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分布式定时任务elastic-job(一)

目录

分布式定时任务elastic-job(一)_第1张图片
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分布式定时任务系列

  • 分布式定时任务elastic-job(一)
  • 分布式定时任务elastic-job(二)
  • 分布式定时任务elastic-job(三)
  • 分布式定时任务elastic-job(四)

配置

客户端核心配置SpringJobScheduler

@Bean(initMethod = "init")
public JobScheduler simpleJobScheduler(final SimpleJob simpleJob,
                                       @Value("${simpleJob.cron}") final String cron,
                                       @Value("${simpleJob.shardingTotalCount}") final int shardingTotalCount,
                                       @Value("${simpleJob.shardingItemParameters}") final String shardingItemParameters,
                                       @Value("${simpleJob.jobParameter}") final String jobParameter,
                                       @Value("${simpleJob.failover}") final boolean failover,
                                       @Value("${simpleJob.monitorExecution}") final boolean monitorExecution,
                                       @Value("${simpleJob.monitorPort}") final int monitorPort,
                                       @Value("${simpleJob.maxTimeDiffSeconds}") final int maxTimeDiffSeconds,
                                       @Value("${simpleJob.jobShardingStrategyClass}") final String jobShardingStrategyClass) {
        // SpringJobScheduler配置，分析初始化从这里开始
    return new SpringJobScheduler(simpleJob,
            registryCenter,
            getLiteJobConfiguration(simpleJob.getClass(),
                    cron,
                    shardingTotalCount,
                    shardingItemParameters,
                    jobParameter,
                    failover,
                    monitorExecution,
                    monitorPort,
                    maxTimeDiffSeconds,
                    jobShardingStrategyClass),
            jobEventConfiguration,
            new SimpleJobListener());

}


private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration(Class jobClass, String cron,
                                                     int shardingTotalCount, String shardingItemParameters, String jobParameter, boolean failover,
                                                     boolean monitorExecution, int monitorPort, int maxTimeDiffSeconds, String jobShardingStrategyClass) {

    //定义作业核心配置
    JobCoreConfiguration jobCoreConfiguration = JobCoreConfiguration
            .newBuilder(jobClass.getName(), cron, shardingTotalCount)
            .misfire(true)
            .failover(failover)
            .jobParameter(jobParameter)
            .shardingItemParameters(shardingItemParameters)
            .jobProperties("job_exception_handler", "com.seeger.demo.config.MyJobExceptionHandler")
            .build();

    //定义SIMPLE类型配置
    SimpleJobConfiguration simpleJobConfiguration = new SimpleJobConfiguration(jobCoreConfiguration, jobClass.getCanonicalName());

    //定义Lite作业根配置
    LiteJobConfiguration liteJobConfiguration = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfiguration)
            .jobShardingStrategyClass(jobShardingStrategyClass)
            .monitorExecution(monitorExecution)
            .monitorPort(monitorPort)
            .maxTimeDiffSeconds(maxTimeDiffSeconds)
            .overwrite(true)
            .build();

    return liteJobConfiguration;
}

SpringJobScheduler

  • 初始化代码
public JobScheduler(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final LiteJobConfiguration liteJobConfig, final JobEventConfiguration jobEventConfig, 
                    final ElasticJobListener... elasticJobListeners) {
    this(regCenter, liteJobConfig, new JobEventBus(jobEventConfig), elasticJobListeners);
}
    
private JobScheduler(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final LiteJobConfiguration liteJobConfig, final JobEventBus jobEventBus, final ElasticJobListener... elasticJobListeners) {
    JobRegistry.getInstance().addJobInstance(liteJobConfig.getJobName(), new JobInstance());
    this.liteJobConfig = liteJobConfig;
    this.regCenter = regCenter;
    List elasticJobListenerList = Arrays.asList(elasticJobListeners);
    setGuaranteeServiceForElasticJobListeners(regCenter, elasticJobListenerList);
    schedulerFacade = new SchedulerFacade(regCenter, liteJobConfig.getJobName(), elasticJobListenerList);
    jobFacade = new LiteJobFacade(regCenter, liteJobConfig.getJobName(), Arrays.asList(elasticJobListeners), jobEventBus);
}

  • 可以看到父类JobScheduler有几个属性LiteJobConfiguration(Lite作业配置)，CoordinatorRegistryCenter(注册中心)，SchedulerFacade，JobFacade


    分布式定时任务elastic-job(一)_第2张图片
    SpringJobScheduler对应diagram.png
LiteJobConfiguration

