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而作為B級車,舒適型定位,偏向於家用或商務,那麼廠家也會妥善處理好後排的隆起高度,來提升中間乘客的舒適度。值得大家注意的是,後排是否凸起與車輛本身的強度還是安全性沒有一毛錢關係。事實上,早在設計之初,廠家就已經把底盤的零部件通通考慮進去,而不是中途“挖空”後排而犧牲車身質量。



談到後排空間的舒適度,很多人只關心軸距、高低、座椅等等,卻很少注意到後排平整度如何。其實,後排平整度也是評價後排競爭力至關重要的指標,而且相信大家無論是買車還是坐車,對於後排中央的乘坐體驗也是十分關心的。

但如今不少轎車的後排中央地板總是會莫名其妙地凸起一部分,侵佔着有限的後排空間不說,更重要的是影響了後排中間乘客的舒適度。當然,也不乏見到有些車幾乎把後排地板處理得很平整。那麼,兩者之間的差距又是由什麼引起的?

簡單來說,後排凸與不凸與車輛本身的机械結構與布局有關。後排凸起,是因為考慮到排氣管、傳動軸,甚至一些剎車管線等重要零部件需通過汽車底盤的中央部分,而為了保護這些零部件的安全性,往往只能放置在後排的凸起位置,從而抬高零部件的離地間距。對於SUV、MpV這一類的車型,則是由於自身的離地間隙較高,沒有必要刻意讓位給這些零部件,因此,SUV的後排凸起相對比較少見,但並不代表就沒有。

其次,

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現在許多車企都具有平台化造車理念,以致於旗下的車型在結構上通常有不同程度的相似,後排的凸起自然也秉承了品牌的一貫傳統,比如說大眾、馬自達。而在這樣的背景下,即便是前驅車,其後排地板仍會凸起。這是由於同一款車型還分成了四驅與兩驅,車企為了兼顧到四驅車特殊的結構布局,同時受制於成本只能選擇在前驅車上繼續採用這樣的設計。所以,單純地通過後排的凸起與否,進而來判斷車輛到底是四驅還是兩驅是不夠準確的。

當然,後排的凸起也與產品定位、設計理念等不無關係。一般來說,如果是A級車,運動型定位,那麼後排的凸起比較常見,在消費者看來倒也無傷大雅。而作為B級車,舒適型定位,偏向於家用或商務,那麼廠家也會妥善處理好後排的隆起高度,來提升中間乘客的舒適度。

值得大家注意的是,後排是否凸起與車輛本身的強度還是安全性沒有一毛錢關係。事實上,早在設計之初,廠家就已經把底盤的零部件通通考慮進去,而不是中途“挖空”後排而犧牲車身質量。就目前來說,後排凸起的現象明顯集中在德系車上,包括大眾、寶馬等品牌。而後排地板幾乎全平整的,一般在日系車、韓系車以及國產車身上的概率較大,不過也有些日系車的後排隆起還是比較明顯,如軒逸、新思域等。

說到這,不妨推薦幾款後排地板幾乎全平的車型,來告別尷尬的“劈腿”坐姿。

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後排平整度:

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長安睿騁

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現代名圖

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後排平整度:

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就是小時候騎個小破三輪,都想着和別人比比誰更快。所以今天就給大家來點不正經的直線加速視頻。

於是,就出現了今天視頻里的這些情景…

這是比着誰去火場比較快嗎?

這就是後置后驅的優勢嗎?

大腳車也來玩直線,這波可以

求排氣管的火焰有多高?

不知大家看完這些奇葩的加速賽之後作何感想,我們還在為找合法的直線場地玩直速加速的時候,別人已經開始用校巴、警車消防車來開掛了,真是有點心酸啊…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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其實大部分國人買車最喜歡的還是隨大流,並不喜歡搞什麼特殊類型的選擇,30萬元買豪華品牌的SUV,那麼絕對繞不過BBA這道坎。

華晨寶馬-寶馬X1

寶馬X1的車身尺寸為4565*1821*1624mm,軸距為2780mm,雖然定位緊湊型SUV,但是這尺寸甚至快接近中型SUV的尺寸了。和老款比起來,新X1真的是發生了翻天覆地的變化,外觀上看起來更像是一台SUV了,塊頭很大,看起來結實有力,就彷彿縮小版的X3。

X1的動力系統為1.5T 136馬力+6擋手自一體,2.0T 192馬力/2.0T 231馬力+8擋手自一體,其中動力系統也是最大的變化點,採用了全新的動力系統,同時換成了前驅布局,這樣下來的好處就是可以最大程度的利用空間,所以X1相對於老款X1來說,後排空間變得十分巨大,滿足了國人對於大空間的追求,但是讓人不滿意的就是一向以操控著稱的寶馬竟然用了3缸前驅的,即使這樣,但是價格依然那麼貴,這引起消費者很大的不滿。

坦白的說,操控方面,前驅確實不如后驅來的暢快,但是一般消費者也不是那麼容易就可以察覺出來前驅和后驅所帶來的操控的不同。再加上寶馬在國內的知名度,所以即使X1的價格貴,但是也有一些消費者買單。但是小編覺得X1的銷量想要有更大的改善,除了降價,沒有其它方法,畢竟成本更低的產品,但是價格卻沒有降低,消費者又不是不懂車。所以,價格更接地氣,

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才是銷量的保證。

北京奔馳-奔馳GLA

GLA的車身尺寸為4431*1804*1532mm,軸距為2699mm,GLA的定位和Q3更為相似,都屬於城市時尚緊湊型SUV,目標人群為年輕消費者,相比較Q3,GLA看起來要更加的年輕時尚,車身更加的低矮修長。

GLA的動力系統為1.6T 156馬力/2.0T 184馬力/2.0T 211馬力+7擋雙離合,GLA的動力系統和Q3比較相似。駕駛感受也是典型的德系車的感覺,底盤紮實緊緻。動力系統匹配良好。但是由於奔馳的逼格更高,同時GLA外觀看起來更時尚,內飾看起來也更高檔,所以即使GLA的價格比Q3貴,但是GLA的銷量一點也不低。畢竟對於很多消費者來說,二十萬多一點的裸車價格,可以買到這麼漂亮的奔馳,還是一台SYV,這樣的吸引力還是很大的。

一汽-大眾奧迪-奧迪Q3

奧迪Q3的車身尺寸為4398*1841*1591mm,軸距為2603mm,雖然和X1一樣,都是定位緊湊型SUV,但是Q3的尺寸要明顯小於X1,與其說是Q3的尺寸小,倒不如說是X1不按照常理出牌,搞了一個那麼大尺寸的SUV,和X1比起來,Q3顯得更小巧可愛,更適合女性消費者駕駛。

Q3的動力系統為1.4T 150馬力+6擋雙離合,2.0T 180馬力/2.0T 220馬力+7擋雙離合,由於奧迪的雙離合調教的也比較拿手,所以如果是普通家用的話,1.4T車型就夠用了,因為我們都知道雙離合的效率比較高,如果調教的好,駕駛感受會很不錯。同時1.4T車型不但價格便宜,而且油耗也比較低。

但是對於不差錢的消費者來說,小編還是很推薦2.0T的quattro 四驅車型,這才是奧迪最為精華的部分,quattro 四驅車型駕駛起來的感覺就是穩,准,狠。但是大部分消費者只是為了一個奧迪的標緻或者一個簡單的代步工具,所以一般不會考慮什麼四驅車型。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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買電腦要多做一樣功課,AMD 傳將於 Mobile Ryzen 5000 系列中混用 Zen 3 與 Zen 2 兩種架構處理器_台北網頁設計

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AMD 在今年以 Ryzen 4000 系列橫掃整個筆電市場,雖說市佔率並未完全壓倒對手,卻是取得了自 2012 年以來的新高。很多人認為 AMD 處理器最多能在桌上型電腦市場有很好的口碑,想不到在 Intel 完全獨大的筆電市場也有所斬獲。這樣的好表現也讓 AMD 今年準備讓 Ryzen 5000 系列在筆電市場中進一步攻城掠地,延續 Ryzen 4000 系列的好口碑。不過,最近確有傳聞指出,行動版的 Ryzen 5000 並不會像桌機版那樣統一使用 Zen 3 架構處理器,而是採用混搭 Zen 3 與上一代 Zen 2 架構的作法。這樣一來,對有心購買 AMD 筆電的玩家又多了一分困擾:

▲混搭架構作法並非 AMD 首創,但很少見到行動版處理器有這種現象出現

根據目前的爆料訊息,行動版的 Ryzen 5000 系列 APU 將會混搭 Zen 3 架構處理器,以及上一代 Zen 2 架構處理器。更精確的說,Ryzen 5000 APU 產品線將會有基於 Zen 3 架構,被命名為 Cezanne 的核心,也會有基於 Zen 2 架構,被命名為 Lucienne 的另一種核心。這兩個法文名字翻譯過來剛好叫塞尚跟露西安。塞尚跟 Ryzen 4000 APU 使用的代號 Renoir 一樣取自藝術家的名稱,Cezanne 這名字看來並不是源自藝術家,加上 Cezanne 在法文中有「輕」的意思,或許這個核心除了使用上一代較為成熟的架構外,也有著較省電或是成本低之類的特性。

同世代雙架構不稀奇,Intel 也玩過

採用雙架構並行的作法在處理器領域不算少見。起碼 Intel 自己就玩過一次。像是在自家第十代處理器上同時推出 Comet Lake 與 Ice Lake 雙架構的做法就先引發了話題,而 AMD 在行動版處理器上弄出雙架構這點,想來也許只是有某些目的才是:

▲Ryzen 4000 系列筆電均有效能出眾的口碑,圖為電腦王阿達過去開箱介紹過的 CJSCOPE MX-756 筆電

目前不論 AMD 是否真的採用傳聞中所言,使用雙架構處理器組成行動版 Ryzen 5000 系列產品線,至少已經知道該系列將在 CES 上推出。我們可以在明年 1 月 12 日在 CES 展會中看到 AMD 總裁登場介紹這個新系列處理器,相關的筆電想必也會在 CES 上登台亮相。至於會不會出現像今年的 Ryzen 4000 系列筆電那樣俗擱大碗的香氣,也許就要看 AMD 與合作筆電廠商們端出什麼好產品來讓大家按讚了:

▲提到 Ryzen 4000 系列筆電不得不提到華碩 ROG Zephyrus G14 這台筆電,獨特的 AniMe Matrix LED 特效讓許多國內外評測媒體都給予相當高的評價

目前已知的行動版 Ryzen 5000 系列處理器型號有:

