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PHP+Ajax 异步通讯实现用户名邮箱验证是否已注册,怎么实现?

PHP+Ajax 异步通讯实现用户名邮箱验证是否已注册,怎么实现?PHP+Ajax 异步通讯实现用户名邮箱验证是否已注册,怎么实现?...
小旋风柴进 2019-12-01 20:10:06 1287 浏览量 回答数 1

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异步:一种通讯方式,对设备需求简单。我们的PC机提供的标准通信接口都是异步的。异步双方不需要共同的时钟,也就是接收方不知道发送方什么时候发送
津崎平匡 2020-04-26 23:09:38 0 浏览量 回答数 0

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请教linux 和外部mcu串口通讯,并发、异步、阻塞问题!!

近段时间要做android下串口通信的东东,大概功能是android系统端的ARM和系统外的一个MCU通信。 有几种通讯方式(同一串口): 1、android上面可以用app和mcu进行串口通讯。 2、驱动下面的模块也要和mcu通过串口通讯...
a123456678 2019-12-01 19:55:59 1084 浏览量 回答数 1

问题

请教linux 和外部mcu串口通讯,并发、异步、阻塞问题!!:报错

近段时间要做android下串口通信的东东,大概功能是android系统端的ARM和系统外的一个MCU通信。 有几种通讯方式(同一串口): 1、android上面可以用app和mc...
kun坤 2020-06-06 15:53:48 0 浏览量 回答数 1

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BIO:Block IO同步阻塞式IO,传统IO,模式简单,并发处理能力低 NIO:New IO同步非阻塞IO,是传统IO的升级,客户端和服务器端通过Channel通道通讯,实现了多路复用 AIO:Asynchronous IO,NIO的升级,也叫NIO2 ,实现了异步非堵塞IO,异步IO的操作基于事件和回调机制
问问小秘 2020-01-03 13:28:26 0 浏览量 回答数 0

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异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景
阿靖哦 2019-12-02 02:04:19 0 浏览量 回答数 0

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异步处理、应用解耦、流量削峰(解决分布式下流量调度)、消息通讯(点对点/广播)
t.s.f.h 2020-02-18 22:34:46 0 浏览量 回答数 0

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即使通讯类型程序无法使用SLB

SLB可以记录用户访问 把某用户永远分配到一台服务器上吗? 否则一些异步交互过后无法callbak   如果用户能固定服务器分配可以让他们分别独立存在....
西域神话 2019-12-01 21:28:57 4620 浏览量 回答数 3

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异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式,提高了系统吞吐量。应用解耦 - 系统间通过消息通信,不用关心其他系统的处理。流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量;可以缓解短时间内的高并发请求。日志处理 - 解决大量日志传输。消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制,因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列,或者聊天室等。
huc_逆天 2021-01-11 11:17:02 0 浏览量 回答数 0

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PHP+Ajax 异步通讯注册验证 $(function(){ //方式一 jQuery(普通应用时推荐,简单易用) $("#user").blur(function(){ //文本框鼠标焦点消失事件 $.get("check_user.php?user="+$("#user").val(),null,function(data) //此处get方式 可换为post方式按需求调整,其他无需修改使用方式一样 { $("#chk").html(data); //向ID为chk的元素内添加html代码 }); }) //方式二 aJax方式 (比较复杂,如无特殊需求推荐使用方式一) $("#user").blur(function(){ $.ajax({ url:"check_user.php", //请求验证页面 type:"GET", //请求方式 可换为post 注意验证页面接收方式 data:"user="+$("#user").val(), //取得表文本框数据,作为提交数据 注意前面的 user 此处格式 key=value 其他方式请参考ajax手册 success: function(data) { //请求成功时执行操作 $("#chk").html(data); //向ID为chk的元素内添加html代码 } }); }) }) check_user.php 异步通信页面 <?php header("Content-type:text/html;charset=gb2312"); //GET方式获取数据(取决于异步提交时提交方式) if($_GET['user']) { $user=$_GET['user']; //此处可进行数据库匹配,本次省略直接判断 if($user=="admin") echo "用户名已被注册!"; else echo "用户名可以使用"; }else{} //POST方式获取数据(取决于异步提交时提交方式) if($_POST['user']) { $user=$_POST['user']; //此处可进行数据库匹配,本次省略直接判断 if($user=="admin") echo "用户名已被注册!"; else echo "用户名可以使用"; }else{} ?>
小旋风柴进 2019-12-02 02:00:34 0 浏览量 回答数 0

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同步阻塞的 BIO同步非阻塞的 NIO异步非阻塞的 AIO 在使用同步 I/O 的网络应用中,如果要同时处理多个客户端请求,或是在客户端要同时和多个服务器进行通讯,就必须使用多线程来处理。
huc_逆天 2021-01-11 11:42:30 0 浏览量 回答数 0

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同步方式,RPC, RPC 又可以分为同语言和跨语言。如果两个项目都是 Java 实现的,使用 Java RMI、Dubbo 。如果跨语言可以考虑 Grpc、Thrift。异步方式,比如消息队列,消息队列是个中间件,简单说就是一个独立进程的服务,两个项目都可以对着队列进行 pub-sub 的方式通讯,可选项有:RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka、RocketMQ。高吞吐量使用 Kafka,想要保证消息送达用其他几个,个人比较喜欢用 Erlang 实现的 RabbitMQ。
倚贤 2019-12-02 01:39:44 0 浏览量 回答数 0

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Re自动消息 这个简单,使用会话功能,文档上有相关的借口。步骤: 首先,注册通讯录事件回调中的 user_add_org事件,在服务端接收并处理钉钉的推送消息。 然后,通过消息获取成员详情,在调用消息会话中的异步发送,以微应用的方式推送任意消息到工作通知中。最后搞定!
sunny_1993 2019-12-01 23:36:59 0 浏览量 回答数 0

