经常会遇到了很多人都有这样的问题：python如何做websocket接口如何测试？一直没有时间去完善这里的文章，这次正好去分享下。首先由一个简单的例子去看下python如何测试websocket的接口测试，完成下一个简单的接口测试，然后再去适配复杂的websocket的接口测试即可。
在分布式系统中，为了保证数据一致性是必须使用分布式事务。分布式事务实现方式就很多种，今天主要介绍一下使用 RocketMQ 事务消息，实现分布事务。
IM类系统中，都需要考虑消息时序问题，如果后发送的消息先显示，可能严重扰乱聊天消息所要表达的意义。
1）在总线空闲时，所有单元都可以发送消息，两个以上单元同时发送消息时，对各消息的Identifier进行逐位仲裁比较，仲裁获胜的单元（具有较高优先级）可继续发送消息，仲裁失败的单元停止发送。
随着项目逐步以微服务开发为趋势，逐渐呈现一个服务对应一个数据库。从中产生了分布式事务的问题：一个操作先后调用不同的服务，要保证服务间的事务一致性，这就是分布式事务解决的问题。
分布式事务 如果系统规模较小，数据表都在一个数据库实例上，上述本地事务方式可以很好地运行， 但是如果系统规模较大，比如用户A账户表和用户B账户表显然不会在同一个数据库实例上，他们往往分布在不同的物理节点上，这时本地事务已经失去用武之地。
学过大数据的同学应该都知道 Kafka，它是分布式消息订阅系统，有非常好的横向扩展性，可实时存储海量数据，是流数据处理中间件的事实标准。本文将介绍 Kafka 是如何保证数据可靠性和一致性的。
网上对四个词的解析文章包括后续扩展的比如分布式事务的二阶段提交，三阶段提交，TCC等方式都有详细的说明，这里就不重复解释了（写不完，根本写不完）！
系统出现性能问题，来不及处理上游发的消息，导致消息积压。消息积压是正常现象，但积压太多就需要处理了。就像水库，日常蓄水是正常的，但下游泄洪能力太差，导致水库水位一直不停上涨，就不正常！
在流处理之中，当输入是文件时，第一个处理步骤通常是将其解析为一连串的记录。在流处理之中，记录通常被称为事件，每个事件都是一个小的、独立的、不可变的对象，通常每个事件包含一个时间戳，表明事件产生的时间。 在流处理之中，事件由生产者产生，然后可能由多个对应消费者，相关的事件通常被分组到同一个主题之中。
现在很多大公司的项目都拆分为为服务器架构的了，通常每个服务只处理一件事情，部署在一个服务器节点上，不同的服务部署在不同的机器上，这就存在服务之间的相互通信问题。
Akka 帮助你构建可靠的应用程序，这些应用程序可以在一台机器中使用多个处理器核心（scaling up，纵向扩展）或分布在计算机网络中（scaling out，横向扩展）。实现这一点的关键抽象是，代码单元 Actor 之间的所有交互都是通过消息传递进行的，这就是为什么 Actor 之间传递消息的精确语义应该有自己的章节。
本文主要讨论四个问题： （1）为什么会有冗余表的需求 （2）如何实现冗余表 （3）正反冗余表谁先执行 （4）冗余表如何保证数据的一致性 一、需求缘起 互联网很多业务场景的数据量很大，此时数据库架构要进行水平切分，水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 例如订单表，业务上对用户和商家都有订单查询需求： Order(oid, info_detail) T(buyer_id, seller_id,
具有ACID的数据库支持强一致性，强一致性代表数据库本身不会出现不一致的线性，每个事务都是原子性，要么成功，要么失败，事物间具有隔离性，且互不影响，而且最终状态是持久化的。
分布式事务一直是一个老生常谈的一个话题,在我的公众号下面下面已经写过很多篇分布式事务相关的文章了，但是依旧没有将其完全剖析。在之前的文章中我也多次提到我们可以使用消息队列来实现我们的分布式事务，但是大多都是一笔带过，很多读者都对这一块产生了很多疑问，希望读完这篇文章能让你理解如何用消息队列实现分布式事务。
producer发送消息完，只等待lead写入成功就返回了，leader crash了，这时follower没来及同步，消 息丢失。
本文讲解了 Java 中多线程通信的语法和应用场景，并给出了样例代码。多线程通信是指多个线程之间通过共享的对象或变量进行信息传递和同步的过程，多线程通信的目的是实现线程之间的协调工作，使得线程能够有效地协作完成任务。
