Apache Cassandra - Слушатели [дубликаты]

В следующем примере, который я написал, показано, как

  • обрабатывать асинхронные HTTP-вызовы;
  • Подождать ответа от каждого вызова API;
  • Использовать шаблон promise ;
  • Используйте шаблон Promise.All для объединения нескольких HTTP-вызовов;

Этот рабочий пример является автономным. Он будет определять простой объект запроса, который использует объект window XMLHttpRequest для совершения вызовов. Он будет определять простую функцию, чтобы дождаться завершения кучи обещаний.

Контекст. В этом примере запрашивается конечная точка Spotify Web API для поиска объектов playlist для заданного набора строк запроса:

[
 "search?type=playlist&q=%22doom%20metal%22",
 "search?type=playlist&q=Adele"
]

Для каждого элемента новый Promise запустит блок - ExecutionBlock, проанализирует результат, заплатит новый набор обещаний на основе массива результатов, который представляет собой список объектов Spotify user и выполняет новый HTTP-вызов в ExecutionProfileBlock асинхронно.

Затем вы можете увидеть вложенную структуру Promise, которая позволяет вам генерировать множественные и полностью асинхронные вложенные HTTP-вызовы и присоединять результаты к каждому подмножеству вызовов через Promise.all.

NOTE Recent Spotify search API-интерфейсам потребуется указать токен доступа в заголовках запроса:

-H "Authorization: Bearer {your access token}" 

Итак, вы должны запустить следующий пример, вам нужно поместить маркер доступа в заголовки запроса:

var spotifyAccessToken = "YourSpotifyAccessToken";
var console = {
    log: function(s) {
        document.getElementById("console").innerHTML += s + "
" } } // Simple XMLHttpRequest // based on https://davidwalsh.name/xmlhttprequest SimpleRequest = { call: function(what, response) { var request; if (window.XMLHttpRequest) { // Mozilla, Safari, ... request = new XMLHttpRequest(); } else if (window.ActiveXObject) { // Internet Explorer try { request = new ActiveXObject('Msxml2.XMLHTTP'); } catch (e) { try { request = new ActiveXObject('Microsoft.XMLHTTP'); } catch (e) {} } } // State changes request.onreadystatechange = function() { if (request.readyState === 4) { // Done if (request.status === 200) { // Complete response(request.responseText) } else response(); } } request.open('GET', what, true); request.setRequestHeader("Authorization", "Bearer " + spotifyAccessToken); request.send(null); } } //PromiseAll var promiseAll = function(items, block, done, fail) { var self = this; var promises = [], index = 0; items.forEach(function(item) { promises.push(function(item, i) { return new Promise(function(resolve, reject) { if (block) { block.apply(this, [item, index, resolve, reject]); } }); }(item, ++index)) }); Promise.all(promises).then(function AcceptHandler(results) { if (done) done(results); }, function ErrorHandler(error) { if (fail) fail(error); }); }; //promiseAll // LP: deferred execution block var ExecutionBlock = function(item, index, resolve, reject) { var url = "https://api.spotify.com/v1/" url += item; console.log( url ) SimpleRequest.call(url, function(result) { if (result) { var profileUrls = JSON.parse(result).playlists.items.map(function(item, index) { return item.owner.href; }) resolve(profileUrls); } else { reject(new Error("call error")); } }) } arr = [ "search?type=playlist&q=%22doom%20metal%22", "search?type=playlist&q=Adele" ] promiseAll(arr, function(item, index, resolve, reject) { console.log("Making request [" + index + "]") ExecutionBlock(item, index, resolve, reject); }, function(results) { // Aggregated results console.log("All profiles received " + results.length); //console.log(JSON.stringify(results[0], null, 2)); ///// promiseall again var ExecutionProfileBlock = function(item, index, resolve, reject) { SimpleRequest.call(item, function(result) { if (result) { var obj = JSON.parse(result); resolve({ name: obj.display_name, followers: obj.followers.total, url: obj.href }); } //result }) } //ExecutionProfileBlock promiseAll(results[0], function(item, index, resolve, reject) { //console.log("Making request [" + index + "] " + item) ExecutionProfileBlock(item, index, resolve, reject); }, function(results) { // aggregated results console.log("All response received " + results.length); console.log(JSON.stringify(results, null, 2)); } , function(error) { // Error console.log(error); }) ///// }, function(error) { // Error console.log(error); });

Я подробно рассмотрел это решение здесь .

2
задан Martin Kersten 30 April 2015 в 16:11
поделиться

3 ответа

Вы ищете что-то вроде триггеров?

https://github.com/apache/cassandra/tree/trunk/examples/triggers

Триггер базы данных - это процедурный код, который автоматически выполняется в ответ на определенные события в конкретной таблице или представление в базе данных. Триггер в основном используется для поддержания целостности информации в базе данных. Например, когда новая таблица (представляющая нового работника) добавляется в таблицу сотрудников, новые записи также должны создаваться в таблицах налогов, каникул и зарплат.

1
ответ дан LudgerP 27 August 2018 в 23:53
поделиться

Если клиенты должны знать об изменениях, мир в основном перешел к модели брокера сообщений - посреднику, который соединяет производителей и потребителей произвольных данных. Здесь вы можете прочитать о Kafka, RabbitMQ и NATS здесь . Здесь есть старая статья DZone . В вашем случае клиент, записывающий в базу данных, также отправит сообщение об изменении. Что приятно в этой модели, вы можете извлечь все, что вам нужно из базы данных.

Kafka интересен тем, что он также может хранить данные. В некоторых случаях вы можете вообще избавиться от базы данных.

1
ответ дан Pete 27 August 2018 в 23:53
поделиться

Проверьте это будущее jira - https://issues.apache.org/jira/browse/CASSANDRA-8844

Если вам это нравится, проголосуйте за него:)

CDC

"В базах данных изменение данных (CDC) представляет собой набор шаблонов проектирования программного обеспечения, используемых для определения (и отслеживания) данных, которые были изменены, так что действие могут быть взяты с использованием измененных данных. Кроме того, изменение данных (CDC) - это подход к интеграции данных, основанный на идентификации, захвате и доставке изменений, внесенных в корпоративные источники данных ». -Wikipedia

Поскольку Cassandra все чаще используется в качестве источника записи (SoR) для критически важных данных на крупных предприятиях, она все чаще призвана выступать в роли центрального центра трафика и потока данных для других системы. Чтобы попытаться решить общую потребность, мы предлагаем реализовать простой механизм регистрации данных для включения шаблонов CDC для каждой таблицы.

2
ответ дан phact 27 August 2018 в 23:53
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: