broker,在broker成功落地后RPC返回成功,本地消息记录可以删除,否则本地消息记录一致靠定时器任务轮询不断重发,这样就保证了消息可靠落地broker。broker一致发消息给consumer,直到consumer确认消费成功,先不理会重复消费,以来状态机做版本号去重,实现最终一致性。

    13,顺带记录下spring的5中事务方式,每个bean都有1个事务代理;所有bean共享1个事务代理;使用拦截器;使用tx标签配置的拦截器;全注解方式。

    14,创建不可见订单,同时锁券,失败则发送废弃订单消息到MQ,然后回库存和回券,锁券成功则订单变为可见。支付系统回调请求会重试到MQ,交易系统会更新交易主子菜单,交付单,减库存,加销量,送券等,如果业务失败则放入重试表,作重试。其中资金作为发起方保证重试和MQ可达。

    15,最终一致性,T1发送half消息,T2存储half消息,T3返回消息入库结果,T3业务操作,S1定时检查未提交的消息,S2提交回滚,S3提交更新DB/回滚删除消息。

    16,XA事务:1个数据库只将其操作(可恢复)映射到全局事务中(交易中间件),由它通知协调相关数据库的提交和回滚

    2PC(二阶段):参与者将自己操作成败通知协调者,再由协调者根据所有参与者反馈情况情报决定参与者是否需要提交操作还是终止。2阶段为准备阶段和提交阶段。分为三个步骤,A协调者节点向所有参与者询问是否可执行提交,并等待所有参与者响应 B参与者节点询问发起为止所有事务操作,并将undo和redo写入日志 C各参与者节点响应协调者发起的询问,如果参与者节点事务操作实际执行成功,则返回1个同意,参与者操作失败则返回1个终止。

    17,Sagas长事务

    在Sagas事务模型中,一个长事务是由一个预先定义好执行顺序的子事务集合和他们对应的补偿子事务集合组成的。典型的一个完整的交易由T1、T2、……、Tn等多个业务活动组成,每个业务活动可以是本地操作、或者是远程操作,所有的业务活动在Sagas事务下要么全部成功,要么全部回滚,不存在中间状态。

    Sagas事务模型的实现机制:

    每个业务活动都是一个原子操作;

    每个业务活动均提供正反操作;

    任何一个业务活动发生错误,按照执行的反顺序,实时执行反操作,进行事务回滚;

    回滚失败情况下,需要记录待冲正事务日志,通过重试策略进行重试;

    冲正重试依然失败的场景,提供定时冲正服务器,对回滚失败的业务进行定时冲正;

    定时冲正依然失败的业务,等待人工干预;

    Sagas长事务模型支持对数据一致性要求比较高的场景比较适用,由于采用了补偿的机制,每个原子操作都是先执行任务,避免了长时间的资源锁定,能做到实时释放资源,性能相对有保障。

    Sagas长事务方式如果由业务去实现,复杂度与难度并存。在我们实际使用过程中,开发了一套支持Sagas事务模型的框架来支撑业务快速交付。

    开发人员:业务只需要进行交易编排,每个原子操作提供正反交易;

    配置人员:可以针对异常类型设定事务回滚策略(哪些异常纳入事务管理、哪些异常不纳入事务管理);每个原子操作的流水是否持久化(为了不同性能可以支持缓存、DB、以及扩展其它持久化方式);以及冲正选项配置(重试次数、超时时间、是否实时冲正、定时冲正等);

    Sagas事务框架:提供事务保障机制,负责原子操作的流水落地,原子操作的执行顺序,提供实时冲正、定时冲正、事务拦截器等基础能力;

    Sagas框架的核心是IBusinessActivity、IAtomicAction。IBusinessActivity完成原子活动的enlist()、delist()、prepare()、commit()、rollback()等操作;IAtomicAction主要完成对状态上下文、正反操作执行。

    限于文章篇幅,本文不对具体实现做详述;后面找时间可以详细介绍基于Sagas长事务模型具体的实现框架。Sagas长事务需要交易提供反操作,支持事务的强一致性,由于没有在整个事务周期内锁定资源,对性能影响较小,适合对数据要求比较高的场景中使用。

    18,可靠事件模式(本地事件表、外地事件表)

    可靠事件模式属于事件驱动架构,当某件重要事情发生时,例如更新一个业务实体,微服务会向消息代理发布一个事件。消息代理会向订阅事件的微服务推送事件,当订阅这些事件的微服务接收此事件时,就可以完成自己的业务,也可能会引发更多的事件发布。

    可靠事件模式在于保证可靠事件投递和避免重复消费,靠事件投递定义为:

    每个服务原子性的业务操作和发布事件;

    消息代理确保事件传递至少一次;避免重复消费要求服务实现幂等性。

    基于事件模式,需要重点考虑的是事件的可靠到达,在我们产品实际支持过程中,通常有本地事件表、外部事件表两种模式:

    1、本地事件表方法将事件和业务数据保存在同一个数据库中,使用一个额外的“事件恢复”服务来恢复事件,由本地事务保证更新业务和发布事件的原子性。考虑到事件恢复可能会有一定的延时,服务在完成本地事务后可立即向消息代理发布一个事件。

