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  • 传参页面 wx.navigateTo({ url: '../perCenter/employed/index?getBizRegH5Url=' + encodeURIComponent(res.result.url) }) encodeURIComponent();... 同理,接收参数的时候也一定要用这个方法解码才可使用

    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

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  • 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...kafka的消息方在统一对短信数据做处理发送。高并发...

       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。

    288b1797db39d291911a0a6e9cfe3437.png

      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

    97d4995e05df422bb31d594c9e54f4ad.png

      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:

    41737a1d46078dc6e0c7dbd6ef3d2657.png

      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?

    2fcdf705d5cc18c211508ce9c0322445.png

      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。这是一同步方案。

    异步发送的方案:

    4b17cb10d3ab70c8b80086d3825c1d22.png

    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

    c363478a59cda3b1cd92fa912fc2e7bb.png

          我是凯腾凯,互联网浪潮下一枚苟且偷生的程序员

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  • 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...

    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

    这里写图片描述

    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

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  • <div><p>该提问来源于开源项目:harsima/vue-backend</p></div>
  • min slave to write 1min 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...

    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

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