陈二狗想吃肉
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警惕看不见的重试机制：为什么使用RPC必须考虑幂等性

在RPC场景中因为重试或者没有实现幂等性而导致的重复数据问题，必须引起大家重视，有可能会造成例如一次购买创建多笔订单，一条通知信息被发送多次等问题，这是技术人员必须面对和解决的问题。

有人可能会说：当调用失败时程序并没有显示重试，为什么还会产生重复数据问题呢？这是因为即使没有显示重试，RPC框架在集群容错机制中自动进行了重试，这个问题必须引起关注。

本文我们以DUBBO框架为例分析为什么重试，怎么做重试，怎么做幂等三个问题。


1 为什么重试

如果简单对一个RPC交互过程进行分类，可以分为三类：响应成功、响应失败、没有响应。


对于响应成功和响应失败两种情况，消费者很好处理。因为响应信息明确，所以只要根据响应信息，继续处理成功或者失败逻辑即可。但是没有响应这种场景比较难处理，这是因为没有响应可能包含以下情况：

(1) 生产者根本没有接收到请求

(2) 生产者接收到请求并且已处理成功，但是消费者没有接收到响应

(3) 生产者接收到请求并且已处理失败，但是消费者没有接收到响应

假设你是一名RPC框架设计者，究竟是选择重试还是放弃调用呢？其实最终如何选择取决于业务特性，有的业务本身就具有幂等性，但是有的业务不能允许重试否则会造成重复数据。

那么谁对业务特性最熟悉呢？答案是消费者，因为消费者作为调用方肯定最熟悉自身业务，所以RPC框架只要提供一些策略供消费者选择即可。


2，怎么做重试？

2.1 集群容错策略

DUBBO作为一款优秀RPC框架，提供了如下集群容错策略供消费者选择：

Failover： 故障转移

Failfast： 快速失败

Failsafe： 安全失败

Failback： 异步重试

Forking：  并行调用

Broadcast：广播调用

(1) Failover

故障转移策略。作为默认策略，当消费发生异常时，通过负载均衡策略再选择一个生产者节点进行调用，直到达到重试次数

(2) Failfast

快速失败策略。消费者只消费一次服务，当发生异常时则直接抛出

(3) Failsafe

安全失败策略。消费者只消费一次服务，如果消费失败则包装一个空结果，不抛出异常

(4) Failback

异步重试策略。消费发生异常时返回一个空结果，失败请求将会进行异步重试。如果重试超过最大重试次数还不成功，放弃重试并不抛出异常

(5) Forking

并行调用策略。消费者通过线程池并发调用多个生产者，只要有一个成功就算成功

(6) Broadcast

广播调用策略。消费者遍历调用所有生产者节点，任何一个出现异常则抛出异常

2.2  源码分析

2.2.1 Failover

Failover故障转移策略作为默认策略，当消费发生异常时，通过负载均衡策略再选择一个生产者节点进行调用，直到达到重试次数。即使业务代码没有显示重试，也有可能多次执行消费逻辑从而造成重复数据：

public classFailoverClusterInvokerextendsAbstractClusterInvoker{

    publicFailoverClusterInvoker(Directory directory){

        super(directory);

    }

    @Override

    publicResultdoInvoke(Invocation invocation,finalList> invokers, LoadBalance loadbalance)throwsRpcException{

        // 所有生产者Invokers

        List> copyInvokers = invokers;

        checkInvokers(copyInvokers, invocation);

        String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);

        // 获取重试次数

        int len = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.RETRIES_KEY, Constants.DEFAULT_RETRIES) + 1;

        if (len <= 0) {

            len = 1;

        }

        RpcException le = null;

        // 已经调用过的生产者

        List> invoked = new ArrayList>(copyInvokers.size());

        Set providers = new HashSet(len);

        // 重试直到达到最大次数

        for (int i = 0; i < len; i++) {

            if (i > 0) {

                // 如果当前实例被销毁则抛出异常

                checkWhetherDestroyed();

                // 根据路由策略选出可用生产者Invokers

                copyInvokers = list(invocation);

                // 重新检查

                checkInvokers(copyInvokers, invocation);

            }

            // 负载均衡选择一个生产者Invoker

            Invoker invoker = select(loadbalance, invocation, copyInvokers, invoked);

            invoked.add(invoker);

            RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);

            try {

                // 服务消费发起远程调用

                Result result = invoker.invoke(invocation);

                if (le != null && logger.isWarnEnabled()) {

                    logger.warn("Although retry the method " + methodName + " in the service " + getInterface().getName() + " was successful by the provider " + invoker.getUrl().getAddress() + ", but there have been failed providers " + providers + " (" + providers.size() + "/" + copyInvokers.size() + ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress() + " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: " + le.getMessage(), le);

                }

                // 有结果则返回

                return result;

            } catch (RpcException e) {

                // 业务异常直接抛出

                if (e.isBiz()) {

                    throw e;

                }

                le = e;

            } catch (Throwable e) {

                // RpcException不抛出继续重试

                le = new RpcException(e.getMessage(), e);

            } finally {

                // 保存已经访问过的生产者

                providers.add(invoker.getUrl().getAddress());

            }

        }

        throw new RpcException(le.getCode(), "Failed to invoke the method " + methodName + " in the service " + getInterface().getName() + ". Tried " + len + " times of the providers " + providers + " (" + providers.size() + "/" + copyInvokers.size() + ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress() + " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: " + le.getMessage(), le.getCause() != null ? le.getCause() : le);

    }

}

消费者调用生产者节点A发生RpcException异常时（例如超时异常），在未达到最大重试次数之前，消费者会通过负载均衡策略再次选择其它生产者节点消费。试想如果生产者节点A其实已经处理成功了，但是没有及时将成功结果返回给消费者，那么再次重试就可能造成重复数据问题。

2.2.2 Failfast

快速失败策略。消费者只消费一次服务，当发生异常时则直接抛出，不会进行重试：

public classFailfastClusterInvokerextendsAbstractClusterInvoker{

    publicFailfastClusterInvoker(Directory directory){

        super(directory);

    }

    @Override

    publicResultdoInvoke(Invocation invocation, List> invokers, LoadBalance loadbalance)throwsRpcException{

        // 检查生产者Invokers是否合法

        checkInvokers(invokers, invocation);

        // 负载均衡选择一个生产者Invoker

        Invoker invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);

        try {

            // 服务消费发起远程调用

            return invoker.invoke(invocation);

        } catch (Throwable e) {

            // 服务消费失败不重试直接抛出异常

            if (e instanceof RpcException && ((RpcException) e).isBiz()) {

                throw (RpcException) e;

            }

            throw new RpcException(e instanceof RpcException ? ((RpcException) e).getCode() : 0,

                                   "Failfast invoke providers " + invoker.getUrl() + " " + loadbalance.getClass().getSimpleName()

                                   + " select from all providers " + invokers + " for service " + getInterface().getName()

                                   + " method " + invocation.getMethodName() + " on consumer " + NetUtils.getLocalHost()

                                   + " use dubbo version " + Version.getVersion()

                                   + ", but no luck to perform the invocation. Last error is: " + e.getMessage(),

                                   e.getCause() != null ? e.getCause() : e);

        }

    }

}

2.2.3 Failsafe

安全失败策略。消费者只消费一次服务，如果消费失败则包装一个空结果，不抛出异常，不会进行重试：

public classFailsafeClusterInvokerextendsAbstractClusterInvoker{

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FailsafeClusterInvoker.class);

    publicFailsafeClusterInvoker(Directory directory){

        super(directory);

    }

    @Override

    publicResultdoInvoke(Invocation invocation, List> invokers, LoadBalance loadbalance)throwsRpcException{

        try {

            // 检查生产者Invokers是否合法

            checkInvokers(invokers, invocation);

            // 负载均衡选择一个生产者Invoker

            Invoker invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);

            // 服务消费发起远程调用

            return invoker.invoke(invocation);

        } catch (Throwable e) {

            // 消费失败包装为一个空结果对象

            logger.error("Failsafe ignore exception: " + e.getMessage(), e);

            return new RpcResult();

        }

    }

}

2.2.4 Failback

异步重试策略。消费发生异常时返回一个空结果，失败请求会进行异步重试。如果重试超过最大重试次数还不成功，放弃重试并不抛出异常：

public classFailbackClusterInvokerextendsAbstractClusterInvoker{

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FailbackClusterInvoker.class);

    private static final long RETRY_FAILED_PERIOD = 5;

    private final int retries;

    private final int failbackTasks;

    private volatile Timer failTimer;

    publicFailbackClusterInvoker(Directory directory){

        super(directory);

        int retriesConfig = getUrl().getParameter(Constants.RETRIES_KEY, Constants.DEFAULT_FAILBACK_TIMES);

        if (retriesConfig <= 0) {

            retriesConfig = Constants.DEFAULT_FAILBACK_TIMES;

