加拿大減塑 2021年底前禁六大類一次性塑膠製品

摘錄自2020年10月8日中央社報導

加拿大環境部長今(7日)宣布,2021年底之前,加拿大將禁用塑膠袋、塑膠吸管等一次性塑膠用品;他也坦言,加國在回收方面落後歐洲。

今天公布的禁令另將涵蓋攪拌棒、啤酒提環、餐盤以及難以回收的塑膠製餐具,是總理杜魯道(Justin Trudeau)放眼2030年前消滅塑膠垃圾,兌現氣候與環境政見核心的計畫一環。

但環境部長威金森(Jonathan Wilkinson)坦言:「我們這方面不在世界的前段班。」

政府表示,加拿大人每年丟棄300萬公噸塑膠垃圾,其中包括一年丟棄150億個塑膠袋、每天丟掉5700萬支塑膠吸管,在這之中,僅有9%回收。

污染治理
國際新聞
加拿大
一次性塑膠製品
禁塑
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一次性塑膠袋

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15萬買啥車?有轎車有SUV,這2款合資車可以放心買

勁客的優勢在於成熟可靠的動力總成,採用1。5L自然吸氣發動機+CVT無級變速器的搭配能夠帶來非常平順線性的輸出,油門調校靈敏,能夠很好地應付日常市區內行駛,並且也非常省油,可靠性較高。不過其檔次感與配置水平不如哈弗H2。

15萬左右比較推薦的是本田XR-V與豐田卡羅拉,這兩款車目前在市場上都有着不錯的銷量、保值率以及口碑,XR-V在小型SUV市場混得風生水起,靠的就是其成熟的動力系統和越級的空間表現,家用是個非常棒的選擇。而卡羅拉乃全球銷量神車,中庸就是其最大的武器,除了汽油版本外還有雙擎版本可選,擁有非常優秀的燃油經濟性,能夠滿足許許多多的消費者,除了隔音濾振差點,其它方面的表現都非常不錯,乃家用車的不二之選。

一輛是接近中型車的緊湊型車,一輛是標準的中型車,凌渡280DSG豪華版擁有更加豐富的配置,不過因為其比較扁平的設計所以頭部空間表現一般,而君威中型車的身份自然擁有更大的空間以及更高的檔次感,同時全系標配9AT也讓其競爭力進一步上升,採用的1.5T發動機也有着不錯的動力輸出,因此更推薦君威1.5T中配。

510採用的是6擋手動變速器和5擋AMT變速器,假設會開手動擋的話更加推薦手動車型,6個擋位在高速行駛時把轉速壓得更低,能帶來更好的燃油經濟性,同時擁有更高的傳動效率及可靠性,510的手動擋換擋手感不錯,有吸入感並且行程不長,離合器的力度也不沉,沒那麼容易疲勞。而AMT變速器雖然說省去了踩離合器的麻煩,但是其換擋邏輯不清晰,而且頓挫比較嚴重,尤其是在起步階段或者是在堵車狀況下,因此更加推薦510的手動版車型。

兩車都是定位小型SUV,哈弗H2擁有更加親民的售價,更加大氣上檔次的外觀內飾設計,同時配置更加豐富,採用的1.5T發動機+7擋雙離合的搭配,擁有不錯的爆發力,但是雙離合變速器的邏輯有待提高,並且油耗也會偏高。

勁客的優勢在於成熟可靠的動力總成,採用1.5L自然吸氣發動機+CVT無級變速器的搭配能夠帶來非常平順線性的輸出,油門調校靈敏,能夠很好地應付日常市區內行駛,並且也非常省油,可靠性較高。不過其檔次感與配置水平不如哈弗H2。

綜上,假如你預算充足的話,更加建議購買勁客的中配以上車型,而預算不是很足的話,那麼家用選擇H2是一個非常具有性價比的選擇。

2018款飛度新增了運動套件車型,不過在配置方面還是一如既往的寒酸,比較推薦指導價為8.88萬的1.5L CVT潮跑版,在配置上面擁有主/副駕駛座安全氣囊、運動外觀套件、行車電腦显示屏、前霧燈等,類似比較常用的电子車身穩定系統、駐車雷達要到頂配才配備,但是飛度的動力和空間還是非常不錯的,1.5L自吸發動機就能爆發出131匹馬力,日常市區駕駛毫無壓力,加上本田“MM”理念,讓它的空間能夠滿足大多數人的使用需求,市面上大量的改裝件也能讓每位飛度車主把愛車改成獨一無二的樣子。

以上就是本期網友問答欄目的全部內容,假如你也想上牆的話,點擊下方留言留下你的問題並且點個贊,就有機會在下期欄目看見你的身影!本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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Node.js躬行記(4)——自建前端監控系統

  這套前端監控系統用到的技術棧是:React+MongoDB+Node.js+Koa2。將性能和錯誤量化。因為自己平時喜歡吃菠蘿,所以就取名叫菠蘿系統。其實在很早以前就有這個想法,當時已經實現了前端的參數搜集,只是後台遲遲沒有動手,也就拖着。

  • 目前完成的還只是個雛形,僅僅是搜集了錯誤和相關的性能參數。

  • 後台樣式採用了封裝過的matrix。

  • 分析功能還很薄弱,只是做了簡單的演示,並且各種基礎功能還有待完善。

  • 後面打算強化數據分析,並且還要實現錯誤的回放機制,思路的話以前也調研過,參考之前的一篇文章

  現在的這個系統還只能算是個玩具,後期還需要雕琢雕琢。下面是這套系統的目錄結構。

├── pingapple --------------------------------- 菠蘿監控系統
│   ├── client -------------------------------- 系統的前端部分
│   ├── sdk ----------------------------------- 信息搜集代碼庫
│   ├── server -------------------------------- 系統的後端部分

一、SDK

1)primus.js

  在之前的《前端頁面性能參數搜集》一文中,詳細記載了各類性能指標的計算規則,並整理到了primus.js中。

  本次將在primus.js的基礎上做適當的修改,包括刪除代理、測速、資源信息等功能,改變部分性能指標的計算規則,例如從瀏覽器發起HTTP請求算起,忽略瀏覽器重定向的時間等。

