【1】 rsync介绍Rsync(Remote Synchronize) 是一个远程资料同步工具，可通过LAN/WAN快速同步多台主机，Rsync使用所为的“Rsync演算法”来使本地主机和远程主机之间达到同步，这个演算法并不是每次都整份传送，它只传送两台计算机之间所备份的资料不同的部分，因此速度相当快。Rsync的优点如下：1、可以镜像保存整个目录树和文件系统。2、
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2024-03-07 15:02:34
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dubbo 重试、 多版本 、负载均衡重试设置了超时时间，在这个时间段内，无法完成服务访问,则自动断开连接。如果出现网络抖动,则这一-次请求就会失败。Dubbo提供重试机制来避免类似问题的发生。通过retries属性来设置重试次数。默认为2次//timeout 超时时间 单位毫秒 retries 设置重试次数
@Service(timeout = 3000,retries=0)//@Servic
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2024-03-02 07:46:04
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幂等写：针对的是producer，并且只能 保证同一个分区的消息不重复 acks：kafka的客户端（Producer），发送一条数据，会等待broker返回成功的响应； 有三种配置：ProducerConfig.ACKS_CONFIG=“?” 0：不需要响应，producer发送就完了，不管broker是否消费成功； 1：只需要broker的leader返回响应 就行，不需要followers的
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2024-03-26 10:00:16
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需求在实际的开发过程中，我们通常会有这样的一个需求：当用户多次登录失败的时候，账户被锁定账户被锁定之后，即使使用正确的用户名密码登录，也不可以（防止你的密码已经被盗）被锁定的账户应该由管理员解锁，或者等待一定的时间周期之后才能再次进行登录操作。知识回顾Spring Security 不需要我们自己实现登录验证逻辑，而是将用户、角色、权限信息以实现UserDetails和UserDetailsSer
使用Spring Cloud Security OAuth2搭建授权服务Spring Cloud Security OAuth2 是 Spring 对 OAuth2 的开源实现，优点是能与Spring Cloud技术栈无缝集成，如果全部使用默认配置，开发者只需要添加注解就能完成 OAuth2 授权服务的搭建。一、添加依赖授权服务是基于Spring Security的，因此需要在项目中引入两个依赖
--17:01 2014-06-09 EERORLOG中出现这种信息 2014-05-20 17:49:44.070 登录 Login failed for user 'UserA'. Reason: The password of the account has expired. 查看账户有设强制密码过期。联系使用人员，说明情况，把强制密码过期选项去掉，没再看到此账户登录错误信
# Spark设置重试次数：提升作业稳定性的重要参数
在使用Apache Spark进行大数据处理时，作业的稳定性和容错性至关重要。为了解决在作业执行过程中可能出现的异常情况，Spark允许用户设置重试次数，以便在遇到失败时自动重试。这篇文章将深入探讨如何配置Spark的重试次数，并通过示例代码来帮助理解。
## 什么是重试机制？
重试机制是指在任务失败时，系统会尝试重新执行该任务。在分布式
作者：banq在分布式系统中，重试是不可避免的，我们经常使用后台跑定时进行数据同步，同步不成功就实现重试，重试次数多少取决于你追求一致性还是可用性，如果希望两个系统之前无论如何都必须一致，那么你设置重试次数为无限,当然这是理想情况，实际情况是有重试次数限制和重试时间限制，如果超过不成功怎么办？丢弃会造成数据丢失进而永久不一致，人工介入又非常复杂，通过引入死信队列可以优雅处理这种问题。本文
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2024-02-26 13:31:08
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了解事务和锁事务：保持逻辑数据一致性与可恢复性，必不可少的利器。锁：多用户访问同一数据库资源时，对访问的先后次序权限管理的一种机制，没有他事务或许将会一塌糊涂，不能保证数据的安全正确读写。死锁：是数据库性能的重量级杀手之一，而死锁却是不同事务之间抢占数据资源造成的。不懂的听上去，挺神奇的，懂的感觉我在扯淡，下面带你好好领略下他们的风采，嗅査下他们的狂骚。。先说事务--概念，分类 &nbs
# Spark 如何设置重试次数
## 问题背景
在使用 Spark 进行分布式计算时，由于网络传输、节点故障等原因，可能会导致任务失败。为了提高任务的稳定性和可靠性，我们希望能够在任务失败时进行自动重试，以确保任务能够成功完成。
## 解决方案
Spark 提供了灵活的机制来设置任务的重试次数。我们可以通过以下几个步骤来实现：
### 1. 设置重试次数参数
在 Spark 中，我们
原创
2024-01-26 14:36:56
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目录基本介绍安装compose二进制包安装pip安装容器安装compose常用命令Compose实战其他yaml模板补充docker-compose常见操作基本介绍官网:https://docs.docker.com/compose/Compose is a tool for defining and running multi-container Docker applications. Wit