    • U系列
      • Ryzen 7 5800U (Zen 3):8 核心/16 執行緒;1.8GHz 基礎時脈/4.4GHz 增強時脈;8 個計算單元
      • Ryzen 7 5700U (Zen 2):8 核心/16 執行緒;1.8GHz 基礎時脈/4.3GHz 增強時脈;8 個計算單元
      • Ryzen 5 5600U (Zen 3):6 核心/12 執行緒;2.3GHz 基礎時脈/4.3GHz 增強時脈;7 個計算單元
      • Ryzen 5 5500U (Zen 2):6 核心/12 執行緒;2.1GHz 基礎時脈/4.0GHz 增強時脈;7 個計算單元
      • Ryzen 3 5400U (Zen 3):4 核心/8 執行緒;2.6GHz 基礎時脈/4.0GHz 增強時脈;6 個計算單元
      • Ryzen 3 5200U (Zen 2):4 核心/8 執行緒;2.6GHz 基礎時脈/3.85GHz 增強時脈;6 個計算單元
    • H系列,全部都是 Cezanne 核心
      • Ryzen 9 5900HX:8 核心/16 執行緒;3.3GHz 基礎時脈/4.6GHz 增強時脈;8 個計算單元
      • Ryzen 9 5900HS:8 核心/16 執行緒;3.1GHz 基礎時脈/4.5GHz 增強時脈;8 個計算單元
      • Ryzen 7 5800H:8 核心/16 執行緒;3.2GHz 基礎時脈/增強時脈不明;8 個計算單元
      • Ryzen 5 5600H:6 核心/12 執行緒;3.0GHz 基礎時脈/4.1GHz 增強時脈;計算單元數量不明

目前對於 AMD 為何在這一次行動版處理器採用雙架構的理由仍然不明,但現階段至少知道 Cezanne 核心與 Lucienne 核心均為 7nm 製程。混合架構或許是考慮到市場定位與成本定價策略,架構較舊的 Lucienne 核心或許會以更低的價格銷售給筆電廠商,使其搭載的筆電在定價上更有競爭力,而 Cezanne 核心或許會供應在商務或工作站等級筆電上。至於效能級產品,也就是 H 系列理應是電競筆電專用。不過實際上廠商們是否會這樣搭配仍不得而知。

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日本、大陸,發現這些先進的國家已經早就讓電動車優先上路,而且先進國家空氣品質相當好,電動車節能減碳可以減少空污

至於架構的分別會為效能帶來多大的差異性,這點現階段難以判斷。外媒 PCWorld 透過一份分析 AMD 桌上型各架構效能的圖表來判斷,同為 12 核心、 24 執行緒的兩代旗艦處理器 R7 5900X 與 R7 3900X 之間,除了有新舊架構(Zen 2 Matisse VS Zen 3 Vermeer)的差異外,還有 26% 之多的效能之別。不過,桌機版本的處理器與行動版處理器在定位與架構上均有微妙的不同。僅能視為在條件幾乎相同的情況下,新架構處理器理論上會明顯快得多:

▲從 Cinebench R15 的測試中可以看出,兩代架構在處理器效能上確實有明顯差異,至於行動版 Ryzen 5000 處理器會不會也有這麼明顯的差異,就得等正式發表後才有機會研究研究了(圖片來源)

如果 AMD 真的在明年推出雙架構的行動版 Ryzen 5000 系列 APU,也許玩家們在採購筆電上還得多一分煩惱。

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Google 正式收購 Neverware,CloudReady 系統與 Chrome OS 真正稱兄道弟_包裝設計

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還記得 Cloudready 系統嗎?這個被譽為讓舊電腦華麗變身成 Chromebook 的系統實際上骨子裡跟 Chrome OS 有著相近的核心,只是 Cloudready 系統是基於 Chromium OS 的系統,雖然核心仍然是 Google,但與 Chrome OS 仍然有著不小的差異。最大的不同就是 Chrome OS 具備 Google 原廠服務,而 Cloudready 沒有 Google 商店等服務內容,也不支援 Android App。不過這個問題或許有了新的解答。因為 Google 正式把 CloudReady 的母公司 Neverware 收購起來,未來 Cloudready 等於直接納入 Google 傘下,成為 Chrome OS 真正意義上的親兄弟,自然也有機會獲得來自 Google 的維護與服務更新:

▲CloudReady 是一套能在一般電腦上運作的類 Chrome OS 系統,其家用版(Home Edition)目前仍然接受一般人下載及免費使用

CloudReady 是一個跟 Chrome OS 形似而實非的產品,這個出自 Neverware 公司之手的系統乃是建立在 Chromium OS 的基礎上設計的作業系統。多數核心功能均與 Chrome OS 十分相似,但部分功能並非 Chrome OS 所具備,且 CloudReady 的部分功能設計也非 Chrome OS 所具備。筆者曾於 2017 年介紹過 CloudReady 可作為 LiveUSB 開機使用的特色,可參見本文。確切的說,CloudReady 並非百分之百照搬 Chrome OS 的系統,但卻做出了 Chrome OS 做不到的特性。像是可透過開機隨身碟在一般電腦上執行的特點,就是 Chrome OS 原版並未加入的功能。

缺乏 Google 核心功能,CloudReady 少了 Chrome OS 原生服務的點綴

很多人或許是透過一些片面的資訊認識到 Chrome OS,也知道目前這個出自 Google 之手的作業系統目前僅隨機安裝使用,換句話說,如果你並未購買 Chromebook ,也就無法使用到純正的 Chrome OS。但對於一些預算有限的用戶來說,Chromebook 雖然多數定價廉宜,卻仍難說服自己為了體驗系統而直接購買未必真正必須的機器。這時 CloudReady 就有其存在意義:

▲Chrome OS 對一般人來說可能僅止於片面資訊,要實際摸過玩過也許除了買台 Chromebook 外,還可以透過 CloudReady 系統。

該系統與 Chrome OS 核心相同,可透過專用軟體安裝在隨身碟上,於一般電腦上開機使用。相對來說系統限制幾乎沒有,而且能讓不熟悉 Chrome OS 或其生態的用戶有了一個試用的機會。即便少了 1% 的官方軟體或服務,但卻能體驗到 99%  相似的 Chrome OS,以交易來說仍然十分划算。就算評估過後仍然要繼續使用 CloudReady 的服務,Neverware 也有額外的付費服務可供參考:

▲CloudReady 透過自家專用軟體可安裝在 USB 隨身碟中,以 LiveUSB 的形式開機使用

不過,隨著 Neverware 正式被 Google 收購開始,CloudReady 系統也將成為 Google 旗下產品之一。具備了親兒子等級的待遇後,CloudReady 的優點或許會被 Chrome OS 吸收。但 CloudReady 也可能就此消失在世人面前。Neverware 也在併購消息傳出後發表聲明指出,CloudReady 現有的客戶仍可享有 Neverware 提供的官方支援,免費下載使用的 Home 版也仍可繼續下載使用:

▲CloudReady Home Edition 目前仍可免費使用,日後的更新也許會跟著 Chrome OS 的步調走(圖片來源)

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但,收購後的 CloudReady 自此將正式成為 Google 的一份子,未來不論是購買授權或是下載使用的途徑,或許都隨著 Google 高層的一念之間而有所變動。即便這點令人不捨,但這已經成為既成事實,只能祝福 Neverware 與 CloudReady 系統未來能在 Google 手中發光發熱。

值得一提的是,Neverware 與 Google 之間的聯繫其實很久以前就開始,早在三年前 Google 投資 Neverware 的 B 輪融資開始,雙方的合作就越來越緊密,Neverware 與 Google Chrome OS 小組間也有不少交流。雖然不知道 CloudReady 系統的未來為何,但在 Google 的手上,想必比別的公司拿到手還來得好。

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免費、免安裝、找車位就是快!超好用 Parking Go 找車位使用教學攻略_台中搬家

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為大家介紹一個超好用的免費尋找停車位服務「 Parking Go 找車位 」,很多人家裡都有車,不管是平日通勤、接送小孩、買東西或是假日出遊時都可能會需要開車,但開車不是問題,比較大的問題是「堵車」;更要命的問題是「停車」,有時候好不容易抵達目的地,結果繞了半天到處找不到車位的時候真的會很讓人懷疑人生。今天就來分享一個找車位 LINE 官方帳號「Parking Go」,不但讓駕駛能夠即時查詢附近是否有空停車位,還能導航帶你立刻去搶位置,減少繞圈找車位浪費生命的困擾,還可以節省車輛油耗,同時兼顧環保,最最重要的是它不但免費,甚至連 App 都不需要安裝,只要用 LINE 開啟就能使用!

免費、免安裝!超好用 Parking Go 找車位使用教學攻略

阿達也做了Parking Go找車位的實測影片,大家可以看一下,真的蠻厲害的(歡迎訂閱電腦王阿達頻道):

 

Parking Go 使用超級簡單,連 App 都不用裝,只要開啟您的 LINE App,接著用搜尋功能輸入「@parking-go」,在官方帳號的選項中就可以看到「Parking Go找車位」(或用手機點我也可以),加入好友後記得要許可 LINE 的存取權,不然會不能使用:

接著就是同意使用協定與輸入個人資料與車牌號碼,如果有活動有機會抽獎:

註冊完成後就可以進入 Parking Go 主選單,其中第一個是操作流程介紹,裡面也有一些抽獎活動資訊,另外同時也有停車大聲公的下載(這個服務的基底就是我們之前介紹過的停車大聲公,不過現在更結合了物聯網資訊,變的更強大了):

第一次使用時,系統會要求使用你目前的位置(GPS權限),記得要給它。接著按下畫面上的「定位」就會顯示使用者目前的位置:

 

Parking Go 找車位實戰

舉例來說,如果你想要找附近哪裡有停車位的話,只要將車停路邊或請副駕友人幫你按下「附近停車位」功能,如此系統就會自動幫你找出所在地附近目前還有位置的停車格,相當簡單:

或者是您想要找等下要去的目的地附近還有沒有停車格,只要輸入景點名稱再按下「GO」:

系統就會顯示該景點附近所以停車格與停車格編號,先不要看到這麼多停車格就開心嘿,放大顯示區域的話就會看到綠點與紅點顯示,那代表的是該停車格上面有沒有車輛停在上面,以這個畫面來說只剩下一個位置:

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為了不要浪費你的時間,可以直接開啟下方的「顯示可停車位」,這樣系統就會排除掉已經被佔用的停車格了,您只要選有綠點的車格就好:

當選定打算前往停車的位置後,點擊綠點就會顯示停車格位置、類型與費率,點擊車格詳細資訊就可以切換到 Google 地圖導航過去:

Parking Go 功能驗證

接著為了取材方便,阿達找了台南大學附近的停車格去現地看看 Parking Go 是不是真的那麼厲害,以下圖為例,除了顯示哪些停車格被佔用;哪些還有位置,甚至還有區分身心障礙者專用停車格的區別:

