0 大纲[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持：数据源（source）和输出端（sink）包括Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供抽象层，用户只需实现少数方法就能
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2024-10-22 13:40:47
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在前端开发中，一个常见的问题是“二次提交”，尤其是在使用jQuery的表单提交时。用户在填写表单后，可能由于网络延迟或不确定性，重复点击提交按钮，导致数据的重复提交。这不仅使用户体验变得糟糕，还可能对后端服务器造成负担。因此，防止二次提交是一个必要的功能。
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> 当我填写表单并点击提交时，页面反应很慢，我不小心又点了一次，结果数据被重复提交了。这样的情况已经造成了很多麻烦，这个能否解决呢？
概述二次确认的主要作用是防止误操作，以及警示操作带来的后果，避免用户无意之间执行了本不想做的操作。二次确认是一种打断用户流程的设计，只是迫不得已的折中方案。所以在是否使用，如何使用上需要有一定的考虑，否则会适得其反。我们可从操作的可逆性，严重性，复杂度和操作频率进行前期分析，即用户的操作是否可以撤回，是否会造成严重或有涟漪效应的后果，是否经常做这样的操作。下文将操作的危险程度分了三个级别，对不同类
# Java 二次提交控制
在软件开发过程中，特别是使用 Java 语言进行 Web 开发时，用户操作可能会触发重复请求。在一些场景下，重复请求会导致数据不一致、重复提交或业务逻辑混乱。因此，我们需要对用户请求进行二次提交控制。本文将介绍二次提交控制的原理，并通过代码示例以及图示化的方式进行详细阐述。
## 二次提交控制的原理
“二次提交”指的是用户在完成一次操作时（如提交表单），为了某些原
原创
2024-08-20 09:17:20
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1、Flink如何保证精确一次性消费 Flink 保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制1、Checkpoint机制2、二阶段提交机制Checkpoint机制 主要是当Flink开启Checkpoint的时候，会往Source端插入一条barrir，然后这个barrir随着数据流向一直流动，当流入到一个算子的时候，这个算子就开始制作checkpoint，制作的是从barrir来到之前的时候
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2024-05-27 21:12:53
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Mysql复制分成三步：
(1) master将改变记录到二进制日志(binary log)中（这些记录叫做二进制日志事件，binary log events）；
(2) slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)；
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2024-06-16 12:42:29
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之前看了林奇的Mysql 45讲，里面提到了二阶段提交，看的一头雾水，后来又再别的地方看到了解释，这里做下记录，方便理解。 1.字面意思，说白了就是提交分两阶段，准备阶段和真实提交阶段由于一个事件或者说事务，需要多方联动配合，即保持(数据，业务，状态)一致性，个人理解应该就是CAP中的A吧，可能进行到其中某个环节，由于网络，服务不稳定啊(CAP中的P体现?)，等等原因，导致后续环节没有执
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2023-11-23 20:44:06
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概述本篇同样是一些博主最近面试遇到的问题，在此和大家分享一下。正文1.在开发中，你们用的Flink版本
答： 我们使用的是 Flink 1.8.0 版本。注意：各个版本的发布时间2.Flink发生数据倾斜，怎么解决？自带的数据倾斜解决机制？
答： ①自带的机制 rebalancing : 分区元素轮循，从⽽为每个分区创建相等的负载。dataStream.rebalance()②发生窗口数据倾斜时：
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2024-07-18 15:32:28
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0825MySQL(1)_VIDEO(4)DML:INSERT/REPLACE DELETE UPADTE SELECT INSERT:单行插入 每次插入索引便更新一次批量插入 索引更新一次1.直接插入数据 &nbs
# Java 接口如何防止二次提交
在实际开发过程中，当我们设计一个接口时，尤其是在处理需要写入数据库或者修改状态的操作时，最常见的问题之一就是“二次提交”。所谓二次提交，就是用户在一次操作中（例如点击提交按钮）意外地进行多次请求，而导致的数据不一致或其他问题，如重复创建订单、重复支付等。本文将探讨如何在Java接口中有效地防止二次提交，并提供一套可行的解决方案。
## 问题背景
假设我们正
原创
2024-08-06 05:43:45
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# 使用 Flink 将数据写入 MySQL 的手动事务提交
作为一名初学者，理解如何使用 Apache Flink 将数据插入 MySQL 数据库并进行手动事务提交是非常重要的。本文将详细介绍这一过程的每个步骤，包括必要的代码示例和注释。
## 整体流程概述
以下是将 Flink 数据写入 MySQL 的手动事务提交的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 07:29:20
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需求分析手工通过socket试试产生一些单词，使用flink实时接收数据，对指定时间窗口内（例如：2秒）的数据进行聚合统计，并且把时间窗口内计算的结果打印出来。实现步骤获得一个执行环境加载/创建初始化数据–连接socket获取输入的数据；指定操作数据的transaction算子指定把计算好的数据放在哪里调用execute（）触发执行程序flink程序是延迟计算的，只有最后调用execute（）方法
## Python 二次约束二次规划的实现指南
二次约束二次规划是一种优化问题，目标是最小化二次目标函数，同时满足线性约束。本文将指导刚入行的小白实现这个问题，介绍步骤及相关代码。
### 整体流程
首先，我们定义解决问题的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义目标函数 |
| 3 | 设置约束条件
文章目录一、概述（一）二次规划标准形式（二）输入参数（三）输出参数二、MATLAB基础语法三、MATLAB典型求解样例（一）具有线性不等式约束的二次规划（二）具有线性等式约束的二次规划（三）具有线性约束和边界的二次规划 一、概述二次规划是指约束为线性的二次优化问题。在Matlab中，quadprog是具有线性约束的二次目标函数求解器。（一）二次规划标准形式其实H是Hessian 阵，是n乘n的对
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2023-10-25 18:10:22
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一丶背景在微服务架构中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入,会形成任务堆积。最终导致服务瘫痪。二丶为什么会有容错？服务容错是高并发所带来的问题，在微服务架构中，服务于服务之间可以互相调用，但是由于网络原因或者自身的原因，我们并不能保证服
我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
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2024-04-29 12:17:14
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1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
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2024-03-08 13:38:00
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flink 的对外输出操作都要利用 Sink 完成，常用的 Sink 有 kafka、 redis、elasticsearch、jdbc等。 1、首先引入对应的 connector 依赖 2、创建类实现在 sink 中的方法 3、最后 addSink ...
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2021-09-13 10:16:00
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在看Mysql相关内容的时候经常听到两阶段提交，那以前都是云里雾里的，通过学习丁奇老师的这篇文章彻底明白了其流程和含义。提到两阶段提交，必须先说一下两个日志:redo log和binlog重要的日志模块：redo log数据在磁盘中是按照主键顺序存储的，在对数据进行更新操作(insert、update、delete)的时候，既要写数据又可能对其他数据进行移动，如果每次都写进磁盘是很耗性能的。red
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2023-08-10 20:41:47
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axios的二次封装 文章目录前言一、基本页面的创建二、使用步骤1.引入相关的包2.编写文件3.编写请求4.解决跨域5.测试使用总结 前言为什么需要二次封装api 统一管理,不管接口有多少,所有的接口都可以非常清晰,容易维护.一、基本页面的创建首先需要准备一个vue的项目先打开需要创建项目的文件夹下方输入cmd打开窗口在窗口输入vue create 项目的名称选择使用vue2.x版本等待创建，完成
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2023-09-26 09:00:21
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