2)錯誤處理

  完善錯誤處理,將錯誤分成三類:runtime、load和Promise。在window的error事件中,處理前兩種錯誤。像img元素載入的圖片地址不存在,就會執行formatLoadError()函數;像變量未定義,就會執行formatRuntimerError()函數。

window.addEventListener("error", function (event) {
    var errorTarget = event.target;
    // 過濾 target 為 window 的異常
    if (
      errorTarget !== window &&
      errorTarget.nodeName &&
      LOAD_ERROR_TYPE[errorTarget.nodeName.toUpperCase()]
    ) {
      handleError(formatLoadError(errorTarget));
    } else {
      handleError(
        formatRuntimerError(
          event.message,
          event.filename,
          event.lineno,
          event.colno,
          event.error
        )
      );
    }
  }, true
);

  將window綁定unhandledrejection事件后,就會在Promise被拒絕且沒有reject的回調函數時觸發。

window.addEventListener(
  "unhandledrejection",
  function (event) {
    // console.log('Unhandled Rejection at:', event.promise, 'reason:', event.reason);
    handleError({
      type: ERROR_PROMISE,
      desc: event.reason,
      stack: "no stack"
    });
  },
  true
);

3)初始化

  由於要計算白屏時間,DOM時間等,所以位置不能隨便放,得要放在head的最後面。

<head>
  <script>
    window.pineapple || (pineapple = {});
    pineapple.param = {
      "token": "dsadasd2323dsad23dsada"
    };
  </script>
  <script src="js/pineapple.js"></script>
</head>

二、服務端

1)Koa

  Koa是由Express原班人馬打造的Web輕量框架,通過組合各種中間件來避免繁瑣的回調函數嵌套,當前使用的版本是V2。

npm install --save koa

  使用的Koa腳手架:koa-generator,創建項目的結構,並且在此基礎上做了調整(目錄如下所示)。暫時還不會用到靜態資源和視圖層。

npm install -g koa-generator
├── server --------------------------------- 服務端
│   ├── bin -------------------------------- 命令
│   ├── config ----------------------------- 配置目錄
│   ├── controllers ------------------------ MVC中的邏輯層
│   ├── db --------------------------------- MVC中的數據層
│   ├── public ----------------------------- 靜態資源
│   ├── routes ----------------------------- 路由
│   ├── utils ------------------------------ 工具庫
│   ├── views ------------------------------ MVC中的視圖層
│   ├── app.js ----------------------------- 入口文件

  為了區分開發環境和生產環境,通過cross-env統一不同系統設置環境變量的方式。

npm install --save cross-env

  package.json中的命令如下,添加了環境配置。

"scripts": {
  "start": "node bin/www",
  "dev": "cross-env NODE_ENV=development ./node_modules/.bin/nodemon bin/www",
  "prd": "cross-env NODE_ENV=production pm2 start bin/www"
}

  prd按字面意思應該是生產環境的命令,其中使用了pm2,默認沒有安裝。還沒部署過Node.js,還不清楚裏面有多少坑。

npm install --save pm2

2)MongoDB

  MongoDB是一個開源的非關係型數據庫(圖1是下載界面),既沒有表、行等概念,也沒有固定的模式和結構,所有的數據以文檔(一個對象)的形式存儲。但其使用方式和關係型數據庫相似,並且還支持對數據建立索引,適用於高併發讀寫、海量數據存儲和實時分析等。

圖1

  注意,在安裝時默認會下載MongoDB Compress(一個可視化的MongoDB工具),默認下載會非常慢,建議自行下載,該工具的界面還是蠻清爽的,如圖2所示。

圖2

  在Mac上配置MongoDB比較麻煩,不像Windows那樣一件安裝,需要一些步驟,廢了點力氣才裝好,下面是執行的命令。

sudo mongod --dbpath=/Users/pw/data

3)Mongoose

  Mongoose是MongoDB的一個ORM(Object-Document Mapper,對象文檔映射)工具,可在Node.js環境中執行,封裝了MongoDB操作文檔的常用方法,包括引入數據庫連接(connect),定義模型(model),聲明文檔結構(scheme),實例化模型等操作數據庫的方法。

npm install --save mongoose

  借鑒了以前PHP數據分層的思想,單獨分離出數據庫的連接,並抽象通用的Model層(如下所示)。

const mongoose = require("./db");
class Mongodb {
  constructor(name, schema) {
    //聲明結構
    const mySchema = new mongoose.Schema(schema, { typeKey: "$type" });
    this.model = mongoose.model(name, mySchema);
  }
  //保存
  save(obj) {
    obj.created = Date.now();         //日期
    const doc = new this.model(obj);
    return new Promise((resolve, reject) => {
      doc.save((err, row) => {
        if (err) {
          reject(err);
          return;
        }
        resolve(row);
      });
    });
  }
}
module.exports = {
  model: Mongodb,
  mongoose
};

4)路由

  由於發送的地址是一張gif圖片,因此在處理路由時,返回本地的一張gif圖,如下所示,圖像地址得是絕對路徑,否則無法讀取。

router.get('/pa.gif', async (ctx, next) => {
  const ctr = new indexController();
  ctr.collect(ctx);
  const url = path.resolve(__dirname, "../public/images/blank.gif");
  ctx.body = fs.readFileSync(url);    //空白gif圖
});

5)代理分析

  在接收參數的時候分析代理所帶的信息,例如瀏覽器、操作系統、設備等。使用的是一個第三方庫:UAParser.js,四年前就關注過,當時GitHub上只有1K多個關注量,現在已經翻了4倍。

npm install --save ua-parser-js

6)假數據

  製作一套合適的假數據,新增命令“npm run data”,初始化數據,便於展示。

三、後台

1)UI

  後台模板採用了之前封裝過的Matrix,但不會依賴Bootstrap框架。

  將整個頁面分成五塊,分別是導航、側邊欄、麵包屑、底部欄以及主體。

  安裝react-router的history,用於路由。

npm install --save history

  期間也會安裝各類依賴包,例如不支持在類中直接聲明屬性等。

  在使用的過程中,ESLint會不時的彈出各種錯誤和警告,期間就不停的修改問題或查找相關配置忽略部分限制。

  後台的側邊欄和麵包屑等部分,會隨着URL的不同而發生狀態變化,本來想用多頁實現,但配置要改很多,就依然做成一個SPA,只是稍微做了些改動。

  組件庫採用了流行的Ant Design,調用了按鈕、單選框、日期等組件。

npm install --save antd

  圖表庫使用的是ECharts,目前只用到了折線圖和餅圖。在引用圖表時,為了優化構建,採取了按需引用的手段。

npm install --save echarts

2)項目管理

  首先建立一個項目,然後才能分析該項目的性能和錯誤,如圖3所示。

圖3

  用彈框的形式來創建項目,使用了Ant Design的Model、Form等組件,如圖4所示。

圖4

3)性能分析

  在第一個折線圖標籤中的過濾條件包括項目、字段、日期等,性能指標按平均值呈現,可看到每個性能指標的趨勢,如圖5所示。

圖5

  按分時日統計性能平均數,在MongoDB中計算。原先創建日期是以時間戳的形式存儲的,為了便於使用Aggregate,改成字符串形式。碰到一個坑,MongoDB中的Date類型採用的是格林尼治時間,而不是當前時區的時間,也就是說存在數據庫中的時間會比當前時間早8小時。