到達現地,號碼一致,前面也有身心障礙停車格,真的很厲害:

主要的原因就是遠傳電信與台南市政府合作,透過物聯網技術在台南市區設置了數千個「地磁偵測器」,主要分布於台南東區南紡購物中心、商業熱區、大東夜市人潮鬧區,以及台南中西區美術館、赤崁樓、孔廟、大天后宮等各級古蹟、保安路國華街美食商圈一帶,並透過 NB-IoT 物聯網技術,將偵測到的停車格車輛進出狀態回傳到主機,用路人以「Parking GO」Line官方帳號、「台南好停」App都能查詢即時停車格狀態:

其實就我自己觀察,除了路邊停車格以外,台南市區很多公有停車場也都設置了地磁偵測器,幾乎主要路段的路邊停車格都有地磁偵測器,不過還沒有百分之百上線就是了,有些地區我看到已經裝設但 Parking Go 卻還沒顯示,蠻期待這個服務在台南市全域與其他縣市都能普及,這樣大家開車就更方便了:

除了台南,遠傳也在台中等其他縣市設置上萬個「地磁偵測器」,皆可透過遠傳「Parking GO」Line官方帳號查詢,目前會員超過 11 萬人,查詢服務超過 387 萬人次。認真說希望全台灣如果所有停車格都設置的話那大家應該就能脫離整天繞路找車位的惡夢了。

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本文源碼:GitHub·點這裏 || GitEE·點這裏

一、場景分析

1、場景案例

互聯網行業的朋友一定了解或者聽說過下列幾個場景:

阿里:千人千面,意思不同用戶使用阿里相關的產品感覺是不一樣的,例如支付寶首頁的推薦內容,和其他相關推薦流信息是完全不同的。

騰訊:社交廣告,不同用戶的朋友圈或者其他媒體場景下的廣告信息是不同的,會基於用戶特徵推薦。

頭條:信息價值,根據用戶瀏覽信息,分析用戶相關喜好,針對分析結果推薦相關的信息流,越關注某類內容,獲取相關的信息越多。

如上幾種場景的邏輯就是:基於不斷分析用戶的行為,生成用戶的特徵畫像,然後再基於用戶標籤,定製化的推薦相關內容。

2、基本概念

通過上面的場景,衍生出來兩個概念:

用戶畫像

用戶畫像,作為一種勾畫目標用戶、聯繫用戶訴求與設計方向的有效工具,把該用戶相關聯的數據的可視化的展現,就形成了用戶畫像。用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用,最初是在電商領域得到應用的,在大數據時代背景下,用戶信息充斥在網絡中,將用戶的每個具體信息抽象成標籤,利用這些標籤將用戶形象具體化,從而為用戶提供有針對性的服務。

標籤數據

標籤在生活中非常常見,比如商品標籤,個人標籤,行業標籤,例如提到996就想到程序員,提到程序員就想到格子衫。

標籤是把分散的多方數據進行整合納入統一的技術平台,並對這些數據進行標準化和細分,進行結構化存儲和更新管理,讓業務線可以把這些細分結果推向現有的互動營銷環境里的平台,產生價值,這些數據稱為標籤數據,也就是常說的標籤庫。數據標籤的概念也是在最近幾年大數據的發展中不斷火熱起來的。

標籤價值

  • 精細運營的基礎,有效提高流量精準和效率。
  • 幫助產品快速定位需求人群,進行精準營銷;
  • 能幫助客戶更快切入到市場周期中;
  • 深入的預測分析客戶並作出及時反應;
  • 基於標籤的開發智能推薦系統;
  • 基於某類用戶的分析,洞察行業特徵;

標籤的核心價值,或者說最常用的場景:實時智能推薦,精準化数字營銷。

二、數據標籤

1、標籤劃分

屬性標籤

屬性標籤是變化最小的,例如用戶實名認證之後,基於身份信息獲取相關:性別,生日,出生年月,年齡,等相關標籤。變動頻率小,且最具有精準性。

行為標籤

行為標籤就是用戶通過在產品上的一系列操作,基於行為日誌分析得出:例如購買能力、消費愛好、季節性消費標籤等。在信息流的APP上,通過相關瀏覽行為,不斷推薦用戶感興趣的內容就是基於該邏輯。

規則標籤

根據業務場景需求,配置指定規則,基於規則生成分析結果,例如:

  • 近7天活躍用戶:近7天,每天都登錄的用戶作為規則生成;
  • 丟失用戶:六個月內沒有任何操作,可以發放高額優惠劵;
  • 潛在用戶:使用或產生瀏覽數據,但是未發生任何交易行為;

這類標籤可以基於動態的規則配置,經過計算和分析,生成描述結果,也就是規則標籤。

擬合標籤

擬合類的標籤最具有複雜性,通過用戶上述幾種標籤,智能組合分析,給的預測值,例如:未婚、瀏覽相關婚禮內容,通過分析預測用戶將要舉辦婚禮,得到一個擬合結果:預測將要結婚。這個預測邏輯也可以反向執行,用戶購買嬰兒用品:預測已婚已育。

這就是數據時代常說的一句話:用戶在某個應用上一通操作之後,算法分析的結果可能比用戶對自己的描述還要真實。

2、標籤加工流程

數據採集

數據採集的渠道相對較多,比如同一APP內的各種業務線:購物、支付、理財、外賣、信息瀏覽等等。通過數據通道傳輸到統一的數據聚合平台。有了這些海量日誌數據的支撐,才具有數據分析的基礎條件。不管是數據智能,深度學習,算法等都是建立在海量數據的基礎條件上,這樣才能獲取具有價值的分析結果。

數據加工

結合如上業務,通過對海量數據的加工,分析和提取,獲取相對精準的用戶標籤,這裏還有關鍵的一步,就是對已有的用戶標籤進行不斷的驗證和修復,尤其是規則類和擬合類的相關標籤。

標籤庫

網頁設計最專業,超強功能平台可客製化

窩窩以「數位行銷」「品牌經營」「網站與應用程式」「印刷品設計」等四大主軸,為每一位客戶客製建立行銷脈絡及洞燭市場先機。

通過標籤庫,管理複雜的標籤結果,除了複雜的標籤,和基於時間線的標籤變,標籤數據到這裏,已經具有相當大的價值,可以圍繞標籤庫開放一些收費服務,例如常見的,用戶在某電商APP瀏覽某些商品,可以在某信息流平台看到商品推薦。大數據時代就是這麼令人感覺智能和窒息。

標籤業務

數據走了一大圈轉換成標籤,自然還是要回歸到業務層面,通過對標籤數據的用戶的分析,可以進行精準營銷,和智能推薦等相關操作,電商應用中可以提高成交量,信息流中可以更好的吸引用戶。

應用層

把上述業務開發成服務,集成到具有的應用層面,不斷提升應用服務的質量,不斷的吸引用戶,提供服務。當然用戶的數據不斷在應用層面產生,在轉到數據採集服務中,最終形成完整的閉環流程。

3、應用案例

從流程和業務層面描述都是簡單的,到開發層面都會變得複雜和不好處理,這可能就是產品和開發之間的隔閡。

標籤的數據類型

不同標籤的分析結果需要用不同的數據類型描述,在標籤體系中,常用描述標籤的數據類型如下:枚舉、數值、日期、布爾、文本類型。不同的類型需要不一樣的分析流程。

商品和標籤

這裏提供一個基礎案例,用商品的標籤來分析商品,例如通過商品產地,價格,狀態等條件,來查詢產品庫有多少符合條件的商品。

數據表設計

主要分四張表:標籤分類,標籤庫,標籤值,標籤數據。

CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (
	`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',
	`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名稱',
	`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創建時間',
	`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間',
	`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '狀態1啟用,2禁用',
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標籤層級目錄';

CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (
	`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',
	`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目錄ID',
	`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '標籤名稱',
	`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '標籤編碼',
	`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '綁定數據列',
	`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1枚舉,2數值,3日期,4布爾,5值類型',
	`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創建時間',
	`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間',
	`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '備註',
	`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '狀態1啟用,2禁用',
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標籤雲';

CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (
	`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '標籤編碼',
	`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '枚舉值',
	`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創建時間',
	KEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標籤枚舉值';

CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (
	`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',
	`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名稱',
	`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '單價',
	`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架:1否,2是',
	`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '產地',
	`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創建時間',
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標籤數據集';

模擬入參接口

這裏的參數應該是基於需求,動態選取,進行組織到一起:

例如圖片中這裏給定的標籤值列表,稱為枚舉值。

@RestController
public class AnalyzeController {

    @Resource
    private TagDataSetService tagDataSetService ;

    @GetMapping("/analyze")
    public String analyze (){
        List<TagParam> tagParamList = new ArrayList<>() ;

        TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"產地","origin_place") ;
        List<String> valueList1 = new ArrayList<>() ;
        valueList1.add("深圳");
        valueList1.add("廣東");
        tagParam1.setValueList(valueList1);
        tagParamList.add(tagParam1) ;

        TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"價格","unit_price") ;
        List<String> valueList2 = new ArrayList<>() ;
        valueList2.add("1999");
        tagParam2.setValueList(valueList2);
        tagParamList.add(tagParam2) ;

        TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生產日期","create_time") ;
        List<String> valueList3 = new ArrayList<>() ;
        valueList3.add("2020-05-01 13:43:54");
        tagParam3.setValueList(valueList3);
        tagParamList.add(tagParam3) ;

        TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ;
        List<String> valueList4 = new ArrayList<>() ;
        valueList4.add("1");
        tagParam4.setValueList(valueList4);
        tagParamList.add(tagParam4) ;

        TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"產品名稱","product_name") ;
        List<String> valueList5 = new ArrayList<>() ;
        valueList5.add("智能");
        tagParam5.setValueList(valueList5);
        tagParamList.add(tagParam5) ;

        Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ;

        return "Result:" + count ;
    }
}

參數解析查詢

通過對參數的解析,最終形成查詢的SQL語句,獲取精準的結果數據。

@Service
public class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl<TagDataSetMapper, TagDataSet> implements TagDataSetService {

    @Resource
    private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ;