        }

        int failbackTasksConfig = getUrl().getParameter(Constants.FAIL_BACK_TASKS_KEY, Constants.DEFAULT_FAILBACK_TASKS);

        if (failbackTasksConfig <= 0) {

            failbackTasksConfig = Constants.DEFAULT_FAILBACK_TASKS;

        }

        retries = retriesConfig;

        failbackTasks = failbackTasksConfig;

    }

    privatevoidaddFailed(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List> invokers, Invoker lastInvoker){

        if (failTimer == null) {

            synchronized (this) {

                if (failTimer == null) {

                    // 创建定时器

                    failTimer = new HashedWheelTimer(new NamedThreadFactory("failback-cluster-timer", true), 1, TimeUnit.SECONDS, 32, failbackTasks);

                }

            }

        }

        // 构造定时任务

        RetryTimerTask retryTimerTask = new RetryTimerTask(loadbalance, invocation, invokers, lastInvoker, retries, RETRY_FAILED_PERIOD);

        try {

            // 定时任务放入定时器等待执行

            failTimer.newTimeout(retryTimerTask, RETRY_FAILED_PERIOD, TimeUnit.SECONDS);

        } catch (Throwable e) {

            logger.error("Failback background works error,invocation->" + invocation + ", exception: " + e.getMessage());

        }

    }

    @Override

    protectedResultdoInvoke(Invocation invocation, List> invokers, LoadBalance loadbalance)throwsRpcException{

        Invoker invoker = null;

        try {

            // 检查生产者Invokers是否合法

            checkInvokers(invokers, invocation);

            // 负责均衡选择一个生产者Invoker

            invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);

            // 消费服务发起远程调用

            return invoker.invoke(invocation);

        } catch (Throwable e) {

            logger.error("Failback to invoke method " + invocation.getMethodName() + ", wait for retry in background. Ignored exception: " + e.getMessage() + ", ", e);

            // 如果服务消费失败则记录失败请求

            addFailed(loadbalance, invocation, invokers, invoker);

            // 返回空结果

            return new RpcResult();

        }

    }

    @Override

    publicvoiddestroy(){

        super.destroy();

        if (failTimer != null) {

            failTimer.stop();

        }

    }

    /**

* RetryTimerTask

*/

    private classRetryTimerTaskimplementsTimerTask{

        private final Invocation invocation;

        private final LoadBalance loadbalance;

        private final List> invokers;

        private final int retries;

        private final long tick;

        private Invoker lastInvoker;

        private int retryTimes = 0;

        RetryTimerTask(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List> invokers, Invoker lastInvoker, int retries, long tick) {

            this.loadbalance = loadbalance;

            this.invocation = invocation;

            this.invokers = invokers;

            this.retries = retries;

            this.tick = tick;

            this.lastInvoker = lastInvoker;

        }

        @Override

        publicvoidrun(Timeout timeout){

            try {

                // 负载均衡选择一个生产者Invoker

                Invoker retryInvoker = select(loadbalance, invocation, invokers, Collections.singletonList(lastInvoker));

                lastInvoker = retryInvoker;

                // 服务消费发起远程调用

                retryInvoker.invoke(invocation);

            } catch (Throwable e) {

                logger.error("Failed retry to invoke method " + invocation.getMethodName() + ", waiting again.", e);

                // 超出最大重试次数记录日志不抛出异常

                if ((++retryTimes) >= retries) {

                    logger.error("Failed retry times exceed threshold (" + retries + "), We have to abandon, invocation->" + invocation);

                } else {

                    // 未超出最大重试次数重新放入定时器

                    rePut(timeout);

                }

            }

        }

        privatevoidrePut(Timeout timeout){

            if (timeout == null) {

                return;

            }

            Timer timer = timeout.timer();

            if (timer.isStop() || timeout.isCancelled()) {

                return;

            }

            timer.newTimeout(timeout.task(), tick, TimeUnit.SECONDS);

        }

    }

}

2.2.5 Forking

并行调用策略。消费者通过线程池并发调用多个生产者，只要有一个成功就算成功：

public classForkingClusterInvokerextendsAbstractClusterInvoker{

    private final ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(new NamedInternalThreadFactory("forking-cluster-timer", true));

    publicForkingClusterInvoker(Directory directory){

        super(directory);

