EnumSet类也是有顺序的,EnumSet按照枚举值在Enum类内定义的顺序决定集合元素的顺序 EnumSet在内部已位向量的形式存储,这种存储方式非常紧凑.搞笑,因此EnumSet占用内存很小,而且运行效率很好. EnumSet集合不允许加入null元素 EnumSet常用的方法: 1).EnumSet allOf(Class elementType):创建一个包含指定枚举类里所有枚举值得EnumSet集合 2).EnumSet complementOf(EnumSet s):创建一个气元素

一. 前言 先看一个例子,我们想在页面展示一周内的消费变化情况,用echarts面积图进行展示.如下: 我们在后台将数据构造完成 HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("星期一", 40); map.put("星期二", 43); map.put("星期三", 35); map.put("星期四", 55); map.put(&q

经常看见面试题:有三个线程T1,T2,T3,有什么方法可以确保它们按顺序执行.今天手写测试了一下,下面贴出目前想到的3种实现方式 说明:这里在线程中我都用到了sleep方法,目的是更容易发现问题.之前看到其他人写的错误代码,测试了好多遍没测试出问题,比如下面这种错误方式 错误方式(最开始测试,一直都是正确的输出顺序,放开了sleep 注释部分,输出顺序直接不是  t3,t2,t1.错误显而易见) public static void main(String[] args) { final Thr

1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比

“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序. 比如你连续发了1,2,3. 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功.你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了. 存储端 对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题: (1)消息不能分区.也就是1个topic,只能有1个队列.在Kafka中,它叫做partition:在RocketMQ中,

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/high-availability-broker-design?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在要求严格顺序消息的场景下,消息的发送者,BROKER端(BROKER端和消息存储放在一起),消息的消费者都要求按照顺序进行,三者任何一个环节的乱序都会导致消息最终的消费顺序被打乱. 如果为每一个消息维护一个有序的ID,发送和存储消息无序,消费逻辑会变得非常复杂,消费端要对消息进行重

三.如何保证消息的顺序性 1. rabbitmq 拆分多个queue,每个queue一个consumer,就是多一些queue而已,确实是麻烦点:或者就一个queue但是对应一个consumer,然后这个consumer内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的worker来处理 2. kafka 写入一个partition中的数据一定是有序的,生产者在写的时候 ,可以指定一个key,比如指定订单id作为key,这个订单相关数据一定会被分发到一个partition中去.消费者从partition

1.为什么要保证顺序 消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常.举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误.比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题.

1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比

只要了解过多线程,我们就知道线程开始的顺序跟执行的顺序是不一样的.如果只是创建三个线程然后执行,最后的执行顺序是不可预期的.这是因为在创建完线程之后,线程执行的开始时间取决于CPU何时分配时间片,线程可以看成是相对于的主线程的一个异步操作. public class FIFOThreadExample { public synchronized static void foo(String name) { System.out.print(name); } public static void

原文链接:Pulsar の 保证消息的顺序性.幂等性和可靠性 一.背景 前面两篇文章,已经介绍了关于Pulsar消费者的详细使用和自研的Pulsar组件. 接下来,将简单分析如何保证消息的顺序性.幂等性和可靠性:但并不会每个分析都会进行代码实战,进行代码实战的都是比较有意思的点,如消费消息如何保证顺序性和幂等性,而其他的其实都是比较简单的,就不做代码实战了. 二.特性分析 2.1.顺序性 保证消息是按顺序发送,按顺序消费,一个接着一个. 2.1.1.活动图 2.1.2.分析 producer:

Kafka 分布式的单位是 partition,同一个 partition 用一个 write ahead log 组织, 所以可以保证 FIFO 的顺序.不同 partition 之间不能保证顺序.但是绝大多数用 户都可以通过 message key 来定义,因为同一个 key 的 message 可以保证只发 送到同一个 partition. Kafka 中发送 1 条消息的时候,可以指定(topic, partition, key) 3 个参数. partiton 和 key 是可选的.如

EnumMap & EnumSet 一.EnumMap 一)基本用法 public static Map<Size, Integer> countBySize(List<Clothes> clothes) { EnumMap<Size, Integer> map = new EnumMap<>(Size.class); for (Clothes c : clothes) { Size size = c.getSize(); Integer count

js并行加载,顺序执行 <script>运行脚本或加载外部文件时,会阻塞页面渲染,阻塞其他资源的加载.如果页面中需要加载多个js文件,在古老浏览器中性能会比较糟糕. 因此有了最原始的优化原则:把脚本放在底部. 如何实现js非阻塞.并行加载,甚至能保持执行顺序呢?各浏览器表现如何?站在巨人的肩膀上,Kyle Simpson.Nicholas C. Zakas和Steve Souders对此有过总结和方案. 背景 1. Script DOM Element. 动态插入<script>,

当我们说顺序时,我们在说什么? 日常思维中,顺序大部分情况会和时间关联起来,即时间的先后表示事件的顺序关系. 比如事件A发生在下午3点一刻,而事件B发生在下午4点,那么我们认为事件A发生在事件B之前,他们的顺序关系为先A后B. 上面的例子之所以成立是因为他们有相同的参考系,即他们的时间是对应的同一个物理时钟的时间.如果A发生的时间是北京时间,而B依赖的时间是东京时间,那么先A后B的顺序关系还成立吗? 如果没有一个绝对的时间参考,那么A和B之间还有顺序吗,或者说怎么断定A和B的顺序? 显而易见的,

RocketMQ本身支持顺序消息,在使用上发送顺序消息和非顺序消息有所区别 发送顺序消息 SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() { @Override public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) { Integer id = (Integer) arg; int index = id %

package code.test; import java.util.Comparator; import java.util.Iterator; import java.util.PriorityQueue; import java.util.Queue; /** * 实验表明,在java中: * 1.toString()方法或迭代元素:优先级队列打印或者迭代,得到的输出顺序都为堆结构数组的顺序,大致有序但不完全保证顺序 * 2.使用poll()方法:元素整体有序,但由于堆排序是不稳定排序,

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发

rocketmq总结(消息的顺序.重复.事务.消费模式) 参考: http://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6038543.html https://www.cnblogs.com/520playboy/p/6750023.html https://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/53977819 https://blog.csdn.net/zhanglianhai555/article/details/77604582?

部分内容出处   https://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c rocketmq内部有4个默认的队里,在发送消息时,同一组的消息需要按照顺序,发送到相应的mq中,同一组消息按照顺序进行消费,不同组的消息可以并行的进行消费. 下面看一下producer的代码: package com.alibaba.rocketmq.example.message.order; import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQBroke

最近在有思考到序列化性能优化的问题,关于java反射field和method的顺序问题,这里有详细的讨论http://stackoverflow.com/questions/5001172/java-reflection-getting-fields-and-methods-in-declaration-order javadoc不保证顺序,所以最好的方式仍然是通过自定义注解处理器实现,比如典型的可以借用jackson 的ordered注解JsonPropertyOrder或者objectMap