    @Override
    public Integer analyze(List<TagParam> tagParamList) {
        StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ;
        for (TagParam tagParam:tagParamList){
            querySQL.append(" AND ") ;
            querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ;
            // 1枚舉,2數值,3日期,4布爾,5值類型
            List<String> valueList = tagParam.getValueList();
            switch (tagParam.getDataType()){
                case 1:
                    querySQL.append(" IN (") ;
                    for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){
                        if (i != valueList.size()-1){
                            querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',");
                        } else {
                            querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'");
                        }
                    }
                    querySQL.append(" )") ;
                    break;
                case 2:
                    querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
                    break;
                case 3:
                    querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;
                    break;
                case 4:
                    querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
                    break;
                case 5:
                    querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;
                    break;
                default:
                    break;
            }
        }
        /* 最終執行的 SQL
            SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set
            WHERE 1 = 1
            AND origin_place IN ('深圳', '廣東')
            AND unit_price = 1999
            AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54'
            AND is_shelves = 1
            AND product_name LIKE '%智能%'
         */
        String whereCondition = String.valueOf(querySQL);
        return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition);
    }
}

可能有人會說這不就是個查詢流程嗎?如果有這樣的疑問,把上述案例換成用戶查詢,標籤數據的價值會更直觀。

三、智能畫像

1、基本概念

用戶畫像

作為一種勾畫目標用戶、聯繫用戶訴求與設計方向的有效工具,用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。最初是在電商領域得到應用的,在大數據時代背景下,用戶信息充斥在網絡中,將用戶的每個具體信息抽象成標籤,利用這些標籤將用戶形象具體化,從而為用戶提供有針對性的服務。

行業畫像

通過行業屬性標籤,行業下用戶標籤的綜合分析,生成行業分析報告,提供極有價值的導向,這是最近兩年極其熱門的應用。

畫像補全

通過不斷分析用戶數據,豐富標籤庫,使用戶的畫像更加豐富立體。

2、畫像報告

通過標籤數據的分析,生成一份分析報告,報告內容包含豐富的用戶標籤統計數據。

例如:90后畫像報告

這個報告,互聯網用戶一定或多或少都看到過。主要是一些標籤統計,共性標籤展示,或者哪些群體對90后三觀影響最大,收入來源,學歷等各種分析解讀。

四、源代碼地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent

推薦閱讀:《架構設計系列》,蘿蔔青菜,各有所需

序號 標題
01 架構設計:單服務.集群.分佈式,基本區別和聯繫
02 架構設計:分佈式業務系統中,全局ID生成策略
03 架構設計:分佈式系統調度,Zookeeper集群化管理
04 架構設計:接口冪等性原則,防重複提交Token管理
05 架構設計:緩存管理模式,監控和內存回收策略

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  18. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – 博客接口實戰篇(三)
  19. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – 博客接口實戰篇(四)
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  26. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – Blazor 實戰系列(六)
  27. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – Blazor 實戰系列(七)
  28. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – Blazor 實戰系列(八)
  29. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – Blazor 實戰系列(九)
  30. 基於 abp vNext 和 .NET Core 開發博客項目 – 終結篇之發布項目

上一篇(https://www.cnblogs.com/meowv/p/12971041.html)使用HtmlAgilityPack抓取壁紙數據成功將圖片存入數據庫,本篇繼續來完成一個全網各大平台的熱點新聞數據的抓取。

同樣的,可以先預覽一下我個人博客中的成品:https://meowv.com/hot ,和抓取壁紙的套路一樣,大同小異。

本次要抓取的源有18個,分別是博客園、V2EX、SegmentFault、掘金、微信熱門、豆瓣精選、IT之家、36氪、百度貼吧、百度熱搜、微博熱搜、知乎熱榜、知乎日報、網易新聞、GitHub、抖音熱點、抖音視頻、抖音正能量。

還是將數據存入數據庫,按部就班先將實體類和自定義倉儲創建好,實體取名HotNews。貼一下代碼:

//HotNews.cs
using System;
using Volo.Abp.Domain.Entities;

namespace Meowv.Blog.Domain.HotNews
{
    public class HotNews : Entity<Guid>
    {
        /// <summary>
        /// 標題
        /// </summary>
        public string Title { get; set; }

        /// <summary>
        /// 鏈接
        /// </summary>
        public string Url { get; set; }

        /// <summary>
        /// SourceId
        /// </summary>
        public int SourceId { get; set; }

        /// <summary>
        /// 創建時間
        /// </summary>
        public DateTime CreateTime { get; set; }
    }
}

剩下的大家自己完成,最終數據庫生成一張空的數據表,meowv_hotnews 。

然後還是將我們各大平台放到一個枚舉類HotNewsEnum.cs中。

//HotNewsEnum.cs
using System.ComponentModel;

namespace Meowv.Blog.Domain.Shared.Enum
{
    public enum HotNewsEnum
    {
        [Description("博客園")]
        cnblogs = 1,

        [Description("V2EX")]
        v2ex = 2,

        [Description("SegmentFault")]
        segmentfault = 3,

        [Description("掘金")]
        juejin = 4,

        [Description("微信熱門")]
        weixin = 5,

        [Description("豆瓣精選")]
        douban = 6,

        [Description("IT之家")]
        ithome = 7,

        [Description("36氪")]
        kr36 = 8,

        [Description("百度貼吧")]
        tieba = 9,

        [Description("百度熱搜")]
        baidu = 10,

        [Description("微博熱搜")]
        weibo = 11,

        [Description("知乎熱榜")]
        zhihu = 12,

        [Description("知乎日報")]
        zhihudaily = 13,

        [Description("網易新聞")]
        news163 = 14,

        [Description("GitHub")]
        github = 15,

        [Description("抖音熱點")]
        douyin_hot = 16,

        [Description("抖音視頻")]
        douyin_video = 17,

        [Description("抖音正能量")]
        douyin_positive = 18
    }
}

和上一篇抓取壁紙一樣,做一些準備工作。

.Application.Contracts層添加HotNewsJobItem<T>,在.BackgroundJobs層添加HotNewsJob用來處理爬蟲邏輯,用構造函數方式注入倉儲IHotNewsRepository

//HotNewsJobItem.cs
using Meowv.Blog.Domain.Shared.Enum;

namespace Meowv.Blog.Application.Contracts.HotNews
{
    public class HotNewsJobItem<T>
    {
        /// <summary>
        /// <see cref="Result"/>
        /// </summary>
        public T Result { get; set; }

        /// <summary>
        /// 來源
        /// </summary>
        public HotNewsEnum Source { get; set; }
    }
}
//HotNewsJob.CS
using Meowv.Blog.Domain.HotNews.Repositories;
using System;
using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;

namespace Meowv.Blog.BackgroundJobs.Jobs.HotNews
{
    public class HotNewsJob : IBackgroundJob
    {
        private readonly IHttpClientFactory _httpClient;
        private readonly IHotNewsRepository _hotNewsRepository;

        public HotNewsJob(IHttpClientFactory httpClient,
                          IHotNewsRepository hotNewsRepository)
        {
            _httpClient = httpClient;
            _hotNewsRepository = hotNewsRepository;
        }

        public async Task ExecuteAsync()
        {
            throw new NotImplementedException();
        }
    }
}

接下來明確數據源地址,因為以上數據源有的返回是HTML,有的直接返回JSON數據。為了方便調用,我這裏還注入了IHttpClientFactory

整理好的待抓取數據源列表是這樣的。

...
var hotnewsUrls = new List<HotNewsJobItem<string>>
{
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://www.cnblogs.com", Source = HotNewsEnum.cnblogs },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://www.v2ex.com/?tab=hot", Source = HotNewsEnum.v2ex },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://segmentfault.com/hottest", Source = HotNewsEnum.segmentfault },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://web-api.juejin.im/query", Source = HotNewsEnum.juejin },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://weixin.sogou.com", Source = HotNewsEnum.weixin },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://www.douban.com/group/explore", Source = HotNewsEnum.douban },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://www.ithome.com", Source = HotNewsEnum.ithome },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://36kr.com/newsflashes", Source = HotNewsEnum.kr36 },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "http://tieba.baidu.com/hottopic/browse/topicList", Source = HotNewsEnum.tieba },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "http://top.baidu.com/buzz?b=341", Source = HotNewsEnum.baidu },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://s.weibo.com/top/summary/summary", Source = HotNewsEnum.weibo },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://www.zhihu.com/api/v3/feed/topstory/hot-lists/total?limit=50&desktop=true", Source = HotNewsEnum.zhihu },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://daily.zhihu.com", Source = HotNewsEnum.zhihudaily },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "http://news.163.com/special/0001386F/rank_whole.html", Source = HotNewsEnum.news163 },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://github.com/trending", Source = HotNewsEnum.github },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://www.iesdouyin.com/web/api/v2/hotsearch/billboard/word", Source = HotNewsEnum.douyin_hot },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://www.iesdouyin.com/web/api/v2/hotsearch/billboard/aweme", Source = HotNewsEnum.douyin_video },
    new HotNewsJobItem<string> { Result = "https://www.iesdouyin.com/web/api/v2/hotsearch/billboard/aweme/?type=positive", Source = HotNewsEnum.douyin_positive },
};
...

其中有幾個比較特殊的,掘金、百度熱搜、網易新聞。

掘金需要發送Post請求,返回的是JSON數據,並且需要指定特有的請求頭和請求數據,所以使用IHttpClientFactory創建了HttpClient對象。

百度熱搜、網易新聞兩個老大哥玩套路,網頁編碼是GB2312的,所以要專門為其指定編碼方式,不然取到的數據都是亂碼。

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...
var web = new HtmlWeb();
var list_task = new List<Task<HotNewsJobItem<object>>>();

hotnewsUrls.ForEach(item =>
{
    var task = Task.Run(async () =>
    {
        var obj = new object();

        if (item.Source == HotNewsEnum.juejin)
        {
            using var client = _httpClient.CreateClient();
            client.DefaultRequestHeaders.Add("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.14 Safari/537.36 Edg/83.0.478.13");
            client.DefaultRequestHeaders.Add("X-Agent", "Juejin/Web");
            var data = "{\"extensions\":{\"query\":{ \"id\":\"21207e9ddb1de777adeaca7a2fb38030\"}},\"operationName\":\"\",\"query\":\"\",\"variables\":{ \"first\":20,\"after\":\"\",\"order\":\"THREE_DAYS_HOTTEST\"}}";
            var buffer = data.SerializeUtf8();
            var byteContent = new ByteArrayContent(buffer);
            byteContent.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/json");

            var httpResponse = await client.PostAsync(item.Result, byteContent);
            obj = await httpResponse.Content.ReadAsStringAsync();
        }
        else
        {
            Encoding.RegisterProvider(CodePagesEncodingProvider.Instance);
            obj = await web.LoadFromWebAsync(item.Result, (item.Source == HotNewsEnum.baidu || item.Source == HotNewsEnum.news163) ? Encoding.GetEncoding("GB2312") : Encoding.UTF8);
        }

        return new HotNewsJobItem<object>
        {
            Result = obj,
            Source = item.Source
        };
    });
    list_task.Add(task);
});
Task.WaitAll(list_task.ToArray());