    }

    @Override

    publicResultdoInvoke(finalInvocation invocation, List> invokers, LoadBalance loadbalance)throwsRpcException{

        try {

            checkInvokers(invokers, invocation);

            final List> selected;

            // 获取配置参数

            final int forks = getUrl().getParameter(Constants.FORKS_KEY, Constants.DEFAULT_FORKS);

            final int timeout = getUrl().getParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);

            // 获取并行执行的Invoker列表

            if (forks <= 0 || forks >= invokers.size()) {

                selected = invokers;

            } else {

                selected = new ArrayList<>();

                for (int i = 0; i < forks; i++) {

                    // 选择生产者

                    Invoker invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, selected);

                    // 防止重复增加Invoker

                    if (!selected.contains(invoker)) {

                        selected.add(invoker);

                    }

                }

            }

            RpcContext.getContext().setInvokers((List) selected);

            final AtomicInteger count = new AtomicInteger();

            final BlockingQueue ref = new LinkedBlockingQueue<>();

            for (final Invoker invoker : selected) {

                // 在线程池中并发执行

                executor.execute(new Runnable() {

                    @Override

                    publicvoidrun(){

                        try {

                            // 执行消费逻辑

                            Result result = invoker.invoke(invocation);

                            // 存储消费结果

                            ref.offer(result);

                        } catch (Throwable e) {

                            // 如果异常次数大于等于forks参数值说明全部调用失败，则把异常放入队列

                            int value = count.incrementAndGet();

                            if (value >= selected.size()) {

                                ref.offer(e);

                            }

                        }

                    }

                });

            }

            try {

                // 从队列获取结果

                Object ret = ref.poll(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);

                // 如果异常类型表示全部调用失败则抛出异常

                if (ret instanceof Throwable) {

                    Throwable e = (Throwable) ret;

                    throw new RpcException(e instanceof RpcException ? ((RpcException) e).getCode() : 0, "Failed to forking invoke provider " + selected + ", but no luck to perform the invocation. Last error is: " + e.getMessage(), e.getCause() != null ? e.getCause() : e);

                }

                return (Result) ret;

            } catch (InterruptedException e) {

                throw new RpcException("Failed to forking invoke provider " + selected + ", but no luck to perform the invocation. Last error is: " + e.getMessage(), e);

            }

        } finally {

            RpcContext.getContext().clearAttachments();

        }

    }

}

2.2.6 Broadcast

广播调用策略。消费者遍历调用所有生产者节点，任何一个出现异常则抛出异常：

public classBroadcastClusterInvokerextendsAbstractClusterInvoker{

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BroadcastClusterInvoker.class);

    publicBroadcastClusterInvoker(Directory directory){

        super(directory);

    }

    @Override

    publicResultdoInvoke(finalInvocation invocation, List> invokers, LoadBalance loadbalance)throwsRpcException{

        checkInvokers(invokers, invocation);

        RpcContext.getContext().setInvokers((List) invokers);

        RpcException exception = null;

        Result result = null;

        // 遍历调用所有生产者节点

        for (Invoker invoker : invokers) {

            try {

                // 执行消费逻辑

                result = invoker.invoke(invocation);

            } catch (RpcException e) {

                exception = e;

                logger.warn(e.getMessage(), e);

            } catch (Throwable e) {

                exception = new RpcException(e.getMessage(), e);

                logger.warn(e.getMessage(), e);

            }

        }

        // 任何一个出现异常则抛出异常

        if (exception != null) {

            throw exception;

        }

        return result;

    }

3 怎么做幂等

经过上述分析我们知道，RPC框架自带的重试机制可能会造成数据重复问题，那么在使用中必须考虑幂等性。幂等性是指一次操作与多次操作产生结果相同，并不会因为多次操作而产生不一致性。常见幂等方案有取消重试、幂等表、数据库锁、状态机这些方案。

3.1 取消重试

取消重试有两种方法，第一是设置重试次数为零，第二是选择不重试的集群容错策略。


3.2 幂等表

假设用户支付成功后，支付系统将支付成功消息，发送至消息队列。物流系统订阅到这个消息，准备为这笔订单创建物流单。

但是消息队列可能会重复推送，物流系统有可能接收到多次这条消息。我们希望达到效果：无论接收到多少条重复消息，只能创建一笔物流单。

解决方案是幂等表方案。新建一张幂等表，该表就是用来做幂等，无其它业务意义，有一个字段名为key建有唯一索引，这个字段是幂等标准。

物流系统订阅到消息后，首先尝试插入幂等表，订单编号作为key字段。如果成功则继续创建物流单，如果订单编号已经存在则违反唯一性原则，无法插入成功，说明已经进行过业务处理，丢弃消息。

这张表数据量会比较大，我们可以通过定时任务对数据进行归档，例如只保留7天数据，其它数据存入归档表。

还有一种广义幂等表就是我们可以用Redis替代数据库，在创建物流单之前，我们可以检查Redis是否存在该订单编号数据，同时可以为这类数据设置7天过期时间。

3.3 状态机

物流单创建成功后会发送消息，订单系统订阅到消息后更新状态为完成，假设变更是将订单状态0更新至状态1。订单系统也可能收到多条消息，可能在状态已经被更新至状态1之后，依然收到物流单创建成功消息。

解决方案是状态机方案。首先绘制状态机图，分析状态流转形态。例如经过分析状态1已经是最终态，那么即使接收到物流单创建成功消息也不再处理，丢弃消息。

3.4 数据库锁

数据库锁又可以分为悲观锁和乐观锁两种类型，悲观锁是在获取数据时加锁：


乐观锁是在更新时加锁，第一步首先查出数据，数据包含version字段。第二步进行更新操作，如果此时记录已经被修改则version字段已经发生变化，无法更新成功：


分析了为什么重试这个问题，因为对于RPC交互无响应场景，重试策略是一种重要选择。然后分析了DUBBO提供的六种集群容错策略，Failover作为默认策略提供了重试机制，在业务代码没有显示重试情况下，仍有可能发起多次调用，这必须引起重视。

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    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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  • 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
  • 随笔 | 仙一般的灵气 海思沧海
    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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    唉！就这么一夜，林子感觉就像过了很多天似的，先是回了阳间家里，遇到了那么多不可思议的事情儿。特别是小伙伴们，第二次与自己见面时，僵硬的表情和恐怖的气氛，让自己如坐针毡，打从心眼里难受！还有东子，他现在还好吗？有没有被人欺负？护城河里的小鱼小虾们，还都在吗？水不会真的干枯了吧？那对相亲相爱漂亮的太平鸟儿，还好吧！春天了，到了做窝、下蛋、喂养小鸟宝宝的时候了，希望它们都能够平安啊！虽然没有看见家人，也
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    目录cell的复用手动（非注册）自动（注册）自定义cellcell的复用在iOS开发中，单元格复用是一种提高表格（UITableView）和集合视图（UICollectionView）滚动性能的技术。当一个UITableViewCell或UICollectionViewCell首次需要显示时，如果没有可复用的单元格，则视图会创建一个新的单元格。一旦这个单元格滚动出屏幕，它就不会被销毁。相反，它被添
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    一、什么是宏函数？通过宏定义的函数是宏函数。如下，编译器在预处理阶段会将Add(x,y)替换为((x)*(y))#defineAdd(x,y)((x)*(y))#defineAdd(x,y)((x)*(y))intmain(){inta=10;intb=20;intd=10;intc=Add(a+d,b)*2;cout<
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    昨天家人去泡温泉，二个孩子也带着去，出发前一晚，匆匆下班，赶回家和孩子一起收拾。饭后，我拿出笔和本子（上次去澳门时做手帐的本子）写下了1\2\3\4\5\6\7\8\9,让后让小壹去思考，带什么出发去旅游呢？她在对应的数字旁边画上了，泳衣、泳圈、肖恩、内衣内裤、tapuy、拖鞋……画完后，就让她自己对着这个本子，将要带的，一一带上，没想到这次带的书还是这本《便便工厂》(晚上姑婆发照片过来，妹妹累得
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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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    在C++中，iostream和C语言的stdio.h都是用于处理输入输出的库，但它们在设计、用法和功能上有许多不同。以下是两者的区别和联系：区别1.编程风格iostream（C++风格）：C++标准库中的输入输出流类库，支持面向对象的输入输出操作。典型用法是cin（输入）和cout（输出），使用>操作符来处理数据。更加类型安全，支持用户自定义类型的输入输出。#includeintmain(){in
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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
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    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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