传参页面
wx.navigateTo({
  url: '../perCenter/employed/index?getBizRegH5Url=' + encodeURIComponent(res.result.url)
})


encodeURIComponent();

一定要用这个方法编码然后在进行传参

取参页面
在onLoad中解码：
  onLoad: function (options) {
    var that = this;
    var getBizRegH5Url = decodeURIComponent(options.getBizRegH5Url)
    console.log(getBizRegH5Url)
    that.setData({
      getBizRegH5Url: getBizRegH5Url
    })
  },


decodeURIComponent()；

同理，接收参数的时候也一定要用这个方法解码才可使用

	

   这篇文章主要针对于kafka的入门知识。众所周知，kafka是一个高效的消息队列。
   那它能做什么用呢？
   对于一个集成化的项目而讲，项目的解耦是必要，而kafka正好能够提供解耦的功能。正如：系统A需要发送短信给客户，系统B也需要发送短信给客户，只需调用kafka的生产者，把短信信息丢入kafka就可以默认发送短信成功。kafka的消息方在统一对短信数据做处理发送。
  高并发的系统中，一个瞬时高流量打入系统中，往往会对系统造成很大的压力，而kafka可以提供流量削峰的作用，比如：1秒内有10000的QPS进入系统，可以让这些请求写入Kakfa，后台在根据承载量去处理kafka中的请求。
那它怎么用？
   如果您是JAVA语言的开发使用者，您可以通过Maven依赖把Kafka的Jar引入，就可以开发使用。
  下面我们先介绍下消息队列kafka的组成：
    1、Proudce 生产者，为kafka提供数据。
    2、Consumer 消费者，为Kafka的输出端提供输出。
    3、Zookeeper 存储kafka中topic、partition等元数据。
  4、kafka Controller 上联zookeeper，下联kafka的topic。连接zookeeper中的监听，当元数据发生改变的时候，controller对topic发送相应的指令。
   5、topic  话题
   6、partiton 分区  与分区对应的还存在副本
   7、broker kafka部署的一台机器或者多台机器
  kafka中的produce是怎么工作的呢？如何保证发送的数据不丢失？是异步还是同步呢？
     kafka生产者其实利用了Java NIO的概念，下面我们先了解下kafka 生产者的工作流程：
  在开发中，首先需要我们组装一个ProducerRecord对象，作为发送的数据实体类对象。
   然后发送的时候首先进行序列化，有条件的可以选择序列化完成之后进行压缩。序列化或者压缩完成后通过key或者partitioner的实现类计算得到数据发送到topic的哪个分区，然后数据流入缓冲池。
  缓冲池的数据会整合成一个Bacth，当达到一定的数量或者规定的时间内就会发送到kafka的broker中，注意到达broker中一般都是刷新到了操作系统的页缓存中，并没有落磁盘。后续根据操作系统的copy-on-write 机制把页缓存刷新到磁盘中，这也是kafka高效的一个原因。
   发送的时候如何保证数据不丢失呢?
    kafka提供了一个acks机制。通过设置相关的参数，会根据对应的机制返回acks的参数有三个：all 、0、-1。
  acks=0 表示生产者把数据通过网络发送出去就认为消息写入kafka成功，但是kafka一定会丢失部门数据。
  acks=1 表示生产者只要把数据发送给broker就代表发送成功，不需要管理消息副本是否同步成功。
  acks = all 表示生产者把数据发送给broker后，还需要等待所有的副本同步成功后才会返回成功，这个选择会导致kafka的吞吐量下降。
 kafka发送数据的过程是同步还是异步的呢？
  从上图中可以看到kafka的发送过程会存在一个回调函数以及返回一个Future对象。熟悉JAVA中NIO的同学应该对Future对象很了解。Future中会包含这个方法是否调用成功的参数。使用Future.get()方法，会等待kafka的确认回复。这是一种同步方案。
异步发送的方案:
其实翻一下kafka的源码就可以指定Producer的发送过程是一个线程安全的操作。先把数据发送到对应的缓冲区,然后有守护线程把数据发送到对应的broker中。
下面讲解几个重要参数的配置：
  acks   可以配置成all
 retries  重试次数  
  buffer.memory 发送端缓冲区大小
batch.size 发送端打包数量的大小
  linger.ms  消息发送延时时间
      我是凯腾凯，互联网浪潮下一枚苟且偷生的程序员
	