  • 作业配置类


    分布式定时任务elastic-job(一)_第3张图片
    作业配置类diagram.png

  1. typeConfig: 作业配置类型，分为simple，dataflow，script不同类型不同配置类


    分布式定时任务elastic-job(一)_第4张图片
    JobTypeConfiguration的diagram.png
  2. monitorExecution监控作业运行状态，如果执行时间与执行间隔都短的情况下不建议开启
  3. maxTimeDiffSeconds设置最大容忍的本机与注册中心的时间误差秒数
  4. monitorPort作业监控端口，可以dump文件，echo “dump” | nc 127.0.0.1 9888
  5. jobShardingStrategyClass策略模式实现分片的不同策略
  6. reconcileIntervalMinutes修复作业服务器不一致状态服务调度间隔时间
  7. disabled是否禁用
  8. overwrite使用本地作业配置覆盖注册中心的作业配置

  • JobTypeConfiguration，以最常用的SimpleJobConfiguration举例


    分布式定时任务elastic-job(一)_第5张图片
    SimpleJobConfiguration.png

    分布式定时任务elastic-job(一)_第6张图片
    JobCoreConfiguration.png
  1. jobName作业名称
  2. cron core表达式
  3. shardingTotalCount作业分片总数
  4. shardingItemParameters 分片项目参数，给分片上别名，本来分片是0,1,2,3这种的，可以起别名增加可读性
  5. jobParameter自定义作业参数
  6. failover失效转移是否启动，集群上别的集群如果有分片失效了比如这台服务宕机，可以让本机执行失效的分片，这里并不是master节点(可能每个任务都不同的master节点，因为主节点如果存在说明zk上有/${JOB_NAME}/leader/electron/instance，不同job就有可能存在不同的master节点)执行，而是任务争夺到分布式锁的机器执行，这里能够利用集群能力
  7. misfire错过执行 如果本机的任务时间间隔比执行时间短，那就错过了，elastic-job提供错过重执行的功能
  8. description描述
  9. jobProperties job属性，可以自定义异常处理器和线程池是SPI接口
CoordinatorRegistryCenter

  • 注册中心，用于协调分布式服务，提供了默认实现ZookeeperRegistryCenter。ZookeeperRegistryCenter定义了持久节点、临时节点、持久顺序节点、临时顺序节点等目录服务接口方法，隐性的要求提供事务、分布式锁、数据订阅等特。ZookeeperRegistryCenter封装了apaceh /curator(zk连接设置节点等，使用curator很方便)方法。elastic job使用 Quartz 作为调度内核。


    分布式定时任务elastic-job(一)_第7张图片
    注册中心配置.png
  • ZookeeperConfiguration，初始化方法, 根据设置的zk配置初始化curator框架的client。其中ExponentialBackoffRetry动态计算时间间隔
public void init() {
    log.debug("Elastic job: zookeeper registry center init, server lists is: {}.", zkConfig.getServerLists());
    CuratorFrameworkFactory.Builder builder = CuratorFrameworkFactory.builder()
            .connectString(zkConfig.getServerLists())
            .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(zkConfig.getBaseSleepTimeMilliseconds(), zkConfig.getMaxRetries(), zkConfig.getMaxSleepTimeMilliseconds()))
            .namespace(zkConfig.getNamespace());
    if (0 != zkConfig.getSessionTimeoutMilliseconds()) {
        builder.sessionTimeoutMs(zkConfig.getSessionTimeoutMilliseconds());
    }
    if (0 != zkConfig.getConnectionTimeoutMilliseconds()) {
        builder.connectionTimeoutMs(zkConfig.getConnectionTimeoutMilliseconds());
    }
    if (!Strings.isNullOrEmpty(zkConfig.getDigest())) {
        builder.authorization("digest", zkConfig.getDigest().getBytes(Charsets.UTF_8))
                .aclProvider(new ACLProvider() {
                
                    @Override
                    public List getDefaultAcl() {
                        return ZooDefs.Ids.CREATOR_ALL_ACL;
                    }
                
