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分布式定时任务在线播放_分布式定时任务解决方案(2024年11月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

分布式定时任务

Redis锁续期与超时处理全攻略在分布式系统中，Redis锁是确保多个进程或服务不会同时执行某些关键操作的重要工具。然而，有时候锁会因为超时而丢失，导致任务没有完成就中断了。以下是Redis锁的续期与超时处理指南。 𐟌Ÿ Redis锁续期方法使用Redis事务或Lua脚本：通过事务或Lua脚本，可以确保多个命令在一个原子操作中完成。这样，如果当前客户端仍然持有锁，可以安全地延长锁的过期时间。设置客户端自动续期：在获取锁的客户端中，启动一个定时任务，定期向Redis发送命令续期锁。这种方法简单易实现，但依赖于客户端的正常运行。使用监听器或守护进程：在客户端或服务器端设置监听器或守护进程，定期检查锁的状态并进行续期。这种方式可以减少对Redis服务器的请求频率，但实现起来较为复杂。 𐟚€ 锁超时，任务没完怎么办？提高锁的超时时间：在设计系统时，预先评估任务的最大可能执行时间，并设置一个略大的超时时间。这样可以减少锁超时的几率。使用可重入锁：虽然Redis本身不直接提供可重入锁，但可以通过特定的设计模式实现类似的效果。例如，将锁的持有者信息存入Redis中，当再次尝试获取锁时检查是否为同一持有者，如果是，则允许续期或重新获取锁。设置最小保护时间：在业务逻辑中，设置一个最小保护时间，确保任务完成前不会被其他任务干扰。如果发现锁即将超时，而任务还没有完成，可以通过上述的续期方法延长锁的过期时间。使用阻塞/轮询机制：如果业务允许，可以让尝试获取锁的客户端在未能获取锁时进行短暂的睡眠，然后再次尝试获取锁。这种轮询机制虽然简单，但会对系统资源造成一定负担。确保任务的幂等性：在设计任务时，尽量确保任务的幂等性，即多次执行同一个任务不会产生副作用。这样即使锁丢失，重新执行任务也不会有问题。通过以上方法，可以有效处理Redis锁的超时问题，确保任务的顺利进行。

「RPA干货」揭秘分布式定时任务在人工智能RPA机器人中的应用

RocketMQ实战！分布式事务在单体应用中，多个数据库操作通常在一个本地事务中完成。然而，随着服务拆分，这些操作可能分布在不同的服务中。分布式事务的目标是确保在跨多个服务或资源的操作中保持一致和可靠。常见的解决方案： XA模式：将事务操作分为预处理和提交/回滚两个阶段。不立即提交事务，由事务协调者统一管理。但长事务会导致资源锁定时间太长。 Saga模式：将长事务拆分成一个个的短事务，如果某个步骤失败，反方向补偿。 TCC模式：分为Try、Confirm、Cancel三个阶段。尝试执行前置校验，预留资源。Try成功之后执行Confirm，执行业务。所有Try任何一个失败了就会执行Cancel。但业务侵入性很强。本地消息表：添加消息表，远程调用改成往本地的消息表中存储一条消息。通过定时任务扫描消息表发送消息。服务提供方收到消息后处理，通知调用方处理结果。本地消息表消息可靠，但需要注意的细节较多，如消息状态的标记、幂等的处理和超时情况的处理。 RocketMQ事务消息：上游系统在做本地的操作之前先向RocketMQ中发送一个回滚消息，发送的是事务消息，此时为半消息。本地的操作放在RocketMQ的本地事务监听器中操作。全部成功控制事务消息回滚。操作失败，返回COMMIT，控制消息提交。下游系统监听消息，对本地事务进行回滚。使用RocketMQ实现分布式事务，是一种比较可靠简单便捷的方式。具体步骤如下：生产者向MQ中发送一条事务消息在本地事务监听器中执行本地操作操作完成后控制事务消息提交还是回滚，回滚MQ中的消息意味着操作成功调用方根据结果给自己的上游正确的响应注意事项： SpringBoot3.X与RocketMQ的starter有冲突，需要在resource下面新建META-INF/spring/......AutoConfiguration.imports文件配置上RocketMQAutoConfiguration 本地事务监听的异常不会抛出，仅根据返回的本地事务状态并不能判断操作是否成功，出现异常可以将异常复制到args里面，外部就可以获取到了只能添加一个listener，需要自己抽象扩展一下，满足可以让开发者定义多个事务监听

如何优化BGP三线单IP服务器访问速度？在使用阿里云BGP服务器时，如何确保访问速度的稳定性是一个关键问题。以下是一些优化建议，帮助你避免服务器压力过大，提高访问速度：采用分布式架构𐟌：通过微服务架构将服务拆分部署在不同的节点上，避免单节点故障导致服务不可用。数据库优化𐟓ˆ：采用主从复制、读写分离等技术，合理设计表结构和索引，避免使用非索引字段作为条件分组、排序等，减少数据库交互次数。使用缓存𐟒𞯼š将常用数据如商品分类、省市区等放入缓存，避免频繁访问数据库。同时，使用memcache、redis等缓存数据库定义表和结果表，减少数据库压力。增量统计𐟓Š：避免实时统计大量数据，采用定时任务进行增量统计，减少内存和CPU压力。图片服务器分离𐟖𜯸：将图片等大文件通过文件服务器传输，避免IO速度影响动态数据，保证系统稳定性。静态化处理𐟓‚：将HTML文件、枚举、静态方法返回值等静态化处理，放入缓存中。负载均衡𐟔„：使用nginx等工具进行负载均衡，提高服务的最大并发数，防止单个服务崩溃。搜索引擎优化𐟔：对于SQL中常出现的like、in等语句，使用Lucene或Solr等搜索引擎进行存储，提升搜索速度。消息中间件𐟓毼š使用RabbitMQ、Kafka等分布式消息队列进行数据传输，防止同步传输数据的阻塞和数据丢失。高性能应用服务器𐟚€：抛弃传统的Tomcat应用服务器，采用Netty等高性能应用服务器，提高并发处理能力。多线程处理𐟧鯼š利用多核心处理模式，采用多线程处理方式，提高CPU使用效率和执行时间。通过以上优化措施，可以有效提高BGP三线单IP服务器的访问速度和稳定性，确保用户访问体验。

h5商城源码 𐟌 商城系统架构图分享基于SpringBoot、Uniapp和Vue.js的H5 APP PC商城系统，整合了多种核心技术，包括SpringBoot、Vue.js、Uniapp、MySQL、Redis、RocketMQ、Elasticsearch等。 𐟔 架构图详解客户端：用户界面，连接消费者和商家。开发者/运维：开发和管理系统的后台。前端交互：APP/小程序和PC端的前端交互。商家后台：商家管理后台，处理订单、积分、促销等活动。管理后台：平台管理后台，监控系统运行状态。网关：连接各个服务层，确保数据安全传输。 Spring Boot Admin：用于管理和监控Spring Boot应用。 Nginx负载均衡：确保系统高性能运行。通用API：提供统一的API接口。店铺API、用户API、运营后台API：为不同角色提供定制化服务。 MQ消费者：处理消息队列中的任务。 Kubernetes：容器编排，实现自动化部署。能力层：提供各种业务能力，如延时任务、业务能力服务等。服务层：平台能力层，包括文件服务、日志服务、会员模块等。基础支撑：Redis、MySQL、MongoDB、Elasticsearch等基础服务。资源模块：包括楼层装修、日志收集等。 𐟛 ️ 技术栈亮点 SpringBoot：轻量级Java框架，易于扩展和维护。 Vue.js：前端开发框架，提供丰富的组件和灵活的API。 Uniapp：跨平台开发框架，支持APP和小程序开发。 MySQL：关系型数据库，提供高效的数据存储和查询。 Redis：内存数据库，提供快速的数据访问和缓存机制。 RocketMQ：消息队列服务，确保消息的可靠传输和处理。 Elasticsearch：全文搜索引擎，提供强大的搜索和分析功能。分库分表：优化数据库性能，提高数据读写速度。 xxl-job：分布式任务调度框架，支持定时任务和延时任务。 𐟓Š 架构图概览客户端 𐟓𑠭 用户界面，连接消费者和商家。开发者/运维 𐟛 ️ - 开发和管理系统的后台。前端交互 𐟌 - APP/小程序和PC端的前端交互。商家后台 𐟏⠭ 商家管理后台，处理订单、积分、促销等活动。管理后台 𐟎 平台管理后台，监控系统运行状态。网关 𐟚꠭ 连接各个服务层，确保数据安全传输。 Spring Boot Admin 𐟛 ️ - 用于管理和监控Spring Boot应用。 Nginx负载均衡 𐟔„ - 确保系统高性能运行。通用API 𐟔— - 提供统一的API接口。店铺API、用户API、运营后台API 𐟓Š - 为不同角色提供定制化服务。 MQ消费者 𐟓젭 处理消息队列中的任务。 Kubernetes 𐟌 - 容器编排，实现自动化部署。能力层 𐟌Ÿ - 提供各种业务能力，如延时任务、业务能力服务等。服务层 𐟛 ️ - 平台能力层，包括文件服务、日志服务、会员模块等。基础支撑 𐟛 ️ - Redis、MySQL、MongoDB、Elasticsearch等基础服务。资源模块 𐟎蠭包括楼层装修、日志收集等。

#应用架构# #云物互联# #云计算# #架构师# #数字化# 结论：应用架构内幕揭示： 1.服务集成是分布式架构的应用实践。 2.插件化是可扩展的单体应用架构。 3.集群化是无状态单体应用架构。 4.漫游是去中心化单体应用架构。 5.统一管理是中心化的分布式架构。 6.动态加载、热插拔，实时与定时的协调并存，是实现扩展的基础能力。 7.驱动世界的前提是连接世界。 8.连接世界的基础是云物互联。 9.以云为心，以物为体，是打造超级个体应用的基本盘。 10.云、管、边、端的配合，可以实现无限应用模式。分论点举例论证：要点 1：服务集成是分布式架构的应用实践 ⠊ - 实例：在电商系统中，订单服务、库存服务、支付服务等是独立的服务模块。当用户下单时，订单服务会调用库存服务检查库存是否充足，同时调用支付服务进行支付预处理等操作。这些服务通过接口进行集成，各自运行在不同的服务器或容器中，实现分布式架构下服务集成的功能，提升系统的可扩展性和灵活性。 ⠊ 要点 2：插件化是可扩展的单体应用架构 - 实例：一款图像编辑软件，它本身是一个单体应用。通过插件化功能，可以添加不同的滤镜插件。比如用户下载一个复古滤镜插件，这个插件能够集成到主程序中，在不改变主程序主体架构的情况下扩展软件功能，满足不同用户对图像处理效果多样化的需求。要点 3：集群化是无状态单体应用架构 - 实例：一个 Web 服务器应用处理用户的网页请求。通过集群化部署多个相同的服务器实例。每个实例不保存用户的会话等状态信息，这些状态信息存储在专门的缓存服务器中。当用户请求到达时，负载均衡器可以将请求分发到任意一个服务器实例进行处理，实现高并发处理能力。 4. 漫游与去中心化单体应用架构：漫游是去中心化单体应用架构。应用中的节点可以直接通信，不依赖中心服务器进行信息中转，实现更加灵活的信息交互模式。 5. 统一管理与中心化分布式架构：统一管理是中心化的分布式架构。虽然系统是分布式的，但有一个中心管理系统，用于集中管理各个分布式节点的关键信息和规则。 6. 动态加载、热插拔和协调能力：动态加载、热插拔，实时与定时的协调并存，是实现扩展的基础能力。系统能够在运行时动态添加或移除模块，并且对实时和定时任务进行有效协调。 7. 连接世界与驱动世界的关系：驱动世界的前提是连接世界。只有先建立起系统与外部的连接，才能通过收集信息、发送指令等方式对外部世界产生影响。 8. 云物互联是连接的基础：连接世界的基础是云物互联。通过云计算和物联网技术，实现设备与云平台之间的相互连接和数据交互。 9. 云与物打造超级个体应用：以云为心，以物为体，是打造超级个体应用的基本盘。云平台作为核心提供数据处理和服务支持，物理设备作为数据采集和交互的实体，两者结合为个体应用提供强大的功能。 10. 云、管、边、端配合实现多样应用：云、管、边、端的配合，可以实现无限应用模式。云计算提供数据和服务，网络管道保证数据传输，业务管理系统提供逻辑运算，边缘系统提供近场通信和数据处理，终端设备提供用户接入接口，四者协同能创造出各种各样的应用场景。

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