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Dubbo 缺省协议采用单一长连接和 NIO 异步通讯,适合于小数据量大并发的服务调用,以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。 反之,Dubbo 缺省协议不适合传送大数据量的服务,比如传文件,传视频等,除非请求量很低。 详细的使用,查询官方文档 http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/references/protocol/dubbo.html
huc_逆天 2020-04-02 18:26:20 0 浏览量 回答数 0

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Mesh 化架构是把中间件框架(比如 RPC、缓存、异步消息等)从业务进程中分离,让中间件 SDK与业务代码进一步解耦,从而使得中间件升级对业务进程没有影响,甚至迁移到另外一个平台的中间件也对业务透明。分离后在业务进程中只保留很“薄”的 Client 部分,Client 通常很少变化,只负责与 Mesh 进程通讯,原来需要在 SDK 中处理的流量控制、安全等逻辑由 Mesh 进程完成。
Pony马 2021-01-14 18:29:56 0 浏览量 回答数 0

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简答 BIO:Block IO 同步阻塞式 IO,就是我们平常使用的传统 IO,它的特点是模式简单使用方便,并发处理能力低。NIO:Non IO 同步非阻塞 IO,是传统 IO 的升级,客户端和服务器端通过 Channel(通道)通讯,实现了多路复用。AIO:Asynchronous IO 是 NIO 的升级,也叫 NIO2,实现了异步非堵塞 IO ,异步 IO 的操作基于事件和回调机制。 详细回答 BIO (Blocking I/O): 同步阻塞I/O模式,数据的读取写入必须阻塞在一个线程内等待其完成。在活动连接数不是特别高(小于单机1000)的情况下,这种模型是比较不错的,可以让每一个连接专注于自己的 I/O 并且编程模型简单,也不用过多考虑系统的过载、限流等问题。线程池本身就是一个天然的漏斗,可以缓冲一些系统处理不了的连接或请求。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。 NIO (New I/O): NIO是一种同步非阻塞的I/O模型,在Java 1.4 中引入了NIO框架,对应 java.nio 包,提供了 Channel , Selector,Buffer等抽象。NIO中的N可以理解为Non-blocking,不单纯是New。它支持面向缓冲的,基于通道的I/O操作方法。 NIO提供了与传统BIO模型中的 Socket 和 ServerSocket 相对应的 SocketChannel 和 ServerSocketChannel 两种不同的套接字通道实现,两种通道都支持阻塞和非阻塞两种模式。阻塞模式使用就像传统中的支持一样,比较简单,但是性能和可靠性都不好;非阻塞模式正好与之相反。对于低负载、低并发的应用程序,可以使用同步阻塞I/O来提升开发速率和更好的维护性;对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 的非阻塞模式来开发 AIO (Asynchronous I/O): AIO 也就是 NIO 2。在 Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步非阻塞的IO模型。异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。AIO 是异步IO的缩写,虽然 NIO 在网络操作中,提供了非阻塞的方法,但是 NIO 的 IO 行为还是同步的。对于 NIO 来说,我们的业务线程是在 IO 操作准备好时,得到通知,接着就由这个线程自行进行 IO 操作,IO操作本身是同步的。查阅网上相关资料,我发现就目前来说 AIO 的应用还不是很广泛,Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。
剑曼红尘 2020-03-27 16:17:11 0 浏览量 回答数 0

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AIO 在使用同步 I/O 的网络应用中,如果要同时处理多个客户端请求,或是在客户端要同时和多个服务器进行通讯,就必须使用多线程来处理。 NIO 基于 Reactor,当 socket 有流可读或可写入 socket 时,操作系统会相应的通知引用程序进行处理,应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统。也就是说,这个时候,已经不是一个连接就要对应一个处理线程了,而是有效的请求,对应一个线程,当连接没有数据时,是没有工作线程来处理的。 与 NIO 不同,当进行读写操作时,只须直接调用 API 的 read 或 write 方法即可。这两种方法均为异步的,对于读操作而言,当有流可读取时,操作系统会将可读的流传入 read 方法的缓冲区,并通知应用程序;对于写操作而言,当操作系统将 write 方法传递的流写入完毕时,操作系统主动通知应用程序。即可以理解为,read/write 方法都是异步的,完成后会主动调用回调函数。
huc_逆天 2021-01-11 11:43:03 0 浏览量 回答数 0

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Dubbo: 单一长连接和 NIO 异步通讯,适合大并发小数据量的服务调用,以及消费者远大于提供者。传输协议 TCP,异步 Hessian 序列化。Dubbo推荐使用dubbo协议。RMI: 采用 JDK 标准的 RMI 协议实现,传输参数和返回参数对象需要实现 Serializable 接口,使用 Java 标准序列化机制,使用阻塞式短连接,传输数据包大小混合,消费者和提供者个数差不多,可传文件,传输协议 TCP。 多个短连接 TCP 协议传输,同步传输,适用常规的远程服务调用和 RMI 互操作。在依赖低版本的 Common-Collections 包,Java 序列化存在安全漏洞。WebService:基于 WebService 的远程调用协议,集成 CXF 实现,提供和原生 WebService 的互操作。多个短连接,基于 HTTP 传输,同步传输,适用系统集成和跨语言调用。HTTP: 基于 Http 表单提交的远程调用协议,使用 Spring 的 HttpInvoke 实现。多个短连接,传输协议 HTTP,传入参数大小混合,提供者个数多于消费者,需要给应用程序和浏览器 JS 调用。Hessian:集成 Hessian 服务,基于 HTTP 通讯,采用 Servlet 暴露服务,Dubbo 内嵌 Jetty 作为服务器时默认实现,提供与 Hession 服务互操作。多个短连接,同步 HTTP 传输,Hessian 序列化,传入参数较大,提供者大于消费者,提供者压力较大,可传文件。Memcache:基于 Memcache实现的 RPC 协议。Redis:基于 Redis 实现的RPC协议。
剑曼红尘 2020-03-15 15:18:57 0 浏览量 回答数 0