                    @Override
                    public List getAclForPath(final String path) {
                        return ZooDefs.Ids.CREATOR_ALL_ACL;
                    }
                });
    }
    client = builder.build();
    client.start();
    try {
        if (!client.blockUntilConnected(zkConfig.getMaxSleepTimeMilliseconds() * zkConfig.getMaxRetries(), TimeUnit.MILLISECONDS)) {
            client.close();
            throw new KeeperException.OperationTimeoutException();
        }
        //CHECKSTYLE:OFF
    } catch (final Exception ex) {
        //CHECKSTYLE:ON
        RegExceptionHandler.handleException(ex);
    }
}
// 动态计算时间间隔
baseSleepTimeMs * Math.max(1, random.nextInt(1 << (retryCount + 1)))
  • 缓存是通过 Curator TreeCache 实现监控整个树( Zookeeper目录 )的数据订阅和缓存
  • 对zk的crud比较基础细节可以深入源码看
SchedulerFacade
  • 通过调用构造器
public JobScheduler(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final LiteJobConfiguration liteJobConfig, final JobEventConfiguration jobEventConfig, 
                    final ElasticJobListener... elasticJobListeners) {
    this(regCenter, liteJobConfig, new JobEventBus(jobEventConfig), elasticJobListeners);
}
    
private JobScheduler(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final LiteJobConfiguration liteJobConfig, final JobEventBus jobEventBus, final ElasticJobListener... elasticJobListeners) {
    // 省去部分代码
    schedulerFacade = new SchedulerFacade(regCenter, liteJobConfig.getJobName(), elasticJobListenerList);
}

// 调用SchedulerFacade
 public SchedulerFacade(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final String jobName, final List elasticJobListeners) {
        this.jobName = jobName;
        configService = new ConfigurationService(regCenter, jobName);
        leaderService = new LeaderService(regCenter, jobName);
        serverService = new ServerService(regCenter, jobName);
        instanceService = new InstanceService(regCenter, jobName);
        shardingService = new ShardingService(regCenter, jobName);
        executionService = new ExecutionService(regCenter, jobName);
        monitorService = new MonitorService(regCenter, jobName);
        reconcileService = new ReconcileService(regCenter, jobName);
        listenerManager = new ListenerManager(regCenter, jobName, elasticJobListeners);
    }

  • 为调度器提供内部服务的门面类，包含各个service


    分布式定时任务elastic-job(一)_第8张图片
    为调度器提供内部服务的门面类
  • ElasticJobListeners监听器是放到ListenerManager做管理
  • 可以看到各个service都是基于regCenter, jobName做初始化
JobFacade
  • 通过调用构造器初始化
public JobScheduler(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final LiteJobConfiguration liteJobConfig, final JobEventConfiguration jobEventConfig, 
                        final ElasticJobListener... elasticJobListeners) {
    this(regCenter, liteJobConfig, new JobEventBus(jobEventConfig), elasticJobListeners);
}
private JobScheduler(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final LiteJobConfiguration liteJobConfig, final JobEventBus jobEventBus, final ElasticJobListener... elasticJobListeners) {
    // 省略部分代码
    jobFacade = new LiteJobFacade(regCenter, liteJobConfig.getJobName(), Arrays.asList(elasticJobListeners), jobEventBus);
}
// 调用LiteJobFacade构造器
public LiteJobFacade(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final String jobName, final List elasticJobListeners, final JobEventBus jobEventBus) {
    configService = new ConfigurationService(regCenter, jobName);
    shardingService = new ShardingService(regCenter, jobName);
    executionContextService = new ExecutionContextService(regCenter, jobName);
    executionService = new ExecutionService(regCenter, jobName);
    failoverService = new FailoverService(regCenter, jobName);
    this.elasticJobListeners = elasticJobListeners;
    this.jobEventBus = jobEventBus;
}

  • 为Job提供内部服务的门面类, 包含各个service, 以及event bus


    分布式定时任务elastic-job(一)_第9张图片
    为Job提供内部服务的门面类.png
  • 初始化时会传设置好的JobEventConfiguration，通过new JobEventBus(jobEventConfig)设置JobEventBus。
  • 监听器是LiteJobFacade自个管理
  • 可以看到各个service都是基于regCenter, jobName做初始化

事件追踪配置JobEventConfiguration

@Autowired
private DataSource dataSource;