循環 hotnewsUrls ,可以看到HotNewsJobItem我們返回的是object類型,因為有JSON又有HtmlDocument對象。所以這裏為了能夠統一接收,就是用了object。

針對掘金做了單獨處理,使用HttpClient發送Post請求,返回JSON字符串數據。

針對百度熱搜和網易新聞,使用Encoding.RegisterProvider(CodePagesEncodingProvider.Instance);註冊編碼提供程序,然後在web.LoadFromWebAsync(...)加載網頁數據的時候指定網頁編碼,我使用了一個三元表達式來處理。

完成上面這一步,就可以循環 list_task,使用XPath語法,或者解析JSON數據,去拿到數據了。

...
var hotNews = new List<HotNews>();
foreach (var list in list_task)
{
    var item = await list;
    var sourceId = (int)item.Source;

    ...

    if (hotNews.Any())
    {
        await _hotNewsRepository.DeleteAsync(x => true);
        await _hotNewsRepository.BulkInsertAsync(hotNews);
    }
}

這個爬蟲同樣很簡單,只要拿到標題和鏈接即可,所以主要目標是尋找到頁面上的a標籤列表。這個我覺得也沒必要一個個去分析了,直接上代碼。

// 博客園
 if (item.Source == HotNewsEnum.cnblogs)
 {
     var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//div[@class='post_item_body']/h3/a").ToList();
     nodes.ForEach(x =>
     {
         hotNews.Add(new HotNews
         {
             Title = x.InnerText,
             Url = x.GetAttributeValue("href", ""),
             SourceId = sourceId,
             CreateTime = DateTime.Now
         });
     });
 }
// V2EX
if (item.Source == HotNewsEnum.v2ex)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//span[@class='item_title']/a").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText,
            Url = $"https://www.v2ex.com{x.GetAttributeValue("href", "")}",
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
 // SegmentFault
 if (item.Source == HotNewsEnum.segmentfault)
 {
     var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//div[@class='news__item-info clearfix']/a").Where(x => x.InnerText.IsNotNullOrEmpty()).ToList();
     nodes.ForEach(x =>
     {
         hotNews.Add(new HotNews
         {
             Title = x.SelectSingleNode(".//h4").InnerText,
             Url = $"https://segmentfault.com{x.GetAttributeValue("href", "")}",
             SourceId = sourceId,
             CreateTime = DateTime.Now
         });
     });
 }
// 掘金
if (item.Source == HotNewsEnum.juejin)
{
    var obj = JObject.Parse((string)item.Result);
    var nodes = obj["data"]["articleFeed"]["items"]["edges"];
    foreach (var node in nodes)
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = node["node"]["title"].ToString(),
            Url = node["node"]["originalUrl"].ToString(),
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    }
}
// 微信熱門
if (item.Source == HotNewsEnum.weixin)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//ul[@class='news-list']/li/div[@class='txt-box']/h3/a").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText,
            Url = x.GetAttributeValue("href", ""),
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
// 豆瓣精選
if (item.Source == HotNewsEnum.douban)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//div[@class='channel-item']/div[@class='bd']/h3/a").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText,
            Url = x.GetAttributeValue("href", ""),
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
// IT之家
if (item.Source == HotNewsEnum.ithome)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//div[@class='lst lst-2 hot-list']/div[1]/ul/li/a").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText,
            Url = x.GetAttributeValue("href", ""),
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
// 36氪
if (item.Source == HotNewsEnum.kr36)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//div[@class='hotlist-main']/div[@class='hotlist-item-toptwo']/a[2]|//div[@class='hotlist-main']/div[@class='hotlist-item-other clearfloat']/div[@class='hotlist-item-other-info']/a").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText,
            Url = $"https://36kr.com{x.GetAttributeValue("href", "")}",
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
// 百度貼吧
if (item.Source == HotNewsEnum.tieba)
{
    var obj = JObject.Parse(((HtmlDocument)item.Result).ParsedText);
    var nodes = obj["data"]["bang_topic"]["topic_list"];
    foreach (var node in nodes)
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = node["topic_name"].ToString(),
            Url = node["topic_url"].ToString().Replace("amp;", ""),
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    }
}
// 百度熱搜
if (item.Source == HotNewsEnum.baidu)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//table[@class='list-table']//tr/td[@class='keyword']/a[@class='list-title']").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText,
            Url = x.GetAttributeValue("href", ""),
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
// 微博熱搜
if (item.Source == HotNewsEnum.weibo)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//table/tbody/tr/td[2]/a").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText,
            Url = $"https://s.weibo.com{x.GetAttributeValue("href", "").Replace("#", "%23")}",
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
// 知乎熱榜
if (item.Source == HotNewsEnum.zhihu)
{
    var obj = JObject.Parse(((HtmlDocument)item.Result).ParsedText);
    var nodes = obj["data"];
    foreach (var node in nodes)
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = node["target"]["title"].ToString(),
            Url = $"https://www.zhihu.com/question/{node["target"]["id"]}",
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    }
}
// 知乎日報
if (item.Source == HotNewsEnum.zhihudaily)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//div[@class='box']/a").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText,
            Url = $"https://daily.zhihu.com{x.GetAttributeValue("href", "")}",
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
// 網易新聞
if (item.Source == HotNewsEnum.news163)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//div[@class='area-half left']/div[@class='tabBox']/div[@class='tabContents active']/table//tr/td[1]/a").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText,
            Url = x.GetAttributeValue("href", ""),
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
// GitHub
if (item.Source == HotNewsEnum.github)
{
    var nodes = ((HtmlDocument)item.Result).DocumentNode.SelectNodes("//article[@class='Box-row']/h1/a").ToList();
    nodes.ForEach(x =>
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = x.InnerText.Trim().Replace("\n", "").Replace(" ", ""),
            Url = $"https://github.com{x.GetAttributeValue("href", "")}",
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    });
}
// 抖音熱點
if (item.Source == HotNewsEnum.douyin_hot)
{
    var obj = JObject.Parse(((HtmlDocument)item.Result).ParsedText);
    var nodes = obj["word_list"];
    foreach (var node in nodes)
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = node["word"].ToString(),
            Url = $"#{node["hot_value"]}",
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    }
}
// 抖音視頻 & 抖音正能量
if (item.Source == HotNewsEnum.douyin_video || item.Source == HotNewsEnum.douyin_positive)
{
    var obj = JObject.Parse(((HtmlDocument)item.Result).ParsedText);
    var nodes = obj["aweme_list"];
    foreach (var node in nodes)
    {
        hotNews.Add(new HotNews
        {
            Title = node["aweme_info"]["desc"].ToString(),
            Url = node["aweme_info"]["share_url"].ToString(),
            SourceId = sourceId,
            CreateTime = DateTime.Now
        });
    }
}

item.Result轉換成指定類型,最終拿到數據后,我們先刪除所有數據后再批量插入。

然後新建擴展方法UseHotNewsJob(),在模塊類中調用。

//MeowvBlogBackgroundJobsExtensions.cs
...
        /// <summary>
        /// 每日熱點數據抓取
        /// </summary>
        /// <param name="context"></param>
        public static void UseHotNewsJob(this IServiceProvider service)
        {
            var job = service.GetService<HotNewsJob>();

            RecurringJob.AddOrUpdate("每日熱點數據抓取", () => job.ExecuteAsync(), CronType.Hour(1, 2));
        }
...

指定定時任務為每2小時運行一次。

...
        public override void OnApplicationInitialization(ApplicationInitializationContext context)
        {
            ...
            var service = context.ServiceProvider;
            ...
            service.UseHotNewsJob();
        }

編譯運行,此時周期性作業就會出現我們的定時任務了。

默認時間沒到是不會執行的,我們手動執行等待一會看看效果。

執行完成后,成功將所有熱點數據保存在數據庫中,說明我們的爬蟲已經搞定了,並且Hangfire會按照給定的規則去循環執行,你學會了嗎?

開源地址:https://github.com/Meowv/Blog/tree/blog_tutorial

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

※回頭車貨運收費標準

宇安交通關係企業,自成立迄今,即秉持著「以誠待人」、「以實處事」的企業信念

分佈式事務_網頁設計公司

網頁設計公司推薦不同的風格,搶佔消費者視覺第一線

透過選單樣式的調整、圖片的縮放比例、文字的放大及段落的排版對應來給使用者最佳的瀏覽體驗,所以不用擔心有手機版網站兩個後台的問題,而視覺效果也是透過我們前端設計師優秀的空間比例設計,不會因為畫面變大變小而影響到整體視覺的美感。

 

  
眾所周知,數據庫能實現本地事務,也就是在同一個數據庫中,你可以允許一組操作要麼全都正確執行,要麼全都不執行。這裏特彆強調了本地事務,也就是目前的數據庫只能支持同一個數據庫中的事務。但現在的系統往往採用微服務架構,業務系統擁有獨立的數據庫,因此就出現了跨多個數據庫的事務需求,這種事務即為“分佈式事務”。那麼在目前數據庫不支持跨庫事務的情況下,我們應該如何實現分佈式事務呢?本文首先會為大家梳理分佈式事務的基本概念和理論基礎,然後介紹幾種目前常用的分佈式事務解決方案。廢話不多說,那就開始吧~

1 什麼是事務?