  在第二個列表標籤中,可以詳細看到每條記錄的信息,包括代理、網絡等,便於在了解趨勢的前提下,獲悉更為細節的內容,如圖6所示。

圖6

  點擊ajax那一列,可彈出具體的異步請求信息,如圖7所示。

圖7

4)錯誤分析

  有三個標籤,第一個也是折線圖,描繪的是某個時間的錯誤個數;第二個是錯誤列表,會給出具體的錯誤信息,如圖8所示。

圖8

  第三個是餅圖,餅圖主要體現的是發生錯誤的瀏覽器分佈情況(如圖9所示),點擊某一塊可查看瀏覽器的具體版本(如圖10所示)。

圖9

圖10

 

 

【參考資料】
PerformanceTiming

unhandledrejection 處理沒有顯式捕獲的 Promise 異常

狼書(卷2)

Node-區分環境

Koa從零搭建到Api實現—項目部署

koa如何連接MongoDB

Koa2進階學習筆記

如何計算首屏加載時間 

Mongoose Schema Error: “Cast to string failed for value” when pushing object to empty array

Support for the experimental syntax ‘classProperties’ isn’t currently enabled

Template string failing with Cannot read property ‘range’ of null

Disallow JSX props spreading (react/jsx-props-no-spreading)

TypeError: Cannot read property ‘range’ of null from template-curly-spacing

echarts項目的優化

使用 happypack 提升 Webpack 項目構建速度

mac下的mongoDB的安裝和啟動

安裝MongoDB報錯 mkdir: /data/db: Read-only file system

$sum mongoose

 

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巴西大沼澤10月火災 創1998年監測以來新高

摘錄自2020年10月30日中央社報導

巴西國家太空署(INPE)最新數據指出,10月中西部大沼澤再次創下自1998年太空署開始監測以來,當月起火點數目最多紀錄,10月1日至28日共記錄有2825個起火點。

根據巴西刑警和聯邦警察調查,跡象顯示中西部大沼澤的火災是人為過失引起,至少4處農牧場業主涉嫌蓄意放火,燒毀2萬5000公頃山林。

國家太空署指出,2020年1月至10月28日,大沼澤共記錄2萬1084個起火點,是大沼澤生物群系史上最嚴重的火災。大沼澤生物群系是世界上最大的淹水平原區,一旦不下雨,平原不會被淹沒,火勢容易擴散。大沼澤今年面臨47年來最嚴重乾旱,更有助於火勢蔓延。

除了大沼澤外,亞馬遜的火災數量今年也屢創歷史新高,1月至10月28日,亞馬遜生物群系共記錄9萬1873個起火點,此外,今年1月至9月在雨林累計的起火點也創下2010年以來新高。

根據聯邦政府本身的數據顯示,位於瑪瑙斯市和博阿維斯塔市兩市之間的羅賴諾波利斯(Rorainopolis),是今年亞馬遜地區發生最多森林火災的城市,如果加上鄰近兩個城市,累計燒毀面積超過2萬公頃。

氣候變遷
國際新聞
巴西
沼澤
森林大火

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20多萬起步的SUV,最高優惠14萬!這3款車同級最有面

尺寸和容積還是X1處於領先地位。配置對比配置不是X1的強項,GLA在這方面的表現則要厚道一些,特別是偏駕駛層面的配置比兩位對手要好。動態數據對比換裝了UKL前驅平台的新X1雖然比老款損失了一定的操控樂趣,但其表現在同級中依舊可以稱得上數一數二,而且最大的改變就是終於懂得照顧乘客的感受,懸挂在擁有一定的操控路感下,兼顧了不錯的日常舒適性,特別是在遇到大的顛簸路面時,過濾時的從容感明顯要比老款進步不少。

奔馳、寶馬、奧迪,

這三個在群眾中認知度最高的豪華品牌,

相信是不少小夥伴們一直以來的奮鬥目標,

還記得年少時站在夢想前依依不舍的自己嗎?

不過呢,如今的BBA為了迎合市場需求,推出了不少相對親民的車型,讓各位小夥伴們離夢想更近一步;以下介紹的三款正是如此,最低二十多萬的售價不再高高在上,並且還都是當前火熱實用的SUV車型。

華晨寶馬-X1

全新換代的X1在三圍尺寸上相比老款有了十足的增長,也為了迎合國內消費者“喜大”的口味,國產車型進行了軸距加長,達到了2780mm,再配合變得更加飽滿寬厚的外觀設計,整體氣場得到了大幅度提升,即便在大哥X3、X5面前也毫不遜色。

北京奔馳-GLA

雖然被定位為SUV車型,但它的整體設計更像是一款底盤加高的兩廂跨界車,家族化的奔馳大標前臉凸顯動感與自信,車身線條簡潔流暢,高高上揚的車窗線也符合運動型車的設計特徵,而尾部設計則相對緊湊,尾燈是為數不多的亮點,且夜間的點亮效果也很不錯。

一汽奧迪-Q3

上市多年的Q3在外形上我們是非常熟悉了,路上的能見度也比較高,改款后的前六邊形格柵變得更加硬朗立體,這也是以後奧迪Q系列的設計特徵之一,側麵線條保持了奧迪一貫的平穩簡約,包圍式的尾門設計不僅好看,還能讓後備箱開口接近最大化,實用性很好。

車身尺寸對比

X1除了在寬度稍遜Q3外,其它尺寸數據全面超越對手。

內飾中控台對比

在這方面都有着各自濃濃的家族式設計風格,X1營造的豪華感是最強的、GLA內飾和外形契合,有着濃郁的運動氛圍、而Q3的內飾設計中規中矩,並沒有太多的亮點。

乘坐空間對比

空間是這代X1的亮點,得益於加長的軸距,後排的腿部空間非常寬裕,美中不足的是坐墊有些短,對大腿的承托不夠;GLA雖然軸距上比Q3長得多,不過在後排空間表現上明顯不如Q3。