@Bean
public JobEventConfiguration jobEventConfiguration() {
    return new JobEventRdbConfiguration(dataSource);
}
  • 初始化的类比较简单
public final class JobEventRdbConfiguration extends JobEventRdbIdentity implements JobEventConfiguration, Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 3344410699286435226L;
    private final transient DataSource dataSource;

    public JobEventListener createJobEventListener() throws JobEventListenerConfigurationException {
        try {
            return new JobEventRdbListener(this.dataSource);
        } catch (SQLException var2) {
            throw new JobEventListenerConfigurationException(var2);
        }
    }
   // 初始化时调用
    @ConstructorProperties({"dataSource"})
    public JobEventRdbConfiguration(DataSource dataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
    }

    public DataSource getDataSource() {
        return this.dataSource;
    }
}

JobRegistry作业注册表

  • 调用构造函数构造SpringJobScheduler时，会往JobRegistry注册
public JobScheduler(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final LiteJobConfiguration liteJobConfig, final JobEventConfiguration jobEventConfig, 
                    final ElasticJobListener... elasticJobListeners) {
    this(regCenter, liteJobConfig, new JobEventBus(jobEventConfig), elasticJobListeners);
}
    
private JobScheduler(final CoordinatorRegistryCenter regCenter, final LiteJobConfiguration liteJobConfig, final JobEventBus jobEventBus, final ElasticJobListener... elasticJobListeners) {
    JobRegistry.getInstance().addJobInstance(liteJobConfig.getJobName(), new JobInstance());
    // 省略部分代码
}
// getInstance单例
 public static JobRegistry getInstance() {
    if (null == instance) {
        synchronized (JobRegistry.class) {
            if (null == instance) {
                instance = new JobRegistry();
            }
        }
    }
    return instance;
}
// addJobInstance
public void addJobInstance(final String jobName, final JobInstance jobInstance) {
    jobInstanceMap.put(jobName, jobInstance);
}

  • JobRegistry是单例，设计思想有点类似spring ioc容器


    分布式定时任务elastic-job(一)_第10张图片
    JobRegistry.png
  • instance: 单例 private static volatile JobRegistry 修饰
  • 各个map缓存数据，ConcurrentHashMap保证单个put并发安全

初始化

  • 调用完构造函数后，会调用init方法
@Bean(initMethod = "init")
public JobScheduler simpleJobScheduler(//省略参数) {
    return new SpringJobScheduler(省略参数);
}
  • 调用init方法
public void init() {
    //更新作业配置
    LiteJobConfiguration liteJobConfigFromRegCenter = schedulerFacade.updateJobConfiguration(liteJobConfig);
    // 设置分片信息
    JobRegistry.getInstance().setCurrentShardingTotalCount(liteJobConfigFromRegCenter.getJobName(), liteJobConfigFromRegCenter.getTypeConfig().getCoreConfig().getShardingTotalCount());
    // 创建作业调度控制器
    JobScheduleController jobScheduleController = new JobScheduleController(
            createScheduler(), createJobDetail(liteJobConfigFromRegCenter.getTypeConfig().getJobClass()), liteJobConfigFromRegCenter.getJobName());
    // 添加作业调度控制器
    JobRegistry.getInstance().registerJob(liteJobConfigFromRegCenter.getJobName(), jobScheduleController, regCenter);
    // 注册启动信息
    schedulerFacade.registerStartUpInfo(!liteJobConfigFromRegCenter.isDisabled());
    // 调度作业，基于quartz
    jobScheduleController.scheduleJob(liteJobConfigFromRegCenter.getTypeConfig().getCoreConfig().getCron());
}

更新作业配置

  • SchedulerFacade门面里面ConfigService new出来的, ConfigService依赖JobNodeStorage，JobNodeStorage使用curator对zk操作
 public LiteJobConfiguration updateJobConfiguration(final LiteJobConfiguration liteJobConfig) {
    // 持久化
    configService.persist(liteJobConfig);
    // 读取配置
    return configService.load(false);
}

// ConfigService 
public void persist(final LiteJobConfiguration liteJobConfig) {
    checkConflictJob(liteJobConfig);
    if (!jobNodeStorage.isJobNodeExisted(ConfigurationNode.ROOT) || liteJobConfig.isOverwrite()) {
        jobNodeStorage.replaceJobNode(ConfigurationNode.ROOT, LiteJobConfigurationGsonFactory.toJson(liteJobConfig));
    }
}

设置作业分片

  • SchedulerFacade门面里面JobRegistry.getInstance().setCurrentShardingTotalCount
private Map currentShardingTotalCountMap = new ConcurrentHashMap<>();

public void setCurrentShardingTotalCount(final String jobName, final int currentShardingTotalCount) {
    currentShardingTotalCountMap.put(jobName, currentShardingTotalCount);
}

