小石头记

摘要本文深入解析了RocketMQ事务消息的实现原理，探讨其核心机制、底层存储、事务状态管理以及与分布式事务的关系。通过代码示例和Mermaid流程图，帮助读者理解事务消息的完整流程及最佳实践。 1. 引言在分布式系统中，保证数据的一致性是一个重要的挑战。RocketMQ 作为国内广泛应用的消息队列（MQ）中间件，提供了一种独特的 事务消息（Transaction Message） 机制，能够有效保证跨系统的最终一致性。在面试中，RocketMQ 事务消息的原理和应用场景往往是重点考察内容，因此深入理解其实现方式至关重要。 2. 主要内容2.1 事务消息的基本概念事务消息是 RocketMQ 为了解决分布式事务问题而引入的机制，它允许生产者在发送消息时，先将消息存储为 半消息（half message），然后执行本地事务逻辑，并最终提交或回滚该消息，从而实现分布式事务的最终一致性。 RocketMQ 事务消息遵循以下流程： 生产者发送 半消息 到 Broker，消息暂不可被消费者消费。 生产者执行本地事务逻辑。 根据事务执行结果，生产者向 Broker 提交...

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查看ubuntu版本 12>> cat /etc/issueUbuntu 20.04.6 LTS 编写测试程序 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.chrome.options import Optionsfrom selenium.webdriver.chrome.service import Servicefrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysimport timedef test_google_search(): # 指定 ChromeDriver 的路径 service =...

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一、Synchronized使用场景Synchronized是一个同步关键字，在某些多线程场景下，如果不进行同步会导致数据不安全，而Synchronized关键字就是用于代码同步。什么情况下会数据不安全呢，要满足两个条件：一是数据共享（临界资源），二是多线程同时访问并改变该数据。 例如： 123456789101112131415161718192021222324252627public class AccountingSync implements Runnable{ //共享资源(临界资源) static int i=0; /** * synchronized 修饰实例方法 */ public synchronized void increase(){ i++; } @Override public void run() { for(int j=0;j<1000000;j++){ increase(); ...

使用示例CountDownLatch 是一个同步工具类，它允许一个或多个线程一直等待，直到其他线程的操作执行完后再执行。在使用线程池的情况下提交任务的情况下，我们无法使用线程的join()方法，这就需要选择使用CountDowConLatch了。示例代码如下： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940import java.util.concurrent.CountDowConLatch;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class CountDownLatchTest { // 创建一个CountDownLath实例 private static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2); public static void...

AQS 简单介绍AQS 的全称为（AbstractQueuedSynchronizer），这个类在 java.util.concurrent.locks 包下面。 AQS 是一个用来构建锁和同步器的框架，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的 ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如 ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue，FutureTask(jdk1.7) 等等皆是基于 AQS 的。当然，我们自己也能利用 AQS 非常轻松容易地构造出符合我们自己需求的同步器。 AQS原理AQS原理概览AQS 核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制 AQS 是用 CLH 队列锁实现的，即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。 CLH(Craig,Landin,and...

直接上代码 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455package demo;import java.time.LocalDateTime;import java.util.LinkedList;import java.util.Random;/** * @author weylan */public class SlideWindow { static LinkedList<long> timeWindow = new LinkedList<>(); /** * 滑动时间窗口限流算法 * 在指定时间窗口，指定限制次数内，是否允许通过 * * @param windowSize 时间窗口大小,单位 秒 * @param count 允许通过的次数 * @return 是否允许通过 */ public...

一个开放性问题： 假设超市每分钟有10个人走出来，请估算超市里面有多少人？ 是不是感觉手足无措呢？嗯，可能如此。其实，这个问题没有标准答案，关键还是考查思路。 我们先看一个有趣的定律，即Little’s Law，如下： 在一个稳定的系统中，设长时间观察到的平均顾客数量为L，长时间观察到的有效到达速率为λ，平均每个顾客在系统中花费的时间是W，则有如下关系式： L = λW Little’s Law的理解假设有一水管，横截面积为2平方米，水速为5米/秒，即水的流量速度是10立方米/秒，很显然： 在长度100米的水管内，水量为200立方米，每滴水从流入到流出，耗时20秒，而水的流量速度是10立方米/秒。 也就是说，在这段水管中： 水量= 耗时 * 流量速度 这就是Little’s Law. 虽然很早就意识到了这一关系式，但毕业后才第一次听说Little’s Law. Little’s Law的应用Little’s Law模型很通用，因此，在很多场景中都能得到应用，比如工业界和计算机界，都会有意或无意用到该定律。 ...

1.关闭WSL 1wsl --shutdown 2.查看系统信息 1wsl -l --all -v 显示如下: 1234 NAME STATE VERSION* docker-desktop Stopped 2 Ubuntu Stopped 2 docker-desktop-data Stopped 2 3.导出系统，示例如下: 1wsl --export Ubuntu D:\ubuntu.tar 4.删除系统，示例如下: 1wsl --unregister Ubuntu 出现“正在注销…”即成功 5.导入系统，指定新的位置 ，示例如下: 1wsl --import Ubuntu D:\Ubuntu D:\ubuntu.tar 6.ubuntu.tar文件不需要的话可以删掉了 7.问题解决!