天窗尺寸對比

X1繼續保持領先優勢,各項數據都超越對手;GLA採用了分體式天窗,在開揚感方面會稍遜一些。

後備箱尺寸對比

三者都支持座椅放倒,且平整度相當;尺寸和容積還是X1處於領先地位。

配置對比

配置不是X1的強項,GLA在這方面的表現則要厚道一些,特別是偏駕駛層面的配置比兩位對手要好。

動態數據對比

換裝了UKL前驅平台的新X1雖然比老款損失了一定的操控樂趣,但其表現在同級中依舊可以稱得上數一數二,而且最大的改變就是終於懂得照顧乘客的感受,懸挂在擁有一定的操控路感下,兼顧了不錯的日常舒適性,特別是在遇到大的顛簸路面時,過濾時的從容感明顯要比老款進步不少;

而小夥伴們最擔心的1.5T三缸發動機,其實放在X1上完全夠用,並且與6AT變速箱的配合默契,整體動力響應有着不錯的积極性,不過由於先天性的結構,發動機在低速時的抖動明顯。

GLA整體的駕駛風格類似於轎車,坐姿不算高,而且靈活輕快,底盤在舒適和運動之間拿捏到位,日常開雖然會給駕駛員一定的路面反饋,但又不至於太過影響乘坐舒適性,對坑窪路面的處理還算從容,質感也還不錯。

Q3則保持了奧迪一貫的輕鬆駕駛風格,方向盤偏輕,容易上手,並且沒有明顯的虛位,底盤的高速行駛表現紮實,在低速經過小顛簸路面時有着不錯的質感和乘坐舒適性,不過在通過較大的坑窪路面時,懸挂對振動的吸收並不算全面;1.4T的日常動力表現沒有問題,提速輕快,並與6速雙離合變速箱有着不錯的默契度,無論是起步還是超車都能給人不錯的信心。

優惠參考

新X1為了迎合市場需求,採用了UKL前驅平台換來了更好的空間實用性和日常乘坐舒適性;GLA的駕駛風格更接近於轎車,但又比轎車擁有更好的通過性,遺憾的是車內空間相對較小;Q3在空間、駕駛等方面更屬於它倆的折中表現。

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協議生成器工具

前言

何為協議生成器?其實就是前後端同學在對協議的時候使用的工具,手動添加對應的內容,最後一鍵發布自己需要的任何與協議有關的內容。
有人會說,我直接寫proto文件用它的命令行也可以生成很多文件的。不過proto本身的能力,我工具都可以使用,因為本身工具就可以調用proto。下面開始介紹一下這款附帶源碼的工具
良心價格,買來不一定要用,但是你可以拿來學習這種思想;用什麼語言開並不重要,重要的還是思想;編程編的就是思想,就跟寫文章一樣。

介紹

  1. 文件功能
  2. 定義服務

    可能我門一款遊戲用到好幾個服務,比如登陸服務,大廳獲得道具服務,戰鬥服務。對於棋牌遊戲或者聯網對戰遊戲尤其如此。而這些服務器有的是長連接,有的是短鏈接,有的是proto格式,有的是json格式。在這個工具里都是可以設置的。

  3. 定義協議號

    我們用socket做遊戲的一般定義格式的時候都是協議號+數據長度+數據段。這個很正常,當然http也是可以這樣定義的。比如http://xxx.xxx.com:80/classname/functionname?xxx=cc&xx=xx
    ip+端口,這個跟socket是一樣的。端口之後和問號之前的就可以定義為協議號了,也就是資源路徑。這樣就可以長短鏈接使用同樣的處理方式。

  4. 定義模塊

    我個人喜歡將不同的功能分為不同的模塊。然後在模塊中定義消息。

  5. 定義消息格式

    比如這個商店模塊,在進入商店時需要給服務器發送獲取商品列表的消息。而服務器需要兩個字段。並設置了類型。而工具是支持註釋的,CNName就是了。有請求格式,自然也有返回格式,所以有GetProductInfoResult,並定義了返回的消息格式。

  6. 使用

    xxxHandler代表了一個請求處理。一個處理會有請求消息,響應消息。所以將剛才定義的兩個消息格式,設置到request和response中就可以了。

導出

xml目錄為項目配置文件,export為導出內容目錄

導出的文檔

導出proto的java類

使用lua腳本解析xml文件

結語

工具介紹就這些,希望對有需求的人提供一定的幫助。關鍵還是思想,結合我微店裡的網絡框架一起學習會更快速。
歡迎關注我的公眾號,獲取更多精彩內容。

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日本福島核事故:日本證實一名工人死於輻射

摘錄自2018年9月6日BBC中文網報導

日本首次公開證實,2011年福島核電站洩漏事故當中的一名工人,在事後因為核輻射而死亡。

該名50多歲的男子在2016年被診斷患有肺癌,他最終也是死於這種疾病。

日本政府此前曾經承認,福島核輻射導致四名工人患病,但這是日本第一次承認有人因此而死亡。

在聽取放射科專家及其他專業人士的意見之後,厚生勞動省認為該名工人的家屬應當獲得賠償。

雖然福島核災當時並沒有人直接死於核事故,但負責福島核設施運作的東京電力株式會社仍然面對多起賠償申訴。

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java併發編程 –併發問題的根源及主要解決方法

目錄

  • 併發問題的根源在哪
    • 緩存導致的可見性
    • 線程切換帶來的原子性
    • 編譯器優化帶來的有序性
  • 主要解決辦法
    • 避免共享
    • Immutability(不變性)
    • 管程及其他工具

併發問題的根源在哪

首先,我們要知道併發要解決的是什麼問題?併發要解決的是單進程情況下硬件資源無法充分利用的問題。而造成這一問題的主要原因是CPU-內存-磁盤三者之間速度差異實在太大。如果將CPU的速度比作火箭的速度,那麼內存的速度就像火車,而最慘的磁盤,基本上就相當於人雙腿走路。

這樣造成的一個問題,就是CPU快速執行完它的任務的時候,很長時間都會在等待磁盤或是內存的讀寫。

計算機的發展有一部分就是如何重複利用資源,解決硬件資源之間效率的不平衡,而後就有了多進程,多線程的發展。並且演化出了各種為多進程(線程)服務的東西:

