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精选文章Context【Golang】查看全文对于分布式系统的交互，除了调用时明确的参数传递之外，传入一些上下文信息是一个良好的工程实践，上下文中可以传入本次调用的一些环境信息，例如发起的IP地址，发起的请求等。因为分布式系统调用的拓扑关系一般是一个有向无环图，所以上下文也同样存在层级关系或者父子关系，下游的上下文带有上游上下文传入的所有信息，还可以加入自己的信息。 由于存在父子关系，所以上下文除了信息传递之外还可以进行一些控制信息的传递，例如传递超时，取消信息，一旦一个节点的上下文触发了取消，取消信息可以传播给其所有的子孙节点。 Golang的context就是上述上下文的一种实现，Golang的协程之间存在各种较为复杂的关系，比如一个通道的关闭可能会触发多个协程的关闭，还有微服务场景下更为复杂的级联关系，比如http执行过程会可能会启用一个新的协程发起rpc调用，如何优雅的管理这些协程的退出，例如在请求已经超时的情况，把整个调用链的协程全部关闭，Context就可以承担这个功能。 context是golang中定义的一个接口context包中提供了context接口的一些实现类，例如emptyCtx，valueCtx，cancelCtx，timerCtx等。 emptyCtxRocketMQ查看全文RocketMQ最早是阿里巴巴研发的类Kafka的消息队列，前身是MetaQ，后来开源，目前已经是apache旗下的顶级开源项目，RocketMQ采用Java语言进行开发，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。RocketMQ由Producer，Consumer，Broker，NameServer等四个组件构成。 Broker 存储 Broker的存储可以分为数据文件的存储和索引文件的存储。 数据文件就是消息存储文件，各个Topic的消息根据到达 Broker 的顺序写入各自的 CommitLog 文件，CommitLog文件默认为1G，文件的命名信息中包含了该存储在消息文件中的第一个全局偏移量，从而根据offset可以快速定位到消息所在的物理文件。 RocketMQ的CommitLog 文件使用顺序写，所以性能较高。 除了消息存储文件之外，每个消息队列可能会有多个消费者，每个消费者都需要消费这些事件，而且消费的速度是不同的，所以需要根据消费者记录消息的消费状况。这部分数据就是消息消费队列文件。 消费队列文件的组织方式为 /topic/queue，同一个队列中存在多个文件，ConsumeQueue 设计是每个条目使用固定长度（8字节 CommitLog 物理偏移量、4字节消息长度、8字节 Tag HashCode），这里不是存储 tag 的原始字符串，而是存储 HashCode，目的就是确保每个条目的长度固定，可以使用访问类似数组下标的方式来快速定位条目，极大的提高了 ConsumeQueue文件的读取性能，试想一下，消息消费者根据 Topic、消息消费进度(ConsumeQueue 逻辑偏移量)，即第几个…分治法查看全文分治法顾名思义，分而治之，分治法是符合人类思维的一种朴素算法，在面对大规模问题的时候，把问题进行拆解，分成规模较小的问题，然后逐个解决，最终实现对整个问题的求解。分治法的流程一般分为三个环节，分，治和合并。 分(Divide)：通用采用递归的方式将问题分解为较小的规模，直到子问题的规模达到可以解决的时候中止拆分。 治(Conquer)：递归求解。 合并(Combine)：合并子问题的解构建父类问题的解。 假币问题 有n枚硬币，其中一枚假币比其他硬币相比，重量较轻，如何用一个天平找出这枚假币。 把假币按照数据等分为两份，放在天平两边，因为假币的数量较轻，所以假币位于天平较轻的一侧。这样，只需要在较轻的天平一侧继续这个过程即可。 直到最后剩下两枚硬币，就可以发现这个假币了。 代码（C++） |
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