那个时候，我们使用多线程，每一次将一个新的connect放入一个新的线程里面。这样可以保证我们的服务端一直处于一个监听新的连接的状态。...5.1 生产者丢失消息的情况 生产者(Producer) 调用send方法发送消息之后，消息可能因为网络问题并没有发送过去。所以，我们不能默认在调用send方法发送消息之后消息消息发送成功了。...设置完成之后，当出现网络问题之后能够自动重试消息发送，避免消息丢失。另外，建议还要设置重试间隔，因为间隔太小的话重试的效果就不明显了，网络波动一次你3次一下子就重试完了。...我们发送的消息会被发送到 leader 副本，然后 follower 副本才能从 leader 副本中拉取消息进行同步。生产者和消费者只与 leader 副本交互。...当我们配置 acks = all 代表则所有副本都要接收到该消息之后该消息才算真正成功被发送。
这边可能会被问，sThreadLocal为什么是static的？这边答案我不太确定，我面试的时候是答的只需要装载一次，减少对象创建开销；线程内所有操作共享。有知道为什么的大佬可以评论区教教大家。...Handler是如何发送延迟消息的？...，只被问到过一次，低频考察题目（大厂估计都不屑于问这个了）。...线程的消息都是放到同一个MessageQueue里面，取消息的时候是互斥取消息（里面有大范围的synchronized代码块），而且只能从头部取消息，而添加消息是按照消息的执行的先后顺序进行的排序。...顺带后面还问了如果我外部就是要发送一个异步消息怎么办？
当我们抢到了锁，使用 send(sockfd,msg) 发送完整数据的时候，如果此时发送缓冲区正好一写就满了，那这个线程就得一直占着这个锁直到整个消息写完。...在前面有了写socket是线程安全的结论，我们稍微翻一下源码就能发现，读socket其实也是加锁了的，所以并发多线程读socket这件事是线程安全的。...并发读socket_fd导致的数据异常 解决方案还是跟读的时候一样，读socket的只能有一个线程，读到了消息之后塞到加锁队列中，再将消息分开给到GameServer的多线程用户逻辑模块中去做处理。...但UDP就不同，UDP 对应用层交下来的报文，既不合并，也不拆分，而是保留这些报文的边界。 无论应用层交给 UDP 多长的报文，UDP 都照样发送，即一次发送一个报文。...为什么不建议使用多线程同时读写同一个UDP socket udp本身是不可靠的协议，多线程高并发执行发送时，会对系统造成较大压力，这时候丢包是常见的事情。
当我们抢到了锁，使用 send(sockfd,msg) 发送完整数据的时候，如果此时发送缓冲区正好一写就满了，那这个线程就得一直占着这个锁直到整个消息写完。...在前面有了写 socket 是线程安全的结论，我们稍微翻一下源码就能发现，读socket其实也是加锁了的，所以并发多线程读 socket 这件事是线程安全的。...并发读socket_fd导致的数据异常 解决方案还是跟读的时候一样，读 socket 的只能有一个线程，读到了消息之后塞到加锁队列中，再将消息分开给到 GameServer 的多线程用户逻辑模块中去做处理...但 UDP 就不同，UDP 对应用层交下来的报文，既不合并，也不拆分，而是保留这些报文的边界。 无论应用层交给 UDP 多长的报文，UDP 都照样发送，即一次发送一个报文。...为什么不建议使用多线程同时读写同一个 UDP socket UDP 本身是不可靠的协议，多线程高并发执行发送时，会对系统造成较大压力，这时候丢包是常见的事情。
前言 我们编程是用多线程一般实现两种场景，一种是异步执行，一种是并行执行。...在Dart中我们使用多线程计算的时候，整个计算的时间会比单线程还要多，额外的耗时是什么呢？...main isolate 发送的] 运行后都会创建两个进程，一个是主Isolate的微进程，一个是新Isolate的微进程，两个微进程都双向绑定了消息通信的通道，即使新的Isolate中的任务完成了...，第一个是待执行的函数，这个函数必须是一个顶级函数或静态方法，不能是类的实例方法，第二个参数为动态的消息类型，可以是被运行函数的参数。...并且 LoadBalancer 还支持 runMultiple，可以让一个方法在多线程中执行。 LoadBalancer 经过测试，它会在第一次使用其 isolate 的时候初始化线程池。