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IO的方式通常分为几种,同步阻塞的BIO、同步非阻塞的NIO、异步非阻塞的AIO。 一、BIO 在JDK1.4出来之前,我们建立网络连接的时候采用BIO模式,需要先在服务端启动一个ServerSocket,然后在客户端启动Socket来对服务端进行通信,默认情况下服务端需要对每个请求建立一堆线程等待请求,而客户端发送请求后,先咨询服务端是否有线程相应,如果没有则会一直等待或者遭到拒绝请求,如果有的话,客户端会线程会等待请求结束后才继续执行。 二、NIO NIO本身是基于事件驱动思想来完成的,其主要想解决的是BIO的大并发问题: 在使用同步I/O的网络应用中,如果要同时处理多个客户端请求,或是在客户端要同时和多个服务器进行通讯,就必须使用多线程来处理。也就是说,将每一个客户端请求分配给一个线程来单独处理。这样做虽然可以达到我们的要求,但同时又会带来另外一个问题。由于每创建一个线程,就要为这个线程分配一定的内存空间(也叫工作存储器),而且操作系统本身也对线程的总数有一定的限制。如果客户端的请求过多,服务端程序可能会因为不堪重负而拒绝客户端的请求,甚至服务器可能会因此而瘫痪。 NIO基于Reactor,当socket有流可读或可写入socket时,操作系统会相应的通知引用程序进行处理,应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统。 也就是说,这个时候,已经不是一个连接就要对应一个处理线程了,而是有效的请求,对应一个线程,当连接没有数据时,是没有工作线程来处理的。 BIO与NIO一个比较重要的不同,是我们使用BIO的时候往往会引入多线程,每个连接一个单独的线程;而NIO则是使用单线程或者只使用少量的多线程,每个连接共用一个线程。 NIO的最重要的地方是当一个连接创建后,不需要对应一个线程,这个连接会被注册到多路复用器上面,所以所有的连接只需要一个线程就可以搞定,当这个线程中的多路复用器进行轮询的时候,发现连接上有请求的话,才开启一个线程进行处理,也就是一个请求一个线程模式。 在NIO的处理方式中,当一个请求来的话,开启线程进行处理,可能会等待后端应用的资源(JDBC连接等),其实这个线程就被阻塞了,当并发上来的话,还是会有BIO一样的问题。   HTTP/1.1出现后,有了Http长连接,这样除了超时和指明特定关闭的http header外,这个链接是一直打开的状态的,这样在NIO处理中可以进一步的进化,在后端资源中可以实现资源池或者队列,当请求来的话,开启的线程把请求和请求数据传送给后端资源池或者队列里面就返回,并且在全局的地方保持住这个现场(哪个连接的哪个请求等),这样前面的线程还是可以去接受其他的请求,而后端的应用的处理只需要执行队列里面的就可以了,这样请求处理和后端应用是异步的.当后端处理完,到全局地方得到现场,产生响应,这个就实现了异步处理。 三、AIO 与NIO不同,当进行读写操作时,只须直接调用API的read或write方法即可。这两种方法均为异步的,对于读操作而言,当有流可读取时,操作系统会将可读的流传入read方法的缓冲区,并通知应用程序;对于写操作而言,当操作系统将write方法传递的流写入完毕时,操作系统主动通知应用程序。 即可以理解为,read/write方法都是异步的,完成后会主动调用回调函数。 在JDK1.7中,这部分内容被称作NIO.2,主要在java.nio.channels包下增加了下面四个异步通道: AsynchronousSocketChannel AsynchronousServerSocketChannel AsynchronousFileChannel AsynchronousDatagramChannel 其中的read/write方法,会返回一个带回调函数的对象,当执行完读取/写入操作后,直接调用回调函数。 BIO是一个连接一个线程。 NIO是一个请求一个线程。 AIO是一个有效请求一个线程。 先来个例子理解一下概念,以银行取款为例: 同步 : 自己亲自出马持银行卡到银行取钱(使用同步IO时,Java自己处理IO读写); 异步 : 委托一小弟拿银行卡到银行取钱,然后给你(使用异步IO时,Java将IO读写委托给OS处理,需要将数据缓冲区地址和大小传给OS(银行卡和密码),OS需要支持异步IO操作API); 阻塞 : ATM排队取款,你只能等待(使用阻塞IO时,Java调用会一直阻塞到读写完成才返回); 非阻塞 : 柜台取款,取个号,然后坐在椅子上做其它事,等号广播会通知你办理,没到号你就不能去,你可以不断问大堂经理排到了没有,大堂经理如果说还没到你就不能去(使用非阻塞IO时,如果不能读写Java调用会马上返回,当IO事件分发器会通知可读写时再继续进行读写,不断循环直到读写完成)
津崎平匡 2020-05-06 09:26:35 0 浏览量 回答数 0

