用空行分隔主体和主体 git commit 手册页这样写道： 虽然不是必需的，但最好以一个简短（少于 50 个字符）行开始提交消息，总结更改，然后是一个空行，然后是更全面的描述。...提交消息中直到第一个空白行的文本被视为提交标题，并且该标题在整个 Git 中使用。例如，Git-format-patch(1) 将提交转换为电子邮件，包括主题行中的标题和正文中的其余提交。...-m使用该选项编写带有正文的提交消息并不容易。最好在适当的文本编辑器中编写消息。如果还没有在命令行中设置与 Git 一起使用的编辑器，请阅读Pro Git 的这一部分。...如果超过 50 个字符的限制，它会警告您： 并且会用省略号截断任何超过 72 个字符的主题行： ---- 3. 主题行大写 所有主题行都以大写字母开头。...配置一个好的文本编辑器比如 Vim 很重要，例如，在编写 Git 提交时将文本换行为 72 个字符。然而，传统上，IDE 在为提交消息中的文本换行提供智能支持方面一直很糟糕。 ---- 7.
添加缺失的测试或修改已存在的测试 build 构建 影响构建系统或外部依赖的修改 ci 持续集成 针对持续集成配置文件和脚本的修改 chore 杂项 没有改动源码或测试文件的修改 revert 撤销 撤销之前的提交
form表单提交与ajax消息传递 1.前后端传输数据编码格式contentType: urlencoded 对应的数据格式:name=xxx&password...ajax发送json格式数据 需要注意的点 编码与数据格式要一致 2.form表单与ajax异同点: (1) form表单不支持异步提交局部刷新...js/bootstrap.min.js"> {##} 提交...url:'/index/', // 提交的方式 type...:'post', // 提交的数据 data:{'name':'sean','password':'123
他们试图理解你所做更改的细节，但是由于你提交的消息不是描述性的，因此他们无法获取任何信息。 然后，他们尝试去查看每个提交的差异。但是，即使这样做了，他们仍然无法确定你在实现中选择的背后的思考过程。...编写良好的提交信息 希望以上情况已经让你明白了为什么编写良好的 git commit 消息很重要。 在团队开发中，我们必须使其他协作者能够轻松地理解我们做了什么工作。...理想情况下，良好的提交消息将被分为三部分：主题，正文和结尾。 主题 主题应该是简洁的一行，总结你所提交的更改。 下面例举一个很好的提交信息，例如“feature：查询项目应用率功能”。...一个错误的提交消息，例如“fix bug”，在其他人看到这条提交信息的时候就会不知所措。 正文 正文包含你要传达的信息，你可以在其中详细了解有关更改的信息。...那还不赶紧开始遵循有关 Git 提交消息的最佳实践！
jquery-toastr 消息提醒、播放音频 应用情景，有新的订单生成，后台进行消息提醒并播放音频（这里用到轮询简单实现）：下面附代码 1.找到laravel-admin 中的 index.blade.php...文件进行编辑 {{-- 音频通知 --}} <audio style="display:none; height: 0" id="bg-music" preload="auto" src="http:.../ 点击跳转页面 }; var audio = document.getElementById('bg-music'); // 启用<em>音频</em>通知...audio.play(); setTimeout(function(){ audio.load(); // 1.5秒后关闭<em>音频</em>通知
写进消息的key由组成，value 是偏移量 offset consumer 提交 offset 分为自动提交和手动提交， 通过enable.auto.commit...同步提交再 broker 返回提交结果之前都处于阻塞状态， 会因为提交 offset 而影响整个应用的 TPS commitAsync 异步提交采取了 callback 的方式来处理提交后的逻辑，如记录日志和处理异常...， 但是并不会自动重试， 如果不处理好 callback 逻辑， 可能会丢失消息 kafka 还提供了更精确的提交 api， 可以实现处理完一批消息后， 提交最后一个 offset 值。...(1)); for (ConsumerRecord record: records) { process(record); // 处理消息 offsets.put...(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1)；
前言 之前我们一起了解了使用RocketMQ事务消息解决生产者发送消息时消息丢失的问题，但使用了事务消息后消息就一定不会丢失了吗，肯定是不能保证的。...因为虽然我们解决了生产者发送消息时候的消息丢失问题，但也只是保证Broker正确的接收到了消息，实际上接收到的消息会保存在os cache中，如果此时broker机器突然宕机，os cache中的消息数据就丢失掉了...对于Kafka和RabbitMQ来讲，默认的消费模式就是上边这种自动提交的模式，所以是有可能导致消息丢失掉的。 而RocketMQ的消费者有点不一样，它本身就是需要手动返回消息处理成功的响应的。...所以其实Consumer的消息丢失解决方案也很简单，就是将自动提交改为手动提交。...的消息是怎么丢失的 RocketMQ消息丢失解决方案：事务消息
把消费位移存储起来（持久化）的动作称为 “提交” ，消费者在消费完消息之后需要执行消费位移的提交。...在默认的配置下，消费者每隔 5 秒会将拉取到的每个分区中最大的消息位移进行提交。...对于采用 commitSync() 的无参方法而言，它提交消费位移的频率和拉取批次消息、处理批次消息的频率是一样的。...： 自动提交 手动提交 而 手动提交 又分为： 同步提交 异步提交 而在一般情况下，建议使用手动的方式：异步和同步组合提交消息位移。...因为异步提交不需要等待提交的反馈结果，即可进行新一次的拉取消息操作，速度较同步提交更快。但在最后一次提交消息位移之前，为了保证位移提交成功，还是需要再做一次同步提交操作。