最近有很多小伙伴私信我，跑不动这个项目，数据库报错之类的。然后我自己也去clone下来重新更新了一下，因为之前是用 eclipse 做的，我现在已经不用了，所以用 idea 重新跑了一下。关于如何在 idea 导入项目，请参考这两篇文章
在大型互联网应用中，由于数据库读写频繁、压力大等原因，我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数，提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库，成为了缓存的首选方案之一。但是，缓存和数据库之间存在数据一致性的问题，如何解决这个问题呢？本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案，介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
随着面向服务架构（下文简称 SOA，Service Oriented Architecture）的出现，企业通过将业务功能分解为多重服务 [1]，它们迅速地从整体应用程序设计（Monolithic application design）过渡到了异构设计（Heterogeneous design）。在将这些服务集成起来之时，企业架构师应当小心，因为劣质的服务集成将会导致一团乱麻的结局。很多时候，企业假定仅采用如企业服务总线（下文简称 ESB，Enterprise Service Bus）和微服务这样的模式就能避免出现混乱的局面 [2]，并且能够提供一个可行的解决方案。当它被 “部分地” 完成时，很不幸这些模式并不能解决某些隐藏的挑战。危险的是，在开发和部署的初始化阶段，它们通常不会被注意到，但是当系统在生产环境中工作时，它们就会出现。等我们意识到后果，为时已晚。本文旨在详细阐述其中的一些挑战，并明确指出，我们可以采取哪些措施来避免这些挑战。
Web Workers 是一种在 JavaScript 中创建并在后台运行的多线程方式，可以用于执行耗时的任务而不会阻塞主线程。但是在使用 Web Workers 时，需要注意一些限制和解决方案，其中包括同源策略。这意味着在 Web Worker 中，只能加载与当前页面在同一源下的脚本，否则会触发安全错误。
本文将以“好友中心”为例，介绍“多对多”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践。 一、什么是多对多关系 所谓的“多对多”，来自数据库设计中的“实体-关系”ER模型，用来描述实体之间的关联关系，一个学生可以选修多个课程，一个课程可以被多个学生选修，这里学生与课程时间的关系，就是多对多关系。 二、好友中心业务分析 好友关系主要分为两类，弱好友关系与强好友关系，两类都有典型的互联网产品应用。 弱好友关系的建立，不需要双方彼此同意： 用户A关注用户B，不需要用户B同意，此时用
多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。所以需要从业务逻辑上设计，将消费的业务逻辑设计成幂等性。
粉丝与关注，社交好友，都是典型的“多对多关系”的业务，这类业务的核心服务是好友中心，当关系链达到百亿之后，好友中心架构设计要考虑哪些因素，是本文将要分享的内容。
抓包分析微信的消息，发现发送同样的内容，抓取到的数据包内容都不相同。这到底是怎么回事呢？
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
RabbitMQ是2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，简称MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法，由Erlang（专门针对于大数据高并发的语言）语言开发，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一，具有可靠性、灵活的路由、消息集群简单、队列高可用、多种协议的支持、管理界面、跟踪机制以及插件机制。
Kafka 事务与数据库的事务定义基本类似，主要是一个原子性：多个操作要么全部成功，要么全部失败。Kafka 中的事务可以使应用程序将消费消息、生产消息、提交消费位移当作原子操作来处理。 为了实现事务，Producer 应用程序必须做到：
