不要刻薄——我缺少数据 您可能像听到您的全名一样经常听到“丢失数据”这个词，对于某些人来说，“丢失数据”这个词会产生与他们的伴侣使用他们的全名时同等程度的恐惧。有些人可能认为他们可以轻松摆脱这种焦虑的局面，但事情总是那么简单吗？ 当您第一次获得数据集时，回到基础总是一个
1、局部处理 （1）在相应字段上加@JsonFormat @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING)（2）在相应字段上加@JsonSerialize@JsonSerialize(using= ToStringSerializer.class) 2、全局处理 （1）ToStringSerializer 配置类 @Configuration public class JacksonConfig { @Bean
自定义消息转换器，将消息转换器追加到mvc框架的转换器集合中 步骤：1、首先在mvc配置类（WebMvcConfig）中重写“extendMessageConverters”方法，这是扩展mvc的消息转换器，可以在默认的mvc消息转换器中追加自定义的转换器。 /** * 扩展mvc框架的消息转换器 * @param converte
消息队列 - 基础篇 目录消息队列 - 基础篇前言消息模型消息丢失消息丢失检测消息可靠传递消息重复服务质量标准用幂等性解决消息重复消息积压Producer 性能Consumer 性能消息积压排查分布式事物事务消息参阅 前言 常见问题： 技术选型 高可靠、高可用、高性能 不重复、不丢失 水平
.Net Core long类型 序列化精度丢失 在很多项目中，都采用的前后端分离的方式进行开发，经常遇到后台的long精度的数据到前端丢失不准确，显示效果为long类型（19位）的后几位为000，此时需要对long的字段进行设置，改变默认的返回类型，由long类型改变为string类型。
如何保证消息的可靠性传输？或者说，如何处理消息丢失的问题？ 面试官心理分析 这个是肯定的，用 MQ 有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是前面说的重复消费和幂等性问题。不能少，就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。 如果说你这个是用
重复消费 在 Kafka 消费的编程逻辑中位移提交是一大难点，自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，让编码更简洁。但随之而来的是重复消费和消息丢失的问题。假设刚刚提交完一次消费位移，然后拉取一批消息进行消费，在下一次自动提交消费位移之前，消费者崩溃了，那么又
在我们实际的开发过程中，我们肯定会用到MQ中间件，常见的MQ中间件有kafka，RabbitMQ，RocketMQ。在使用的过程中，我们必须要考虑这样一个问题，在使用MQ的时候，我们怎么确保消息100%不丢失？ 案例背景 以我们熟悉的淘宝系统为例子，在用户下订单的时候，通常会给客户发放一下优惠劵。在整个过程中
webgl丢失上下文 一、原理 WebGL使用了计算机的图形硬件，而这部分资源是被操作系统管理，由包括浏览器在内的多个应用程序共享。如果一个程序接管了图形硬件，或者操作系统进入休眠，浏览器就会失去使用这些资源的权力，并导致存储在硬件中的数据丢失。在这种情况下，WebGL绘图上下文就会
问题很简单，是由于我们输入的十进制的 double 类型的数据在进行计算的时候，计算机会先将其转换为二进制数据，然后再进行相关的运算。 然而在十进制转二进制的过程中，有些十进制数是无法使用一个有限的二进制数来表达的，换言之就是转换的时候出现了精度的丢失问题，所以导致最后在运算的过
今天我们来分析一下这个问题。 先来回忆一下kafka 中消息传输的整个过程 1、kafka 在producer 端产生消息，调用kafka producer client send方法发送消息 2、kafka producer client 使用一个单独的线程，异步的将消息发送给kafka server 3、kafka server收到消息以后，保存数据，并同
不讲原理，在使用中总结的规律，在进制转换中遇到10机制的左移或右移，可以将变量乘以2的n次方或者除以2的n次方，左乘，右除，但是乘除要考虑高位的数据溢出，低位数据的丢失。例如十进制数5右移1位就会造成数据的丢失因为5除以2为2.5 ，0.5就会丢失，在二进制数中显示：5的二进制是101右移以为就是10
SQL MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle、sqlite、db2、sql server NOSQL redis、mangodb、memcache 约束 unsigned 无符号 zerofill 零填充 not null 非空 defualt 默认值 unique 单例 enum 枚举 引擎engines innodb 5.5版本之后默认使用的存储引擎 速度较慢 外键，事物，行锁等功
