然而，这会带来一些潜在的问题。例如，在单元格B2中输入数值，在单元格B3中有一个公式，当B2中的值大于3时，输入B2中的值，否则输入空，如下图1所示。 ? 图1 可以看到，一切都很完美！...但是，修改单元格B2中的数值为1，此时的结果如下图2所示。 ? 图2 看到了什么？单元格B3中的值大于0，判断为TRUE；大于1000000，也判断为TRUE。这是怎么回事？...这也是在上图2所示的工作表中看到的其比1000000都还大的原因。 此时，如果我们在工作表中筛选大于0的值，那么由公式生成的空单元格也会包含在其中。...图3 当单元格B2中的值大于3时，B3中的值为B2中的值，否则为空（其实，此时该单元格中值为0，只是设置其字体颜色为白色，看不见而已）。
近日，由美国高官组成的谈判团队访华，就近来发生的贸易战与我国展开谈判。中美经贸磋商的结果是，双方在有些领域达成了一些共识，但在一些问题上还存在较大分歧。...时至今日，我国已拥有全球最多的动力电池企业，统计结果显示，目前我国动力电池企业已超200家。据福布斯新闻网报道，预计到2020年全球电池市场，中国将占超7成的份额。...此外，动力锂电行业的发展，带动产业链内上下游相关公司的崛起。促使我国形成了规模大且较完善的动力电池产业链。但是还不够“强”，部分关键的核心设备和技术依然在国外，存在核心设备和技术被截断的风险。...所以，隔膜的品质将直接影响动力锂离子电池的容量、寿命以及安全性能等特性，品质越好，性能越优的隔膜，电池的综合性能就越好。...虽然没有芯片制造那么复杂，但高端隔膜技术具有相当高的门槛，不仅要投入巨额的资金，还需要有强大的研发和生产团队、纯熟的工艺技术和高水平的生产线，并非短时间能够突破。
朋友的 wordpress 使用了 simple urls 插件来做外链转内链的工作，确实很方便，但是有一个弊端，就是在博客中搜索关键词的时候，搜索结果中就会出现 simple urls 插件生成的短连接...，这样的搜索结果不是用户想要的，所以用户体验很差。...为了避免这个问题魏艾斯博客找到了@欲思博客提供的一段代码，可以去除 wordpress 搜索结果中 Simple Urls 插件产生的短链接。...如果想要去除 Simple Urls 插件产生的全部短链接，可以使用下面代码： //搜索结果排除所有页面 function search_filter_page($query) { if ($query...通过以上的方法终于去除了 wordpress 搜索结果中 Simple Urls 插件产生的短链接，之前朋友被搜索结果中的短连接搞的很苦恼，已经在考虑手动添加代码来实现外链转内链功能了，用了这段代码以后
Elasticsearch:执行同样的查询语句多次结果不一致？！...背景 最近有用户让帮忙看一下一个诡异的问题，同样的一个查询语句，执行多次查询结果竟然不一致，查询结果中hits.total一会是30，一会为15，这是为什么呢？...(replica)的存在，主分片和副本分片可能不一致，导致最终在主分片和副本分片上计算得到的得分不同，而导致最终的查询结果不一致。...，所以才会造成最终查询结果不一致。...以上实战验证了如果主分片和副本分片不一致的情况下，文档的分值会不同，最终影响到查询结果。
因此，在处理异常情况时，需要确保TCC中的每个操作都可以重复执行而不产生副作用。...需要注意的是，在TCC模式中，对于每个"尝试"操作都要考虑异常情况，合理处理异常情况可以保证TCC的可靠性和数据一致性。同时，对于每个异常情况，需要具体分析其产生原因，并根据实际情况进行处理。...因此，在实施TCC时，需要仔细分析业务需求和风险，并在设计和实现时采取相应的措施来降低数据不一致性的风险。...执行撤销操作的正确性可以通过以下方式保证： 通过使用幂等的操作来保证对同一操作的多次执行不会产生不一致的结果。即使撤销操作执行多次，也不会对系统状态产生副作用。...通过在TCC系统中引入事务日志，记录每个步骤的执行情况和结果。这样即使出现部分失败或系统宕机的情况，也可以根据事务日志进行恢复和重试。
打算在跳板机上写一个shell脚本，批量检查远程服务器上的main进程是否在健康运行中。...如上执行结果，发现脚本执行过程中，看到赋予NUM参数的结果值是2！但是手动执行ps -ef|grep main|grep -v grep|wc -l的结果明明是0！！...这是由于grep匹配的问题，需要grep进行精准匹配，即"grep -w"。...故在跳板机上，批量检查远程服务器的main进程运行状态的脚本为： [root@tiaoban ~]# cat /usr/bin/main_check #!
