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随笔分类 - 分布式计算
摘要：观察quartz 的sql日志， 会发现其中有很多的 job状态的转变, 那么 有哪些呢 qrtz_TRIGGERS 表的状态 qrtz_FIRED_TRIGGERS 也好, 状态最开始是 WAITING， 然后在时间窗口被扫描到 则获取锁准备执行， 获取锁成功则更新为 ACQUIRED， 但是 对
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摘要：注意事项： 1 scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); 的时候， jobKey， triggerKey 都不能和数据库中已经存在的 冲突，否则就注册不上！！！。 2 scheduler.start(); 之后 ， 数据库所有的 触发器 都会被扫描， 然后
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摘要：注意事项： 1 scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); 的时候， jobKey， triggerKey 都不能和数据库中已经存在的 冲突，否则就注册不上！！！。 2 scheduler.start(); 之后 ， 数据库所有的 触发器 都会被扫描， 然后
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摘要：3. quartz基本原理 3.1. 核心元素 Quartz核心要素有Scheduler、Trigger、Job、JobDetail，其中trigger和job、jobDetail为元数据，而Scheduler为实际进行调度的控制器。 Trigger Trigger用于定义调度任务的时间规则，在Qu
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摘要：设置quartz的日志打印，为完整日志 引入p6spy ： 配置spy.properties： # 指定应用的日志拦截模块,默认为com.p6spy.engine.spy.P6SpyFactory #modulelist=com.p6spy.engine.spy.P6SpyFactory,com.p
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摘要：misfire 到底怎么理解？ misfire 的概念并不是源自quartz ，理解它是很重要的，否则，很多奇怪的现象会让你莫名其妙。 misfire 简单来说，就是因为某些原因（比如服务器挂了，崩溃了，手动停止了，太繁忙了）， 导致某些应该被调度的任务没有被调度， 就会可能造成misfire ——
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摘要：job 在数据库中存储是是一个 class name，意味着其实际的执行内容是可以随时变的—— 它跟着class 文件而变。 这其实给与了 我们很大的灵活性！ job 是线程安全的？ 答案是 yes，因为：quartz 是根据 表的 jobClass 字段， 每次创建job 实例，然后执行的！ jo
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摘要：全部日志 06:58:18.802 [main] DEBUG o.q.i.j.StdRowLockSemaphore - Lock 'STATE_ACCESS' is desired by: main 06:58:18.887 [main] DEBUG o.q.i.j.StdRowLockSemap
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摘要：一般是需要设置 org.quartz.jobStore.isClustered = true, 测试发现， 设置org.quartz.jobStore.isClustered = false 和 true ， 表面上差别不是很大。 都是一样会执行。 都是。抢占锁的方式执行。。 不过 不是平均每个节点
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摘要：漏桶算法和令牌桶算法的区别， 说得清楚吗？ 其实两个算法并不难理解，当然有区别，但是感觉区别没那么大， 看网上的一下说明，感觉是误导他人。 引用网上说明： 漏桶算法和令牌桶算法的区别 **漏桶算法的出水速度是恒定的，**那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。漏桶算
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摘要：pom 加入 elasticsearch7 的依赖， 然后做过简单的测试， 发现了错误 ： 也真不知道 是咋回事！奇葩！ 仔细检查 7.3.1 ，org.elasticsearch.common.logging.Loggers.getLogger ,发现确实有那个 方法， 但是 实际上 引用的是 6
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摘要：2019-08-14 12:29:09.609 WARN 1079 [ main] org.apache.dubbo.config.AbstractConfig : [DUBBO] There's no valid metadata config found, if you are using th
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摘要：关于nacos 集群部署，网上的示例往往不全或不可用，而官方的教程太简单了。官方也提供了一个 docker + nacos 的伪集群的 部署示例。但毕竟是 伪， 不能实际生产使用。 全网就几乎就没有一个 完整的教程？？？！！！ 怎么办呢？ 自己动手吧。 准备数据库 数据库用了 mysql， 其实na
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摘要：接口幂等 什么是接口幂等？就是一个接口，被重复调用多次，却能够保证对系统内部产生的影响是一致的，也就是调用多次和调用一次，数据的变化是一样的，是相同的，不会因为调用多次而出现任何数据问题。分布式系统中，接口幂等性是系统可行性论证的第一个步骤。很多地方需要把接口设计成幂等。 思路基本上是3种： 1 当
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摘要：本文大概围绕如下几点进行阐述: 1、为什么要使用消息队列? 分析:一个用消息队列的人，不知道为啥用，这就有点尴尬。没有复习这点，很容易被问蒙，然后就开始胡扯了。回答:这个问题,咱只答三个最主要的应用场景(不可否认还有其他的，但是只答三个主要的),即以下六个字:解耦、异步、削峰 2、使用了消息队列会有
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摘要：什么是可靠消息？ 为什么我们需要它，为什么我们要强调可靠？ 生产方 消息发送出去了，如果生产方收到了消息的正常反馈，那么我们就可以知道消息的确切的状态。 如果消息无响应 或者超时了呢？ 有多个情况， 1 消息未到达mq，发送途中 就某些原因丢失了， 2 消息送达mq，但是mq处理未完成就丢失（这里又
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摘要：什么是分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布
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摘要：What's it? 事务， 基本上要求 多个sql操作 就向一个sql操作一样。（是一个系统，是一个整体，但对外表现就是像一个不可切割的个体。） 特别需要注意的是，一般我们说事务的时候，一般就是指那种Read committed或 Repeatable read 隔离级别的事务，是需要保证 一定的
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摘要：比起CAP的生硬来， 我更加喜欢BASE。BASE 显得更加好理解。尽管BASE 这个名字本身有迎合语言习惯的恶臭味，为什么不是缩写为 BaSsEc 呢？ 基本介绍 介绍1 上面的说明，非常的棒！ 但是我也看到了，即使 BASE 理论， 同样是不方便做 量化的，完全不同于 数学、 物理或者化学的 哪
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摘要：分布式系统、理论、协议 非常非常多， 它们多cap 的支持是怎么样的呢？ 需要注意的是，分布式系统 为了应付各种 复杂 应用场景，支持各种各样的功能，可能有的提供了选项或某种机制， 某个时刻，支持CP，另外某个时刻 又变成了支持AP 等等等 角色不是一成不变的。CAP 的出现是2000 年， 现在差
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