创建作业调度控制器

  • JobScheduleController作业调度控制器，提供对Quartz的封装，
JobScheduleController jobScheduleController = new JobScheduleController(
                createScheduler(), createJobDetail(liteJobConfigFromRegCenter.getTypeConfig().getJobClass()), liteJobConfigFromRegCenter.getJobName());
createScheduler
  • org.quartz.threadPool.threadCount这里配置1，Quartz 执行作业线程数量为 1, 一个ElasticJob对应1个JobScheduler作业调度器，失效转移时会调用quartz的trigger，有可能多次调用，这个时候因为Quartz 执行作业线程数设置为1，所以是串行执行，不会有并发问题。
 // 创建quartz调度器
 private Scheduler createScheduler() {
    Scheduler result;
    try {
        // quartz提供的能力创建Scheduler
        StdSchedulerFactory factory = new StdSchedulerFactory();
        factory.initialize(getBaseQuartzProperties());
        result = factory.getScheduler();
        result.getListenerManager().addTriggerListener(schedulerFacade.newJobTriggerListener());
    } catch (final SchedulerException ex) {
        throw new JobSystemException(ex);
    }
    return result;
}

private Properties getBaseQuartzProperties() {
    Properties result = new Properties();
    result.put("org.quartz.threadPool.class", org.quartz.simpl.SimpleThreadPool.class.getName());
    // Quartz 执行作业线程数量为 1, 一个ElasticJob对应1个JobScheduler作业调度器
    result.put("org.quartz.threadPool.threadCount", "1");
    result.put("org.quartz.scheduler.instanceName", liteJobConfig.getJobName());
    result.put("org.quartz.jobStore.misfireThreshold", "1");
    result.put("org.quartz.plugin.shutdownhook.class", JobShutdownHookPlugin.class.getName());
    result.put("org.quartz.plugin.shutdownhook.cleanShutdown", Boolean.TRUE.toString());
    return result;
}
createJobDetail
  • 创建JobDetail时使用newJob(LiteJob.class)，每次任务都会new LiteJob，Jodetail.jobDataMap为LiteJob添加属性，这样虽然每次都是new的LiteJob, 但是每次属性是一样的。
private JobDetail createJobDetail(final String jobClass) {
    // quartz的能力，创建JobDetail
    JobDetail result = JobBuilder.newJob(LiteJob.class).withIdentity(liteJobConfig.getJobName()).build();
    result.getJobDataMap().put(JOB_FACADE_DATA_MAP_KEY, jobFacade);
    // 创建ElasticJob对象
    Optional elasticJobInstance = createElasticJobInstance();
    if (elasticJobInstance.isPresent()) {
        result.getJobDataMap().put(ELASTIC_JOB_DATA_MAP_KEY, elasticJobInstance.get());
    } else if (!jobClass.equals(ScriptJob.class.getCanonicalName())) {
        try {
            result.getJobDataMap().put(ELASTIC_JOB_DATA_MAP_KEY, Class.forName(jobClass).newInstance());
        } catch (final ReflectiveOperationException ex) {
            throw new JobConfigurationException("Elastic-Job: Job class '%s' can not initialize.", jobClass);
        }
    }
    return result;
}
注册作业启动信息
  • SchedulerFacade里面调用注册作业启动信息
public void registerStartUpInfo(final boolean enabled) {
    // 开启所有监听器
    listenerManager.startAllListeners();
    // 选主
    leaderService.electLeader();
    // zk持久化作业服务信息
    serverService.persistOnline(enabled);
    // zk持久化作业运行实例上线相关信息
    instanceService.persistOnline();
    // 在zk上设置需要重新分片的标注，新上线服务，后面会分析分片
    shardingService.setReshardingFlag();
    // 初始化作业监听服务，这个在后面自诊断修复会涉及
    monitorService.listen();
    // 初始化调解作业不一致状态服务
    if (!reconcileService.isRunning()) {
        reconcileService.startAsync();
    }
}
作业调度
public void init() {
   // 进行作业调度 利用quartz
   jobScheduleController.scheduleJob(liteJobConfigFromRegCenter.getTypeConfig().getCoreConfig().getCron());
}

初始化与执行联系

quartz简单介绍

  • 核心元素有四个
  1. Trigger: 触发器用于定义时间规则，比如core表达式的触发
  2. Job: 任务执行的逻辑
  3. JobDetail: 任务详情
  4. Scheduler: 调度控制器

  • 借用参考文章6的图


    分布式定时任务elastic-job(一)_第11张图片
    quartz核心元素.png
  • quartz有两种线程类型，一种是常规执行任务线程，一种是错过执行线程，当任务触发时间小于任务执行时间时，就会标记错过的任务，这个时候elastic-job将quartz错过执行的逻辑转移到elastic-job框架处理