    微服务在同一个本地事务中记录业务数据和事件;

    微服务实时发布一个事件立即通知关联的业务服务,如果事件发布成功立即删除记录的事件;

    事件恢复服务定时从事件表中恢复未发布成功的事件,重新发布,重新发布成功才删除记录的事件;

    其中第2条的操作主要是为了增加发布事件的实时性,由第三条保证事件一定被发布。本地事件表方式业务系统和事件系统耦合比较紧密,额外的事件数据库操作也会给数据库带来额外的压力,可能成为瓶颈。

    2、外部事件表方法将事件持久化到外部的事件系统,事件系统需提供实时事件服务以接受微服务发布事件,同时事件系统还需要提供事件恢复服务来确认和恢复事件。

    业务服务在事务提交前,通过实时事件服务向事件系统请求发送事件,事件系统只记录事件并不真正发送;

    业务服务在提交后,通过实时事件服务向事件系统确认发送,事件得到确认后,事件系统才真正发布事件到消息代理;

    业务服务在业务回滚时,通过实时事件向事件系统取消事件;

    如果业务服务在发送确认或取消之前停止服务了怎么办呢?事件系统的事件恢复服务会定期找到未确认发送的事件向业务服务查询状态,根据业务服务返回的状态决定事件是要发布还是取消;

    该方式将业务系统和事件系统独立解耦,都可以独立伸缩。但是这种方式需要一次额外的发送操作,并且需要发布者提供额外的查询接口。

    基于可靠事件的事务保障模式可以有很多的变种实现,比如对消息可靠性不高的话,可以将本地表的方式换做缓存方式。为了提高消息投递的效率,可以将多次消息合并为投递模式。为了提供强一致性的事务保障,甚至可以将本地消息表持久化(保障发方法消息可靠落地)+远程消息表持久化(保障接收方消息可靠落地)结合的模式。

    在我们的流程产品中针对业务和流程的分布式事务解决方案就采用了多次消息合并投递+本地缓存+远程消息表持久化的模式,接下来为大家介绍具体的使用方式。

    使用场景

    在实际业务项目中通常采用业务与流程分布式部署的模式,业务系统通过远程接口访问流程引擎,业务数据同流程数据存放到各自的数据库中。

    在这种场景中,如果业务系统的流程操作和业务操作交叉在一起,当流程操作成功,而业务操作失败时,就会造成业务回滚,而流程在引擎端已经创建,导致业务系统和流程引擎状态不一致。

    在业务应用中对一个事务中的流程操作采用本地缓存+批量投递+远程落地的模式(如果需要在客户端确保消息可靠性,可以将本地缓存换成本地表的方式);在流程引擎端在消息投递来之后,做了消息表落地的工作,保障可靠执行。在我们流程产品中流程引擎对外提供的客户端提供了统一的分布式事务API,和使用传统本地事务一样进行操作,保证了透明性,简化开发人员的复杂度。分布式事务API支持两种协议模式:

    HTTP + 二进制序列化的模式

    WebService模式

    后续我们会增加Restful风格的接口。

    可靠事件模式在互联网公司中有着较大规模的应用,该方式适合的业务场景非常广泛,而且能够做到数据的最终一致性,缺点是该模式实现难度较大,依赖数据库实现可靠性,在高并发场景下可能存在性能瓶颈,需要在公司层面搭建一套标准的可靠事件框架来支撑。

    可靠事件模式(非事务消息、事务消息)

    可靠事件模式的事件通知可以采用消息的模式来实现,其实现原理和本地事件表、外部事件表一致,本文就不在详述。目前常用的消息框架ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ可以用来作为消息投递的渠道。注意:Kafka通常不适合,因为Kafka的设计存在丢消息的场景。

    目前市面上支持事务的消息产品比较少,RocketMQ虽然实现了可靠的事务模式,但并没有开源出来、没有开源出来、没有开源出来,顺便说一下国内的开源有太多需要改进的空间(关键点不开源,开源后没有持续的投入)。

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  • 1,柔性事物,二阶段2PC型,补偿型,异步确保型,最大努力通知型。... 保持多个维度数据集群可以使用MQ异步同步,MQ异步也会导致数据不一致,则引入实时监控服务,实时计算2个维度集群差异,作一致性同步。
  • 计算中 ,国际化和本地化是使计算机软件适应目标市场不同语言,地区差异和技术要求的方式。 —维基百科 6年前,围绕软件本地化中常用术语标准化任务成立了FUEL社区 (本地化中常用条目)。 随着分别通过...
  • 我们发现,一旦包含了辐射校正,就可以从两个衰变通道中数据实验确定形状因数归一化得到更好的一致性。 其余的差异可以很容易地通过其他等旋折断校正来解决,主要是由于上夸克和下夸克质量之间存在差异
  • 内存模型