项目场景： 在项目开发中常常会遇到在一个有数据库操作的方法中，发送MQ消息，如果这种情况消息队列效率比较快，就会出现数据库事务还没提交，消息队列已经执行业务，导致不一致问题。...举个应用场景，我们提交一个订单，将流水号放在MQ里，MQ监听到后就会查询订单去做其它业务，如果这时候数据库事务还没提交，也就是没生成订单流水，MQ监听到消息就去执行业务，查询订单，肯定会出现业务不一致问题...问题描述 最近遇到一个业务场景，类似于下单过程，场景是用户注册消息，注册成功后，会发送MQ消息，MQ监听到消息后，会查询用户的信息，如何再做其它业务，但是遇到一个问题，就是mq消费消息的速度是快于数据库事务提交的...MQ sendMQMessage(); } 原因分析 MQ消息消费快于事务提交 解决方案 对于这种情况，下面给出两种处理方法，一种是借助于Spring框架提供的TransactionSynchronizationManager...MQ sendMQMessage(); } }); } 测试一下，通过日志可以看出事务已经提交了，如何发送mq，mq监听到消息，就会去读取用户信息，是可以获取到的
本文假定记录仪或相关设备已经完成录像，主要来探讨下设备视音频文件检索相关。...规范解读 先回顾下GB/T28181-2016视音频文件检索基本要求： 文件检索主要用区域、设备、录像时间段、录像地点、录像内容为条件进行查询，用 Message 消息发送检索请求和返回查询结果,传送结果的...Message 消息可以发送多条,应支持附录 N 多响应消息传输的要求。...命令流程： 图片 信令流程描述如下: 目录检索方向目录拥有方发送目录查询请求 Message 消息，消息体中包含视音频文件检索条件; 目录拥有方向目录检索方发送 200 OK,无消息体; 目录拥有方向目录检索方发送查询结果...，消息体中含文件目录，当一条 Message 消息无法传送完所有查询结果时，采用多条消息传送; 目录检索方向目录拥有方发送 200 OK,无消息体。
这个函数在 拉 模式下会不断回调，从而将音频数据填充给设备缓冲区。...在这个函数中我们要做的就是将读取的 PCM 音频数据传给 stream 指向的 Buffer ，而且还不能超出 len 的长度，如果超出了截断一下，下次回调时传剩下的部分。...} default: break; } } } 在事件的消息循环中进行响应...，读取音频 Buffer 。...本文具体代码见仓库： https://github.com/glumes/av-beginner 本篇文章对应的提交 tag 为 av-beginner-004，可切换至对应源码查看。
这里把将消费位移存储起来（持久化）的动作称为“提交”，消费者在消费完消息之后需要执行消费位移的提交。 ?...参考上图中的消费位移，x表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了x位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为x 不过需要非常明确的是，当前消费者需要提交的消费位移并不是...读者可能看过一些相关资料，里面所讲述的内容可能是提交的消费位移就是当前所消费到的消费位移，即提交的是x，这明显是错误的。类似的错误还体现在对 LEO（Log End Offset） 的解读上。...在消费者中还有一个 committed offset 的概念，它表示已经提交过的消费位移。...在消费完之后就执行同步提交，但是最终结果显示所提交的位移 committed offset 为378，并且下一次所要拉取的消息的起始偏移量 position 也为378。
对于 Kafka 中的分区而言，它的每条消息都有唯一的 offset，用来表示消息在分区中对应的位置。...这里把将消费位移存储起来（持久化）的动作称为“提交”，消费者在消费完消息之后需要执行消费位移的提交。...不过需要非常明确的是，当前消费者需要提交的消费位移并不是x，而是x+1，对应于上图中的 position，它表示下一条需要拉取的消息的位置。...读者可能看过一些相关资料，里面所讲述的内容可能是提交的消费位移就是当前所消费到的消费位移，即提交的是x，这明显是错误的。类似的错误还体现在对 LEO（Log End Offset） 的解读上。...在消费完之后就执行同步提交，但是最终结果显示所提交的位移 committed offset 为378，并且下一次所要拉取的消息的起始偏移量 position 也为378。
提交相关概念 提交：消费者消费完消息之后，更新自己消费那个消息的操作； _consumer_offset：消费者消费完消息之后，会往_consumer_offset主题发送消息，_consumer_offset...这个默认的自动提交不是每消费一条消息就提交一次，而是定期提交，这个定期的周期时间由客户端 auto.commit.interval.ms 配置，默认值为 5 秒，此参数生效的前提是 enable.auto.commit...参数为 true； 在默认的配置下，消费者每隔 5 秒会将拉取到的每个分区中最大的消息位移进行提交。...，偏移量还没来得及提交，他们这四秒的消息就会被重复消费； 当设置 enable.auto.commit 为 true，Kafka 会保证在开始调用 poll 方法时，提交上次 poll 返回的所有消息。...从顺序上来说，poll 方法的逻辑是先提交上一批消息的位移，再处理下一批消息，因此它能保证不出现消费丢失的情况； 手动提交 自动提交消费位移的方式并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失的问题，无法做到精确的位移管理
