Nifi生产环境使用 1、服务器日志目录内的 log 文件中,我们使用 Apache Flume 这个工具将原始数据抽取出来 kafka sink ,2、Nifi接入kafka数据。首先做验证,然后过滤格式错误记录,然后路由不同的日志类型. nifi能做到这些的关键在于它的 flowfile 这个概念. 每一条数据记录进入到nifi中就叫flowfile. 每一个flowfile 由两部
1. Kafka的事务和 Exactly OnceKafka 中的事务，它解决的问题是，确保在一个事务中发送的多条消息，要么都成功，要么都失败。注意，这里面的多条消息不一定要在同一个主题和分区中，可以是发往多个主题和分区的消息。Kafka 的这种事务机制，单独来使用的场景不多。更多的情况下被用来配合 Kafka 的幂等机制来实现 Kafka 的 Exactly Once 语义。这里面的
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2023-09-05 10:50:01
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窗⼝计算是流计算的核⼼，窗⼝将流数据切分成有限⼤⼩的“buckets”，我们可以对这个“buckets”中的有 限数据做运算。在Flink中整体将窗⼝计算按分为两⼤类：keyedstream窗⼝、datastream窗⼝,以下是代码结构：Keyed Windows：Non-Keyed Windows：Window Lifecycle （窗口生命周期）当有第⼀个元素落⼊到窗⼝中的时候窗⼝就被创建，当
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2024-03-22 14:37:45
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---恢复内容开始---在文章“2的幂的合并运算实例”中展示了2的幂指数合并运算的基本规则。在合并2的幂时还用到了两条规则，我称之为2的幂的加倍幂运算和2的幂的减半幂运算。这并非标准规则，只适用于2的幂。尽管已经有了乘法和除法幂规则，但我已经发现了其在加法和减法幂运算中的价值。我将说明这些规则并展示用例。2的幂的加倍幂运算规则下面是我称之为2的幂的加倍幂运算规则：2a + 2a = 2a+1(2a
目录前言一、执行环境1、创建执行环境2、执行模式(Execution Mode)3、触发执行二、源算子（Source）1、读取数据的算子就是源算子。 2、源算子种类3、Flink 支持的数据类型三、转换算子（Transformation）1、基本转换算子2、聚合算子（Aggregation）3、匿名函数（Lambda） 4、富函数类（Rich Function Classes）
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2024-05-10 22:19:39
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1.什么是幂等性，就是你操作无数波操作和你操作一波效果一毛一样的。比如你下单，不会说疯狂点，下n张一样的单。2.那如何做到幂等性处理呢？关键所在是他们有唯一的区别性id之类的，比如唯一的订单号，可以防止你多次支付如何防止你一激动，疯狂点提交呢？解决方案：1）当你提交之后，按钮给你变成不可按的，看你还怎么皮，哈哈2）每当你访问一个页面时，生成一个token（唯一的），储存在redis，为了和你传过来
幂等概念来自数学，表示N次变换和1次变换的结果是相同的。这里讨论在某些场景下，客户端在调用服务没有达到预期结果时，会进行多次调用，为避免多次重复的调用对服务资源产生副作用，服务提供者会承诺满足幂等。举个栗子，双十一零点刚过，小明就迫不及待地点击提交订单按钮，选择在线支付，点了确认支付按钮，这时候网络有些慢，小明担心心爱的商品被抢购一空，就点了多次确认付款按钮，如果这个订单扣款多次，客服热线估计会被
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2023-07-03 11:15:46
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这里有这么一段：GET与POST你可能想了解GET和POST之间有什么区别，并想知道什么时候使用它们。从理论上讲，如果请求是幂等的就可以使用GET，所谓幂等是指多个请求返回相同的结果。实际上，相应的服务器方法可能会以某种方式修改状态，所以一般情况下这是不成立的。这只是一种标准。更实际的区别在于净荷的大小，在许多情况下，浏览器和服务器会限制URL的长度URL用于向服务器发送数据。一般来讲，可以使用G
原创
2023-07-02 14:20:17
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准发自公众号 程序员共成长 一、背景 我们实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样
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2022-06-01 05:50:55
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1 什么是消费幂等当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消 费并未对业务系统产生任何负面影响，那么这个消费过程就是消费幂等的。幂等：若某操作执行多次与执行一次对系统产生的影响是相同的，则称该操作是幂等的。在互联网应用中，尤其在网络不稳定的情况下，消息很有可能会出现重复发送或重复消费。如果重复的 消息可能会影响业务处理，那么就应该对消息做幂等处理。
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2024-01-21 00:12:14
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一个HTTP方法是幂等的，指的是同样的请求被执行一次与连续执行多次的效果是一样的，服务器的状态也是一样的。 其实幂等就是一个操作或者接口，不管你调多少次，每次执行的结果都跟第一次一样。 比如数学上，1这个数字就是幂等的，无论你用什么数字跟1乘，乘多少次，最后的结果都跟第一次是一样的。试想这样的一种场景：在电商平台上支付后，因为网络原因导致系统提示你支付失败，于是你又重新付款了一
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2023-07-13 11:38:30