问题背景

   现在的应用系统功能越来越多，复杂度也相应增大，而在线商城大都是分布式环境的，在商城系统中怎么保证支付宝的异步通知一定会被正确处理。


解决方案

大家都知道 
*       public static String notify_url =* 

这是支付宝的异步通知，当买家付完款后，支付宝会向这个地址发送post请求，其带了N多参数，然后验证签名是否正确，签名通过返回success,签名不通过返回false。我们处理订单的逻辑就是写在这个位置的。 

在这个方法里，不建议做太多的与数据库相关的操作，因为每个买家付完款款后，都会调用这个接口，所以只将消息存在可靠消息服务里，并立马返回支付宝，注意这个接口要做成幂等操作，防止网络故障，没有给支付宝响应，支付宝就会一直调这个接口。

下图就是可靠消息实现方案



备注： 

   可靠消息主要是用来保证消息不丢失的。 

   ①主动方发送预确认消息 

   ②将消息存储在数据库中，状态为待确认 

   ③返回消息存储的结果 

   ④根据返回的结果判断事都执行业务方法，业务方法完成后发送确认消息 

   ⑤独立消息服务将消息扔到消息队列（MQ）中 

   ⑥被动方应用监听队列取出消息消费

消息一致性异常处理 ：定时的从可靠消息服务中取出消息状态是待确认的，超过一定时间没被确认，调用主动方应用提供的查询业务方法结果的接口，根据结果对该消息进行操作，删除或者更改状态为发送中，并扔到MQ中。 
消息消费异常处理：定时的从可靠消息服务中取出消息状态是发送中的，超过一定时间还没有被确认消费的，将该消息扔到MQ中。 
死亡消息处理 ：如果消息多次扔到MQ当中，还是未成功消息，就要将该消息置为已死亡，有可靠消息的管理页面处理

1.Mysql可能出现的问题
1.异步复制导致数据丢失
master的数据还没来得及同步给slave 就挂掉了
怎么解决？
min slave to write 1
min slave max lag 1
要求至少有1个slave，数据复制和同步的延迟不能超过10秒，如果一旦超过10s 那么master就不会再接收任何请求
两个参数 减少异步复制的数据丢失
把数据丢失控制在可控范围内，会在本地写？ 如果slave同步速度慢， 就会停止写请求！ 在自己内存中 尝试写其他的master 或者停顿一段时间再写
在client做降级，写到本地磁盘里，做限流，减慢请求涌入的速度，或者放到消息队列里面去，去里面取，然后重新发回到master里面去！
2.集群脑裂
master主节点，出现异常性的 有相同数据 相同工作的两个节点 出现两个master主节点，然后产生数据丢失问题
客户端降级，临时本地缓存！10s之后，就往其他的master去写信息
2.Mysql可能出现的问题
如果主库突然宕机，数据还没有同步到从库里，数据就有可能丢失了；
解决办法有两个机制，1.半同步复制，解决主数据库数据丢失问题 2. 并行复制，用来解决主从同步延时问题
半同步复制(semi-sync半同步复制)： 主库要求写数据的时候，记录binlog日志而且至少有一台从库把binlog日志同步成功了，并且从库返回一个ack，这里只是拉到从库本地的relay日志里，还没有完全同步，这个时候才会认为写操作成功了，否则写操作过来以后只是写好了binlog日志 还没有同步，就会认为是失败的或者说写操作还没有完成； 如果此时主库挂了，宕机了，就认为写操作是不成功的，不成功的话客户端可以感知到，重试一次，重试的时候从库已经切换成主库了，就可以保证写操作的时候还没有同步到从库，宕机导致数据丢失
并行复制：指的是从库可以开启多个线程，并且读取relay log里的日志，并行的放到不同库的日志，库级别的并行？ 可以解决主从同步延时问题；也就是每个线程读某一个库的日志，可以同时读多个库 ，可以加快同步的效率
但是并行复制的意义并不是很大，如果只是针对单个库来操作的话，意义并不大