echarts根据数量级设置最大值最小值为整百的数

在ECharts中,可以通过设置yAxis的min和max属性来控制y轴的最大值和最小值。代码:

option = {
    yAxis: {
        type: 'value',
        min: function(value) {
            return value.min - (value.min % 100);
        },
        max: function(value) {
            return value.max > 0 ? (value.max - (value.max % 100) + 100) : 0;
        }
    },
    // ... 其他配置项
};

如果想要调整为10的其他整数倍,将100修改掉即可。

<think>好的,用户想了解RocketMQ中消息重复消费的处理方案。首先,我需要回忆一下RocketMQ的相关机制。根据之前的引用内容,RocketMQ有重试机制和分布式事务的支持,但消息重复消费的问题通常发生在消费者端处理失败后重试的情况下。 首先,消息重复的原因可能包括生产者重复发送、消费者重试或者网络问题导致的消息重复投递。根据引用[1],消费者触发重试的条件和行为,比如在消费失败时,RocketMQ会进行重试,这可能导致重复消费。所以解决方案需要从消费者端的幂等性处理入手。 其次,引用[3]提到分布式事务消息的二阶段提交,这可能与消息的可靠性有关,但直接解决重复消费可能需要消费者自己实现幂等性。比如,使用唯一键或事务表来去重。 接下来,我需要理常见的处理方案:1. 唯一消息ID,消费者记录处理过的ID;2. 据库唯一约束,比如插入前检查;3. 版本号机制,更新据时检查版本;4. 状态机设计,确保操作幂等;5. 使用Redis等中间件记录处理状态。 然后要考虑最佳实践,比如在消费逻辑中内置幂等性,结合业务场景设计。例如,订单创建可以使用订单ID作为唯一键,避免重复处理。 用户可能需要具体的实现示例,比如如何在代码中检查消息是否已处理。可能需要伪代码或代码片段来说明。 最后,确保引用相关的资料,比如引用[1]和[3],说明RocketMQ自身的机制如何与这些解决方案结合,比如消息的重试机制需要消费者自己处理重复,而分布式事务消息确保最终一致性,但重复消费仍需幂等性处理。</think>### RocketMQ消息重复消费解决方案 #### 1. 消息重复的根本原因 RocketMQ通过$at-least-once$投递语义保证消息可靠性,在以下场景会产生重复消费: - 生产者重试机制触发的重复发送[^1] - 消费者消费失败触发的服务端重试投递 - 消费者客户端重启导致的未提交offset重置 #### 2. 核心解决方案:幂等性设计 ##### 2.1 唯一业务标识 ```sql CREATE TABLE message_log ( msg_id VARCHAR(64) PRIMARY KEY, status TINYINT DEFAULT 0, created_time DATETIME ) ``` 在消费前通过据库唯一约束进行校验: ```java // 伪代码示例 public boolean checkMessage(String msgId) { try { insert into message_log(msg_id) values(#{msgId}); return true; } catch (DuplicateKeyException e) { return false; } } ``` ##### 2.2 版本号控制(适用于更新操作) ```java update user_balance set balance=balance+100, version=version+1 where user_id=123 and version=5 ``` #### 3. RocketMQ最佳实践组合 1. **服务端配置优化** - 设置最大重试次:`consumer.setMaxReconsumeTimes(3)` - 关闭无序消费:`consumer.setMessageModel(CLUSTERING)` 2. **客户端处理模板 ```java MessageListenerConcurrently listener = (msgs, context) -> { for (MessageExt msg : msgs) { String msgId = msg.getMsgId(); if(checkDuplicate(msgId)) continue; try { processBusiness(msg); markProcessed(msgId); } catch (Exception ex) { return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER; } } return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; }; ``` #### 4. 不同场景解决方案 | 场景类型 | 推荐方案 | 实现要点 | |----------------|------------------------------|------------------------------| | 订单创建 | 据库唯一约束 | 使用订单号作为唯一键 | | 余额变更 | 版本号控制 | 乐观锁保证原子性 | | 日志处理 | Redis状态标记 | 设置带过期时间的key | | 分布式事务 | 事务消息+幂等设计[^3] | 二阶段提交与本地事务结合 | #### 5. 监控与兜底机制 - 搭建消息轨迹追踪系统 - 设置死信队列处理超过最大重试次的消息 - 定期审计消息处理状态表
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