第二次握手： B收到了A的信息，然后对A说： 我可以听得到你说话啊，你能听得到我说话吗？ 第三次握手： A收到了B的信息，然后说可以的，我要给你发信息啦！...在三次握手之后，A和B都能确定这么一件事： 我说的话，你能听到； 你说的话，我也能听到。 这样，就可以开始正常通信了，如果是两次，那将无法确定。 为什么要四次挥手？...）都有一条连接，且这两条连接共享源与目的地之间的单跳路由 即当分组的到达速率接近链路容量时，分组经历巨大的排队时延 情况2：两个发送方和一台具有有限缓存的路由器 假定路由器缓存的容量是有限的，这种现实世界的假设的结果是...B-D流量在路由器R2上必须为有限缓存空间而竞争，所以当来自B-D连接的供给载荷越来越大时，A-C连接上成功通过R2 （即由于缓存溢出而未被丢失）的流量会越来越小 当一个分组沿一条路径被丢弃时，每个上游路由器用于转发该分组到丢弃该分组而使用的传输容量最终被浪费掉了...即使网络中存在拥塞，端系统也必须通过对网络行为的观察（如分组丢失与时延）来推断之 2、网络辅助的拥塞控制 在网络辅助的拥塞控制中，路由器向发送方提供关于网络中拥塞状态的显式反馈信息。
一、引言在阅读Kafka源码时，读到KafkaMessageListenerContainer类，在它的入口方法 doStart() 中，第一个逻辑区就是根据isRunning()方法的返回值来判断方法是否继续运行下去...，只有在关闭应用时会打印出：收到关闭容器的信号后，执行MyLifecycle的stop操作... 2.4 Lifecycle的问题为什么呢？...这种实现方式需要使用者显式地调用容器的start()和stop()方法才能触发Lifecycle接口的方法执行，而在一般的项目中，我们很少这样显式的去调用。...在应用启动时，会自动调用实现了SmartLifecycle接口的组件的start()方法，而无需显式调用容器的start()方法。...如果您对本文有任何疑问或需要帮助，请在评论区留言，我会尽力解答。如果本文对您有帮助，请给个赞以示支持，非常感谢！我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
一个是将某个Cache Line标记为Invalid状态，另一个是当某Cache Line当前状态为Invalid时写入新的数据。...而当一个CPU核收到Invalid消息时，会把消息写入自身的Invalidate Queue中，随后异步将其设为Invalid状态。...通常情况下，在执行预测读（speculative loads）或乱序处理（out-of-order processing）的处理器上需要显式的 LoadLoad Barrier。...在第一个场景的步骤 1 中，为什么发送“invalidate”而不是“read invalidate”消息？CPU 0 不需要与“a”共享该缓存行的其他变量的值吗？...然而，内存屏障指令可以与无效队列交互，因此当给定的CPU执行内存屏障时，它会标记当前在其无效队列中的所有条目，并强制任何后续加载等待，直到所有标记的条目都已完成。被应用到CPU的缓存中。
答案是显式的使用两种模式。...对缺少字段填默认值。 Avro 两种模式进行匹配 模式演化规则 那么如何保证写入模式的兼容呢？ 在增删字段时，只能添加或删除具有默认值的字段。...相比于没有任何类型约束的文本编码 JSON，XML 和 CSV，Protocol Buffers，Thrift 和 Avro 这些基于显式定义二进制编码优点有： 省去字段名，从而更加紧凑。...在读取时，数据库一般会对缺少对应列的旧数据： 填充新版本字段的默认值（default value） 如果没有默认值则填充空值（nullable） 后返回给用户。...与 RPC 相比，使用消息队列的优点： 如果消费者暂时不可用，可以充当暂存系统。 当消费者宕机重启后，自动地重新发送消息。 生产者不必知道消费者 IP 和端口。 能将一条消息发送给多个消费者。
8、数据传输的事务定义有哪三种？ 9、Kafka 判断一个节点是否还活着有那两个条件？...消息系统都致力于让 consumer 以最大的速率最快速的消费消息，但不幸的是，push 模式下，当 broker 推送的速率远大于 consumer 消费的速率时，consumer 恐怕就要崩溃了。...这样也可以在消息在消费后立马就删除以减少空间占用。 但是这样会不会有什么问题呢？如果一条消息发送出去之后就立即被标记为消费过的，旦 consumer 处理消息时失败了（比如程序崩溃）消息就丢失了。...为了解决这个问题，很多消息系统提供了另外一个个功能：当消息被发送出去之后仅仅被标记为已发送状态，当接到 consumer 已经消费成功的通知后才标记为已被消费的状态。...1：服务端会等待 ack 值 leader 副本确认接收到消息后发送 ack 但是如果 leader挂掉后他不确保是否复制完成新 leader 也会导致数据丢失。