初始化与执行的联系

  • 在初始化时创建JobDetail，JobBuilder.newJob(LiteJob.class)，每次执行会new LiteJob，并且设置属性进行，属性里面的值每次都是同一实例
private JobDetail createJobDetail(final String jobClass) {
    // quartz的能力，创建JobDetail
    JobDetail result = JobBuilder.newJob(LiteJob.class).withIdentity(liteJobConfig.getJobName()).build();
    result.getJobDataMap().put(JOB_FACADE_DATA_MAP_KEY, jobFacade);
}
  • 任务触发之后会执行LiteJob.execute方法
public final class LiteJob implements Job {
    
    @Override
    public void execute(final JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        JobExecutorFactory.getJobExecutor(elasticJob, jobFacade).execute();
    }
}

// JobExecutorFactory
// 这里是策略模式的Context，根据不同输入，获取不同实例，有脚本job simple job和data flow job
public static AbstractElasticJobExecutor getJobExecutor(final ElasticJob elasticJob, final JobFacade jobFacade) {
    if (null == elasticJob) {
        return new ScriptJobExecutor(jobFacade);
    }
    if (elasticJob instanceof SimpleJob) {
        return new SimpleJobExecutor((SimpleJob) elasticJob, jobFacade);
    }
    if (elasticJob instanceof DataflowJob) {
        return new DataflowJobExecutor((DataflowJob) elasticJob, jobFacade);
    }
    throw new JobConfigurationException("Cannot support job type '%s'", elasticJob.getClass().getCanonicalName());
}

  • 到AbstractElasticJobExecutor.executor是几个Job Executor的父类，executor这块代码也是elastic-job核心的代码


    分布式定时任务elastic-job(一)_第12张图片
    AbstractElasticJobExecutor子类.png

参考文章

  1. 脑裂是什么？Zookeeper是如何解决的？
  2. Kafka研究系列之kafka 如何避免脑裂？如何选举leader
  3. 如何防止ElasticSearch集群出现脑裂现象
  4. elastic-job调度模型
  5. 芋道源码-elastic-job
  6. Quartz原理解密
  7. 分布式定时任务调度系统技术选型

你可能感兴趣的:(分布式定时任务elastic-job(一))