  • CPU增加緩存機制,平衡與內存的速度差異
  • 增加了多個概念,CPU時間片,程序計數器,線程切換等,用以更好得服務併發場景
  • 編譯器的指令優化,希望在內部充分利用硬件資源

但是這樣一來,也會帶來新的併發問題,歸結起來主要有三個。

  • 由於緩存導致的可見性問題
  • 線程切換帶來的原子性問題
  • 編譯器優化帶來的有序性問題

我們分別介紹這幾個:

緩存導致的可見性

CPU為了平衡與內存之間的性能差異,引入了CPU緩存,這樣CPU執行指令修改數據的時候就可以批量直接讀寫CPU緩存的內存,一個階段后再將數據寫回到內存。

但由於現在多核CPU技術的發展,各個線程可能運行在不同CPU核上面,每個CPU核各有各自的CPU緩存。前面說到對變量的修改通常都會先寫入CPU緩存,再寫回內存。這就會出現這樣一種情況,線程1修改了變量A,但此時修改后的變量A只存儲在CPU緩存中。這時候線程B去內存中讀取變量A,依舊只讀取到舊的值,這就是可見性問題。

線程切換帶來的原子性

為了更充分得利用CPU,引入了CPU時間片時間片的概念。進程或線程通過爭用CPU時間片,讓CPU可以更加充分得利用。

比如在進行讀寫磁盤等耗時高的任務時,就可以將寶貴的CPU資源讓出來讓其他線程去獲取CPU並執行任務。

但這樣的切換也會導致問題,那就是會破壞線程某些任務的原子性。比如java中簡單的一條語句count += 1。

映射到CPU指令有三條,讀取count變量指令,變量加1指令,變量寫回指令。雖然在高級語言(java)看來它就是一條指令,但實際上確是三條CPU指令,並且這三條指令的原子性無法保證。也就是說,可能在執行到任意一條指令的時候被打斷,CPU被其他線程搶佔了。而這個期間變量值可能會被修改,這裏就會引發數據不一致的情況了。所以高併發場景下,很多時候都會通過鎖實現原子性。而這個問題也是很多併發問題的源頭。

編譯器優化帶來的有序性

因為現在程序員編寫的都是高級語言,編譯器需要將用戶的代碼轉成CPU可以執行的指令。

同時,由於計算機領域的不斷髮展,編譯器也越來越智能,它會自動對程序員編寫的代碼進行優化,而優化中就有可能出現實際執行代碼順序和編寫的代碼順序不一樣的情況。

而這種破壞程序有序性的行為,在有些時候會出現一些非常微妙且難以察覺的併發編程bug。

舉個簡單的例子,我們常見的單例模式是這樣的:

public class Singleton {
 
 private Singleton() {}

 private static Singleton sInstance;

 public static Singleton getInstance() {

    if (sInstance == null) {	//第一次驗證是否為null
      synchronized (Singleton.class) {   //加鎖
        if (sInstance == null) {	  //第二次驗證是否為null
          sInstance = new Singleton();  //創建對象
                 }
             }
         }
    return sInstance;
    }

}

即通過兩段判斷加鎖來保證單例的成功生成,但在極小的概率下,可能會出現異常情況。原因就出現在sInstance = new Singleton();這一行代碼上。這行代碼,我們理解的執行順序應該是這樣:

  1. 為Singleton象分配一個內存空間。
  2. 在分配的內存空間實例化對象。
  3. 把Instance 引用地址指向內存空間。

但在實際編譯的過程中,編譯器有可能會幫我們進行優化,優化完它的順序可能變成如下:

  1. 為Singleton對象分配一個內存空間。
  2. 把instance 引用地址指向內存空間。
  3. 在分配的內存空間實例化對象。

按照優化完的順序,當併發訪問的時候,可能會出現這樣的情況

  1. A線程進入方法進行第1次instance == null判斷。
  2. 此時A線程發現instance 為null 所以對Singleton.class加鎖。
  3. 然後A線程進入方法進行第2次instance == null判斷。
  4. 然後A線程發現instance 為null,開始進行對象實例化。
  5. 為對象分配一個內存空間。
    6.把Instance 引用地址指向內存空間(而就在這個指令完成后,線程B進入了方法)。
  6. B線程首先進入方法進行第1次instance == null判斷。
  7. B線程此時發現instance 不為null ,所以它會直接返回instance (而此時返回的instance 是A線程還沒有初始化完成的對象)

最終線程B拿到的instance 是一個沒有實例化對象的空內存地址,所以導致instance使用的過程中造成程序錯誤。解決辦法很簡單,可以給sInstance對象加上一個關鍵字,volatile,這樣編譯器就不會亂優化,有關volatile的具體內容後續再細說。

主要解決辦法

通過上面的介紹,其實可以歸納無論是CPU緩存,線程切換還是編譯器優化亂序,出現問題的核心都是因為多個線程要併發讀寫某個變量或併發執行某段代碼。那麼我們可以控制,一次只讓一個線程執行變量讀寫就可以了,這就是互斥

而在某些時候,互斥還不夠,還需要一定的條件。比如一個生產者一個消費者併發,生產者向隊列存東西,消費者向隊列拿東西。那麼生產者寫的時候要保證存的時候隊列不是滿的,消費者要保證拿的時候隊列非空。這種線程與線程間需要通信協作的情況,稱為同步同步可以說是更複雜的互斥

既然知道了併發編程的根源以及同步和互斥,那我們來看看有哪些解決的思路。其實一共也就三種:

  • 避免共享
  • Immutability(不變性)
  • 管程及其他工具

下面我們分別說說這三種方案的優缺點

避免共享

我們先來說說避免共享,其實避免共享說是線程本地存儲技術,在java中指的一般就是Threadlocal。ThreadLocal會為每個線程提供一個本地副本,每個線程都只會修改自己的ThreadLocal變量。這樣一來就不會出現共享變量,也就不會出現衝突了。

其實現原理是在ThreadLocal內部維護一個ThreadLocalMap,每次有線程要獲取對應變量的時候,先獲取當前線程,然後根據不同線程取不同的值,典型的以空間換時間。

所以ThreadLocal還是比較適用於需要共享資源,且資源佔用空間不大的情況。比如一些連接的session啊等等。但是這種模式應用場景也較為有限,比如需要同步情況就難以勝任。

Immutability(不變性)

Immutability在函數式中用得比較多,函數式編程的一個主要目的是要寫出無副作用的代碼,有關什麼是無副作用可以參考我以前的文章Scala函數式編程指南(一) 函數式思想介紹。而無副作用的一個主要特點就是變量都是Immutability即不可變的,即創建對象后不會再修改對象,比如scala默認的變量和數據結構都是不可變的。而在java中,不變性變量即通過final修飾的變量,如String,Long,Double等類型都是Immutability的,它們的內部實現都是基於final關鍵字的。

那這又和併發編程有什麼關係呢?其實啊,併發問題很大部分原因就是因為線程切換破壞了原子性,這又導致線程隨意對變量的讀寫破壞了數據的一致性。而不變性就不必擔心這個問題,因為變量都是不變,不可寫只能讀的。在這種編程模式下,你要修改一個變量,那麼只能新生成一個。這樣做的好處很明顯,但壞處也是顯而易見,那就是引入了額外的編程複雜度,喪失了代碼的可讀性和易用性。

因為如此,不變性的併發解決方案其實相對而已沒那麼廣泛,其中比較有代表性的算是Actor併發編程模型,我以前也有討論過,有興趣可以看看Actor模型淺析 一致性和隔離性,這種編程模型和常規併發解決方案有很顯著的差異。按我的了解,Acctor模式多用在分佈式系統的一些協調功能,比如維持集群中多個機器的心跳通信等等。如果在單機併發環境下,還是下面要介紹的管程類工具才是利器。

管程及其他工具

其實最早的操作系統中,解決併發問題用的是信號量,信號量通過兩個原子操作wait(S),和signal(S)(俗稱P,V操作)來實現訪問資源互斥和同步。比如下面這個小例子:

//整型信號量定義
int S;

//P操作
wait(S){
  while(S<=0);
  S--;
}

//V操作
signal(S){
  S++;
}

雖然信號量方便有效,但信號量要對每個共享資源都實現對應的P和V操作,這使得併發編程中可能要出現大量的P,V操作,並且這部分內容難以抽象出來。

為了更好地實現同步互斥,於是就產生了管程(即Monitor,也有翻譯為監視器),值得一提的是,管程也有幾種模型,分別是:Hasen模型,Hoare模型和MESA模型。其中MESA模型應用最廣泛,java也是參考自MESA模型。這裏簡單介紹下管程的理論知識,這部分內容參考自進程同步機制—–為進程併發執行保駕護航,希望了解更多管程理論知識的童鞋可以看看。

我們來通過一個經典的生產-消費隊列來解釋,如下圖

我們先解釋下圖中右半部分的內容,右上角有一個等待調用的線程隊列,管程中每次只能有一個線程在執行任務,所以多個任務需要等待。然後是各個名詞的意思,生產-消費需要往隊列寫入和取出東西,這裏的隊列就是共享變量對共享資源進行操作稱之為過程(入隊和出隊兩個過程)。而向隊列寫入和取出是有條件的,寫入的時候隊列必須是非滿的,取出的時候隊列必須是非空的,這兩個條件被稱為條件變量

然後再來看看左半部分的內容,假設線程T1讀取共享變量(即隊列),此時發現隊列為空(條件變量之一),那麼T1此時需要等待,去哪裡等呢?去條件變量隊列不能為空對應的隊列中去等待。此時另一個線程T2向共享變量隊列寫數據,通過了條件變量隊列不能滿,那麼寫完后就會通知線程T1。但因為管程的限制,管程中只能有一個線程在執行,所以T1線程不能立即執行,它會回到右上角的線程等待隊列等待(不同的管程模型在這裡是有分歧的,比如Hasen模型是立即中斷T2線程讓隊列中下一個線程執行)。

解釋完這個圖,管程的概念也就呼之欲出了,

hansen對管程的定義如下:一個管程定義了一個數據結構和能力為併發進程所執行(在該數據結構上)的一組操作,這組操作能同步進程和改變管程中的數據。

本質上,管程是對共享資源以及對共享資源的操作抽象成變量和方法,要操作共享變量僅能通過管程提供的方法(比如上面的入隊和出隊)間接訪問。所以你會發現管程其實和面向對象的理念是十分相近的,在java中,主要提供了低層次了synchronized關鍵字和wait(),notify()等方法。同時還提供了高層次的ReenTrantLock和Condition來實現管程模型。

以上~

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中國研擬汽車投資管理等新規,新能源智慧車料續受惠

經濟參考報報導,中國 2018 年前 7 個月新能源汽車年增 68.6%,保持持續增長態勢,並成為拉動整體汽車市場成長的重要力量。據中國國家發改委等部門瞭解,目前包括新的汽車投資管理規定等多項政策正在加緊推進,鼓勵技術、模式等創新,未來新能源智慧化汽車將迎來更多利多。

中國發改委表示,目前新的汽車產業投資管理規定已完成向社會公開徵求意見,正在加緊對徵求意見稿進行進一步完善,以期儘快發布。

據了解,中國此次準備發佈的新汽車投資管理辦法被稱為「最嚴燃油車產業政策」,未來新建獨立燃油車項目將被禁止,而現有汽車企業擴大燃油汽車生產能力也要同時滿足上兩個年度汽車產能利用率均高於全行業平均水準、上兩個年度新能源汽車產量佔比均高於全行業平均水準等四個條件。

在此同時,中國官方對於新能源汽車的准入門檻也大幅提高,要求新建的獨立純電動汽車企業專案要有純電動汽車持續開發能力,純電動乘用車建設規模不低於 10 萬輛,以及純電動商用車不低於 5,000 輛;此外,對新建新能源汽車企業的股東也提出了要求。

多位專家和業內人士表示,這將大大推動未來新能源汽車市場的發展,並提高了廠商、投資者,以及消費者對新能源汽車市場的信心。同時,對新能源汽車市場准入門檻的提高也將進一步提升新能源汽車市場的發展品質,推進企業加大在產品和技術方面的投入,實現優勝汰劣。

中國發改委產業協調司副司長蔡榮華表示,未來將進一步推動新能源智慧化汽車產業發展,發改委也將積極推動新能源智慧化汽車創新發展戰略儘快推出,鼓勵技術創新和模式創新,努力打造有利於新能源智慧汽車發展的生態系統和環境。

(本文內容由 授權使用。首圖來源:)

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RocketMQ系列(七)事務消息(數據庫|最終一致性)

終於到了今天了,終於要講RocketMQ最牛X的功能了,那就是事務消息。為什麼事務消息被吹的比較熱呢?近幾年微服務大行其道,整個系統被切成了多個服務,每個服務掌管着一個數據庫。那麼多個數據庫之間的數據一致性就成了問題,雖然有像XA這種強一致性事務的支持,但是這種強一致性在互聯網的應用中並不適合,人們還是更傾向於使用最終一致性的解決方案,在最終一致性的解決方案中,使用MQ保證各個系統之間的數據一致性又是首選。