（2）数据库系统 数据库系统中的原子提交满足ACID的两个关键属性，原子性和一致性。仅当原子提交中的每个更改都一致时，才能实现一致性。 原子提交对于数据库中的多步操作至关重要。...在投票阶段从每个节点收到成功消息后，准备提交阶段开始。在此阶段，协调器向每个节点发送一条准备消息。每个节点必须确认准备消息并回复。...如果错过任何回复或任何节点返回它们未准备好，则协调器将发送一条中止消息。在超时到期之前没有收到准备消息的任何节点都会中止提交。 在所有节点都回复了准备消息之后，提交阶段开始。...在此阶段，协调器向每个节点发送提交消息。当每个节点收到此消息时，它会执行实际的提交。如果提交消息由于消息丢失或协调器失败而未到达节点，则他们将在超时到期时执行提交。...它定期通过发送心跳消息通知追随者它的存在。每个跟随者都有一个超时时间（通常在 150 到 300 毫秒之间），在此期间它期望来自领导者的心跳。超时在收到心跳时重置。
一个TCP连接通常分为三个阶段：启动、数据传输、退出（关闭）。 当 TCP 接收到另一端的数据时，它会发送一个确认，但这个确认不会立即发送，一般会延迟一会（提供网络利用率这部分有讲到）。...而在第三次握手时，服务端收到了客户端对第二次握手作的回应。从服务端的角度，我在第二次握手时的响应数据发送出去了，客户端接收到了。所以，我的发送能力是正常的。而客户端的接收能力也是正常的。...为什么建立连接是三次握手，而关闭连接却是四次挥手呢？ 1、TCP连接是双向传输的对等的模式，就是说双方都可以同时向对方发送或接收数据。当有一方要关闭连接时，会发送指令告知对方，我要关闭连接了。...2、这时对方会回一个ACK，此时一个方向的连接关闭。但是另一个方向仍然可以继续传输数据，也就是说，服务端收到客户端的 FIN 标志，知道客户端想要断开这次连接了，但是，我服务端，我还想发数据呢？...如果两个条件都不满足，那么暂时等待一段时间以后再进行数据发送。 已发送的数据都已经收到确认应答。 可以发送最大段长度的数据时。
为什么会这样？难道是因为在 Python 中不存在其它语言所面对的问题么？还是说，Python 中有自己的一套解决方案？ 仍以跟函数相关的两种用法为例作分析吧。...至于返回值类型的用法，在我们定义出一个函数时，例如最简单的def func():pass ，为了让它的调用结果func() 是一个合法的对象，那它必须具有一个有效的类型（type）。...这个时候，如果函数本身没有显式地 return 出一个对象的话，就有两种可能的解决办法： 方法一，即声明该函数为 void 类型，像 C 和其它语言所做的那样，只要能通过类型检查即可 方法二，则是 Python...总体而言，Python 似乎认为 void 空类型不是那么有存在的必要，似乎 NoneType 类型就足够了，而当缺少返回值时，让解释器统一注入是极为方便的，因此才出现了我们看到的现状。...Python 为什么要保留显式的 self ？
这里涉及到两个索引值，committedIndex存储的最后一条提交（commit）日志的索引，appliedIndex存储的是最后一条应用到状态机中的日志索引值，一条日志只有被提交了才能应用到状态机中...在这里只是添加一条日志还并没有提交，两个索引值还指向上一条日志。 leader节点向集群中其他节点广播AppendEntries消息，带上SET a=1命令。 ?...当leader节点收到集群半数以上节点的AppendEntries请求的应答消息时，认为SET a=1命令成功复制，可以进行提交，于是修改了本地committed日志的索引指向最新的存储SET a=1的日志...压缩日志之后，快照文件中存放了几个值：压缩时最后一条日志的二元数据是，而针对a的几次操作最后的值为a=3，b的值为2。...为了达到这个目的，leader节点将广播一个heartbeat心跳消息给集群中其它节点，当收到半数以上节点的应答时，leader节点知道自己当前还是leader，同时readIndex索引也是当前集群日志提交的最大索引
你可能会问，为什么不让多个副本都可以读，来提高读操作吞吐量，同时加入其它机制来保证这两个一致性。...正常情况下Leader副本的更新时机有两个：一、收到生产者的消息；二、被Follower拉取消息。...当收到生产者消息时，会用当前偏移量加1来更新LEO，然后取LEO和远程ISR副本中LEO的最小值更新HW。...下面我们看下Leader Epoch如何工作： 当副本成为Leader时： 当收到生产者发来的第一条消息时，会将新的epoch和当前LEO添加到leader-epoch-checkpoint文件中。...B开始工作，收到消息m2时。