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nginx本来是条笔直的高速公路,有人非要在这条高速公路上加个apache这个慢的够可以得收费站 nginx在30秒内可以承受几万并发,apache能承受多少? 大水管加上一个小水管,自己去想吧 ------------------------- 回 23楼(云代维) 的帖子 nginx是通过fcgi接口和php通讯 apache是也有fcgi接口,通常使用mod_so和php通讯 说白了两者都是通过接口连接php的,只是接口不同罢了,两者本身根本不支持php nginx 处理请求是异步非阻塞的,而apache 则是阻塞型的 我想写过程序的都明白吧 最核心的区别在于apache是同步多进程模型,一个连接对应一个进程;nginx是异步的,多个连接(万级别)可以对应一个进程 稳定性,两者没什么区别,要不淘宝也不会用tengine了 apache因为出来的早,所以占有率比较高,不过现在也在慢慢的减少 至于速度和占用资源,建议ivmmff去试下cherokee 版主,你搞清楚了? 如果对nginx有兴趣可以加nginx cn群 24637385 ------------------------- 你以为你是版主就不会装吗? 拜托你订阅一下tengine吧,让tengine的工程师给你解答下,别告诉我不知道tengine是啥 ------------------------- 引用第29楼云代维于2015-08-02 14:13发表的  : 第一,我再装也不会到百度搜出几段话复制出来装,而且搜到的东西还TM是错的,复制完还问我搞清楚了没有,你自己搞清楚了吗? 第二,对tengine的了解我不会比你少,但是你哪只眼睛看到我评论tengine了你往这东西上扯? ....... [url=http://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=252645&pid=682312][/url] 我真是笑喷了,tengine是啥? 是nginx的一个分支,其中95%代码都是nginx的,架构和工作模式等等都和nginx一样,只是修补了一些功能(就象centos和RedHat的关系),拜托去普及一下基础知识 为什么没让你订阅nginx是因为老外的解释怕你理解错了,让你订阅tengine是中文沟通比较方便
买醉 2019-12-02 02:57:18 0 浏览量 回答数 0

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一种全新的方法 BlueStore 是一个用来解决上面提到的各种问题的、从头开始写的存储后端,BlueStore 的一些主要设计目标包括: 快速元数据操作 对象写入时没有一致性开销 支持 COW 没有日志双写问题 对 HDD 和 SSD 具有优化的 IO pattern BlueStore 用了两年时间完成了上面的所有目标,并成为了 Ceph 的默认存储后端。这么快的达成(相比通用 POSIX 文件系统需要十年计)有两个关键因素: BlueStore 只实现了少量的、专用的接口,而不是完整的 POSIX 标准 BlueStore 在用户态实现,可以复用很多完整测试过、高性能的第三方代码 BlueStore 的整体架构如下图所示,BlueStore 运行在裸盘上,BlueSore 的 space allocator 决定新数据的位置,然后数据会通过 Driect IO 异步写入到磁盘。内部元数据和用户定义元数据被保存在运行在 BlueFS 的 RocksDB,BlueFS 是一个很小的为 RocksDB 量身定做的用户态文件系统。space allocator 和 BlueFS 会定时通讯来平衡容量。
kun坤 2020-04-23 19:50:59 0 浏览量 回答数 0

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可以用springboot+netty来开发即时通讯。下面是百度的netty的简单介绍:Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架,现为 Github上的独立项目。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。 也就是说,Netty 是一个基于NIO的客户、服务器端编程框架,使用Netty 可以确保你快速和简单的开发出一个网络应用,例如实现了某种协议的客户、服务端应用。Netty相当于简化和流线化了网络应用的编程开发过程,例如:基于TCP和UDP的socket服务开发。 “快速”和“简单”并不用产生维护性或性能上的问题。Netty 是一个吸收了多种协议(包括FTP、SMTP、HTTP等各种二进制文本协议)的实现经验,并经过相当精心设计的项目。最终,Netty 成功的找到了一种方式,在保证易于开发的同时还保证了其应用的性能,稳定性和伸缩性。
日你dady哟 2019-12-02 03:08:15 0 浏览量 回答数 0

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快速入门SQL Server版-使用限制

SQL Server类型的RDS实例均自带微软SQL Server的license,不支持您使用自己的license。另外,为保障实例的稳定及安全,SQL Server有部分使用上的限制࿰...
李沃晟 2019-12-01 21:36:09 750 浏览量 回答数 0

问题

java 进销存 crm websocket即时聊天发图片文字 好友群组 SSM源码

fhadmin框架 1.系统采用主流的 SSM 框架 jsp JSTL bootstrap html5 (PC浏览器使用) 2.springmvc +spring4.3.7+ mybaits3.3 SSM 普通java ...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:53:21 40 浏览量 回答数 0