，然后等待5秒钟，再打印出...剩下的代码...。 功能看起来跟time.sleep没什么区别，那为什么我要特别提到它呢？因为在多线程里面，它比time.sleep更有用。...但是这个任务完成以后，它会往 Redis 里面发送一条消息，只要 Redis 有这个消息了，我就知道它完成了。所以我要创建一个 checker 子线程，每60秒去 Redis里面检查任务是否完成。...但某些情况下，我不需要等待了，例如用户主动取消了任务。这个时候，我就想提前结束这个 checker 子线程。 但是我们知道，线程是不能从外面主动杀死的，只能让它自己退出。...所以当我执行event.set()后，子线程里面self.event.is_set()就会返回 False，于是这个循环就不会继续执行了。...于是子线程立刻就会结束。不需要再白白等待60秒。 并且，event.wait()这个函数在底层是使用 C 语言实现的，不受 GIL 锁的干扰。
HotSpot技术是把游戏在运行时编译到本地码中去，加上强大的独立显卡，这时Java编写的游戏就不再会有运行速度的困扰。 什么是多线程？...一次只能从该对象中获取一把锁。当该方法被执行完成之后，该锁会被释放，否则会抛出异常。 所以，当一个被同步的方法获取一把锁之后，其它的被同步的方法不能被运行，除非该锁被释放掉了。...回答是，当我们同步我们的代码时，不要过度同步(oversynchronize)—不要同步太多的代码。因为结果会产生多线程的不必要的延迟，从而不会达到使用线程代码之后加快代码效率。...A会每隔100毫秒不断的检查线程B是否发送消息。...解决这个问题的方案是，如果让线程A在空闲时才通知线程B发送消息会，那么我们就不强迫线程A一分钟内10次查看是否有消息到达了。这样就解决了线程A过度睡觉的情况。
下图是一个副本复制示意图 image.png 如上图所示，为了简单我只画出了两个 broker ,每个 broker 指保存了一个 Topic 的消息，在 broker1 中分区0 是Leader，它负责进行分区的复制工作...跟随者向领导者发送消息的过程是这样的，先请求消息1，然后再接收到消息1，在时候到请求1之后，发送请求2，在收到领导者给发送给跟随者之前，跟随者是不会继续发送消息的。...我认为是这样的，跟随者副本在同步领导者副本后会把消息保存在本地 log 中，这个时候跟随者会给领导者副本一个响应消息，告诉领导者自己已经保存成功了，同步复制的领导者会等待所有的跟随者副本都写入成功后，再返回给...，注意这个是共享请求队列，因为网络线程池是多线程机制的，所以请求队列的消息是多线程共享的区域，然后由 IO 线程池进行处理，根据消息的种类判断做何处理，比如 PRODUCE 请求，就会将消息写入到 log...，因此把响应回传的事情就交给每个线程了，所以也就不必共享了。
进程 进程 Process是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础，进程是线程的容器（来自百科）。进程是资源分配的最小单位。...Node.js句柄传递 讲句柄之前，先想一个问题，send句柄发送的时候，真的是将服务器对象发送给了子进程？...目前Node只支持我前面提到的几种句柄，并非任意类型的句柄都能在进程之间传递，除非它有完整的发送和还原的过程。 Node.js多进程架构模型 我们自己实现一个多进程架构守护Demo ?...除此之外，当我们这个 Node.js 服务意外崩溃了就不能自动重启进程了。...如何实现进程守护 这里我只说一些第三方的进程守护框架，pm2 和 forever ，它们都可以实现进程守护，底层也都是通过上面讲的 child_process 模块和 cluster 模块 实现的，这里就不再提它们的原理