，可以直接优化数据似然，还能够产生高质量的随机预测。...实证结果表明，在 action-free BAIR 数据集上执行随机视频预测时，VideoFlow所取得的效果与当前最优结果不相上下，其定量结果也能够与最佳的VAE模型相媲美。...VideoFlow还可以输出不错的定性结果，避免了很多使用像素级均方误差训练的模型输出结果中常见的伪影（如模糊预测），并且也不会面临与训练对抗模型相关的挑战。...谷歌大脑的这项新研究提出基于归一化流的视频预测模型，该模型不仅可以直接优化数据似然，而且能够产生高质量的随机预测。据称，该研究首次提出了基于归一化流的多帧视频预测。...研究者在测试集上对相应的BPP取平均，并绘制误差线。 定性实验 研究者基于两个数据集潜在空间中的输入帧和插值生成视频，并展示了定性结果。
（为什么有这个问题产生，是因为当初线上产生了很诡异的问题，和本地调试效果不一致。）...-202014162，没问题，难道C#没有产生这样的结果？...若是用两个double相乘可得正确且合理的运算结果。// 就别纠结我用的“正确、合理”这两个词是否恰当了。问题是为何C#下X64和X86结果不一致？...即产生如上的结果原因是，两个浮点数相乘在非FPU的情况下，用了32位计算产生的结果导致结果存在误差，而FPU是用了80位进行计算的，所以得到的结果是精度很高的，体现在本文的案例上就是个位数上的2。...所以大家在写代码的时候得保证实际运行环境/测试环境/开发环境的一致性(包括OS架构啊、编译选项等)啊，不然莫名其妙的问题会产生（本文就是开发环境与运行环境不一致导致的问题，纠结了好久才发现是这个原因）；
柔性事务中的服务模式： 可查询操作：服务操作具有全局唯一的标识，操作唯一的确定的时间。 幂等操作：重复调用多次产生的业务结果与调用一次产生的结果相同。...TCC的开发成本比2PC高。实际上TCC也属于两阶段操作，但是TCC不等同于2PC操作。 可补偿操作：Do阶段：真正的执行业务处理，业务处理结果外部可见。...消息发送一致性是指产生消息的业务动作与消息发送一致，也就是说如果业务操作成功，那么由这个业务操作所产生的消息一定要发送出去，否则就丢失。...，消息发送不出去，导致消息丢失，将会产生订单系统与会计系统的数据不一致。...如果消息系统或者网络异常，也会导致消息发送不出去，也会造成数据不一致。
数据库事务产生的问题 在数据库执行中，多个并发执行的事务如果涉及到同一份数据的读写就容易出现数据不一致的情况，不一致的异常现象有以下几种。 脏读 是指一个事务中访问到了另外一个事务未提交的数据。...不可重复读 是指一个事务读取同一条记录2次，得到的结果不一致。例如事务T1第一次读取数据，接下来T2对其中的数据进行了更新或者删除，并且Commit成功。...这时候T1再次读取这些数据，那么会得到 T2 修改后的数据，发现数据已经变更，这样 T1 在一个事务中的两次读取，返回的结果集会不一致。 幻读 是指一个事务读取 2 次，得到的记录条数不一致。...例如事务 T1 查询获得一个结果集，T2 插入新的数据，T2 Commit 成功后，T1 再次执行同样的查询，此时得到的结果集记录数不同。...那么这就是使用分布式而产生的问题之一，分布式事务问题。
总结一下，当业务量级扩大之后的分库，以及微服务落地之后的业务服务化，都会产生分布式数据不一致的问题。既然本地事务无法满足需求，因此分布式事务就要登上舞台。什么是分布式事务？...此时，读者会提出疑问：这些问题应该都是小概率情况，一般是不会产生的？...最终一致性解决方案 TCC 模式 二阶段提交协议和三阶段提交协议很好的解决了分布式事务的问题，但是在极端情况下仍然存在数据的不一致性，此外它对系统的开销会比较大，引入事务管理者（协调者）后，比较容易出现单点瓶颈...幂等机制的核心是保证资源唯一性，例如重复提交或服务端的多次重试只会产生一份结果。支付场景、退款场景，涉及金钱的交易不能出现多次扣款等问题。...，而是先向主业务服务（生产者）返回消息队列的响应结果，然后主业务服务判断响应结果执行之后的业务处理。