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    今天是家庭关系规划师的第二阶最后一天，慧萍老师帮我做了个案，帮我处理了埋在心底好多年的一份恐惧，并给了我深深的力量！这几天出来学习，爸妈过来婆家帮我带小孩，妈妈出于爱帮我收拾东西，并跟我先生和婆婆产生矛盾，妈妈觉得他们没有照顾好我…。今晚回家见到妈妈，我很欣赏她并赞扬她，妈妈说今晚要跟我睡我说好，当我们俩躺在床上准备睡觉的时候，我握着妈妈的手对她说:妈妈这几天辛苦你了，你看你多利害把我们的家收拾得
  • 芦花鞋一四 许叶晗
    又是在一个寒冷的夏日里，青铜和葵花决定今天一起去卖芦花鞋，奶奶亲手给他们做了一碗热乎乎的粥对他们说:“就靠你们两挣生活费了这碗粥赶紧趁热喝了吧！”于是青铜和葵花喝完了奶奶给她们做的粥，就准备去镇上卖卢花鞋，这回青铜和葵花穿着新的芦花鞋来到了镇上。青铜这回看到了很多人都在卖，用手势表达对葵花说:“这回有好多人在抢我们生意呢！我们必须得吆喝起来。”葵花点了点头。可是谁知他们也大声的叫，卖芦花喽！卖芦花
  • QQ群采集助手，精准引流必备神器 2401_87347160 其他经验分享
    功能概述微信群查找与筛选工具是一款专为微信用户设计的辅助工具，它通过关键词搜索功能，帮助用户快速找到相关的微信群，并提供筛选是否需要验证的群组的功能。主要功能关键词搜索：用户可以输入关键词，工具将自动查找包含该关键词的微信群。筛选功能：工具提供筛选机制，用户可以选择是否只显示需要验证或不需要验证的群组。精准引流：通过上述功能，用户可以更精准地找到目标群组，进行有效的引流操作。3.设备需求该工具可以
  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 铭刻于星（四十二） 随风至
    69夜晚，绍敏同学做完功课后，看了眼房外，没听到动静才敢从书包的夹层里拿出那个心形纸团。折痕压得很深，都有些旧了，想来是已经写好很久了。绍敏同学慢慢地、轻轻地捏开折叠处，待到全部拆开后，又反复抚平纸张，然后仔细地一字字默看。只是开头的三个字是第一次看到，让她心漏跳了几拍。“亲爱的绍敏：从四年级的时候，我就喜欢你了，但是我一直不敢说，怕影响你学习。六年级的时候听说有人跟你表白，你接受了，我很难过，但
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    底层逆袭到底有多难，不甘平凡的你准备好了吗？让吴起给你说说我叫吴起，生于公元前440年的战国初期，正是群雄并起、天下纷争不断的时候。后人说我是军事家、政治家、改革家，是兵家代表人物。评价我一生历仕鲁、魏、楚三国，通晓兵家、法家、儒家三家思想，在内政军事上都有极高的成就。周安王二十一年（公元前381年），因变法得罪守旧贵族，被人乱箭射死。我出生在卫国一个“家累万金”的富有家庭，从年轻时候起就不甘平凡
  • 2020-01-25 晴岚85
    郑海燕坚持分享590天2020.1.24在生活中只存在两个问题。一个问题是：你知道想要达成的目标是什么，但却不知道如何才能达成；另一个问题是：你不知道你的目标是什么。前一个是行动的问题，后一个是结果的问题。通过制定具体的下一步行动，可以解决不知道如何开始行动的问题。而通过去想象结果，对结果做预估，可以解决找不着目标的问题。对于所有吸引我们注意力，想要完成的任务，你可以先想象一下，预期的结果究竟是什
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    仙岛今天，我看了你全部，似乎已经进入你的世界我不知道，这是否是梦幻，还是你仙一般的灵气吸引了我也许每一个人都要有一份属于自己的追求，这样才能够符合人生的梦想，生活才能够充满着阳光与快乐我不知道，我为什么会这样的感叹，是在感叹自己的人生，还是感叹自己一直没有孜孜不倦的追求只感觉虚度了光阴，每天活在自己的梦中，活在一个不真实的世界是在逃避自己，还是在逃避周围的一切有时候我嘲笑自己，嘲笑自己如此的虚无，
  • 想家 爆米花机
    也许不同于大家对家乡的思念，我对家乡甚至是疯狂的不舍。还未踏出车站就感觉到幸福，我享受这里的夕阳、这里的浓烈柴火味、这里每一口家常菜。我是宅女，我贪恋家的安逸。刚刚踏出大学校门，初出茅庐，无法适应每年只能国庆和春节回家。我焦虑、失眠、无端发脾气，是无法适应工作的节奏，是无法接受我将一步步离开家乡的事实。我不想承认自己胸无大志，选择再次踏上征程。图片发自App
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    MVC前言如何设计一个程序的结构，这是一门专门的学问，叫做"架构模式"（architecturalpattern），属于编程的方法论。MVC模式就是架构模式的一种。它是Apple官方推荐的App开发架构，也是一般开发者最先遇到、最经典的架构。MVC各层controller层Controller/ViewController/VC（控制器）负责协调Model和View，处理大部分逻辑它将数据从Mod
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    前言在完成暑假仿写项目时，遇到了许多需要用到多界面传值的地方，这篇博客来总结一下比较常用的五种多界面传值的方式。属性传值属性传值一般用前一个界面向后一个界面传值，简单地说就是通过访问后一个视图控制器的属性来为它赋值，通过这个属性来做到从前一个界面向后一个界面传值。首先在后一个界面中定义属性@interfaceBViewController:UIViewController@propertyNSSt
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    小丽发现，即使她好不容易调整好自己的心态下一秒总会有不确定的伤脑筋的事出现，一个接一个的问题，人生就没有停下的时候，小问题不断出现。不过她今天看的书，她接受了人生就是不确定的，厉害的人就是不断创造确定性，在Ta的领域比别人多的确定性就能让自己脱颖而出，显示价值从而获得的比别人多的利益。正是这样的原因，因为从前修炼自己太少，使得她现在在人生道路上打怪起来困难重重，她似乎永远摆脱不了那种无力感，有种习
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    昨天听了华中师范大学教育管理学系副教授张玲老师的《哪里才是学生心理健康的最后庇护所，超越教育与技术的思考》的讲座。今天又重新学习了一遍，收获匪浅。张玲博士也注意到了当今社会上的孩子由于心理问题导致的自残、自杀及伤害他人等恶性事件。她向我们普及了一个重要的命题，她说心理健康的一些基本命题，我们与我们通常的一些教育命题是不同的，她还举了几个例子，让我们明白我们原来以为的健康并非心理学上的健康。比如如果
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    感受:1.从陌生到熟悉的过程。游戏环节让我们在轻松的氛围中得到了锻炼，也增长了不少知识。2.游戏过程中，我们贡献的是个人力量，展现的是团队的力量。它磨合的往往不止是工作的熟悉，更是观念上契合度的贴近。3.这和工作是一样的道理。在各自的岗位上，每个人摆正自己的位置、各司其职充分发挥才能，并团结一致劲往一处使，才能实现最大的成功。新知:1.团队精神需要不断地创新。过去，人们把创新看作是冒风险，现在人们