stop的值，那么这个时候读取到的这个变量应该是你之前写入的那个值，这是很正常的，但是在多线程下，读和写发生在不同线程的时候，就有可能会出现：读线程不能及时的读取到其他线程写入的最新的值。...但是这个时候又出现了问题：当CPU0更改了i的值之后，会同步将i的值到主内存中，但是这个时候CPU1中也缓存了i的值 是0，CPU1还不知道主内存中的i的值已经被CPU0修改了，这个时候就会出现了缓存一致性的问题了...另外还有一个问题就是线程的执行的顺序问题，因为多线程是无法控制哪个线程的某句代码会在另一个先册灰姑娘的某句代码后面执行，所以我们也就只能基于它的原理去了解一个这样存在的事实。...假设CPU0跟CPU1都缓存了 i = 0, 这个时候CPU0要对缓存中的共享变量i进行写入，首先就要发送一个失效的消息给CPU1,告诉CPU1它要开车了，然后还要等到CPU1收到消息之后再确认回执给回...CPU0只需要在写入共享数据时，直接把数据写入到store bufferes中，同时发送invalidate消息，然后继续去处理其他指令。
废话不多说了，进入主题，那些编写框架和组件的大道理这里就不讲了，我只说重点。...其实在我之前的“.NET应用架构设计—服务端开发多线程使用小结（多线程使用常识）”一文中有讲到过。 ?...这个时候你的try{}catch{}其实是不会捕获到任何ListenInit方法中的异常的，因为他在另外一个线程上下文中执行的。具体原理这里就不解释了。...（图7：使用Eventing类型的消费者接受消息） 7.设置一次只接受一个消息，而不是直接LOCK住所有的队列消息 默认情况下，一个队列里不管多少消息当你一个TCP连接打上去之后会LOCK住所有的消息，...（图8：一次只取一个消息进行消费） 但是如果你对消息的处理的前后顺序有要求就不能这么做，你需要独立注册一个队列，然后将这样的一此只消费一个消息配置话。 8.自动重新连接，不需要手动处理自动连接 ?
如上图所示，为了简单我只画出了两个 broker ,每个 broker 指保存了一个 Topic 的消息，在 broker1 中分区0 是Leader，它负责进行分区的复制工作，把 broker1 中的分区...跟随者向领导者发送消息的过程是这样的，先请求消息1，然后再接收到消息1，在时候到请求1之后，发送请求2，在收到领导者给发送给跟随者之前，跟随者是不会继续发送消息的。这个过程如下 ?...我认为是这样的，跟随者副本在同步领导者副本后会把消息保存在本地 log 中，这个时候跟随者会给领导者副本一个响应消息，告诉领导者自己已经保存成功了，同步复制的领导者会等待所有的跟随者副本都写入成功后，再返回给...Processor 网络线程池接收到客户和其他 broker 发送来的消息后，网络线程池会把消息放到请求队列中，注意这个是共享请求队列，因为网络线程池是多线程机制的，所以请求队列的消息是多线程共享的区域...，因此把响应回传的事情就交给每个线程了，所以也就不必共享了。
回想我过去的种种经历，每当我需要使用那些线程信号量进行线程同步的时候，我都不得不小心翼翼地在 Bug 边缘游走。...众所周知，对于 WebSocket 来说，第一次连接是常规的 HTTP 协议，而一旦连接建立就不再需要 HTTP 协议。此时，双方的交流将会是有来有回。...在此基础上，博主使用了一个后台线程从 Channel 中读取消息，这样，发送消息和接收消息实际上是工作在两个不同的线程上。...因为，从某种意义上来讲，RPC 不过是隐藏了那些蜿蜒曲折的中间过程，让你产生了可以像调用本地方法一样调用远程方法的错觉，甚至在设计二进制消息协议的时候，我突然意识到，我不过是再一次发明了 HTTP 协议...，它们都在不遗余力地告诉你，我曾经真的在这个世界上存在过，就像今天有了更好用的 Channel , 并不意味着我们过去的思考没有意义，至少当我们提到生产者-消费者模型的时候，我会想起 Wesley 老大哥