也就是说，如果不保证隔离性，一个人修改数据时，其他人也可以修改，这会导致数据不一致。 持久性：持久性指的是一旦事务提交，所产生的数据变更不会因为任何意外（比如数据库故障或服务器宕机）而丢失。...因为如果事务产生的部分数据丢失，就会导致数据不一致。 单机事务实现采用ACID模型，通过加锁实现对需要操作相同数据的事务进行隔离，保证事务之间的操作不会相互影响，从而实现了隔离性。...在此过程中，查询将被阻塞，直到全局锁被获取，并确保读取的数据是已提交的，然后才会返回查询结果。...那么悬挂是如何产生的呢？ 在图示中，当事务协调器调用TCC服务的一阶段Try操作时，由于网络拥堵等原因，可能会出现超时的情况。...那么幂等问题是如何产生的呢？ 参与者执行完二阶段之后，由于网络抖动或者宕机问题，会造成 TC 收不到参与者执行二阶段的返回结果，TC 会重复发起调用，直到二阶段执行结果成功。
2PC的优缺点 2PC的优点是能利用参与者（RM）自身的功能进行本地事务的提交和回滚，对业务逻辑零侵入（相对TCC解决方案）。 但2PC也存在三大缺点：同步阻塞、单点故障和数据不一致问题。...这都会导致数据的不一致性问题。...但这种重试机制，造成了TCC的幂等问题与空回滚问题。 TCC需要注意的问题 幂等问题 由于有重调机制，因此对于Try、Confirm、Cancel三个方法都需要幂等实现，避免重复执行产生错误。...，当多个Saga事务操作同一资源时，就会产生更新丢失、脏数据读取等问题，这时需要在业务层控制并发，例如：在应用层面加锁，或者应用层面预先冻结资源。...，核验订单的支付结果。
整个单独单元作为一个不可分割的整体，如果单元中某条sql语句一旦执行失败或者产生错误，整个单元将会回滚，也就是所有受到影响的数据将会返回到事务开始以前的状态；如果单元中的所有sql语句均执行成功，则事务被顺利执行...所产生的可能相当长的延时的问题得以解决。 ...因此，Try阶段中的操作，其保障性是最好的，即使失败，仍然有取消操作（Cancel）可以将其执行结果撤销。...每一个Saga事务都是由一系列的幂等有序的子事务(sub-transaction) Ti组成。 每一个Ti都有对应一个幂等补偿动作Ci，补偿动作作用于撤销Ti执行的结果。...事件编排: 没有协调器，也不会出现单点问题，每个服务产生并观察其他服务的世界，并决定是否执行自己的逻辑。
非终态TCC事务协调者的实现TCC Service提供RESTful API，AP通过API进行事务提交或查询TCC service将请求封装成TCC事务对象，提交给TCC Executor执行API结果响应...：如果是同步请求，则等待TCC Executor处理完成，再将结果封装成TccResponse给AP如果是异步请求，则马上返回给AP通知：TC通知 AP TCC事务执行的结果TCC ExecutorTCC...TCC事务通知：TCC Executor不执行具体的通知操作，而是将操作写入Channel，由外层去执行AP数据持久化：TCC Executor将TCC数据存储到本地数据库中来保证数据的持久化，也同时依赖本地数据库的事务特性...循环调用所有子事务的RM，调用RM的Cancel接口异常情况处理分布式事务实现的一个难点就是时序问题，主要体现在：服务器的时钟不同步请求乱序因此会产生一些不可预测的异常。...1 ：RM收到Cancel请求，发现此子事务没有执行过Try，产生异常异常点2 ：当RM收到Cancel请求后，之前由于网络原因阻塞的Try请求到达RM，如果RM执行这个Try，则会产生数据不一致的异常
在这个时间差内，整个系统处于数据不一致的状态，但这短暂的不一致性是可以接受的，因为经过短暂的时间后，系统又可以保持数据一致性，满足BASE理论。...该接口会返回三种结果： 提交若获得的状态是“提交”，则将该消息投递给系统B。 回滚若获得的状态是“回滚”，则直接将条消息丢弃。 处理中若获得的状态是“处理中”，则继续等待。...我们知道，消息中间件是一个独立于业务系统的第三方中间件，它不和任何业务系统产生直接的耦合，它也不和用户产生直接的关联，它一般部署在独立的服务器集群上，具有良好的可扩展性，所以不必太过于担心它的性能，如果处理速度无法满足我们的要求...而且，即使消息中间件处理速度有一定的延迟那也是可以接受的，因为前面所介绍的BASE理论就告诉我们了，我们追求的是最终一致性，而非实时一致性，因此消息中间件产生的时延导致事务短暂的不一致是可以接受的。...如果向本地消息表插入消息失败，那么就会触发回滚，之前的任务处理结果就会被取消。如果这量步都执行成功，那么该本地事务就完成了。