()); //发送多条消息 record = new ProducerRecord("kafka-study-x", "name-x", "callback");...producer.send(record, new MyProducerCallback()); producer.close(); } //发送异步消息 //场景...Kafka消费者（组） * 自动提交位移 * 手动同步提交当前位移 * 手动异步提交当前位移 * 手动异步提交当前位移带回调 * 混合同步与异步提交位移 public class MyConsumer...(), record.partition(), record.key(), record.value() )); //消息发送完成...(), record.partition(), record.key(), record.value() )); if (record.value
假如一个消费者在重平衡前后都负责某个分区，如果提交位移比之前实际处理的消息位移要小，那么会导致消息重复消费 假如在重平衡前某个消费者拉取分区消息，在进行消息处理前提交了位移，但还没完成处理宕机了，然后Kafka...提交当前位移 为了减少消息重复消费或者避免消息丢失，很多应用选择自己主动提交位移。...为了避免消息丢失，我们应当在完成业务逻辑后才提交位移。而如果在处理消息时发生了重平衡，那么只有当前poll的消息会重复消费。...提交特定位移 commitSync()和commitAsync()会提交上一次poll()的最大位移，但如果poll()返回了批量消息，而且消息数量非常多，我们可能会希望在处理这些批量消息过程中提交位移...，不断保存分区与位移的关系，每处理1000条消息就会异步提交（也可以使用同步提交）。
可能造成的问题：数据重复读 假设我们仍然使用默认的 5s 提交时间间隔，在最近一次提交之后的 3s 发生了再均衡，再均衡之后，消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。...这个时候偏移量已经落后了 3s，所以在这 3s内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量，减小可能出现重复消息的时间窗，不过这种情况是无法完全避免的。 2....我们可以通过降低提交频率来提升吞吐量，但如果发生了再均衡，会增加重复消息的数量。 这个时候可以使用异步提交，只管发送提交请求，无需等待 broker 的响应。...假设我们发出一个请求用于提交偏移量2000，这个时候发生了短暂的通信问题，服务器收不到请求，自然也不会作出任何响应。与此同时，我们处理了另外一批消息，并成功提交了偏移量3000。...如果commitAsync()重新尝试提交偏移量2000，它有可能在偏移量3000之后提交成功。这个时候如果发生再均衡，就会出现重复消息。
(), record.key(), record.value()); } } } 4.2.2 手动提交 offset 虽然自动提交 offset 十分简介便利，但由于其是基于时间提交的...(), record.key(), record.value()); } //同步提交，当前线程会阻塞直到 offset 提交成功...(), record.key(), record.value()); } //异步提交 consumer.commitAsync(...第一个 interceptor 会在消息发送前将时间戳信息加到消息 value 的最前部；第二个 interceptor 会在消息发送后更新成功发送消息数或失败发送消息数。 ?...) { // 创建一个新的 record，把时间戳写入消息体的最前部 return new ProducerRecord(record.topic(),
推流端使用publish消息向rtmp服务器端发布一个命名的流，发布之后，任意客户端都可以以该名称请求视频、音频和数据。我们首先来看一下publish消息的组织结构： ?...192.168.1.101:1935/rtmp_live/test，则test为流名称，也可以省略，此时该字段为空字符； publishType：发布的流的类型，使用string类型表示，有3种类型，分别为live、record...、append，record表示发布的视频流到rtmp服务器application对应的目录下会将发布的流录制成文件，append表示会将发布的视频流追加到原有的文件，如果原来没有文件就创建，live则不会在...onMetaData消息，这一条消息的主要作用是告诉服务端，推流段关于音视频的处理采用的一些参数，比如音频的采样率，通道数，帧率，视频的宽，高等信息。...包含文件大小，视频宽度和高度，视频编码codec_id，帧率信息，比特率信息，音频的codec_id，音频采样率，channel数量等，最后还有一个encoder字段来表示编码器，我们推流使用的是obs
concurrency: 1 # 推荐设置为topic的分区数 # 当每一条记录被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交 # RECORD #...）处理之后，距离上次提交时间大于TIME时提交 # TIME # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，被处理record数量大于等于...> record){ // 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容 System.out.println("简单消费："+record.topic...); // 消息处理下游绑定事务，成功消费后提交ack // 手动提交offset ack.acknowledge(); } 指定offset位置消费.../** * 通过 containerFactory过滤消息，批量消费 * 消费异常处理器 * * @param record * @param ack
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