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2024-09-10 18:25:22
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OkHttp的简单封装基本用法： get/post请求存在的问题 异常处理、请求管理、生命周期封装要点 扩展性,接口替换 Okhttp. Retrofit 请求管理get post; 取消, tag,队列,重试（get请求里面可以有参数，url，一个回调等等；post请求一般有个body、url和回调等等） 异常处理1 响应数据的扩展(liveData, coroutines) 状态及dataBe
# HBase设置最大重试次数
HBase是一个开源的分布式数据库，它是构建在Hadoop上的。HBase的主要特点是具有高可靠性、高性能和高可伸缩性。在使用HBase进行数据操作时，可能会遇到网络故障、服务器故障等问题，导致操作失败。为了解决这些问题，HBase提供了重试机制。
## 重试机制
HBase的重试机制是指在操作失败时，自动进行一定次数的重试，以提高操作的成功率。重试机制在HB
原创
2023-08-01 10:39:50
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在对rsync服务器配置结束以后，下一步就需要在客户端发出rsync命令来实现将服务器端的文件备份到客户端来。rsync是一个功能非常强大的工具，其命令也有很多功能特色选项，我们下面就对它的选项一一进行分析说明。
Rsync的命令格式可以为以下六种：
rsync [OPTION]... SRC DEST
rsync [OPTION]...
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2024-09-25 14:44:25
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在写生产者和消费者之前必须先启动监控中心和注册中心发布者案例：E:\AllCodes\gitTest\boot-dubbo-order-provider 消费者案例：E:\AllCodes\gitTest\boot-dubbo-user-consumer 二者使用到的共同模块：E:\AllCodes\gitTest\bootdubboapi （只有第一次写这个案例时，install到本地仓库即可）
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2024-06-07 21:11:12
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一、rsync是什么Rsync是一款开源的、快速的、多功能的、可实现全量及增量的本地或远程数据同步备份的优秀工具。并且可以不进行改变原有数据的属性信息，实现数据的备份迁移特性。 rsync的优点1.它有效地将文件复制和同步到远程系统或从远程系统同步文件到本地。2.支持复制链接、设备、所有者、组和权限。3.它比scp (Secure Copy)更快，因为rsync使用远程更新协
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2024-02-26 21:13:34
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# Spring Boot Shiro限制密码重试次数实现教程
## 1. 简介
在使用Spring Boot和Shiro框架进行开发时，我们经常会遇到需要限制密码重试次数的需求。通过限制密码重试次数，可以增加系统的安全性，防止恶意攻击或者密码暴力破解。本文将教会你如何使用Spring Boot和Shiro框架实现密码重试次数的限制。
## 2. 整体流程
以下是实现"Spring Boo
原创
2024-01-12 08:25:31
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1 Dubbo启动时检查、集群容错、负载均衡、线程模型的设置以及选项：
启动时检查：
(1)Dubbo默认会在启动的时候检查依赖的服务是否可用，不可用时会抛出异常。阻止Spring初始化完成。以便上线时能及早发现问题。
(2)默认check="true"dubbo.properties可以直接配
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2024-03-29 12:37:17
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# 如何在Spark中设置任务重试次数
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经遇到过在Spark中设置任务重试次数的需求。在本文中，我将教你如何在Spark中设置任务重试次数，特别是对于刚入行的小白来说，这可能是一个比较困难的问题。我将通过详细的步骤和代码示例来帮助你理解和实现这个过程。
## 流程图
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flowchart TD
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原创
2024-04-08 04:08:05
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本期概览：ReceiverTracker架构设计消息循环系统ReceiverTracker具体的实现Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个应用程序，其中的ReceiverTracker接收到数据之后，具体该怎么进行数据处理呢？为了弄清楚这个问题，首先，我们打开源码找到ReceiverSupervisorImpl这个类从源码中可以看出，写数据是通过Received
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2023-11-01 20:28:28
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