public static void main(String[] args) throws Exception { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
producer.start();
String[] tags = new String[]{"TagA", "TagC", "TagD"};
// 订单列表 List<OrderStep> orderList = new OrderedProducer().buildOrders();
Date date = new Date(); SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); String dateStr = sdf.format(date); for (int i = 0; i < 10; i++) { // 加个时间前缀 String body = dateStr + " Hello RocketMQ " + orderList.get(i); Message msg = new Message("TopicTest", tags[i % tags.length], "KEY" + i, body.getBytes());
SendResult sendResult = producer.send(msg, (mqs, msg1, arg) -> { Long id = (Long) arg; //根据订单id选择发送queue long index = id % mqs.size(); return mqs.get((int) index); }, orderList.get(i).getOrderId());//订单id
public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener { private AtomicInteger transactionIndex = new AtomicInteger(0); private ConcurrentHashMap<String, Integer> localTrans = new ConcurrentHashMap<>(); @Override public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) { int value = transactionIndex.getAndIncrement(); int status = value % 3; localTrans.put(msg.getTransactionId(), status); return LocalTransactionState.UNKNOW; } @Override public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) { Integer status = localTrans.get(msg.getTransactionId()); if (null != status) { switch (status) { case 0: return LocalTransactionState.UNKNOW; case 1: return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; case 2: return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE; } } return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; } }
事务消息使用上的限制：
事务消息不支持延时消息和批量消息。
为了避免单个消息被检查太多次而导致半队列消息累积，我们默认将单个消息的检查次数限制为 15 次，但是用户可以通过 Broker 配置文件的 transactionCheckMax 参数来修改此限制。如果已经检查某条消息超过 N 次的话（ N = transactionCheckMax ） 则 Broker 将丢弃此消息，并在默认情况下同时打印错误日志。用户可以通过重写 AbstractTransactionalMessageCheckListener 类来修改这个行为。
xml 文件的解析方式有两种，一种 DOM 是直接读入整个 xml 文件，根据标签的嵌套关系构建一棵文档树；另一种方式叫 SAX（Simple API for XML），是一种事件驱动的文档解析方式，什么是事件驱动呢？比如说 SAX 驱动扫描到了起始标签，就代表发生了一个事件，它会转而调用某个由用户定义的函数（startElement）执行逻辑。 有一种设计原则叫好莱坞法则（Hollywood），形象地说就是“你不要 call 我，需要你时我会 call 你”，一个例子是异步调用，这是一种通信机制，客户端在发出请求后不必等待服务端处理完毕就可以返回处理自己的逻辑，等到服务端处理完毕后再将结果传回，这种方式一定程度上可以解决客户端长期阻塞的问题、改善用户体验，回调函数也是一个例子。 据网上的说法，DOM 需要一次构建整棵 DOM 树，所以比较占内存，不适合大的 xml 文档解析，但是由于 DOM 树上可以任意遍历，所以自由度很高，相对来说，SAX 是读到什么就调用什么回调函数，所以内存占用小，但是编程多少会复杂一些。
InnoDB 使用 Buffer Pool 管理内存数据页，如果 Buffer Pool 命中率足够高，那么大部分时候是不需要读磁盘的，直接从内存拿结果，可以加快查询速度。 执行 show engine innodb status ，可以看到“Buffer pool hit rate”字样，显示的就是当前的命中率，一般一个稳定服务的线上系统，要保证响应时间符合要求的话，内存命中率要在 99% 以上。 Buffer Pool 的空间是有限的，新旧页面的更替是通过 LRU 算法控制的，但 InnoDB 中的 LRU 并不是单纯的新页面替换老页面（因为这样相当于每次大查询都会把整个 Buffer Pool 都刷新一遍），而是将 LRU 链表分成了 young 区和 old 区，页面第一次被访问时会被添加到 old 区，old 区的页面如果是短期内被多次访问，则其不会被移动到链表的头部（young 区），会很快被淘汰掉。
临时表
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create temporary table temp_t like t1; alter table temp_t add index(b); insert into temp_t select * from t2 where b>=1 and b<=2000; select * from t1 join temp_t on (t1.b=temp_t.b);