高可用是很多分布式系统中必备的特征之一，Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的，每个分区下有多个副本，其中只有一个是 leader 副本，提供发送和消费消息...那么问题来了，在选为新的 leader 副本时，会导致消息丢失或者离散吗？Kafka 是如何解决 leader 副本变更时消息不会出错？...leader 会保存两个类型的 LEO 值，一个是自己的 LEO，另一个是 remote LEO 值，remote LEO 值就是 follower 副本的 LEO 值，意味着 follower 副本的...当 B 重启后，会从 向 A 发送 fetch 请求，收到 fetch 响应后，拿到 HW 值，并更新本地 HW 值，此时 HW 被调整为 1（之前是 2），这时 B 会做日志截断，因此，offsets...前面也说过，HW 值以上的消息是没有“已提交”或“已备份”的，因此消息也是对消费者不可见，即这些消息不对用户作承诺，也即是说从 HW 值截断日志，并不会导致数据丢失（承诺用户范围内）。
PSH（Push） 当两个应用进程进行交互式的通信时，有时在一端的应用进程希望在键入一个命令后立即就能收到对方的响应。在这种情况下，TCP就可以使用推送（push）操作。...当服务端接收这个 SYN 包时，知道了有人要连接自己，就发了一个 ACK 包说：你要连接这件事，我已经知道啦。...这一点说重要也不重要，说不重要也重要，因为面试的时候经常会问到，**为什么不是四次握手呢？**答案就在这里，因为一个包可以解决的事情没必要发两个包。这是第二次握手。...由此，我们可以看到，三次握手可以解决这个重复连接的问题。 这里请注意，我说的是 可以解决，而不是说 因此我们需要三次握手。...在每一次跟确认可以听到对方的声音时，还生怕这个消息对方收不到这个消息，所以两个人就一直在确认，跟个zz一样。 所以你问我，为什么不握手五次或更多？
在节点上的任何传出通道上发布消息或来自应用程序的显式信号以断言节点上的活跃性将标记节点上的所有传出通道为活跃。...只有在主题上发布消息或来自应用程序的显式信号以断言主题上的活跃性，才会将主题标记为活跃。...对于 Liveliness，当不再有任何 Publisher 活动时，订阅者会收到事件来断言主题是活动的。当客户端和服务器违反定义的策略时，服务会生成类似的事件。这两个都属于“资源状态事件”的类别。...当一个 UDP 数据包缺少至少一个 IP 片段时，其余收到的片段会填满内核缓冲区。默认情况下，Linux 内核将在尝试重组数据包片段 30 秒后超时。...ipfrag_time但是，假设每个 UDP 数据包都缺少一个片段，则该值可能必须非常高才能保存在 的时间窗口内接收到的所有数据。 ----
，为什么另一端收到此表情消息并解析出文本或超出我预期的情况？...App 时，Service 会一直通过 onNewMessages() 下发消息，直到显式调用 setReadMessage() 将消息进行已读上报才会停止下发 注意事项：disableAutoReport...; 9.为什么我创建了一个群组, getGroupList() 却得不到?...; 10.为什么我创建了一个群组, 却无法邀请他人?...: 20012 12.登录成功后拉取最近的会话列表，为什么缺少了部分群组？
需要注意的，当多个消费者订阅同一个队列时，该队列中的消息会被平均分摊给多个消费者进行处理，而不是每个消费者都收到所有的消息并处理，即每一条消息只能被一个订阅者接收。...当消息生产者向交换机发送消息时，必须指定一个路由键，当交换机收到这条消息之后，会解析并获取路由键，然后同交换机和队列的绑定规则，并将消息分发到符合规则的队列中。...前者称为自动确认模式，而后者则称为显式确认模式。通过显式模式，应用程序可以选择何时发送确认。...与轮询分发不同的是，当每个消费都设置了每次只会从队列取一条数据时，并且关闭自动应答，在每次处理完数据后手动给队列发送确认收到数据。 RabbitMQ只是在消息进入队列时分派消息。...同时使用策略和参数两种方式定义最大长度的情况下，则使用指定的两个值中的最小值。 使用operator策略配置的队列长度设置。 在所有情况下，都使用处于就绪状态的消息数量。
作为几十年来一直使用 Linux 终端的人，这是一个受欢迎的改变。当我完成使用解释器时，我总是会键入 exit，但总是会收到错误提示。...改进的错误消息 坦白地说：当我刚开始学习 Python 时，我不知道在使用文件名时需要小心。例如，我将创建一个使用随机库模块的应用程序，并将文件命名为 random.py。...然后，我尝试运行代码，但只收到一条非常神秘的消息，没有告诉我哪里错了。 我当时并不知道问题出在文件名上。最终我发现了问题，更改了文件名并重新运行了应用程序，没有问题。显然，错误不在代码本身。...我将节省大量时间来解决诸如文件名冲突之类的愚蠢问题。 说到错误消息…… 无处不在的颜色 好的，新的 Python 解释器不会将颜色洒在所有东西上。您会发现颜色（默认情况下）已启用，用于提示和回溯。...让我们来体验一下我们改进的错误消息功能。我们将继续使用我们的 numpy.py 示例。如果我尝试运行该应用程序，我知道我会因为文件名而收到错误消息。