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在工程实践上,为了保障系统的可用性,互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求,并通过系统执行幂等性的保证,保证数据的最终一致性。但在电商等场景中,对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统(如 MySQL 主从同步)又有一定区别,分成以下 6 种解决方案。(一)规避分布式事务——业务整合业务整合方案主要采用将接口整合到本地执行的方法。拿问题场景来说,则可以将服务 A、B、C 整合为一个服务 D 给业务,这个服务 D 再通过转换为本地事务的方式,比如服务 D 包含本地服务和服务 E,而服务 E 是本地服务 A ~ C 的整合。优点:解决(规避)了分布式事务。缺点:显而易见,把本来规划拆分好的业务,又耦合到了一起,业务职责不清晰,不利于维护。由于这个方法存在明显缺点,通常不建议使用。(二)经典方案 - eBay 模式此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列,再通过业务规则自动或人工发起重试。人工重试更多的是应用于支付场景,通过对账系统对事后问题的处理。消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因,如果接口不能保证幂等性,数据的唯一性将很难保证。eBay 方式的主要思路如下。Base:一种 Acid 的替代方案此方案是 eBay 的架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章,是一篇解释 BASE 原则,或者说最终一致性的经典文章。文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择,那么如何实现可用性呢?答案是BASE (basically available, soft state, eventually consistent)BASE 的可用性是通过支持局部故障而不是系统全局故障来实现的。下面是一个简单的例子:如果将用户分区在 5 个数据库服务器上,BASE 设计鼓励类似的处理方式,一个用户数据库的故障只影响这台特定主机那 20% 的用户。这里不涉及任何魔法,不过它确实可以带来更高的可感知的系统可用性。文章中描述了一个最常见的场景,如果产生了一笔交易,需要在交易表增加记录,同时还要修改用户表的金额。这两个表属于不同的远程服务,所以就涉及到分布式事务一致性的问题。文中提出了一个经典的解决方法,将主要修改操作以及更新用户表的消息放在一个本地事务来完成。同时为了避免重复消费用户表消息带来的问题,达到多次重试的幂等性,增加一个更新记录表 updates_applied 来记录已经处理过的消息。基于以上方法,在第一阶段,通过本地的数据库的事务保障,增加了 transaction 表及消息队列 。在第二阶段,分别读出消息队列(但不删除),通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行,未被执行的记录会修改 user 表,然后增加一条操作记录到 updates_applied,事务执行成功之后再删除队列。通过以上方法,达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。(三)去哪儿网分布式事务方案随着业务规模不断地扩大,电商网站一般都要面临拆分之路。就是将原来一个单体应用拆分成多个不同职责的子系统。比如以前可能将面向用户、客户和运营的功能都放在一个系统里,现在拆分为订单中心、代理商管理、运营系统、报价中心、库存管理等多个子系统。拆分首先要面临的是什么呢?最开始的单体应用所有功能都在一起,存储也在一起。比如运营要取消某个订单,那直接去更新订单表状态,然后更新库存表就 ok 了。因为是单体应用,库在一起,这些都可以在一个事务里,由关系数据库来保证一致性。但拆分之后就不同了,不同的子系统都有自己的存储。比如订单中心就只管理自己的订单库,而库存管理也有自己的库。那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了,而不是直接去操作库。这就涉及一个『分布式事务』的问题。分布式事务有两种解决方式优先使用异步消息。上文已经说过,使用异步消息 Consumer 端需要实现幂等。幂等有两种方式,一种方式是业务逻辑保证幂等。比如接到支付成功的消息订单状态变成支付完成,如果当前状态是支付完成,则再收到一个支付成功的消息则说明消息重复了,直接作为消息成功处理。另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等,则要增加一个去重表或者类似的实现。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库,发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出,而是向消息库插入一条消息记录,然后在事务提交的时候再异步将消息发出,发送消息如果成功则将消息库里的消息删除,如果遇到消息队列服务异常或网络问题,消息没有成功发出那么消息就留在这里了,会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。有的业务不适合异步消息的方式,事务的各个参与方都需要同步的得到结果。这种情况的实现方式其实和上面类似,每个参与方的本地业务库的同实例上面放一个事务记录库。比如 A 同步调用 B,C。A 本地事务成功的时候更新本地事务记录状态,B 和 C 同样。如果有一次 A 调用 B 失败了,这个失败可能是 B 真的失败了,也可能是调用超时,实际 B 成功。则由一个中心服务对比三方的事务记录表,做一个最终决定。假设现在三方的事务记录是 A 成功,B 失败,C 成功。那么最终决定有两种方式,根据具体场景:重试 B,直到 B 成功,事务记录表里记录了各项调用参数等信息;执行 A 和 B 的补偿操作(一种可行的补偿方式是回滚)。对 b 场景做一个特殊说明:比如 B 是扣库存服务,在第一次调用的时候因为某种原因失败了,但是重试的时候库存已经变为 0,无法重试成功,这个时候只有回滚 A 和 C 了。那么可能有人觉得在业务库的同实例里放消息库或事务记录库,会对业务侵入,业务还要关心这个库,是否一个合理的设计?实际上可以依靠运维的手段来简化开发的侵入,我们的方法是让 DBA 在公司所有 MySQL 实例上预初始化这个库,通过框架层(消息的客户端或事务 RPC 框架)透明的在背后操作这个库,业务开发人员只需要关心自己的业务逻辑,不需要直接访问这个库。总结起来,其实两种方式的根本原理是类似的,也就是将分布式事务转换为多个本地事务,然后依靠重试等方式达到最终一致性。