  事務由一組操作構成,我們希望這組操作能夠全部正確執行,如果這一組操作中的任意一個步驟發生錯誤,那麼就需要回滾之前已經完成的操作。也就是同一個事務中的所有操作,要麼全都正確執行,要麼全都不要執行。

2 事務的四大特性 ACID

  說到事務,就不得不提一下事務著名的四大特性。

  • 原子性

      原子性要求,事務是一個不可分割的執行單元,事務中的所有操作要麼全都執行,要麼全都不執行。

  • 一致性

      一致性要求,事務在開始前和結束后,數據庫的完整性約束沒有被破壞。

  • 隔離性

      事務的執行是相互獨立的,它們不會相互干擾,一個事務不會看到另一個正在運行過程中的事務的數據。

  • 持久性

      持久性要求,一個事務完成之後,事務的執行結果必須是持久化保存的。即使數據庫發生崩潰,在數據庫恢復後事務提交的結果仍然不會丟失

 

注意:事務只能保證數據庫的高可靠性,即數據庫本身發生問題后,事務提交后的數據仍然能恢復;而如果不是數據庫本身的故障,如硬盤損壞了,那麼事務提交的數據可能就丟失了。這屬於『高可用性』的範疇。因此,事務只能保證數據庫的『高可靠性』,而『高可用性』需要整個系統共同配合實現。

3 事務的隔離級別

  這裏擴展一下,對事務的隔離性做一個詳細的解釋。

  在事務的四大特性ACID中,要求的隔離性是一種嚴格意義上的隔離,也就是多個事務是串行執行的,彼此之間不會受到任何干擾。這確實能夠完全保證數據的安全性,但在實際業務系統中,這種方式性能不高。因此,數據庫定義了四種隔離級別,隔離級別和數據庫的性能是呈反比的,隔離級別越低,數據庫性能越高,而隔離級別越高,數據庫性能越差。

3.1 事務併發執行會出現的問題

  我們先來看一下在不同的隔離級別下,數據庫可能會出現的問題:

    1. 更新丟失

      當有兩個併發執行的事務,更新同一行數據,那麼有可能一個事務會把另一個事務的更新覆蓋掉。 當數據庫沒有加任何鎖操作的情況下會發生。

    2. 臟讀

      一個事務讀到另一個尚未提交的事務中的數據。 該數據可能會被回滾從而失效。 如果第一個事務拿着失效的數據去處理那就發生錯誤了。

    3. 不可重複讀

      不可重複度的含義:一個事務對同一行數據讀了兩次,卻得到了不同的結果。它具體分為如下兩種情況:

      •   虛讀:在事務1兩次讀取同一記錄的過程中,事務2對該記錄進行了修改,從而事務1第二次讀到了不一樣的記錄。
      •   幻讀:事務1在兩次查詢的過程中,事務2對該表進行了插入、刪除操作,從而事務1第二次查詢的結果發生了變化。

不可重複讀 與 臟讀 的區別? 臟讀讀到的是尚未提交的數據,而不可重複讀讀到的是已經提交的數據,只不過在兩次讀的過程中數據被另一個事務改過了。

3.2 數據庫的四種隔離級別

  數據庫一共有如下四種隔離級別:

  1. Read uncommitted 讀未提交

    在該級別下,一個事務對一行數據修改的過程中,不允許另一個事務對該行數據進行修改,但允許另一個事務對該行數據讀。 因此本級別下,不會出現更新丟失,但會出現臟讀、不可重複讀。

  2. Read committed 讀提交

    在該級別下,未提交的寫事務不允許其他事務訪問該行,因此不會出現臟讀;但是讀取數據的事務允許其他事務的訪問該行數據,因此會出現不可重複讀的情況。

  3. Repeatable read 重複讀

    在該級別下,讀事務禁止寫事務,但允許讀事務,因此不會出現同一事務兩次讀到不同的數據的情況(不可重複讀),且寫事務禁止其他一切事務。

  4. Serializable 序列化

    該級別要求所有事務都必須串行執行,因此能避免一切因併發引起的問題,但效率很低。

  隔離級別越高,越能保證數據的完整性和一致性,但是對併發性能的影響也越大。對於多數應用程序,可以優先考慮把數據庫系統的隔離級別設為Read Committed。它能夠避免臟讀取,而且具有較好的併發性能。儘管它會導致不可重複讀、幻讀和第二類丟失更新這些併發問題,在可能出現這類問題的個別場合,可以由應用程序採用悲觀鎖或樂觀鎖來控制。

4 什麼是分佈式事務?

  到此為止,所介紹的事務都是基於單數據庫的本地事務,目前的數據庫僅支持單庫事務,並不支持跨庫事務。而隨着微服務架構的普及,一個大型業務系統往往由若干個子系統構成,這些子系統又擁有各自獨立的數據庫。往往一個業務流程需要由多個子系統共同完成,而且這些操作可能需要在一個事務中完成。在微服務系統中,這些業務場景是普遍存在的。此時,我們就需要在數據庫之上通過某種手段,實現支持跨數據庫的事務支持,這也就是大家常說的“分佈式事務”。

這裏舉一個分佈式事務的典型例子——用戶下單過程。 當我們的系統採用了微服務架構后,一個電商系統往往被拆分成如下幾個子系統:商品系統、訂單系統、支付系統、積分系統等。整個下單的過程如下:

  1. 用戶通過商品系統瀏覽商品,他看中了某一項商品,便點擊下單
  2. 此時訂單系統會生成一條訂單
  3. 訂單創建成功后,支付系統提供支付功能
  4. 當支付完成后,由積分系統為該用戶增加積分

上述步驟2、3、4需要在一個事務中完成。對於傳統單體應用而言,實現事務非常簡單,只需將這三個步驟放在一個方法A中,再用Spring的@Transactional註解標識該方法即可。Spring通過數據庫的事務支持,保證這些步驟要麼全都執行完成,要麼全都不執行。但在這個微服務架構中,這三個步驟涉及三個系統,涉及三個數據庫,此時我們必須在數據庫和應用系統之間,通過某項黑科技,實現分佈式事務的支持。

5 CAP理論

CAP理論說的是:在一個分佈式系統中,最多只能滿足C、A、P中的兩個需求。

CAP的含義:

  • C:Consistency 一致性

    同一數據的多個副本是否實時相同。

  • A:Availability 可用性

    可用性:一定時間內 & 系統返回一個明確的結果 則稱為該系統可用。

  • P:Partition tolerance 分區容錯性

    將同一服務分佈在多個系統中,從而保證某一個系統宕機,仍然有其他系統提供相同的服務。

  CAP理論告訴我們,在分佈式系統中,C、A、P三個條件中我們最多只能選擇兩個。那麼問題來了,究竟選擇哪兩個條件較為合適呢?

對於一個業務系統來說,可用性和分區容錯性是必須要滿足的兩個條件,並且這兩者是相輔相成的。業務系統之所以使用分佈式系統,主要原因有兩個:

  • 提升整體性能

    當業務量猛增,單個服務器已經無法滿足我們的業務需求的時候,就需要使用分佈式系統,使用多個節點提供相同的功能,從而整體上提升系統的性能,這就是使用分佈式系統的第一個原因。

  • 實現分區容錯性

    單一節點 或 多個節點處於相同的網絡環境下,那麼會存在一定的風險,萬一該機房斷電、該地區發生自然災害,那麼業務系統就全面癱瘓了。為了防止這一問題,採用分佈式系統,將多個子系統分佈在不同的地域、不同的機房中,從而保證系統高可用性。

  這說明分區容錯性是分佈式系統的根本,如果分區容錯性不能滿足,那使用分佈式系統將失去意義。

  此外,可用性對業務系統也尤為重要。在大談用戶體驗的今天,如果業務系統時常出現“系統異常”、響應時間過長等情況,這使得用戶對系統的好感度大打折扣,在互聯網行業競爭激烈的今天,相同領域的競爭者不甚枚舉,系統的間歇性不可用會立馬導致用戶流向競爭對手。因此,我們只能通過犧牲一致性來換取系統的可用性分區容錯性。這也就是下面要介紹的BASE理論。

6 BASE理論

  CAP理論告訴我們一個悲慘但不得不接受的事實——我們只能在C、A、P中選擇兩個條件。而對於業務系統而言,我們往往選擇犧牲一致性來換取系統的可用性和分區容錯性。不過這裏要指出的是,所謂的“犧牲一致性”並不是完全放棄數據一致性,而是犧牲強一致性換取弱一致性。下面來介紹下BASE理論。

  • BA:Basic Available 基本可用S:Soft State:柔性狀態 同一數據的不同副本的狀態,可以不需要實時一致。
    • 整個系統在某些不可抗力的情況下,仍然能夠保證“可用性”,即一定時間內仍然能夠返回一個明確的結果。只不過“基本可用”和“高可用”的區別是:
      • “一定時間”可以適當延長 當舉行大促時,響應時間可以適當延長
      • 給部分用戶返回一個降級頁面 給部分用戶直接返回一個降級頁面,從而緩解服務器壓力。但要注意,返回降級頁面仍然是返回明確結果。
  • E:Eventual Consisstency:最終一致性 同一數據的不同副本的狀態,可以不需要實時一致,但一定要保證經過一定時間后仍然是一致的。

7 酸鹼平衡

  ACID能夠保證事務的強一致性,即數據是實時一致的。這在本地事務中是沒有問題的,在分佈式事務中,強一致性會極大影響分佈式系統的性能,因此分佈式系統中遵循BASE理論即可。但分佈式系統的不同業務場景對一致性的要求也不同。如交易場景下,就要求強一致性,此時就需要遵循ACID理論,而在註冊成功后發送短信驗證碼等場景下,並不需要實時一致,因此遵循BASE理論即可。因此要根據具體業務場景,在ACID和BASE之間尋求平衡。

8 分佈式事務協議

  下面介紹幾種實現分佈式事務的協議。

8.1 兩階段提交協議 2PC

分佈式系統的一個難點是如何保證架構下多個節點在進行事務性操作的時候保持一致性。為實現這個目的,二階段提交算法的成立基於以下假設:

  • 該分佈式系統中,存在一個節點作為協調者(Coordinator),其他節點作為參与者(Cohorts)。且節點之間可以進行網絡通信。
  • 所有節點都採用預寫式日誌,且日誌被寫入后即被保持在可靠的存儲設備上,即使節點損壞不會導致日誌數據的消失。
  • 所有節點不會永久性損壞,即使損壞后仍然可以恢復。

1. 第一階段(投票階段):

  1. 協調者節點向所有參与者節點詢問是否可以執行提交操作(vote),並開始等待各參与者節點的響應。
  2. 參与者節點執行詢問發起為止的所有事務操作,並將Undo信息和Redo信息寫入日誌。(注意:若成功這裏其實每個參与者已經執行了事務操作)
  3. 各參与者節點響應協調者節點發起的詢問。如果參与者節點的事務操作實際執行成功,則它返回一個”同意”消息;如果參与者節點的事務操作實際執行失敗,則它返回一個”中止”消息。

2. 第二階段(提交執行階段):

  當協調者節點從所有參与者節點獲得的相應消息都為”同意”時:

  1. 協調者節點向所有參与者節點發出”正式提交(commit)”的請求。
  2. 參与者節點正式完成操作,並釋放在整個事務期間內佔用的資源。
  3. 參与者節點向協調者節點發送”完成”消息。
  4. 協調者節點受到所有參与者節點反饋的”完成”消息后,完成事務。

  如果任一參与者節點在第一階段返回的響應消息為”中止”,或者 協調者節點在第一階段的詢問超時之前無法獲取所有參与者節點的響應消息時:

  1. 協調者節點向所有參与者節點發出”回滾操作(rollback)”的請求。
  2. 參与者節點利用之前寫入的Undo信息執行回滾,並釋放在整個事務期間內佔用的資源。
  3. 參与者節點向協調者節點發送”回滾完成”消息。
  4. 協調者節點受到所有參与者節點反饋的”回滾完成”消息后,取消事務。