CAN：Controller Area Network，控制局域网络，最早由德国 BOSCH(博世)开发，，目前已经是国际标准(ISO 11898)，是当前应用最广泛的现场总线之一。
事务消息是 RocketMQ 的高级特性之一 。这篇文章，笔者会从应用场景、功能原理、实战例子三个模块慢慢为你揭开事务消息的神秘面纱。
消息是一个非常有趣的概念，它是由来源发出一个离散的通信单元，被发送给一个或者一群接受者，无论是单体服务还是分布式系统中都有消息的概念，只是这两种系统中传输消息的通道方法或者通道不同；单体服务中的消息往往可以通过 IO、进程间通信、方法调用的方式进行通信，而分布式系统中的远程调用就需要通过网络，使用 UDP 或者 TCP 等协议进行传输。
原文链接：https://blog.csdn.net/w464960660/article/details/129127589
消息认证码(Message Authentication Code)是一种确认完整性并进行认证的技术。但是消息认证码并不能保证消息的机密性。
相信很多小伙伴都了解过分布式事务或者在项目中也接触到了分布式事务问题，但是基本对分布式事务的认识都是片面的，今天借此给小伙伴们分享我整理的工作中比较常见的分布式解决方案，相信同学们耐心看完后一定会对分布式事务问题有个深刻的认识。
消息中间件在分布式系统中的核心作用就是异步通讯、应用解耦和并发缓冲（也叫作流量削峰）。在分布式环境下，需要通过网络进行通讯，就引入了数据传输的不确定性，也就是CAP理论中的分区容错性。
RocketMQ 5.0： 云原生“消息、事件、流”实时数据处理平台，覆盖云边端一体化数据处理场景。
所谓的消息幂等性就是如何保证消息只消费一次不重复消费。这需要从Kafka的多个角度去回答该问题一是要包含Kafka自身的机制，还需要考虑客户端自己的重复处理。
分布式事务的由来，当两个系统一个负责扣款 ，一个负责发货，但是扣款的系统出现异常，扣款失败，货还在正常发送，这时候分布式事务就出现了。
在分布式系统中，常用的可靠消息解决方案包括基于消息队列的方案，如Kafka、RabbitMQ和ActiveMQ等。这些方案一般会提供消息持久化、消息确认机制和重试机制等功能。
大家好，今天分享的writeup是一个关于客户支持系统（Customer Support）的IDOR漏洞（不安全的直接对象引用），该漏洞可以导致目标系统的访问控制功能失效，实现客户支持平台内的任意消息读取和发送，还能下载任意用户的相关文件。
一、需求缘起 【业务场景】 有一类写多读少的业务场景：大部分请求是对数据进行修改，少部分请求对数据进行读取。 例子1：滴滴打车，某个司机地理位置信息的变化（可能每几秒钟有一个修改），以及司机地理位置的读取（用户打车的时候查看某个司机的地理位置）。 void SetDriverInfo(long driver_id, DriverInfoi); // 大量请求调用修改司机信息，可能主要是GPS位置的修改 DriverInfo GetDriverInfo(long driver_id); // 少量请求查询司
综合这些基本概念，有效的并发控制机制需要确保共享资源的正确访问顺序，防止数据冲突，保障事务的一致性和持久性，同时在多个并发事务之间提供适当的隔离。
你好，我是码哥，可以叫我靓仔 作者：mo 引言 在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样
小伙伴们，周一快乐。悄悄告诉大家一个好消息，还有四天就放假了。。惊不惊喜 意不意外
什么是分布式事务?此时我我们需要了解一下什么是本地事务；说到本地事务此时我们就需要谈一下什么是事务以及以下几种概念。 事务: 百度百科是这样说的事务（Transaction） 一般是指要做的或所做的事
作者：mo 引言 在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是 Kafka 最
hello，大家好，我是张张，「架构精进之路」公号作者。 引言 在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦
高中的时候，每节自习课都会有人零零散散的找老师问问题，一开始就一两人还好，后来渐渐的人多了，老师也烦了，你说我这上了一天的课难得晚上可以看自习休息会，这帮小崽子还一个个这么折腾人。
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