(四)蘑菇街交易创建过程中的分布式一致性方案交易创建的一般性流程我们把交易创建流程抽象出一系列可扩展的功能点,每个功能点都可以有多个实现(具体的实现之间有组合/互斥关系)。把各个功能点按照一定流程串起来,就完成了交易创建的过程。面临的问题每个功能点的实现都可能会依赖外部服务。那么如何保证各个服务之间的数据是一致的呢?比如锁定优惠券服务调用超时了,不能确定到底有没有锁券成功,该如何处理?再比如锁券成功了,但是扣减库存失败了,该如何处理?方案选型服务依赖过多,会带来管理复杂性增加和稳定性风险增大的问题。试想如果我们强依赖 10 个服务,9 个都执行成功了,最后一个执行失败了,那么是不是前面 9 个都要回滚掉?这个成本还是非常高的。所以在拆分大的流程为多个小的本地事务的前提下,对于非实时、非强一致性的关联业务写入,在本地事务执行成功后,我们选择发消息通知、关联事务异步化执行的方案。消息通知往往不能保证 100% 成功;且消息通知后,接收方业务是否能执行成功还是未知数。前者问题可以通过重试解决;后者可以选用事务消息来保证。但是事务消息框架本身会给业务代码带来侵入性和复杂性,所以我们选择基于 DB 事件变化通知到 MQ 的方式做系统间解耦,通过订阅方消费 MQ 消息时的 ACK 机制,保证消息一定消费成功,达到最终一致性。由于消息可能会被重发,消息订阅方业务逻辑处理要做好幂等保证。所以目前只剩下需要实时同步做、有强一致性要求的业务场景了。在交易创建过程中,锁券和扣减库存是这样的两个典型场景。要保证多个系统间数据一致,乍一看,必须要引入分布式事务框架才能解决。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升;在电商领域,绝对的强一致是过于理想化的,我们可以选择准实时的最终一致性。我们在交易创建流程中,首先创建一个不可见订单,然后在同步调用锁券和扣减库存时,针对调用异常(失败或者超时),发出废单消息到MQ。如果消息发送失败,本地会做时间阶梯式的异步重试;优惠券系统和库存系统收到消息后,会进行判断是否需要做业务回滚,这样就准实时地保证了多个本地事务的最终一致性。(五)支付宝及蚂蚁金融云的分布式服务 DTS 方案业界常用的还有支付宝的一种 xts 方案,由支付宝在 2PC 的基础上改进而来。主要思路如下,大部分信息引用自官方网站。分布式事务服务简介分布式事务服务 (Distributed Transaction Service, DTS) 是一个分布式事务框架,用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分,前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包,主要负责事务数据的写入和处理;后者是一个独立的系统,主要负责异常事务的恢复。核心特性传统关系型数据库的事务模型必须遵守 ACID 原则。在单数据库模式下,ACID 模型能有效保障数据的完整性,但是在大规模分布式环境下,一个业务往往会跨越多个数据库,如何保证这多个数据库之间的数据一致性,需要其他行之有效的策略。在 JavaEE 规范中使用 2PC (2 Phase Commit, 两阶段提交) 来处理跨 DB 环境下的事务问题,但是 2PC 是反可伸缩模式,也就是说,在事务处理过程中,参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样,当业务规模达到千万级以上时,2PC 的局限性就越来越明显,系统可伸缩性会变得很差。基于此,我们采用 BASE 的思想实现了一套类似 2PC 的分布式事务方案,这就是 DTS。DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求,其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。简单的说,DTS 框架有如下特性:最终一致:事务处理过程中,会有短暂不一致的情况,但通过恢复系统,可以让事务的数据达到最终一致的目标。协议简单:DTS 定义了类似 2PC 的标准两阶段接口,业务系统只需要实现对应的接口就可以使用 DTS 的事务功能。与 RPC 服务协议无关:在 SOA 架构下,一个或多个 DB 操作往往被包装成一个一个的 Service,Service 与 Service 之间通过 RPC 协议通信。DTS 框架构建在 SOA 架构上,与底层协议无关。与底层事务实现无关: DTS 是一个抽象的基于 Service 层的概念,与底层事务实现无关,也就是说在 DTS 的范围内,无论是关系型数据库 MySQL,Oracle,还是 KV 存储 MemCache,或者列存数据库 HBase,只要将对其的操作包装成 DTS 的参与者,就可以接入到 DTS 事务范围内。一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。主业务服务负责发起并完成整个业务活动。从业务服务提供 TCC 型业务操作。业务活动管理器控制业务活动的一致性,它登记业务活动中的操作,并在活动提交时确认所有的两阶段事务的 confirm 操作,在业务活动取消时调用所有两阶段事务的 cancel 操作。”与 2PC 协议比较,没有单独的 Prepare 阶段,降低协议成本。系统故障容忍度高,恢复简单(六)农信网数据一致性方案电商业务公司的支付部门,通过接入其它第三方支付系统来提供支付服务给业务部门,支付服务是一个基于 Dubbo 的 RPC 服务。对于业务部门来说,电商部门的订单支付,需要调用支付平台的支付接口来处理订单;同时需要调用积分中心的接口,按照业务规则,给用户增加积分。从业务规则上需要同时保证业务数据的实时性和一致性,也就是支付成功必须加积分。我们采用的方式是同步调用,首先处理本地事务业务。考虑到积分业务比较单一且业务影响低于支付,由积分平台提供增加与回撤接口。具体的流程是先调用积分平台增加用户积分,再调用支付平台进行支付处理,如果处理失败,catch 方法调用积分平台的回撤方法,将本次处理的积分订单回撤。用户信息变更公司的用户信息,统一由用户中心维护,而用户信息的变更需要同步给各业务子系统,业务子系统再根据变更内容,处理各自业务。用户中心作为 MQ 的 producer,添加通知给 MQ。APP Server 订阅该消息,同步本地数据信息,再处理相关业务比如 APP 退出下线等。我们采用异步消息通知机制,目前主要使用 ActiveMQ,基于 Virtual Topic 的订阅方式,保证单个业务集群订阅的单次消费。总结分布式服务对衍生的配套系统要求比较多,特别是我们基于消息、日志的最终一致性方案,需要考虑消息的积压、消费情况、监控、报警等。
小川游鱼 2019-12-02 01:46:40 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】关于运维面试,必须掌握的问与答

