目录 定义的接口 接口实现 建立队列工厂 写入队列 获取消息 什么是MSMQ Message Queuing(MSMQ) 是微软开发的消息中间件,可应用于程序内部或程序之间的异步通信.主要的机制是:消息的发送者把自己想要发送的信息放入一个容器中(我们称之为Message),然后把它保存至一个系统公用空间的消息队列(Message Queue)中:本地或者是异地的消息接收程序再从该队列中取出发给它的消息进行处理.下图展示了这一流程 MSMQ队列是一个可持久的队列,因此不必担心不间断地插入队列会导致

相信很多人都试过通过OleDB读取Excel文件,这种方法效率十分高,只是有一点会让人十分头痛,就是当一列中既有混合型数据,又有纯数据时,往往容易丢失数据. 百度过后,改连接字符串 “HDR=YES;IMEX=1”,再甚者改注册表,TypeGuessRows设置更大的数字或为0,然而丢失数据的问题始终解决不了. 在我试过多次后,发现其实采用ACE 引擎读取Excel文件比使用Jet引擎好很多, 首先说明一下Microsoft.Jet.OLEDB.4.0和Microsoft.ACE.OLEDB.1

使用ehcache时如何持久化数据到磁盘,并且在应用服务器重启后不丢失数据1.如何持久化到磁盘使用cache.flush(),每次写入到cache后调用cache.flush() ,这样ehcache 会将索引(xxx.index)回写到磁盘.这样就不用担心程序是否非正常退出导致缓存丢失了. 2.附上配置文件修改: <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchem

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

删除某一数据文件:SQL> HOST del D:\app\Administrator\oradata\orcl\USERS01.dbf 启动数据库,提示丢失数据文件4,此时数据库处理MOUNT状态: RMAN> STARTUP …… 第 1 行出现错误:ORA-01157: 无法标识/锁定数据文件 4 - 请参阅 DBWR 跟踪文件ORA-01110: 数据文件 4: 'D:\APP\ADMINISTRATOR\ORADATA\ORCL\USERS01.DBF' 执行RMAN恢复======

1.归档模式有备份,丢失数据文件的恢复归档模式有备份,不管丢失什么数据文件,直接在RMAN下RESTOER--->RECOVER--->OPEN即可. RMAN> STARUP MOUNT; RMAN; --恢复丢失的数据文件,序号为5: RMAN; --应用归档文件,联机重做日志文件执行数据库修复,将数据文件恢复到最近时间点(就是应用备份后到数据文件 丢失前的那些更改,以保持数据库的一致性状态) RMAN> ALTER DATABASE OPEN; 2.归档模式无备份,丢失数据文

hbase的稳定性是近期社区的重要关注点,毕竟稳定的系统才能被推广开来,这里有几次稳定性故障和大家分享.     第一次生产故障的现象及原因     现象: 1 hbase发现无法写入 2 通过hbck检测发现.META.表中出现空洞,具体log是:;Chain of regions in table ...  is broken; edges does not contain ... 3 此时读写失败 修复方法:直接使用check_meta.rb重新生成.META.表并修补空洞,但是会引起数据

处理丢失数据 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np 有两种丢失数据: 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. 3. pandas中的None与NaN 1) pandas中None与np.nan都视作np.nan

mongodb丢失数据的原因剖析 - 迎风飘来的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/yibing548/article/details/50844310

数据丢失是一件非常严重的事情事,针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下: 是否真正的存在数据丢失问题,比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境,所以首先确保数据没有第三方干扰. 理清你的业务流程,数据流向,数据到底是在什么地方丢失的数据,在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程丢失?比如kafka的数据是由flume提供的,也许是flume丢失了数据,kafka 自然就没有这一部分数据. 如何发现有数据

在Android开发中,sqlite至关重要,增删查改不多说,难点在于,1,并发,多个线程同时操作数据库.2,版本升级时,如果数据库表中新加了个字段,如何在不删除表的情况下顺利过渡,从而不丢失数据. 数据库操作建议用ORM框架,简单高效.这里推荐xUtils,里面包含DBUtils.github地址:https://github.com/wyouflf/xUtils.关于DBUtils,它是这样介绍的: android中的orm框架,一行代码就可以进行增删改查: 支持事务,默认关闭: 可通过注解