高可用是很多分布式系统中必备的特征之一，Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的，每个分区下有多个副本，其中只有一个是 leader 副本，提供发送和消费消息...，当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后，其中一个 follower 副本就会成为该分区下新的 leader 副本，那么问题来了，在选为新的 leader 副本时，会导致消息丢失或者离散吗...leader 会保存两个类型的 LEO 值，一个是自己的 LEO，另一个是 remote LEO 值，remote LEO 值就是 follower 副本的 LEO 值，意味着 follower 副本的...前面也说过，HW 值以上的消息是没有“已提交”或“已备份”的，因此消息也是对消费者不可见，即这些消息不对用户作承诺，也即是说从 HW 值截断日志，并不会导致数据丢失（承诺用户范围内）。...写入的第一条消息的位移值，比如： (0, 0) (1, 300) 以上第二个版本是从位移 300 开始写入消息，意味着第一个版本写入了 0-299 的消息。
实例的通信频率 降低实例间的通信开销 为什么需要 Cluster “65 哥：码哥，自从用上了你说的哨兵集群实现故障自动转移后，我终于可以开心的跟女朋友么么哒也不怕 Redis 宕机深夜宕机了。...但是，切片集群会涉及多个实例的分布式管理问题，需要解决如何将数据合理分布到不同实例，同时还要让客户端能正确访问到实例上的数据。...技术是为了解决问题的，如果说一个技术不能解决问题，那这个技术就一文不值。 不要去炫技，没有意义。...新的主节点向集群广播一条 PONG 消息，这条 PONG 消息可以让集群中的其他节点立即知道这个节点已经由从节点变成了主节点，并且这个主节点已经接管了原本由已下线节点负责处理的槽。...检测到主节点下线的从节点向集群广播一条CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_REQUEST消息，要求所有收到这条消息、并且具有投票权的主节点向这个从节点投票。
而对于具体的好友关系的实现，经过查找资料和思考，目前有几种可以考虑的实现方式： 建立一个friend表，当两个用户建立联系时就向表中插入一条数据，每次用户登录就查询这个表，建立好友列表。...在这个意义上有必要分表，一个群组消息就一条记录。那么这样当单人上线时，就没办法知道自己是否有未接受的群组消息了。不过这也有替代方法来实现，比如说在用户群组关系表里面添加一列表示是有未接收的消息。...现在具有的缺陷以及需要完善的功能有 如20.a.ii所说，接收到消息的显示仍然存在问题。解决方法也同上。 只有在聊天双方都在线时才能够聊天，当向不在线的人发送消息时，websocket会异常关闭。...终于找到错误了，把小括号写成大括号了，我说怎么一直错。聊天的排版已经正常了。还需要加一个接收到新消息就滚动到最下面的效果。...此外又发现了一个问题：我这里接收到消息时显示在输出区，显示到了所有人的输出区，这里应该对输出区输出做一个限定，比如说指定一个与用户id相关的动态id，这样输出起来就不会乱掉了。试一试。
完全可靠 假设底层的信道传输是绝对可靠的，那么我们直接正常收发数据即可 ---- 存在比特差错 如果底层信道可能会发生比特差错，那么两端此时都需要具备差错检测功能，同时需要引入消息确认机制，当任何一端接收到否定确认消息时...(SendBase - 1 是指接收方已正确按序接收到的数据的最后一个字节的序号)。由于TCP本身采用累积确认，所以y确认了字节编号在y之前的所有字节都已经收到。...因为TCP不使用否定确认，所以接收方不能向发送方发回一个显式的否定确认。相反，它只是对已经接收到的最后一个按序字节数据进行重复确认（即产生一个冗余ACK）即可。...---- 端到端拥塞控制 上一节说过：TCP必须使用端到端拥塞控制而不是使网络辅助的拥塞控制，因为IP层不向端系统提供显式的网络拥塞反馈。...---- 慢启动 当一条TCP连接开始时，cwnd的值通常初始为一个MSS的较小值，这就使得初始发送速率大约为MSS/RTT。
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