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  • el-table $set方法,不刷新, 呈现改变数据状态实践文章html片段 重点 标记- - ->动态显示区域js 代码 $set方法显示结果 实践文章 个人开发问题,记录一下,可能会存在不完美,欢迎大佬追加!!!, html片段 重点 标记- -...

    实践文章

    个人开发问题,记录一下,可能会存在不完美,欢迎大佬追加!!!,

    html片段 重点 标记- - ->动态显示区域

     <!-- 列表 -->
        <el-table :data="tableData" border style="width: 100%">
          <el-table-column fixed prop="user_name" label="姓名"></el-table-column>
          <el-table-column prop="user_code" label="编码"></el-table-column>
          <el-table-column prop="need_recheck" label="验证状态">
           <!--动态显示区域--> 
            <template slot-scope="scope">
              <el-button type="info" plain disabled  class="status1" size="mini" >{{scope.row.need_recheck !=1 ? "已关闭" :"已开启"}}</el-button>   
            </template>
          </el-table-column>
          <el-table-column fixed="right" label="操作" width="230">
            <template slot-scope="scope">
            <!--scope.$index  获取触发事件的行-->
              <el-button @click="handleClick(scope.row,scope.$index)" size="mini" type="success">开启</el-button>
              <el-button @click="closeClick(scope.row,scope.$index)" size="mini" type="danger">关闭</el-button>
              <el-button @click="resetSafety(scope.row)" type="primary" size="mini">重置</el-button>
            </template>
          </el-table-column>
        </el-table>
        <!-- 分页 -->
      
    

    js 代码 $set方法

     handleClick(row, index) {
          console.log(row, index, "开启操作");
    
          var index1 = index;
          var userCode = row.user_code;
          var that = this;
          this.$http.ajax({
            url: that.$api.config.addSafety,
            method: "post",
            data: {
              need_recheck: 1,
              user_code: userCode
            },
            success(res) {
              if (res.data.code == 0) {
              // $set方法
                 that.$set(that.tableData[index1],'need_recheck',1);
                // that.aaa();
              }
            }
          });
        },
    

    显示结果

    图片: 在这里插入图片描述
    点击按钮 开启关闭 按钮 实现不刷新 呈现数据状态

    展开全文
  • 众所周知,Flink内部为了实现它的高可用性,实现了一套强大的checkpoint机制,还能保证作用的Exactly Once的快速恢复。对此,围绕checkpoint过程本身做了很多的工作。官方文档中,也为用户解释了checkpoint的部分...

    前言


    众所周知,Flink内部为了实现它的高可用性,实现了一套强大的checkpoint机制,还能保证作用的Exactly Once的快速恢复。对此,围绕checkpoint过程本身做了很多的工作。在官方文档中,也为用户解释了checkpoint的部分原理以及checkpoint在实际生产中(尤其是大规模状态集下)的checkpoint调优参数。笔者结合官方文档,给大家做个总结,也算是对Flink checkpoint机理的一个学习。

    Checkpoint快慢的性能指标


    如果说我们想要对flink的checkpoint操作做调优,那么我们首先得有个衡量指标来展现当前checkpoint是否快慢。在这里,官方提供了以下2个metric指标:

    • Checkpoint每次开始的时间。观察每次checkpoint开始的时间是为了检测在每次前后checkpoint中间是否存在空闲时间间隔。如果存在间隔时间,说明当前checkpoint都在合理时间内完成。
    • 观察数据buffered的量。这个buffered动作是为了等待其它较慢数据流的stream barriers而设计的。这个偏向于checkpoint原理化的相关内容了。

    但大体上,用户根据第一条就能够监测出应用的checkout快慢了。

    相邻Checkpoint的间隔时间设置


    我们假设一个使用场景,在极大规模状态数据集下,应用每次的checkpoint时长都超过系统设定的最大时间(也就是checkpoint间隔时长),那么会发生什么样的事情。

    答案是应用会一直在做checkpoint,因为当应用发现它刚刚做完一次checkpoint后,又已经到了下次checkpoint的时间了,然后又开始新的checkpoint。最后就会造成一个很坏的结果:用户应用本身都没法跑了。。。

    当然了,我们可能会说了,我们设置一下并行checkpoint数,或者说做增量checkpoint,不用每次做全量checkpoint。每次只checkpoint出对前一次checkpoint内的状态数据的增量改动。然后恢复的时候做状态改动的重放

    但是这里,我们可以采用一种更加直接有效的方法,设置连续checkpoint的时间间隔。形象地解释,就是强行在checkpoint间塞入空闲时间,如下图。

    在这里插入图片描述

    涉及的相关配置设置如下:

