目录 java中threadlocal的理解 一.threadlocal的生命周期和ThreadLocalMap的生命周期 二.ThreadLocal的作用 三.threadlocal示例 四.InheritableThreadLocal的扩展 java中threadlocal的理解 一.threadlocal的生命周期和ThreadLocalMap的生命周期 可以吧TreadLocal看做是一个map来使用,只不过这个map是指向当前线程中的threadLocals(ThreadLocalMa

md5只是用来签名,签名的作用是保证数据完整不会被破坏而已,多一个sign标签,sign的值就是md5生成的字符串.签名和加密是两回事

做人事档案的系统考虑到数据的安全性与一致性,毕竟是要对外上线.真正投入使用的项目,数据库的可靠性与安全性上我们开发人员要考虑的就很多了,记得做机房收费系统时注册新卡是自己为了简单,写成了一个存储过程(存储过程加事务),完成了一个功能的实现就万事大吉了,这次想换一种新的方法:经过和师哥的交流学习,在代码中使用事务同样也是可以解决问题的,可以保证数据的正确性,就像银行取款一样,如果在取款的过程中取款机出现故障,我们个人的账户上的金额不会受任何影响等. 代码中使用事务前提:务必保证一个功能(或用例)在

上一节已经了解了java内存模型,JMM为了提高执行性能,引入了工作内存和主存两个概念,在继续讨论之前必须先搞清四种存储介质:寄存器.高级缓存.RAM和ROM. RAM与ROM大家都比较熟悉了,可以看成是我们经常说的内存与硬盘,寄存器属于处理器里面的一部分,而高级缓存cache是CPU设计者为提高性能引入的一个缓存,也可以说是属于处理器的一部分.在利用CPU进行运算时必定涉及操作数的读取,假如CPU直接读取ROM,那么这个读取速度简直是无法忍受的,于是引入了内存RAM,这样做确实让速度提高了很多

Cassandra如何保证数据最终一致性:1.逆熵机制(Anti-Entropy)使用默克尔树(Merkle Tree)来确认多个副本数据一致,对于不一致数据,根据时间戳来获取最新数据. 2.读修复机制(Read Repair)当Cassandra读数据时,需要根据读一致级别设定读取N个节点的副本数据,并按照时间戳返回最新数据给用户后,会对所有副本数据进行检测和修复,确保所有副本数据一致. 3.提示移交机制(Hinted Handoff)当Cassandra写数据时,需要根据写一致性级别将数据写

原理: 对原始数据 生成有序的json 字符串,然后取 摘要,然后 对摘要 进项 分对称加密.( 不对原数据加密是应为 原数据太大,加解密速度太慢,非对称加密都不 挺慢的.在摘要函数具有雪崩效应 ,原文发生点点的改变都会引起 摘要的剧烈变化 ) 注意事项:因为使用的 对json 排序.而不是 传统的 from 表单方式.虽然 让请求响应都支持了json 变得统一,但是,这里又一个明显的容易缺陷.json 的 value 中 字符串带有 引号,数字类型没有引号.所以 这可能 应为 数据类型不一样造

/// <summary> /// 保证数据长度相同 /// </summary> /// <param name="obj"></param> /// <param name="len"></param> /// <param name="afterFill">后填充/前填充</param> /// <returns></retur

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1. 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

在 java 垃圾回收整理一文中,描述了jvm运行时刻内存的分配.其中有一个内存区域是jvm虚拟机栈,每一个线程运行时都有一个线程栈, 线程栈保存了线程运行时候变量值信息.当线程访问某一个对象时候值的时候,首先通过对象的引用找到对应在堆内存的变量的值,然后把堆内存 变量的具体值load到线程本地内存中,建立一个变量副本,之后线程就不再和对象在堆内存变量值有任何关系,而是直接修改副本变量的值, 在修改完之后的某一个时刻(线程退出之前),自动把线程变量副本的值回写到对象在堆中变量.这样在堆中的对象的

工作中一直在用Oracle 的中间件Oracle GondenGate 是如何保证消息的有序和不丢失呢? Oracle GoldenGate逻辑架构 首先,先看一下Oracle GoldenGate 的逻辑架构: 图中涉及到两个阶段: 初始化阶段: extract 进程直接抽取源表信息经网络传输到target 端的 replicat进程,replicat 进程获取到初始化加载数据将其同步到目标数据源. 增量数据抓取阶段:extract 进程从源表redo log 或其他增量日志中解析并获取增量,