RocketMQ為我們提供了事務消息的功能,它使得我們投放消息和其他的一些操作保持一個整體的原子性。比如:向數據庫中插入數據,再向MQ中投放消息,把這兩個動作作為一個原子性的操作。貌似其他的MQ是沒有這種功能的。

但是,縱觀全網,講RocketMQ事務消息的博文中,幾乎沒有結合數據庫的,都是直接投放消息,然後講解事務消息的幾個狀態,雖然講的也沒毛病,但是和項目中事務最終一致性的落地方案還相距甚遠。包括我自己在內,在項目中,服務化以後,用MQ保證事務的最終一致性,在網上一搜,根本沒有落地的方案,都是侃侃而談。於是,我寫下這篇博文,結合數據庫,來談一談RocketMQ的事務消息到底怎麼用。

基礎概念

要使用RocketMQ的事務消息,要實現一個TransactionListener的接口,這個接口中有兩個方法,如下:

/**
     * When send transactional prepare(half) message succeed, this method will be invoked to execute local transaction.
     *
     * @param msg Half(prepare) message
     * @param arg Custom business parameter
     * @return Transaction state
     */
LocalTransactionState executeLocalTransaction(final Message msg, final Object arg);

/**
     * When no response to prepare(half) message. broker will send check message to check the transaction status, and this
     * method will be invoked to get local transaction status.
     *
     * @param msg Check message
     * @return Transaction state
     */
LocalTransactionState checkLocalTransaction(final MessageExt msg);

RocketMQ的事務消息是基於兩階段提交實現的,也就是說消息有兩個狀態,prepared和commited。當消息執行完send方法后,進入的prepared狀態,進入prepared狀態以後,就要執行executeLocalTransaction方法,這個方法的返回值有3個,也決定着這個消息的命運,

  • COMMIT_MESSAGE:提交消息,這個消息由prepared狀態進入到commited狀態,消費者可以消費這個消息;
  • ROLLBACK_MESSAGE:回滾,這個消息將被刪除,消費者不能消費這個消息;
  • UNKNOW:未知,這個狀態有點意思,如果返回這個狀態,這個消息既不提交,也不回滾,還是保持prepared狀態,而最終決定這個消息命運的,是checkLocalTransaction這個方法。

當executeLocalTransaction方法返回UNKNOW以後,RocketMQ會每隔一段時間調用一次checkLocalTransaction,這個方法的返回值決定着這個消息的最終歸宿。那麼checkLocalTransaction這個方法多長時間調用一次呢?我們在BrokerConfig類中可以找到,

 /**
  * Transaction message check interval.
  */
@ImportantField
private long transactionCheckInterval = 60 * 1000;

這個值是在brokder.conf中配置的,默認值是60*1000,也就是1分鐘。那麼會檢查多少次呢?如果每次都返回UNKNOW,也不能無休止的檢查吧,

/**
 * The maximum number of times the message was checked, if exceed this value, this message will be discarded.
 */
@ImportantField
private int transactionCheckMax = 5;

這個是檢查的最大次數,超過這個次數,如果還返回UNKNOW,這個消息將被刪除。

事務消息中,TransactionListener這個最核心的概念介紹完后,我們看看代碼如何寫吧。

落地案例

我們在數據庫中有一張表,具體如下:

CREATE TABLE `s_term` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `term_year` year(4) NOT NULL ,
  `type` int(1) NOT NULL DEFAULT '1' ,
  PRIMARY KEY (`id`)
) 

字段的具體含義大家不用管,一會我們將向這張表中插入一條數據,並且向MQ中投放消息,這兩個動作是一個原子性的操作,要麼全成功,要麼全失敗。

我們先來看看事務消息的客戶端的配置,如下:

@Bean(name = "transactionProducer",initMethod = "start",destroyMethod = "shutdown")
public TransactionMQProducer transactionProducer() {
    TransactionMQProducer producer = new
        TransactionMQProducer("TransactionMQProducer");
    producer.setNamesrvAddr("192.168.73.130:9876;192.168.73.131:9876;192.168.73.132:9876;");
    producer.setTransactionListener(transactionListener());
    return producer;
}

@Bean
public TransactionListener transactionListener() {
    return new TransactionListenerImpl();
}

我們使用TransactionMQProducer生命生產者的客戶端,並且生產者組的名字叫做TransactionMQProducer,後面NameServer的地址沒有變化。最後就是設置了一個TransactionListener監聽器,這個監聽器的實現我們也定義了一個Bean,返回的是我們自定義的TransactionListenerImpl,我們看看裡邊怎麼寫的吧。

public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {
    @Autowired
    private TermMapper termMapper;

    @Override
    public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {

        Integer termId = (Integer)arg;
        Term term = termMapper.selectById(termId);
        System.out.println("executeLocalTransaction termId="+termId+" term:"+term);
        if (term != null) return COMMIT_MESSAGE;

        return LocalTransactionState.UNKNOW;
    }

	@Override
    public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
        String termId = msg.getKeys();
        Term term = termMapper.selectById(Integer.parseInt(termId));
        System.out.println("checkLocalTransaction termId="+termId+" term:"+term);
        if (term != null) {
            System.out.println("checkLocalTransaction:COMMIT_MESSAGE");
            return COMMIT_MESSAGE;
        }
        System.out.println("checkLocalTransaction:ROLLBACK_MESSAGE");
        return ROLLBACK_MESSAGE;
    }
}

在這個類中,我們要實現executeLocalTransaction和checkLocalTransaction兩個方法,其中executeLocalTransaction是在執行完send方法后立刻執行的,裡邊我們根據term表的id去查詢,如果能夠查詢出結果,就commit,消費端可以消費這個消息,如果查詢不到,就返回一個UNKNOW,說明過一會會調用checkLocalTransaction再次檢查。在checkLocalTransaction方法中,我們同樣用termId去查詢,這次如果再查詢不到就直接回滾了。

好了,事務消息中最重要的兩個方法都已經實現了,我們再來看看service怎麼寫吧,

@Autowired
private TermMapper termMapper;
@Autowired
@Qualifier("transactionProducer")
private TransactionMQProducer producer;

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void sendTransactionMQ() throws Exception {
    Term term = new Term();
    term.setTermYear(2020);
    term.setType(1);
    int insert = termMapper.insert(term);