成就运维 服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片,具备什么作用? 2、什么是域和域控制器? 3、现在有300台虚拟机在云上,你如何进行管理? 4、简述ra...
问问小秘 2020-03-23 15:09:59 419 浏览量 回答数 2

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1.阻塞与同步2.BIO与NIO对比3.NIO简介4.缓冲区Buffer5.通道Channel6.反应堆7.选择器8.NIO源码分析9.AIO1.阻塞与同步1)阻塞(Block)和非租塞(NonBlock):阻塞和非阻塞是进程在访问数据的时候,数据是否准备就绪的一种处理方式,当数据没有准备的时候阻塞:往往需要等待缞冲区中的数据准备好过后才处理其他的事情,否則一直等待在那里。非阻塞:当我们的进程访问我们的数据缓冲区的时候,如果数据没有准备好则直接返回,不会等待。如果数据已经准备好,也直接返回2)同步(Synchronization)和异步(Async)的方式:同步和异步都是基于应用程序私操作系统处理IO事件所采用的方式,比如同步:是应用程序要直接参与IO读写的操作。异步:所有的IO读写交给搡作系统去处理,应用程序只需要等待通知。同步方式在处理IO事件的时候,必须阻塞在某个方法上靣等待我们的IO事件完成(阻塞IO事件或者通过轮询IO事件的方式).对于异步来说,所有的IO读写都交给了搡作系统。这个时候,我们可以去做其他的事情,并不拓要去完成真正的IO搡作,当搡作完成IO后.会给我们的应用程序一个通知同步:阻塞到IO事件,阻塞到read成则write。这个时候我们就完全不能做自己的事情,让读写方法加入到线程里面,然后阻塞线程来实现,对线程的性能开销比较大,参考:https://blog.csdn.net/CharJay_Lin/article/details/812598802.BIO与NIO对比block IO与Non-block IO1)区别IO模型 IO NIO方式 从硬盘到内存 从内存到硬盘通信 面向流(乡村公路) 面向缓存(高速公路,多路复用技术)处理 阻塞IO(多线程) 非阻塞IO(反应堆Reactor)触发 无 选择器(轮询机制)2)面向流与面向缓冲Java NIO和IO之间第一个最大的区别是,IO是面向流的.NIO是面向缓冲区的。Java IO面向流意味着毎次从流中读一个成多个字节,直至读取所有字节,它们没有被缓存在任何地方,此外,它不能前后移动流中的数据。如果需要前后移动从流中读取的教据,需要先将它缓存到一个缓冲区。Java NIO的缓冲导向方法略有不同。数据读取到一个它稍后处理的缓冲区,霱要时可在缓冲区中前后移动。这就增加了处理过程中的灵活性。但是,还需要检查是否该缓冲区中包含所有您需要处理的数裾。而且,需确保当更多的数据读入缓冲区时,不要覆盖缓冲区里尚未处理的数据。3)阻塞与非阻塞Java IO的各种流是阻塞的。这意味着,当一个线程调用read() 或 write()时,该线程被阻塞,直到有一些数据被读取,或数据完全写入。该线程在此期间不能再干任何事情了。 Java NIO的非阻塞模式,使一个线程从某通道发送请求读取数据,但是它仅能得到目前可用的数据,如果目前没有数据可用时,就什么都不会获取。而不是保持线程阻塞,所以直至数据变的可以读取之前,该线程可以继续做其他的事情。 非阻塞写也是如此。一个线程请求写入一些数据到某通道,但不需要等待它完全写入,这个线程同时可以去做别的事情。 线程通常将非阻塞IO的空闲时间用于在其它通道上执行IO操作,所以一个单独的线程现在可以管理多个输入和输出通道(channel)。4)选择器(Selector)Java NIO的选择器允许一个单独的线程来监视多个输入通道,你可以注册多个通道使用一个选择器,然后使用一个单独的线程来“选择"通道:这些通里已经有可以处理的褕入,或者选择已准备写入的通道。这选怿机制,使得一个单独的线程很容易来管理多个通道。5)NIO和BIO读取文件BIO读取文件:链接BIO从一个阻塞的流中一行一行的读取数据image | left | 469x426NIO读取文件:链接通道是数据的载体,buffer是存储数据的地方,线程每次从buffer检查数据通知给通道image | left | 559x3946)处理数据的线程数NIO:一个线程管理多个连接BIO:一个线程管理一个连接3.NIO简介在Java1.4之前的I/O系统中,提供的都是面向流的I/O系统,系统一次一个字节地处理数据,一个输入流产生一个字节的数据,一个输出流消费一个字节的数据,面向流的I/O速度非常慢,而在Java 1.4中推出了NIO,这是一个面向块的I/O系统,系统以块的方式处理处理,每一个操作在一步中产生或者消费一个数据库,按块处理要比按字节处理数据快的多。在NIO中有几个核心对象需要掌握:缓冲区(Buffer)、通道(Channel)、选择器(Selector)。参考:链接image2.png | center | 851x3834.缓冲区Buffer缓冲区实际上是一个容器对象,更直接的说,其实就是一个数组,在NIO库中,所有数据都是用缓冲区处理的。在读取数据时,它是直接读到缓冲区中的; 在写入数据时,它也是写入到缓冲区中的;任何时候访问 NIO 中的数据,都是将它放到缓冲区中。而在面向流I/O系统中,所有数据都是直接写入或者直接将数据读取到Stream对象中。在NIO中,所有的缓冲区类型都继承于抽象类Buffer,最常用的就是ByteBuffer,对于Java中的基本类型,基本都有一个具体Buffer类型与之相对应,它们之间的继承关系如下图所示:image3.png | center | 650x3681)其中的四个属性的含义分别如下:容量(Capacity):缓冲区能够容纳的数据元素的最大数量。这一个容量在缓冲区创建时被设定,并且永远不能改变。上界(Limit):缓冲区的第一个不能被读或写的元素。或者说,缓冲区中现存元素的计数。位置(Position):下一个要被读或写的元素的索引。位置会自动由相应的 get( )和 put( )函数更新。标记(Mark):下一个要被读或写的元素的索引。位置会自动由相应的 get( )和 put( )函数更新。2)Buffer的常见方法如下所示:flip(): 写模式转换成读模式rewind():将 position 重置为 0 ,一般用于重复读。clear() :compact(): 将未读取的数据拷贝到 buffer 的头部位。mark(): reset():mark 可以标记一个位置, reset 可以重置到该位置。Buffer 常见类型: ByteBuffer 、 MappedByteBuffer 、 CharBuffer 、 DoubleBuffer 、 FloatBuffer 、 IntBuffer 、 LongBuffer 、 ShortBuffer 。3)基本操作Buffer基础操作: 链接缓冲区分片,缓冲区分配,直接缓存区,缓存区映射,缓存区只读:链接4)缓冲区存取数据流程存数据时position会++,当停止数据读取的时候调用flip(),此时limit=position,position=0读取数据时position++,一直读取到limitclear() 清空 buffer ,准备再次被写入 (position 变成 0 , limit 变成 capacity) 。5.通道Channel通道是一个对象,通过它可以读取和写入数据,当然了所有数据都通过Buffer对象来处理。我们永远不会将字节直接写入通道中,相反是将数据写入包含一个或者多个字节的缓冲区。同样不会直接从通道中读取字节,而是将数据从通道读入缓冲区,再从缓冲区获取这个字节。image4.png | center | 368x191在NIO中,提供了多种通道对象,而所有的通道对象都实现了Channel接口。它们之间的继承关系如下图所示:image5.png | center | 650x5171)使用NIO读取数据在前面我们说过,任何时候读取数据,都不是直接从通道读取,而是从通道读取到缓冲区。所以使用NIO读取数据可以分为下面三个步骤:从FileInputStream获取Channel 创建Buffer 将数据从Channel读取到Buffer中 例子:链接 2)使用NIO写入数据使用NIO写入数据与读取数据的过程类似,同样数据不是直接写入通道,而是写入缓冲区,可以分为下面三个步骤:从FileInputStream获取Channel 创建Buffer 将数据从Channel写入到Buffer中 例子:链接 6.反应堆1)阻塞IO模型在老的IO包中,serverSocket和socket都是阻塞式的,因此一旦有大规模的并发行为,而每一个访问都会开启一个新线程。这时会有大规模的线程上下文切换操作(因为都在等待,所以资源全都被已有的线程吃掉了),这时无论是等待的线程还是正在处理的线程,响应率都会下降,并且会影响新的线程。image6.png | center | 739x3362)NIOJava NIO是在jdk1.4开始使用的,它既可以说成“新IO”,也可以说成非阻塞式I/O。下面是java NIO的工作原理:1.由一个专门的线程来处理所有的IO事件,并负责分发。2.事件驱动机制:事件到的时候触发,而不是同步的去监视事件。3.线程通讯:线程之间通过wait,notify等方式通讯。保证每次上下文切换都是有意义的。减少无谓的线程切换。image7.png | center | 689x251注:每个线程的处理流程大概都是读取数据,解码,计算处理,编码,发送响应。7.选择器传统的 server / client 模式会基于 TPR ( Thread per Request ) .服务器会为每个客户端请求建立一个线程.由该线程单独负贵处理一个客户请求。这种模式带未的一个问题就是线程数是的剧增.大量的线程会增大服务器的开销,大多数的实现为了避免这个问题,都采用了线程池模型,并设置线程池线程的最大数量,这又带来了新的问题,如果线程池中有 200 个线程,而有 200 个用户都在进行大文件下载,会导致第 201 个用户的请求无法及时处理,即便第 201 个用户只想请求一个几 KB 大小的页面。传统的 Sorvor / Client 模式如下围所示:image8.png | center | 597x286NIO 中非阻塞IO采用了基于Reactor模式的工作方式,IO调用不会被阻塞,相反是注册感兴趣的特点IO事件,如可读数据到达,新的套接字等等,在发生持定率件时,系统再通知我们。 NlO中实现非阻塞IO的核心设计Selector,Selector就是注册各种IO事件的地方,而且当那些事件发生时,就是这个对象告诉我们所发生的事件。image9.png | center | 462x408当有读或者写等任何注册的事件发生时,可以从Selector中获得相应的SelectionKey,同时从SelectionKey中可以找到发生的事件和该事件所发生的具体的SelectableChannel,以获得客户端发送过来的数据。使用NIO中非阻塞IO编写服务器处理程序,有三个步骤1.向Selector对象注册感兴趣的事件2.从Selector中获取感兴趣的事件3.根据不同事件进行相应的处理8.NIO源码分析Selector是NIO的核心epool模型1)SelectorSelector的open()方法:链接2)ServerSocketChannelServerSocketChannel.open() 链接9.AIOAsynchronous IO异步非阻塞IOBIO ServerSocketNIO ServerSocketChannelAIO AsynchronousServerSocketChannel
wangccsy 2019-12-02 01:46:51 0 浏览量 回答数 0

