分散式事務學習-訊息傳送一致性分析（五）
訊息傳送一致性：是指產生訊息的業務動作與訊息傳送的一致。（也就是說，如果業務操作成功，那麼由這個業務操作所產生的訊息一定要成功投遞出去，否則就丟訊息）
訊息傳送一致性的正向分析
訊息傳送一致性的異常情況分析
MQ佇列訊息的生產與消費常規流程
常規MQ佇列訊息的處理流程無法實現訊息傳送一致性，因此直接使用現成的MQ中介軟體產品無法實現可靠訊息最終一致性的分散式事務解決方案
訊息重複傳送問題
訊息重複傳送的原因
業務介面的冪等性設計
約束：被動方應用對於訊息的業務處理要實現冪等。
對於存在同一請求資料會發生重複呼叫的業務介面，介面的業務邏輯要實現冪等性設計。
訊息重發也得有次數限制，要不然就變成了死迴圈。
對於超過重發次限制的訊息，進入DLQ，等待人工干預或延後定期處理。
相關推薦
分散式事務學習-訊息傳送一致性分析（五）
訊息傳送一致性訊息傳送一致性：是指產生訊息的業務動作與訊息傳送的一致。（也就是說，如果業務操作成功，那麼由這個業務操作所產生的訊息一定要成功投遞出去，否則就丟訊息）訊息傳送一致性的正向分析訊息傳送一致性
使用kafka訊息佇列解決分散式事務(可靠訊息最終一致性方案-本地訊息服務)
微服務框架Spring Cloud介紹 Part1: 使用事件和訊息佇列實現分散式事務 本文轉自：http://skaka.me/blog/2016/04/21/springcloud1/ 不同於單一架構應用(Monolith), 分散式環境下, 進行事務操作將變得困難,
OpenCV學習筆記（31）KAZE 演算法原理與原始碼分析（五）KAZE的原始碼優化及與SIFT的比較
KAZE系列筆記： 1. OpenCV學習筆記（27）KAZE 演算法原理與原始碼分析（一）非線性擴散濾波 2. OpenCV學習筆記（28）KAZE 演算法原理與原始碼分析（二）非線性尺度空間構建 3. Op
[藍芽] 6、基於nRF51822的藍芽心率計工程訊息流Log分析（詳細）
轉載自： http://www.cnblogs.com/zjutlitao/p/5051166.html 開機初始化Log Log編號
人工智慧（2）- 學習主成成分分析（PCA）進行降維
一.為什麼要進行降維？ 在進行分類的時候我們需要大量的特徵來提高分類器的準確度，但是分類器的效能隨著隨著維度的增加，逐步上升，達到某點其效能便逐漸下降。 為了避免效能下降的情況，我們要進行降低維度的處理。 &nb
Opencv2.4學習：：特徵分析（一）尺度空間
尺度空間 尺度空間就是試圖在影象領域中模擬人眼觀察物體的概念與方法。 這是由於通過計算機視覺系統，我們無法直接獲取所關注物體、物件的大小，這時候就需要一個尺度空間來描述 一、區域性不變性 對於目標物體，我們希望通過一些特徵來描述它。比如車
基於機器學習的NLP情感分析（二）---- 分類問題
基於機器學習的NLP情感分析（二）—- 分類問題 前文提到了如何把一個文字轉換為相應的詞向量，本文討論的是如何進行分類。 feature相關性 首先，需要看看我之前選出來的feature，是否能夠滿足需求。 這裡其實有很多引數沒有顯示出來
TensorFlow學習筆記之原始碼分析（3）---- retrain.py
"""簡單呼叫Inception V3架構模型的學習在tensorboard顯示了摘要。 這個例子展示瞭如何採取一個Inception V3架構模型訓練ImageNet影象和訓練新的頂層，可以識別其他類的影象。 每個影象裡，頂層接收作為輸入的一個2048維向量。這
優達機器學習：主成分分析（PCA）
主成分是由資料中具有最大方差的方向決定的，因為可以最大程度的保留資訊量 我理解相當於降維，也就是將特徵通過降維的方式減少 方差最大化相當於將所有的距離最小化，這個方差和平時理解的方差不太一樣 PCA可以幫助你發現數據中的隱藏特徵，比如說得到總體上有兩個因素推動
mybatis原始碼學習之執行過程分析（2）——config.xml配置檔案和mapper.xml對映檔案解析過程