  不管最後結果如何,第二階段都會結束當前事務。

  二階段提交看起來確實能夠提供原子性的操作,但是不幸的事,二階段提交還是有幾個缺點的:

  1. 執行過程中,所有參与節點都是事務阻塞型的。當參与者佔有公共資源時,其他第三方節點訪問公共資源不得不處於阻塞狀態。
  2. 參与者發生故障。協調者需要給每個參与者額外指定超時機制,超時后整個事務失敗。(沒有多少容錯機制)
  3. 協調者發生故障。參与者會一直阻塞下去。需要額外的備機進行容錯。(這個可以依賴後面要講的Paxos協議實現HA)
  4. 二階段無法解決的問題:協調者再發出commit消息之後宕機,而唯一接收到這條消息的參与者同時也宕機了。那麼即使協調者通過選舉協議產生了新的協調者,這條事務的狀態也是不確定的,沒人知道事務是否被已經提交。

為此,Dale Skeen和Michael Stonebraker在“A Formal Model of Crash Recovery in a Distributed System”中提出了三階段提交協議(3PC)。

8.2 三階段提交協議 3PC

  與兩階段提交不同的是,三階段提交有兩個改動點。

  • 引入超時機制。同時在協調者和參与者中都引入超時機制。
  • 在第一階段和第二階段中插入一個準備階段。保證了在最後提交階段之前各參与節點的狀態是一致的。

  也就是說,除了引入超時機制之外,3PC把2PC的準備階段再次一分為二,這樣三階段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三個階段。

1. CanCommit階段

  3PC的CanCommit階段其實和2PC的準備階段很像。協調者向參与者發送commit請求,參与者如果可以提交就返回Yes響應,否則返回No響應。

  1. 事務詢問

    協調者向參与者發送CanCommit請求。詢問是否可以執行事務提交操作。然後開始等待參与者的響應。

  2. 響應反饋

    參与者接到CanCommit請求之後,正常情況下,如果其自身認為可以順利執行事務,則返回Yes響應,並進入預備狀態。否則反饋No

2. PreCommit階段

  協調者根據參与者的反應情況來決定是否可以記性事務的PreCommit操作。根據響應情況,有以下兩種可能。 假如協調者從所有的參与者獲得的反饋都是Yes響應,那麼就會執行事務的預執行。

  1. 發送預提交請求

    協調者向參与者發送PreCommit請求,並進入Prepared階段。

  2. 事務預提交

    參与者接收到PreCommit請求后,會執行事務操作,並將undo和redo信息記錄到事務日誌中。

  3. 響應反饋

    如果參与者成功的執行了事務操作,則返回ACK響應,同時開始等待最終指令。

假如有任何一個參与者向協調者發送了No響應,或者等待超時之後,協調者都沒有接到參与者的響應,那麼就執行事務的中斷。

  1. 發送中斷請求

    協調者向所有參与者發送abort請求。

  2. 中斷事務

    參与者收到來自協調者的abort請求之後(或超時之後,仍未收到協調者的請求),執行事務的中斷。

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3. doCommit階段 該階段進行真正的事務提交,也可以分為以下兩種情況。

  該階段進行真正的事務提交,也可以分為以下兩種情況。

3.1 執行提交

  1. 發送提交請求

    協調接收到參与者發送的ACK響應,那麼他將從預提交狀態進入到提交狀態。並向所有參与者發送doCommit請求。

  2. 事務提交

    參与者接收到doCommit請求之後,執行正式的事務提交。並在完成事務提交之後釋放所有事務資源。

  3. 響應反饋

    事務提交完之後,向協調者發送Ack響應。

  4. 完成事務

    協調者接收到所有參与者的ack響應之後,完成事務。

3.2 中斷事務 協調者沒有接收到參与者發送的ACK響應(可能是接受者發送的不是ACK響應,也可能響應超時),那麼就會執行中斷事務。

  1. 發送中斷請求

    協調者向所有參与者發送abort請求

  2. 事務回滾

    參与者接收到abort請求之後,利用其在階段二記錄的undo信息來執行事務的回滾操作,並在完成回滾之後釋放所有的事務資源。

  3. 反饋結果

    參与者完成事務回滾之後,向協調者發送ACK消息

  4. 中斷事務

    協調者接收到參与者反饋的ACK消息之後,執行事務的中斷。

9 分佈式事務的解決方案

  分佈式事務的解決方案有如下幾種:

  • 全局消息
  • 基於可靠消息服務的分佈式事務
  • TCC
  • 最大努力通知

9.1 方案1:全局事務(DTP模型)

  全局事務基於DTP模型實現。DTP是由X/Open組織提出的一種分佈式事務模型——X/Open Distributed Transaction Processing Reference Model。它規定了要實現分佈式事務,需要三種角色:

  • AP:Application 應用系統

    它就是我們開發的業務系統,在我們開發的過程中,可以使用資源管理器提供的事務接口來實現分佈式事務。

  • TM:Transaction Manager 事務管理器

    • 分佈式事務的實現由事務管理器來完成,它會提供分佈式事務的操作接口供我們的業務系統調用。這些接口稱為TX接口。
    • 事務管理器還管理着所有的資源管理器,通過它們提供的XA接口來同一調度這些資源管理器,以實現分佈式事務。
    • DTP只是一套實現分佈式事務的規範,並沒有定義具體如何實現分佈式事務,TM可以採用2PC、3PC、Paxos等協議實現分佈式事務。
  • RM:Resource Manager 資源管理器

    • 能夠提供數據服務的對象都可以是資源管理器,比如:數據庫、消息中間件、緩存等。大部分場景下,數據庫即為分佈式事務中的資源管理器。
    • 資源管理器能夠提供單數據庫的事務能力,它們通過XA接口,將本數據庫的提交、回滾等能力提供給事務管理器調用,以幫助事務管理器實現分佈式的事務管理。
    • XA是DTP模型定義的接口,用於向事務管理器提供該資源管理器(該數據庫)的提交、回滾等能力。
    • DTP只是一套實現分佈式事務的規範,RM具體的實現是由數據庫廠商來完成的。
  1. 有沒有基於DTP模型的分佈式事務中間件?
  1. DTP模型有啥優缺點?

9.2 方案2:基於可靠消息服務的分佈式事務

  這種實現分佈式事務的方式需要通過消息中間件來實現。假設有A和B兩個系統,分別可以處理任務A和任務B。此時系統A中存在一個業務流程,需要將任務A和任務B在同一個事務中處理。下面來介紹基於消息中間件來實現這種分佈式事務。

 

 

  • 在系統A處理任務A前,首先向消息中間件發送一條消息
  • 消息中間件收到后將該條消息持久化,但並不投遞。此時下游系統B仍然不知道該條消息的存在。
  • 消息中間件持久化成功后,便向系統A返回一個確認應答;
  • 系統A收到確認應答后,則可以開始處理任務A;
  • 任務A處理完成后,向消息中間件發送Commit請求。該請求發送完成后,對系統A而言,該事務的處理過程就結束了,此時它可以處理別的任務了。 但commit消息可能會在傳輸途中丟失,從而消息中間件並不會向系統B投遞這條消息,從而系統就會出現不一致性。這個問題由消息中間件的事務回查機制完成,下文會介紹。
  • 消息中間件收到Commit指令后,便向系統B投遞該消息,從而觸發任務B的執行;
  • 當任務B執行完成后,系統B向消息中間件返回一個確認應答,告訴消息中間件該消息已經成功消費,此時,這個分佈式事務完成。

上述過程可以得出如下幾個結論:

  1. 消息中間件扮演者分佈式事務協調者的角色。
  2. 系統A完成任務A后,到任務B執行完成之間,會存在一定的時間差。在這個時間差內,整個系統處於數據不一致的狀態,但這短暫的不一致性是可以接受的,因為經過短暫的時間后,系統又可以保持數據一致性,滿足BASE理論。

上述過程中,如果任務A處理失敗,那麼需要進入回滾流程,如下圖所示:

 

  • 若系統A在處理任務A時失敗,那麼就會向消息中間件發送Rollback請求。和發送Commit請求一樣,系統A發完之後便可以認為回滾已經完成,它便可以去做其他的事情。

  • 消息中間件收到回滾請求后,直接將該消息丟棄,而不投遞給系統B,從而不會觸發系統B的任務B。

此時系統又處於一致性狀態,因為任務A和任務B都沒有執行。

  上面所介紹的Commit和Rollback都屬於理想情況,但在實際系統中,Commit和Rollback指令都有可能在傳輸途中丟失。那麼當出現這種情況的時候,消息中間件是如何保證數據一致性呢?——答案就是超時詢問機制。

 

 

  系統A除了實現正常的業務流程外,還需提供一個事務詢問的接口,供消息中間件調用。當消息中間件收到一條事務型消息后便開始計時,如果到了超時時間也沒收到系統A發來的Commit或Rollback指令的話,就會主動調用系統A提供的事務詢問接口詢問該系統目前的狀態。該接口會返回三種結果:

  • 提交

    若獲得的狀態是“提交”,則將該消息投遞給系統B。

  • 回滾

    若獲得的狀態是“回滾”,則直接將條消息丟棄。

  • 處理中

    若獲得的狀態是“處理中”,則繼續等待。

消息中間件的超時詢問機制能夠防止上游系統因在傳輸過程中丟失Commit/Rollback指令而導致的系統不一致情況,而且能降低上游系統的阻塞時間,上游系統只要發出Commit/Rollback指令后便可以處理其他任務,無需等待確認應答。而Commit/Rollback指令丟失的情況通過超時詢問機制來彌補,這樣大大降低上游系統的阻塞時間,提升系統的併發度。

  下面來說一說消息投遞過程的可靠性保證。 當上游系統執行完任務並向消息中間件提交了Commit指令后,便可以處理其他任務了,此時它可以認為事務已經完成,接下來消息中間件**一定會保證消息被下游系統成功消費掉!**那麼這是怎麼做到的呢?這由消息中間件的投遞流程來保證。

  消息中間件向下游系統投遞完消息后便進入阻塞等待狀態,下游系統便立即進行任務的處理,任務處理完成后便向消息中間件返回應答。消息中間件收到確認應答后便認為該事務處理完畢!

  如果消息在投遞過程中丟失,或消息的確認應答在返回途中丟失,那麼消息中間件在等待確認應答超時之後就會重新投遞,直到下游消費者返回消費成功響應為止。當然,一般消息中間件可以設置消息重試的次數和時間間隔,比如:當第一次投遞失敗后,每隔五分鐘重試一次,一共重試3次。如果重試3次之後仍然投遞失敗,那麼這條消息就需要人工干預。

 

 

 

有的同學可能要問:消息投遞失敗後為什麼不回滾消息,而是不斷嘗試重新投遞?