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什么是幂等？用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的。数据库操作中：SELECT UPDATE DELETE 操作天然就是幂等的，同样的语句执行多次结果都不会产生变化，唯一的就是受影响的行数会变化，但 INSERT 插入操作则不是(在未指定主键或唯一性字段的前提下)；所以需要我们在Java层面保证请求为幂等。否则会出现多次下单、数据异常、扣款重复等情况。闲话少说，说时迟那时快，抄起
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2023-07-29 12:00:01
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这两天在对接别人接口的时候发现了一个问题。别人通过调我接口给我传消息，当然不是通过mq，而是直接调。然后发现，他一条消息调我好几次接口，导致产生许多的脏数据。后来我们老大说用幂等处理下，当时我是懵的，没用过。然后我就上网查了下，原来是这样。。。。现在遇到了这个问题，所以现在就总结下什么是幂等？ 一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用
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2023-09-20 10:17:53
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一. 背景 在实际的开发项目中，一个对外暴露的接口往往会面临，瞬间大量的重复的请求提交，如果想过滤掉重复请求造成对业务的伤害，那就需要实现幂等。 例如：创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，创建多个就会出大问题；我们发起一笔付款请求，应该只扣用户账户一次钱，当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱；支付宝回调接口, 可能会多次回调, 必须处
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2023-10-13 20:15:44
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kafka幂等和事务源码分析概念及配置幂等事务实现原理和代码分析幂等 自0.11.0.0之后，kafka实现了幂等性和事务，保证exactly once semantic。接下来分别介绍幂等性和事务的概念的分析源码。 概念及配置幂等所谓的幕等，简单地说就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致 。生产者 在进行重试的时候有可能会重复写入消息，而使用 Kafka 幕等性功能之后就可以避免这
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2024-07-23 11:12:04
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幂等方案的实现方式多种多样，可以利用mysql的唯一索引方式，或者redis的setnx方式。通常还是使用redis的方式，因为设置过期时间可以方便的清理掉不再需要的数据。 服务端做幂等① 服务端提供获取 Token 的接口，该 Token 可以是一个序列号，也可以是一个分布式 ID 或者 UUID 串。② 客户端调用接口获取 Token，这时候服务端会生成一个 Token 串。③ 然后将
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2023-07-06 15:59:09
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幂等性是什么？幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。接口为什么要实现幂等？ 前端重复提交选中的数据，后台只产生对应这个数据的一个反应结果。幂等常用思路token机制 当客户端请求页面时，服务器会生成一个随机数token，并且将toke
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2024-04-10 22:47:02
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1、什么是接口的幂等性在HTTP/1.1中，对幂等性进行了定义：一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的结果（网络超时等问题除外），即第一次请求的时候对资源产生了副作用，但是以后的多次请求都不会再对资源产生副作用。简单来说：其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。2、为什么需要实现接口的幂等性在接口调用时一般情况下都能正常返回信息不会重复提交，不过在遇见以下情况时可以
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2024-04-25 17:24:45
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在开发中，一个对外暴露的接口可能会面临瞬间的大量重复请求，如果想过滤掉重复请求造成对业务的伤害，那就需要实现幂等幂等：任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。最终的含义就是 对数据库的影响只能是一次性的，不能重复处理。解决方案：数据库建立唯一性索引，可以保证最终插入数据库的只有一条数据token机制，每次接口请求前先获取一个token，然后再下次请求的时候在请求的header体中加上这个t
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2023-11-01 18:08:30
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在微服务架构下，我们在完成一个订单流程时经常遇到下面的场景：一个订单创建接口，第一次调用超时了，然后调用方重试了一次在订单创建时，我们需要去扣减库存，这时接口发生了超时，调用方重试了一次当这笔订单开始支付，在支付请求发出之后，在服务端发生了扣钱操作，接口响应超时了，调用方重试了一次一个订单状态更新接口，调用方连续发送了两个消息，一个是已创建，一个是已付款。但是你先接收到已付款，然后又接收到了已创建
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2023-10-07 17:02:22
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