    StreamExecutionEnvironment.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(milliseconds)
    

    外部State的存储选择


    上小节的方法其实还并没有从本质上解决大规模状态集下checkpoint慢的问题,只是说它降低了这个慢的风险和造成的影响。在这里我们反复强调的是一个大规模状态,我们理理思路,因为规模之大,所以我们才会慢。那如果我们能找到一种更快的存储状态的介质(或者策略),那么这个过程也是能够变快的。

    所以在这里,我们可以选择更加高效的外部存储介质来做State的存储(比如RocksDB),而不是仅限于存储于有限的内存空间里,或完全落地到磁盘上。这是我们在State Backend上做的一个选择。

    Checkpoint的资源设置


    当我们对越多的状态数据集做checkpoint时,需要消耗越多的资源。因为Flink在checkpoint时是首先在每个task上做数据checkpoint,然后在外部存储中做checkpoint持久化。在这里的一个优化思路是:在总状态数据固定的情况下,当每个task平均所checkpoint的数据越少,那么相应地checkpoint的总时间也会变短。所以我们可以为每个task设置更多的并行度(即分配更多的资源)来加速checkpoint的执行过程。

    Checkpoint的task本地性恢复


    为了大家未来对checkpoint的优化,我们有必要在runtime级别的checkpoint过程。首先我们要明白一点,flink的checkpoint不是一个完全在master节点的过程,而是分散在每个task上执行,然后在做汇总持久化。这些task做的checkpoint数据在后面应用恢复时包括并行度扩增或减少时还能够重新打散分布。

    为了快速的状态恢复,每个task会同时写checkpoint数据到本地磁盘和远程分布式存储,也就是说,这是一份双拷贝。只要task本地的checkpoint数据没有被破坏,系统在应用恢复时会首先加载本地的checkpoint数据,这样就大大减少了远程拉取状态数据的过程。此过程如下图所示:

    在这里插入图片描述

    引用


    [1].https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/ops/state/large_state_tuning.html

    展开全文
  • 现有一个需求,需要很短的时间内将数据库中的数据在限定时间内完成,比如一个小时完成1万笔业务数据并回写数据消费完状态测试过程当中一台机器去消费数据很慢,而且消费数据量可能短时间内暴增,需要动态增加...

    1、

    现有一个需求,需要在很短的时间内将数据库中的数据在限定时间内完成,比如一个小时完成1万笔业务数据并回写数据消费完状态,在测试过程当中一台机器去消费数据很慢,而且消费数据量可能短时间内暴增,需要动态增加处理能力,在没有使用xxl_job前,是使用redis分布式锁完成的,主要是每个消费者一定要取到不同数据消费,不能重复消费数据,因此使用分布式锁来锁定多个程序在同一时刻只能有一个应用消费数据,保证每个应用拿到不同的数据,但是这种方案相对比较麻烦,还需要redis配合。后面使用xxl-job后发现有分片任务,然后利用分片任务的分配总数和当前分片数巧妙实现了该功能,主要是表的id是自增的,用该id的值对总分片数进行求余,求余后的数正好等于应用的当前分片数,巧妙的实现了该分布式任务,记录一下。

     

    2、获取总分片数和当前分片代码:

    //获取分片 根据配置的机器数量和获得的分片拿去对应的数据

    ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();

    //执行器数量

    int number = shardingVO.getTotal();

    //当前分片

    int index = shardingVO.getIndex();

     

    3、sql每次从表中取100条数据:

    SELECT id,name,password

    FROM t_push

    WHERE `status` = 0

    AND mod(id,#{number}) = #{index}  //number 分片总数,index当前分片数

    order by id desc

    LIMIT 100;

     

    转载:https://my.oschina.net/u/568089/blog/3007441

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  • GridView使用AdapterView动态加载数据情况,无论是onCreate、Onstart、OnResume方法中调用getChildCount()均为0,这说明数据并没有Activity最初启动后立即加载为GridView的子View,那如果要把GridView实现为...

    GridView使用AdapterView动态加载数据情况下,无论是在onCreate、Onstart、OnResume方法中调用getChildCount()均为0,这说明数据并没有在Activity最初启动后立即加载为GridView的子View,那如果要把GridView实现为Tab风格的菜单,是必须要调用它的状态选中的,如果在Activity中调用的话就会抛nullpointerexception了,那要怎么操作呢?

     

     

    我们继承了SimplerAdapter,然后Override getView方法,在里边进行选中状态的判断和置背景色为选中色。

     

     

     

    版权归个人所有,转载请注明出处

    http://blog.csdn.net/xjanker2/archive/2011/03/22/6267515.aspx

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