  • Cell Insight | 单细胞测序技术又一新发现，可用于HIV-1和Mtb共感染个体诊断 尐尐呅
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    冥华虽然逃过了影梦的军队，但他是一个忠臣，他选择上报战况。败给影梦后成逃兵，高层亡尔还活着，七重天失守......随便一条，即可处死冥华。冥华自然是知道以仙界高层的习性此信一发自己必死无疑，但他还选择上报实情，因为责任。同样此信送到仙宫后，知道此事的人，大多数人都认定冥华要完了，所以上到仙界高层，下到扫大街的，包括冥华自己，全都准备好迎接冥华之死。如果仙界现在还属于两方之争的话，冥华必死无疑。然而
  • 爬山后遗症 璃绛
    爬山，攀登，一步一步走向制高点，是一种挑战。成功抵达是一种无法言语的快乐，在山顶吹吹风，看看风景，这是从未有过的体验。然而，爬山一时爽，下山腿打颤，颠簸的路，一路向下走，腿部力量不够，走起来抖到不行，停不下来了！第二天必定腿疼，浑身酸痛，坐立难安！
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    《投行人生》----作者詹姆斯-A-朗德摩根斯坦利副主席40年的职业洞见-很短小精悍的篇幅，比较适合初入职场的新人。第一部分成功的职业生涯需要规划1.情商归为适应能力分享与协作同理心适应能力，更多的是自我意识，你有能力识别自己的情并分辨这些情绪如何影响你的思想和行为。2.对于初入职场的人的建议，细节，截止日期和数据很重要截止日期，一种有效的方法是请老板为你所有的任务进行优先级排序。和老板喝咖啡的好
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    话说三年变六年，飘了，飘了……眨眼，2013年5月，老吴回到了他的家乡——油城从新开启他的工作幻想症生涯。很庆幸，这是一家很有追求，同时敢于尝试的，且实力不容低调的新星房企——金源置业(前身泰源置业)更值得庆幸的是第一个盘就是油城十路的标杆之一:金源盛世。2013年5月，到2015年11月，两年的陪伴，迎来了一场大爆发。2000个筹，5万/筹，直接回笼1个亿！！！这……让我开始认真审视这座看似五线
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    响应给前端的数据浏览器控制台中response中看到的Long类型的数据是正常的到前端数据不一致前后端数据类型不匹配是一个常见问题，尤其是当后端使用Java的Long类型（64位）与前端JavaScript的Number类型（最大安全整数为2^53-1，即16位）进行数据交互时，很容易出现精度丢失的问题。这是因为JavaScript中的Number类型无法安全地表示超过16位的整数。为了解决这个问
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    Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中，有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。     例如，一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义： public String monday; public String tuesday; public String wensday; public String thursday
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    (一)核心军规 (1)不在数据库做运算    cpu计算务必移至业务层； (2)控制单表数据量    int型不超过1000w，含char则不超过500w；    合理分表；    限制单库表数量在300以内； (3)控制列数量    字段少而精，字段数建议在20以内
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           上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。        画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
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    刚学Java的IO流时，被各种inputStream流弄的很迷糊，看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道，当初听时觉得自己很明白，可到自己用时，有不知道怎么代码了。。。 每当遇到这种问题时，我习惯性的从头开始理逻辑，会问自己一些很简单的问题，把这些简单的问题想明白了，再看代码时才不会迷糊。 IO流作用是什么？ 答：实现对文件的读写，这里的文件是广义的； Java如何实现程序到文件
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    java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!   网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
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    原文：http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large   异常信息： Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
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    /** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
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         队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除,  代码如下;      // package com.Thread0715.com; import java.util.ArrayList; public class Threa
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    Runnable接口 a.       该接口只有一个方法：public void run(); b.       实现该接口的类必须覆盖该run方法 c.       实现了Runnable接口的类并不具有任何天
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