這就涉及到整套分佈式事務系統的實現成本問題。 我們知道,當系統A將向消息中間件發送Commit指令后,它便去做別的事情了。如果此時消息投遞失敗,需要回滾的話,就需要讓系統A事先提供回滾接口,這無疑增加了額外的開發成本,業務系統的複雜度也將提高。對於一個業務系統的設計目標是,在保證性能的前提下,最大限度地降低系統複雜度,從而能夠降低系統的運維成本。

不知大家是否發現,上游系統A向消息中間件提交Commit/Rollback消息採用的是異步方式,也就是當上游系統提交完消息后便可以去做別的事情,接下來提交、回滾就完全交給消息中間件來完成,並且完全信任消息中間件,認為它一定能正確地完成事務的提交或回滾。然而,消息中間件向下游系統投遞消息的過程是同步的。也就是消息中間件將消息投遞給下游系統后,它會阻塞等待,等下游系統成功處理完任務返回確認應答后才取消阻塞等待。為什麼這兩者在設計上是不一致的呢?

  首先,上游系統和消息中間件之間採用異步通信是為了提高系統併發度。業務系統直接和用戶打交道,用戶體驗尤為重要,因此這種異步通信方式能夠極大程度地降低用戶等待時間。此外,異步通信相對於同步通信而言,沒有了長時間的阻塞等待,因此系統的併發性也大大增加。但異步通信可能會引起Commit/Rollback指令丟失的問題,這就由消息中間件的超時詢問機制來彌補。

  那麼,消息中間件和下游系統之間為什麼要採用同步通信呢?

  異步能提升系統性能,但隨之會增加系統複雜度;而同步雖然降低系統併發度,但實現成本較低。因此,在對併發度要求不是很高的情況下,或者服務器資源較為充裕的情況下,我們可以選擇同步來降低系統的複雜度。 我們知道,消息中間件是一個獨立於業務系統的第三方中間件,它不和任何業務系統產生直接的耦合,它也不和用戶產生直接的關聯,它一般部署在獨立的服務器集群上,具有良好的可擴展性,所以不必太過於擔心它的性能,如果處理速度無法滿足我們的要求,可以增加機器來解決。而且,即使消息中間件處理速度有一定的延遲那也是可以接受的,因為前面所介紹的BASE理論就告訴我們了,我們追求的是最終一致性,而非實時一致性,因此消息中間件產生的時延導致事務短暫的不一致是可以接受的。

9.3 方案3:最大努力通知(定期校對)

  最大努力通知也被稱為定期校對,其實在方案二中已經包含,這裏再單獨介紹,主要是為了知識體系的完整性。這種方案也需要消息中間件的參与,其過程如下:

 

 

  • 上游系統在完成任務后,向消息中間件同步地發送一條消息,確保消息中間件成功持久化這條消息,然後上游系統可以去做別的事情了;
  • 消息中間件收到消息后負責將該消息同步投遞給相應的下游系統,並觸發下游系統的任務執行;
  • 當下游系統處理成功后,向消息中間件反饋確認應答,消息中間件便可以將該條消息刪除,從而該事務完成。

上面是一個理想化的過程,但在實際場景中,往往會出現如下幾種意外情況:

  1. 消息中間件向下游系統投遞消息失敗
  2. 上游系統向消息中間件發送消息失敗

  對於第一種情況,消息中間件具有重試機制,我們可以在消息中間件中設置消息的重試次數和重試時間間隔,對於網絡不穩定導致的消息投遞失敗的情況,往往重試幾次后消息便可以成功投遞,如果超過了重試的上限仍然投遞失敗,那麼消息中間件不再投遞該消息,而是記錄在失敗消息表中,消息中間件需要提供失敗消息的查詢接口,下游系統會定期查詢失敗消息,並將其消費,這就是所謂的“定期校對”。

如果重複投遞和定期校對都不能解決問題,往往是因為下游系統出現了嚴重的錯誤,此時就需要人工干預。

  對於第二種情況,需要在上游系統中建立消息重發機制。可以在上游系統建立一張本地消息表,並將 任務處理過程向本地消息表中插入消息 這兩個步驟放在一個本地事務中完成。如果向本地消息表插入消息失敗,那麼就會觸發回滾,之前的任務處理結果就會被取消。如果這量步都執行成功,那麼該本地事務就完成了。接下來會有一個專門的消息發送者不斷地發送本地消息表中的消息,如果發送失敗它會返回重試。當然,也要給消息發送者設置重試的上限,一般而言,達到重試上限仍然發送失敗,那就意味着消息中間件出現嚴重的問題,此時也只有人工干預才能解決問題。

  對於不支持事務型消息的消息中間件,如果要實現分佈式事務的話,就可以採用這種方式。它能夠通過重試機制+定期校對實現分佈式事務,但相比於第二種方案,它達到數據一致性的周期較長,而且還需要在上游系統中實現消息重試發布機制,以確保消息成功發布給消息中間件,這無疑增加了業務系統的開發成本,使得業務系統不夠純粹,並且這些額外的業務邏輯無疑會佔用業務系統的硬件資源,從而影響性能。

因此,盡量選擇支持事務型消息的消息中間件來實現分佈式事務,如RocketMQ。

9.4 方案4:TCC(兩階段型、補償型)

  TCC即為Try Confirm Cancel,它屬於補償型分佈式事務。顧名思義,TCC實現分佈式事務一共有三個步驟:

  • Try:嘗試待執行的業務
    • 這個過程並未執行業務,只是完成所有業務的一致性檢查,並預留好執行所需的全部資源
  • Confirm:執行業務
    • 這個過程真正開始執行業務,由於Try階段已經完成了一致性檢查,因此本過程直接執行,而不做任何檢查。並且在執行的過程中,會使用到Try階段預留的業務資源。
  • Cancel:取消執行的業務
    • 若業務執行失敗,則進入Cancel階段,它會釋放所有佔用的業務資源,並回滾Confirm階段執行的操作。

下面以一個轉賬的例子來解釋下TCC實現分佈式事務的過程。

假設用戶A用他的賬戶餘額給用戶B發一個100元的紅包,並且餘額系統和紅包系統是兩個獨立的系統。

  • Try

    • 創建一條轉賬流水,並將流水的狀態設為交易中
    • 將用戶A的賬戶中扣除100元(預留業務資源)
    • Try成功之後,便進入Confirm階段
    • Try過程發生任何異常,均進入Cancel階段
  • Confirm

    • 向B用戶的紅包賬戶中增加100元
    • 將流水的狀態設為交易已完成
    • Confirm過程發生任何異常,均進入Cancel階段
    • Confirm過程執行成功,則該事務結束
  • Cancel

    • 將用戶A的賬戶增加100元
    • 將流水的狀態設為交易失敗

  在傳統事務機制中,業務邏輯的執行和事務的處理,是在不同的階段由不同的部件來完成的:業務邏輯部分訪問資源實現數據存儲,其處理是由業務系統負責;事務處理部分通過協調資源管理器以實現事務管理,其處理由事務管理器來負責。二者沒有太多交互的地方,所以,傳統事務管理器的事務處理邏輯,僅需要着眼於事務完成(commit/rollback)階段,而不必關注業務執行階段。

TCC全局事務必須基於RM本地事務來實現全局事務

  TCC服務是由Try/Confirm/Cancel業務構成的, 其Try/Confirm/Cancel業務在執行時,會訪問資源管理器(Resource Manager,下文簡稱RM)來存取數據。這些存取操作,必須要參与RM本地事務,以使其更改的數據要麼都commit,要麼都rollback。

這一點不難理解,考慮一下如下場景:

 

 

  假設圖中的服務B沒有基於RM本地事務(以RDBS為例,可通過設置auto-commit為true來模擬),那麼一旦[B:Try]操作中途執行失敗,TCC事務框架後續決定回滾全局事務時,該[B:Cancel]則需要判斷[B:Try]中哪些操作已經寫到DB、哪些操作還沒有寫到DB:假設[B:Try]業務有5個寫庫操作,[B:Cancel]業務則需要逐個判斷這5個操作是否生效,並將生效的操作執行反向操作。

  不幸的是,由於[B:Cancel]業務也有n(0<=n<=5)個反向的寫庫操作,此時一旦[B:Cancel]也中途出錯,則後續的[B:Cancel]執行任務更加繁重。因為,相比第一次[B:Cancel]操作,後續的[B:Cancel]操作還需要判斷先前的[B:Cancel]操作的n(0<=n<=5)個寫庫中哪幾個已經執行、哪幾個還沒有執行,這就涉及到了冪等性問題。而對冪等性的保障,又很可能還需要涉及額外的寫庫操作,該寫庫操作又會因為沒有RM本地事務的支持而存在類似問題。。。可想而知,如果不基於RM本地事務,TCC事務框架是無法有效的管理TCC全局事務的。

反之,基於RM本地事務的TCC事務,這種情況則會很容易處理:[B:Try]操作中途執行失敗,TCC事務框架將其參与RM本地事務直接rollback即可。後續TCC事務框架決定回滾全局事務時,在知道“[B:Try]操作涉及的RM本地事務已經rollback”的情況下,根本無需執行[B:Cancel]操作。

換句話說,基於RM本地事務實現TCC事務框架時,一個TCC型服務的cancel業務要麼執行,要麼不執行,不需要考慮部分執行的情況。

TCC事務框架應該提供Confirm/Cancel服務的冪等性保障

  一般認為,服務的冪等性,是指針對同一個服務的多次(n>1)請求和對它的單次(n=1)請求,二者具有相同的副作用。

在TCC事務模型中,Confirm/Cancel業務可能會被重複調用,其原因很多。比如,全局事務在提交/回滾時會調用各TCC服務的Confirm/Cancel業務邏輯。執行這些Confirm/Cancel業務時,可能會出現如網絡中斷的故障而使得全局事務不能完成。因此,故障恢復機制後續仍然會重新提交/回滾這些未完成的全局事務,這樣就會再次調用參与該全局事務的各TCC服務的Confirm/Cancel業務邏輯。

  既然Confirm/Cancel業務可能會被多次調用,就需要保障其冪等性。 那麼,應該由TCC事務框架來提供冪等性保障?還是應該由業務系統自行來保障冪等性呢? 個人認為,應該是由TCC事務框架來提供冪等性保障。如果僅僅只是極個別服務存在這個問題的話,那麼由業務系統來負責也是可以的;然而,這是一類公共問題,毫無疑問,所有TCC服務的Confirm/Cancel業務存在冪等性問題。TCC服務的公共問題應該由TCC事務框架來解決;而且,考慮一下由業務系統來負責冪等性需要考慮的問題,就會發現,這無疑增大了業務系統的複雜度。


作者:大閑人柴毛毛


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