    2018-09-13 22:01:00
    计算机内存模型:缓存和主存通信方式的...同时由于多核原因,cpu可能会从主存中缓存多份数据,这样就造成了缓存数据一致性问题; 这里通过缓存一致性协议来解决缓存一致性问题; 缓存一致性协议:缓存数据不一致原因是...
  • 2、数据的一致性与完整性。3、数据共享与独立性。 2.2. 系统可行性分析 2.2.1. 技术可行性 技术上可行性分析要考虑将来要采用硬件和软件技术能否满足用户(这里是服务器,网速)提出要求(如计算机...
  • Hashtable和HashMap采用hash/rehash算法都大概一样,所以性能不会有很大的差异。 15、final, finally, finalize区别。  final 用于声明属性,方法和类,分别表示属性不可变,方法不可覆盖,类不可继承。 ...
  • (注:利用MATLAB的计算引擎技术与DDE数据交换技术也可以间接实现表达式动态解释执行的目的,但是其执行效率很低,并且需要用户计算机上安装有匹配版本的庞大的MATLAB,因此实际实现起来极不方便,因此无视掉。...
  • 为什么需要多任务处理? 1 由于计算机运算速度和它存储设备数度之间,...硬件效率和一致性 1 为了平衡处理器和主内存之间速度差异,我们在两者之间引入了一层高速缓存机制。 2 当处理器需要使用数据时,高...
  • 本人电子文档内容和纸质论文内容相一致。除在保密期内保密论文和在技术保护期限内论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文公布...
  • 目前最主要开发方式还是在本地进行开发。所以在本地开发 Serverless 命令行工具也必不可少。 命令行工具主要有两类,一类是云计算平台提供,如 AWS <code>aws、 Azure <code>az、阿里云 ...
  • IE浏览器和CSS盒模型

    2016-05-09 16:18:59
    如果你已经了解了CSS盒模型在兼容的差异以及如何处理IE浏览器问题,那就请飘过——这里要...在本篇文章中,所有浏览器在计算盒模型总宽度时处理margin属性的方式都是一致的,所以我们将更多精力放在padd...
  • 狗年话狗,也话GO

    2018-03-03 11:34:35
    做实验,会用到狗。尤其是去年Science搞反狗脑 - 人脑和狗脑一样?,一个课题两篇Science文章的故事,提醒...其中代表性的计算方式有两种: 一是基于筛选的差异基因,采用超几何检验判断上调或下调基因在哪些GO或K...
  • 其中每一个技巧中都包含了有代表性的示例和精炼解析。  本书实用、高效、技巧强,适用于 sql server专业技术人员,也可供初学者学习参考。 作译者  Joseph Sack 世界知名SQL Server技术专家,微软认证...
  • 1993年,由于在C++领域重大贡献,Bjarne获得了ACM该年度 Grace Murray Hopper大奖并成为ACM院士(成立于1947年ACM协会是历史最悠久、目前世界上最大教育和科学计算协会,成为ACM院士是个人成就里程碑)。...
  • 1993年,由于在C++领域重大贡献,Bjarne获得了ACM该年度 Grace Murray Hopper大奖并成为ACM院士(成立于1947年ACM协会是历史最悠久、目前世界上最大教育和科学计算协会,成为ACM院士是个人成就里程碑)。...
  • C++程序设计语言(特别版)--源代码

    热门讨论 2012-04-23 07:33:51
    1993年,由于在C++领域重大贡献,Bjarne获得了ACM该年度 Grace Murray Hopper大奖并成为ACM院士(成立于1947年ACM协会是历史最悠久、目前世界上最大教育和科学计算协会,成为ACM院士是个人成就里程碑)。...
  • TextBlob:为进行普通自然语言处理任务提供一致的 API。 TextGrocery:一简单高效短文本分类工具,基于 LibLinear 和 Jieba。 thulac:清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出一套中文词法分析工具...
  • 1 基于遗传算法TSP算法(王辉) TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem),是典型NP完全问题,即其最坏情况下时间复杂随着问题规模增大按指数方式增长,到目前为止不能找到一个多项式时间有效算法...
  • 这些方案都不能算完美,我们在了解和考虑了不同实现方式后,认为要想同时解决数据一致性和实时性,比较合理方法应该是基于日志解决方案,同时能够提供消息订阅的方式给下游系统使用。 DBus(数据总线)项目就是...
  • Win32多线程程序设计--源代码

    热门讨论 2012-04-22 17:09:08
    数据的一致性 392 提要 393 第三篇 真实世界中多线程应用程序 第15章 规划一个应用程序 397 多线程理由 398 要线程还是要进程? 403 多线程程序架构 404 评估既有程序代码适用性 406 对odbc做规划 ...
  • 软件工程教程

    热门讨论 2012-07-06 23:10:29
    过去数十种面向对象建模语言各自为战,而UML可以消除一些潜在差异,一统江湖 通过统一语义和符号表示,提高面向对象技术 使项目建立在一个成熟标准建模语言基础之上 便于沟通和交流,统一理解 UML主要内容 ...
  • Win32多线程程序设计--详细书签版

    热门讨论 2012-04-22 16:59:13
    数据的一致性 392 提要 393 第三篇 真实世界中多线程应用程序 第15章 规划一个应用程序 397 多线程理由 398 要线程还是要进程? 403 多线程程序架构 404 评估既有程序代码适用性 406 对odbc做规划 ...

空空如也

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一致性差异的计算方式