一.问题描述二.分析步骤2.1 查看日志2.2 修改Solr的硬提交2.3 寻求StackOverFlow帮助2.4 修改了read-row="never"后,丢失部分字段2.5 修改代码2.6 重新打包分发三.结果四.思考 一.问题描述 部分业务需要使用HBase的数据进行多维度分析,我们采用了将部分数据同步到Solr,通过Solr进行多维度查询返回对应的Rowkey,再从HBase批量获取数据.因此我们使用了一个比较成熟的方案Lily HBase Indexer来同步二级索引到So

处理丢失数据       有两种丢失数据:                  · None         · np.nan(NaN)     1 None     None是Python自带的,其类型为Python object.因此,None不能参与到任何计算中.       object类型的运算要比int类型的运算慢得多     计算不同数据类型求和时间     2 np.nan(NaN)       np.nan是浮点型,能参与到计算中.但计算结果总是NaN.     可以使用np.n

最近部署filebeat采集日志. 发现配置multiline后,日志偶尔会丢失数据,而且采集到的数据长度都不相同,所以和日志长度没有关系. 查阅filebeat官网后,找到了问题.filebeat有个配置max_lines,默认值为500.查看了我们的日志文件,发现需要合并的日志行数超过了500行. max_lines The maximum number of lines that can be combined into one event. If the multiline messag

处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) import numpy as np type(None) NoneType type(np.nan) float 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. object类型的运算要比int类型的运算慢得多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx).sum() 1E7 10000000.0 %timeit

最近给客户做了基于SQLServer的发布订阅的“读写分离”功能,但是某些表数据很大,经常发生某几条数据丢失的问题,导致订阅无法继续进行.但是每次发现问题重新做一次发布订阅又非常消耗时间,所以还得根据“复制监视器”的提示,找到丢失的数据,手工处理. 定位缺失数据 首先,找到出问题的同步语句,在发布服务器的“复制监视器”上事务订阅的详细信息里面,找到出错的信息 尝试的命令: rollback tran (事务序列号: ) 错误消息: 应用复制的命令时在订阅服务器上找不到该行. (源: MSSQLS

About Recovery with a Backup Control FileIf all copies of the current control file are lost or damaged, then you must restore and mount a backup control file. You must then run the RECOVER command, even if no data files have been restored, and open t

以腾讯云Centos系统服务器为例,小记的是数据盘不在本地,大小为20G,以下的教程来自小夕博客的一篇相关添加教程的修改,适合腾讯云Linux Centos系统.说明:参数也许不对,我没有截图了,但所有命令均已修改,直接复制就行. 通过fdisk -l我们可以看到/dev/vdb(此名称因系统而异)容量有20G,而且没有分区,接下来我们对它进行分区和挂载fdisk -l [root@MyVPS ~ ]# fdisk -lDisk /dev/vda: 8589 MB, 8589901824 byt

转自: https://blog.csdn.net/tsxw24/article/details/44994835 我经常使用order by和limit来做数据分页显示并排序,一直也没发现过什么问题.但这两天缺遇到一个严重的问题,在按时间戳升序排列并用limit分批读取数据时,却发现在某些记录丢失了,表中明明有的记录确死活读取不到.研究了大半天终于发现了问题所在,记录一下以防忘记,也是给大家提个醒. 问题重现 工具和原料 数据库: Ver 14.14 Distrib 5.6.11, for L

在MongoDB副本集的测试中发现了一个丢数据的案例. 1. 概要描述 测试场景为:一主一从一验证 测试案例 step1 :关闭从副本: step 2 :向主副本中插入那条数据: step 3 :关闭主副本: step 4 :开启辅助副本,此副本升级为主副本,这是后会看到新的主副本没有刚才插入的几笔数据. ----测试时,请注意测试步骤. step 5 :原主节点 再次加入到集群中后,会变成新的辅助副本.测试插入的数据会产生回滚. 2. 具体的测试步骤 (1)测试服务器,原测试环境 主Serve

也算是踩到坑了,但不是我踩到的,不过还是得说下这个问题,很严重,对于小白和初学者是比较有帮助的,如果使用到路由传参,请选择你想要的传参方式params或者query 1.query this.$router.push({ path: 'newApply', query: { type: item.key, typeDesc: item.value } }) 2.params this.$router.push({ name: 'newApply', params: { type: item.ke