在上一篇中跟蹤了SqlSessionFactory及SqlSession的建立過程。這一篇，主要跟蹤Mapper介面和XML檔案對映及獲取。 1.xml檔案的解析 1.1Mybatis-config.xml的解析 在SqlSessionFactor
TensorFlow學習筆記之原始碼分析（1）----最近演算法nearest_neighbor
import numpy as np import tensorflow as tf # Import MINST data import input_data mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot
分散式訊息系統：Kafka（五）偏移量
5、偏移量提交 5.1 偏移量 （1）新舊版本偏移量的變化 在Kafka0.9版本之前消費者儲存的偏移量是在zookeeper中/consumers/GROUP.ID/offsets/TOPIC.NAME/PARTITION.ID。新版消費者不在儲
分散式持久記憶體檔案系統Octopus（ATC-17 ）分析（五）
清華課題 Octopus 原始碼分析（五） 前言 由於專案工作的需要，我們團隊閱讀了清華在檔案系統方面的一個比較新穎的工作：Octopus。Octopus是一個基於持久記憶體 NVM 和遠端直接記憶體訪問 RDMA 技術的分散式記憶體檔案系統。清華
Salesforce學習之路-developer篇（五）一文讀懂Aura原理及實戰案例分析
很喜歡曾經看到的一句話：以輸出倒逼輸入。以輸出的形式強制自己學習，確實是高效的學習方式，真的很棒。以下僅為個人學習理解，如有錯誤，歡迎指出，共同學習。 1. 什麼是Lightning Component框架？ Lightning Component框架是一個UI框架，用於為移動和
通過編寫串口助手工具學習MFC過程——（五）添加CheckBox復選框
gin times blog 做了 mda 使用 時有 mbo margin 通過編寫串口助手工具學習MFC過程 因為以前也做過幾次MFC的編程，每次都是項目完成時，MFC基本操作清楚了，但是過好長時間不再接觸MFC的項目，再次做MFC的項目時，又要從頭開始熟悉。這次通過做
Jmeter源碼之HTTP Request Sampler分析（五）
Jmeter界面： 數據：{HTTPsampler.Arguments == {"loginProtectStatus": $ {loginProtectStatus},"password": "${movepassword}"}(),TestEle
需求分析（五）（5.13）
更新 英雄 外部 誤差 遊戲界面 標準 嵌入 結算 動手 項目文檔：需求規格說明書 1.引言 1.1編寫目的： 本文檔旨在為遊戲下階段的設計、開發提供依據和指導，為項目組成員對需求的詳盡理解，以及在開發遊戲項目中協同工作提供強有力的保證。同時本文檔也作為項目評
spring boot 2.0 源碼分析（五）
pen div shutdown down etc messages servle started fec 在上一篇文章中我們詳細分析了spring boot是如何準備上下文環境的，今天我們來看一下run函數剩余的內容。還是先把run函數貼出來： /**
Spring源碼分析（五）獲取Document
規則 一個 自定義 trac tst nload indexof get t對象 摘要：本文結合《Spring源碼深度解析》來分析Spring 5.0.6版本的源代碼。若有描述錯誤之處，歡迎指正。 這一篇開始進行Document加載了，XmlBeanFactoryR
python機器學習-sklearn挖掘乳腺癌細胞（五）
糾正 plot 不錯 方法 eid right ref nump cores python機器學習-sklearn挖掘乳腺癌細胞( 博主親自錄制) 網易雲觀看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId