Dramatiq 是一个 Python 3 （3.5或更高版本）分布式任务处理库，特点是简单、可靠和高性能。
Demo
import dramatiq
import requests
@dramatiq.actor
def count_words(url):
response = requests.get(url)
count = len(response.text.split(" "))
print(f"There are {count} words at {url!r}.")
# Synchronously count the words on example.com in the current process
count_words("http://example.com")
# or send the actor a message so that it may perform the count
# later, in a separate process.
count_words.send("http://example.com")
使用
与 RabbitMQ 一起使用：
$ pip install -U dramatiq[rabbitmq, watch]
与 Redis 一起使用：
$ pip install -U dramatiq[redis, watch]
具体使用方法阅读 Motivation 或 User Guide。
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简介 类似于Celery，整体代码结构清新明朗，看看源码就知道咋回事了，性能也比celery要好。详情请移步官网。 基础 安装 pip install 'dramatiq[redis, watch]' gevent watch是用于监控的；生产环境可以不用安装。 这里使用redis作为消息队列，其他的请看官网。 使用 任务处理程序core.py： import dramatiq from dra
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在这最后一章中，我们将回到:kv应用程序，给它添加一个路由层，使之可以根据桶的名字，在各个节点间分发请求。 路由层会接收一个如下形式的路由表： [{?a..?m, :"foo@computer-name"}, {?n..?z, :"bar@computer-name"}] 路由者（负责转发请求的角色，可能是个节点）将根据桶名字的第一个字节查这个路由表， 然后根据路由表所示将用户对桶的请求发给相应
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将gradle及其spring-boot插件(1.5.1)和第一个spirit插件一起使用会引发一个错误： b）如何从“启动重新打包”中删除“fsm”的依赖项？ c）是否可以显示一个分级任务依赖关系图？（不是项目依赖关系）
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我在Cloudera CDH5.3集群上运行Spark，使用YARN作为资源管理器。我正在用Python（PySpark）开发Spark应用程序。 我正在运行一个提交命令，如下所示： 如何确保作业在集群中并行运行？
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ShardingSphereTransactionManager SPI 名称 详细说明 ShardingSphereTransactionManager 分布式事务管理器 已知实现类 详细说明 XAShardingSphereTransactionManager 基于 XA 的分布式事务管理器 SeataATShardingSphereTransactionManager 基于 Seata 的分
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ShardingSphere-Proxy 接入的分布式事务 API 同 ShardingSphere-JDBC 保持一致，支持 LOCAL，XA，BASE 类型的事务。 XA 事务 ShardingSphere-Proxy 原生支持 XA 事务，默认的事务管理器为 Atomikos。 可以通过在 ShardingSphere-Proxy 的 conf 目录中添加 jta.properties 来定
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通过 Apache ShardingSphere 使用分布式事务，与本地事务并无区别。 除了透明化分布式事务的使用之外，Apache ShardingSphere 还能够在每次数据库访问时切换分布式事务类型。 支持的事务类型包括 本地事务、XA事务 和 柔性事务。可在创建数据库连接之前设置，缺省为 Apache ShardingSphere 启动时的默认事务类型。
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背景 数据库事务需要满足 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）四个特性。 原子性（Atomicity）指事务作为整体来执行，要么全部执行，要么全不执行。 一致性（Consistency）指事务应确保数据从一个一致的状态转变为另一个一致的状态。 隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行。 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久
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单文档原子性可满足大多数业务需求 在 MongoDB 中，对单个文档的操作是原子操作。 由于 MongoDB 文档数据模型，一个文档中通过嵌入式的文档和数组来表示传统关系数据库模型中的一对一、一对多关系，而不是通过文档之间的复杂关系来描述业务需求中的一对一、一对多关系。 所以单文档原子性可以满足实际生产中大多数关于事务的需求。 对于需要对多个文档（在单个或多个集合中）进行原子读写的情况，Mongo