数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.本文从 Producter 往 Broker 发送消息.Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性. Producer 往 Broker 发送消息 如果我们要往 Kafka 对应的主题发送消息,我们需要通过 Producer 完成.前面我们讲过 Kafka 主题对应了多个分区,每个分区下面又对应了多个副本:为了让用户设置数据可靠性, Kafka 在 Producer 里面提供了消息确认机制.也

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略

一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略 acks = 0 生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应,它不管消息有没有发送成功,如果发送过程中遇到了异常,导致broker端没

今天这篇文章,我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法.从文章标题“MySQL是怎么保证数据不丢的?”,你就可以看出来,今天我和你介绍的方法,跟数据的可靠性有关. 在专栏前面文章和答疑篇中,我都着重介绍了WAL机制(你可以再回顾下第2篇.第9篇.第12篇和第15篇文章中的相关内容),得到的结论是:只要redo log和binlog保证持久化到磁盘,就能确保MySQL异常重启后,数据可以恢复. 评论区有同学又继续追问,redo log的写入流程是怎么样的,如何保证redo log真实地写入了

kafka如何保证数据的不丢失 1.生产者如何保证数据的不丢失:消息的确认机制,使用ack机制我们可以配置我们的消息不丢失机制为-1,保证我们的partition的leader与follower都保存好了数据 2.消费者如何保证不重复消费数据:offset偏移量,记录了我们的消息消费的偏移量,新版本偏移量记录在了一个topic里面 3.broker如何保证数据的不丢失:partition的副本机制

前后端分离后API交互如何保证数据安全性? 一.前言 前后端分离的开发方式,我们以接口为标准来进行推动,定义好接口,各自开发自己的功能,最后进行联调整合.无论是开发原生的APP还是webapp还是PC端的软件,只要是前后端分离的模式,就避免不了调用后端提供的接口来进行业务交互. 网页或者app,只要抓下包就可以清楚的知道这个请求获取到的数据,这样的接口对爬虫工程师来说是一种福音,要抓你的数据简直轻而易举. 数据的安全性非常重要,特别是用户相关的信息,稍有不慎就会被不法分子盗用,所以我们对这块要非

目录 如何保证数据写入过程中不丢 直接落盘的 translog 为什么不怕降低写入吞吐量? 如何保证已写数据在集群中不丢 in-memory buffer 总结 LSM Tree的详细介绍 参考资料 如何保证数据写入过程中不丢 数据写入请求达到时,以需要的数据格式组织并写入磁盘的过程叫做数据提交,对应es就是创建倒排索引,维护segment文件 如果我们同步的方式,来处理上述过程,那么系统的吞吐量将很低 如果我们以异步的方式,先写入内存,然后再异步提交到磁盘,则有可能因为机器故障而而丢失还未写入

Redis 中数据的持久化 前言 AOF 持久化 什么是 AOF 持久化 为什么要后记录日志呢 AOF 的潜在风险 AOF 文件的写入和同步 AOF 文件重写机制 AOF 的数据还原 RDB 持久化 什么是 RDB 持久化 RDB 如何做内存快照 快照时发生数据修改 多久做一次快照 过期的键如何持久化 总结 参考 Redis 中数据的持久化 前言 我们知道 Redis 是内存数据库,所有操作都在内存上完成.内存的话,服务器断电,内存上面的数据就会丢失了.这个问题显然是需要解决的. Redis 中

转载于:https://blog.csdn.net/liuchenxia8/article/details/80428157 TCP协议传输的特点主要就是面向字节流.传输可靠.面向连接. TCP保证数据可靠传输的方式主要有以下六点:校验和.确认应答与序列号.超时重传.连接管理.流量控制.拥塞控制. 1.校验和 在数据传输的过程中,将发送的数据段都当做一个16位的整数.将这些整数加起来.并且前面的进位不能丢弃,补在后面,最后取反,得到校验和.发送方在发送数据之前计算校验和,并进行校验和的填充.接收