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Scrapy 使用了 Twisted 异步非阻塞网络库来处理网络通讯,整体架构大致如下(绿线是数据流向): Scrapy主要包括了以下组件: 引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 下载器(Downloader) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) 爬虫(Spiders) 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面 项目管道(Pipeline) 负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。 下载器中间件(Downloader Middlewares) 介于Scrapy引擎和下载器之间的中间件,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。 爬虫中间件(Spider Middlewares) 介于Scrapy引擎和爬虫之间的中间件,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。 调度中间件(Scheduler Middewares) 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。 Scrapy运行流程大概如下: 1.引擎:Hi!Spider, 你要处理哪一个网站? 2.Spider:老大要我处理xxxx.com(初始URL)。 3.引擎:你把第一个需要处理的URL给我吧。 4.Spider:给你,第一个URL是xxxxxxx.com。 5.引擎:Hi!调度器,我这有request请求你帮我排序入队一下。 6.调度器:好的,正在处理你等一下。 7.引擎:Hi!调度器,把你处理好的request请求给我。 8.调度器:给你,这是我处理好的request 9.引擎:Hi!下载器,你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求。 10.下载器:好的!给你,这是下载好的东西。(如果失败:sorry,这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器,这个request下载失败了,你记录一下,我们待会儿再下载) 11.引擎:Hi!Spider,这是下载好的东西,并且已经按照老大的下载中间件处理过了,你自己处理一下(注意!这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的) 12.Spider:(处理完毕数据之后对于需要跟进的URL),Hi!引擎,我这里有两个结果,这个是我需要跟进的URL,还有这个是我获取到的Item数据。 13.引擎:Hi !管道 我这儿有个item你帮我处理一下!调度器!这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环,直到获取完老大需要全部信息。 14.管道、调度器:好的,现在就做!
珍宝珠 2019-12-02 03:20:36 0 浏览量 回答数 0

问题

Activiti 工作流项目源码 代码生成器 websocket即时通讯 springmvc SS

工作流模块 1.模型管理 :web在线流程设计器、预览流程xml、导出xml、部署流程 2.流程管理 :导入导出流程资源文件、查看流程图、根据流程实例反射出流程模型、激活挂起 3.运行中流程:...
游客egqjd4t7mlyom 2019-12-01 19:54:26 50 浏览量 回答数 0

问题

spring cloud springboot 框架源码 activiti工作流 前后分离

代码介绍 ------------- 本框架为 :springcloud + Springboot 微服务\分布式 工作流 前后分离 + 跨域 版本 (权限控制到菜单和按钮) 后...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:57:42 15 浏览量 回答数 0
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