主要功能是替代Intent, Handler, BroadCast 在 Fragment，Activity，Service，线程之间传递消息.优点是开销小，使用方便,可以很大程度上降低它们之间的耦合，使得我们的代码更加简洁...,我们需要创建一个回调方法onEvent,当我们订阅的事件发送的时候就会回调它 //其实命名不一定必须是onEvent(),但那属于高级用法了,这里我们只说最简单的 public void onEvent...; //后台发送者 private final AsyncPoster asyncPoster; //后台发送者(只让队列第一个待订阅者去响应) 其实从类名我们就能看出个大概了,就是三个发送事件的方法...首先是提供了一个池的设计，类似于我们的线程池，目的是为了减少对象创建的开销，当一个对象不用了，我们可以留着它，下次再需要的时候返回这个保留的而不是再去创建。...这里，原作非常细心的加了一次判断，if (pendingPostPool.size() < 10000) 其实我觉得10000都很大了，1000就够了，我们一次只可能创建一个pendingPost，如果
那个时候，我对缓存 ，消息队列 ，分布式， JVM 一知半解 ，背了一些八股文，只是能非常熟练的使用 ibatis ，velocity ，编写简单的业务代码 。...这次生产环境事故之后，内心一直有一个声音折磨着我：“ 遇到技术问题的时候，能不能从容一点，不慌乱。其他人可以做到的事，为什么我做不到。”...剥离的过程同样很痛苦 , 但我有目标了 , 不至于像没头的苍蝇，后来也就有了人生第一个 github 项目。...技术部后来采取了如下的方案规避堆积问题： 生产者发送消息的时候，将超大的消息拆分成多批次的消息，减少调度中心执行大事务的几率; 数据源配置参数，假如事务执行超过一定时长，自动抛异常，回滚。...写到最后 我特别喜欢毕淑敏关于命运的解释： 渐渐地，我终于发现，命运是我怯懦时的盾牌，每当我叫嚷命运不公最响的时候，正式我预备逃遁的前奏。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是 ActiveMQ?...我做了以下实验： 设置 2G 左右的持久化文件限制，大量生产持久化消息直到文件达到最大限制，此时生产者阻塞，但消费者可正常连接并消费消息，等消息消费掉一部分，文件删除又腾出空间之后，生产者又可继续发送消息...简单点说就是当网络发送方发送一堆数据，然后调用 close 关闭连接之后。这些发送的数据都在接收者的缓存里，接收者如果调用 read 方法仍旧能从缓存中读取这些数据，尽管对方已经关闭了连接。...当消费者去获取消息时，不会一条一条去获取，而是一次性获取一批，默认是 1000 条。...默认值 1000L 重发延迟时间，当 initialRedeliveryDelay=0 时生效（v5.4） useCollisionAvoidance 默认值 false 启用防止冲突功能，因为消息接收时是可以使用多线程并发处理的
多个 queue 同时消费是无法绝对保证消息的有序性的。所以总结如下： 同一 topic，同一个 QUEUE，发消息的时候一个线程去发送消息，消费的时候 一个线程去消费一个 queue 里的消息。...❝producer.setRetryTimesWhenSendFailed(10); ❞ 「集群部署」，比如发送失败了的原因可能是当前Broker宕机了，重试的时候会发送到其他Broker上。...开发 消息批量拉取 业务逻辑批量处理 同一group下，多机部署，并行消费 单个Consumer提高消费线程个数 批量消费 运维 网卡调优 jvm调优 多线程与cpu调优 Page Cache RocketMQ...可能从Master Broker获取消息，也有可能从Slave Broker获取消息 消费者的系统在获取消息的时候会先发送请求到Master Broker上去，请求获取一批消息，此时Master Broker...是会返回一批消息给消费者系统的 Master Broker在返回消息给消费者系统的时候，会根据当时Master Broker的 负载情况和Slave Broker的 同步情况，向消费者系统建议下一次拉取消息的时候是从
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