1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低，熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多，反之熵值(H)越小，则图像包含的信息越少。对于图像信息量，可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大。二维熵公式如下所示： 2 信号丢失检测 2
1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低，熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多，反之熵值(H)越小，则图像包含的信息越少。对于图像信息量，可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大。 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 由
表: Employees +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | employee_id | int | | name | varchar | +-------------+---------+ employee_id 是这个表的主键。 每一行表示雇员的id 和他的姓名。 表: Salaries +---------
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍 我们从四种消息中间件的介绍到基本使用，以及高可用，消息重复性，消息丢失，消息顺序性能方面进行分析介绍！ 一、消息中间件的使用场景 消息中间件的使用场景总结就是六个字：解耦、异步、削峰 1.解耦 如果我方系统A要与三方B系
无消息丢失配置 我们有时候听到开发说消息丢了。遇到这种情况你要想找这个消息通常是去生产者的日志里去看是否发送了这条消息以及去Kafka日志里去找是否有这条消息，不过这都是事后措施，通常来说我们如果要求不丢失消息，那么我们要怎么做呢？ 但是从上图可以看出来这里面涉及三方，生产
前言 Redis之所以足够快，一部分的原因是它的数据都是基于内存存储的。虽然Redis更多的是作为一个旁路缓存【先在redis中查询，查询不到数据的时候，在查询持久化数据库】来使用。如果说服务器一旦宕机，内存中的数据就会全部丢失，即便是后端服务可以通过查询持久化数据库进行恢复，但是
自定义的 Shader 都要加入到Always Included Shaders中。防止打包之后丢失shader。 【注意事项】 Always Included Shaders：Edit 》 Proejct Settings 》 Graphics 》 Always Included Shaders
uniapp小程序props传值丢失 uniapp中父组件向子组件传递prop时，如果prop是对象，对象内部不能包含function属性 如果包含function属性则会被忽略掉 主要原因 uniapp props实现采用了JSON.parse(JSON.stringify(ret))，导致this中的data中会识别到对象如果包含function，会直接丢失到该属
大家好，我是树哥。 消息队列可谓是高并发下的必备中间件了，而 Kafka 作为其中的佼佼者，经常被我们使用到各种各样的场景下。随着 Kafka 而来得，还有三个问题：消息丢失、消息重复、消息顺序。今天，树哥带大家聊聊消息丢失的问题。 可靠性级别 回到标题提出的问题：我们是否真的能保证 Kaf
链接：https://leetcode.cn/problems/employees-with-missing-information/ 我的代码 select employee_id from Employees where employee_id not in (select employee_id from Salaries) union select employee_id from Salaries where employee_id not in (select employee_id fro
前几天需要把自己的代码提交到测试，于是就跟同事沟通代码提交的相关事宜。边沟通边操作，经过一系列提交，拉取代码，合并分支之后突然发现自己的代码一部分提交上了仓库，一部分丢失了（主要是新增的代码，修改的代码全部丢失）。于是瞬间慌了，这玩意重新写可是个大的工程，而且关键心态不一样了。
借助第三方插件 bigNumber.js来实现精度丢失的问题。 废话不多说直接上代码： -> npm i bignumber.js 引用 import BigNumber from "bignumber.js"; 小数相加 var num1 = 0.1，num2 = 0.2,sum=0; num1 = new BigNumber(num1); sum = num1.plus(num2) // 0.3 有图有