不可重复读，是指一个事务读取同一条记录 2 次，得到的结果不一致。例如事务 T1 第一次读取数据，接下来 T2 对其中的数据进行了更新或者删除，并且 Commit 成功。...这时候 T1 再次读取这些数据，那么会得到 T2 修改后的数据，发现数据已经变更，这样 T1 在一个事务中的两次读取，返回的结果集会不一致。 幻读，是指一个事务读取 2 次，得到的记录条数不一致。...例如事务 T1 查询获得一个结果集，T2 插入新的数据，T2 Commit 成功后，T1 再次执行同样的查询，此时得到的结果集记录数不同。...在实际开发中，分布式事务产生的原因主要来源于存储和服务的拆分。...TCC 分段提交 TCC 是一个分布式事务的处理模型，将事务过程拆分为 Try、Commit、Cancel 三个步骤，在保证强一致性的同时，最大限度提高系统的可伸缩性与可用性。
不可重复读，是指一个事务读取同一条记录 2 次，得到的结果不一致。例如事务 T1 第一次读取数据，接下来 T2 对其中的数据进行了更新或者删除，并且 Commit 成功。...这时候 T1 再次读取这些数据，那么会得到 T2 修改后的数据，发现数据已经变更，这样 T1 在一个事务中的两次读取，返回的结果集会不一致。 幻读，是指一个事务读取 2 次，得到的记录条数不一致。...例如事务 T1 查询获得一个结果集，T2 插入新的数据，T2 Commit 成功后，T1 再次执行同样的查询，此时得到的结果集记录数不同。...在实际开发中，分布式事务产生的原因主要来源于存储和服务的拆分。...TCC 分段提交 TCC 是一个分布式事务的处理模型，将事务过程拆分为 Try、Confirm、Cancel 三个步骤，在保证强一致性的同时，最大限度提高系统的可伸缩性与可用性。
数据不一致问题依然存在，当在参与者收到 preCommit 请求后等待 doCommit 指令时，此时如果协调者请求中断事务，而协调者因为网络问题无法与参与者正常通信，会导致参与者继续提交事务，造成数据不一致...（2）第二阶段：根据第一阶段的结果决定是执行confirm还是cancel Confirm：执行真正的业务（执行业务，释放锁） Cancle：是对Try阶段预留资源的释放（出问题，释放锁） 3、TCC...但按照前面允许空回滚的逻辑，回滚会返回成功，事务管理器认为事务已回滚成功，所以此时应该拒绝执行空回滚之后到来的 Try 操作，否则会产生数据不一致。...，使得整个 Saga 的执行结果撤销。...事件编排的实现方式中，每个服务产生自己的时间并监听其他服务的事件来决定是否应采取行动。
对应的 BASE 理论，其实就是一种 CAP 理论的实际权衡结果，既然无法做到强一致性，那么各个服务节点可以根据自身的业务特点实现数据的最终一致。...（1）单点故障问题：由于引入了分布式事务的全局协调者的角色，那么如果一旦全局协调者产生故障，那么各个子事务参与者并不能获取事务执行结果状态，导致子事务阻塞，因此我们需要花费很大精力去保证事务协调者的高可用...对应的 TCC 框架已经感知到各个 Try 阶段的执行结果，因此在执行 Confirm 时候需要执行对应服务提供的 Confirm 接口去完成实际的数据提交。...这就造成了订单与积分数据不一致的情况。另外如果在订单生成之后，订单服务挂掉了无法正常投递消息也会造成数据不一致的情况。...探秘RocketMQ事务机制，如何保证消息零丢失 总结 本文以最常见的电商购物案例为实际背景，围绕如何实现业务中台的数据一致性进行了详细的说明，分别从分布式系统数据一致性问题产生的背景、相关的分布式事务理论以及基于理论之上产生的相应的解决方案总结了业务中台的数据一致性的解决方案
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