    Message message = new Message();
    message.setTopic("cluster-topic");
    message.setKeys(term.getId()+"");
    message.setBody(new String("this is transaction mq "+new Date()).getBytes());

    TransactionSendResult sendResult = producer
        .sendMessageInTransaction(message, term.getId());
    System.out.println("sendResult:"+sendResult.getLocalTransactionState() 
                       +" 時間:"+new Date());
}
  • 在sendTransactionMQ方法上,我們使用了@Transactional註解,那麼在這個方法中,發生任何的異常,數據庫事務都會回滾;
  • 然後,我們創建Term對象,向數據庫中插入Term;
  • 構建Mesaage的信息,將termId作為message的key;
  • 使用sendMessageInTransaction發送消息,傳入message和termId,這兩個參數和executeLocalTransaction方法的入參是對應的。

最後,我們在test方法中,調用sendTransactionMQ方法,如下:

@Test
public void sendTransactionMQ() throws InterruptedException {
    try {
        transactionService.sendTransactionMQ();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }

    Thread.sleep(600000);
}

整個生產端的代碼就是這些了,消費端的代碼沒有什麼變化,就不給大家貼出來了。接下來,我們把消費端的應用啟動起來,消費端的應用最好不要包含生產端的代碼,因為TransactionListener實例化以後,就會進行監聽,而我們在消費者端是不希望看到TransactionListener中的日誌的。

我們運行一下生產端的代碼,看看是什麼情況,日誌如下:

executeLocalTransaction termId=15 term:com.example.rocketmqdemo.entity.Term@4a3509b0
sendResult:COMMIT_MESSAGE 時間:Wed Jun 17 08:56:49 CST 2020
  • 我們看到,先執行的是executeLocalTransaction這個方法,termId打印出來了,發送的結果也出來了,是COMMIT_MESSAGE,那麼消費端是可以消費這個消息的;
  • 注意一下兩個日誌的順序,先執行的executeLocalTransaction,說明在執行sendMessageInTransaction時,就會調用監聽器中的executeLocalTransaction,它的返回值決定着這個消息是否真正的投放到隊列中;

再看看消費端的日誌,

msgs.size():1
this is transaction mq Wed Jun 17 08:56:49 CST 2020

消息被正常消費,沒有問題。那麼數據庫中有沒有termId=15的數據呢?我們看看吧,

數據是有的,插入數據也是成功的。

這樣使用就真的正確的嗎?我們改一下代碼看看,在service方法中拋個異常,讓數據庫的事務回滾,看看是什麼效果。改動代碼如下:

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void sendTransactionMQ() throws Exception {
    ……
    throw new Exception("數據庫事務異常");
}

拋出異常后,數據庫的事務會回滾,那麼MQ呢?我們再發送一個消息看看,

生產端的日誌如下:

executeLocalTransaction termId=16 term:com.example.rocketmqdemo.entity.Term@5d6b5d3d
sendResult:COMMIT_MESSAGE 時間:Wed Jun 17 09:07:15 CST 2020

java.lang.Exception: 數據庫事務異常
  • 從日誌中,我們可以看到,消息是投放成功的,termId=16,事務的返回狀態是COMMIT_MESSAGE;
  • 最後拋出了我們定義的異常,那麼數據庫中應該是不存在這條消息的啊;

我們先看看數據庫吧,

數據庫中並沒有termId=16的數據,那麼數據庫的事務是回滾了,而消息是投放成功的,並沒有保持原子性啊。那麼為什麼在執行executeLocalTransaction方法時,能夠查詢到termId=16的數據呢?還記得MySQL的事務隔離級別嗎?忘了的趕快複習一下吧。在事務提交前,我們是可以查詢到termId=16的數據的,所以消息提交了,看看消費端的情況,

msgs.size():1
this is transaction mq Wed Jun 17 09:07:15 CST 2020

消息也正常消費了,這明顯不符合我們的要求,我們如果在微服務之間使用這種方式保證數據的最終一致性,肯定會有大麻煩的。那我們該怎麼使用s呢?我們可以在executeLocalTransaction方法中,固定返回UNKNOW,數據插入數據庫成功也好,失敗也罷,我們都返回UNKNOW。那麼這個消息是否投放到隊列中,就由checkLocalTransaction決定了。checkLocalTransaction肯定在sendTransactionMQ后執行,而且和sendTransactionMQ不在同一事務中。我們改一下程序吧,

@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
    return LocalTransactionState.UNKNOW;
}

其他的地方不用改,我們再發送一下消息,

sendResult:UNKNOW 時間:Wed Jun 17 09:56:59 CST 2020
java.lang.Exception: 數據庫事務異常

checkLocalTransaction termId=18 term:null
checkLocalTransaction:ROLLBACK_MESSAGE
  • 事務消息發送的結果是UNKNOW,然後拋出異常,事務回滾;
  • checkLocalTransaction方法,查詢termId=18的數據,為null,消息再回滾;

又看了一下消費端,沒有日誌。數據庫中也沒有termId=18的數據,這才符合我們的預期,數據庫插入不成功,消息投放不成功。我們再把拋出異常的代碼註釋掉,看看能不能都成功。

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void sendTransactionMQ() throws Exception {
    ……
    //throw new Exception("數據庫事務異常");
}

再執行一下發送端程序,日誌如下:

sendResult:UNKNOW 時間:Wed Jun 17 10:02:57 CST 2020
checkLocalTransaction termId=19 term:com.example.rocketmqdemo.entity.Term@3b643475
checkLocalTransaction:COMMIT_MESSAGE
  • 發送結果返回UNKNOW;
  • checkLocalTransaction方法查詢termId=19的數據,能夠查到;
  • 返回COMMIT_MESSAGE,消息提交到隊列中;

先看看數據庫中的數據吧,

termId=19的數據入庫成功了,再看看消費端的日誌,

msgs.size():1
this is transaction mq Wed Jun 17 10:02:56 CST 2020

消費成功,這才符合我們的預期。數據插入數據庫成功,消息投放隊列成功,消費消息成功。

總結

事務消息最重要的就是TransactionListener接口的實現,我們要理解executeLocalTransaction和checkLocalTransaction這兩個方法是干什麼用的,以及它們的執行時間。再一個就是和數據庫事務的結合,數據庫事務的隔離級別大家要知道。把上面這幾點掌握了,就可以靈活的使用RocketMQ的事務消息了。

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