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Agb veranstaltungen Muster

Ein Dienstbefehl muss in der Regel die Datenbank aktualisieren und Nachrichten/Ereignisse senden. Beispielsweise muss ein Dienst, der an einer Saga teilnimmt, die Datenbank atomar aktualisieren und Nachrichten/Ereignisse senden. Ebenso muss ein Dienst, der ein Domänenereignis veröffentlicht, ein Aggregat atomar aktualisieren und ein Ereignis veröffentlichen. Die Aktualisierung und das Senden der Nachricht muss atomar sein, um Dateninkonsistenzen und Fehler zu vermeiden. Es ist jedoch nicht praktikabel, eine verteilte Transaktion zu verwenden, die die Datenbank und den Nachrichtenbroker umfasst, um die Datenbank atomar zu aktualisieren und Nachrichten/Ereignisse zu veröffentlichen. Wie für CEMP-s/r-Sterne (Lugaro et al. 2012) vorgeschlagen, könnte ein s/r Neutronen-Capture-Prozess zwischen dem s- und dem r-Prozess das Überflussmuster in den Post-AGB-Sternen geformt haben. Es gibt noch keine detaillierten Modelle dieses Prozesses für AGB-Stars mit niedriger Metallabilität, obwohl PIE-Ereignisse als ein möglicher physischer Standort identifiziert wurden (der i-Prozess, Cowan & Rose 1977; Herwig et al. 2011). Überschreitung der PIEs ist ungewiss, wird aber bekanntlich bei den AGB-Sternen der Masse 1 M und [Fe/H] 2 bevorzugt (Fujimoto et al.

1990; Campbell & Lattanzio 2008; Cristallo et al. 2009; Lugaro et al. 2012) mit aktuellen 3D-Modellen, die diese Ergebnisse unterstützen (Stancliffe et al. 2011; Herwig et al. 2014; Woodward et al. 2015). Wir betonen, dass eindimensionale hydrostatische Modelle von PIE-Ereignissen mit künstlichen Protonenverteilungen, wie sie hier vorgestellt werden, nicht erwartet werden, um die Einnahme und das Mischen richtig zu beschreiben, und dies kann einen starken Einfluss auf die resultierenden Häufigkeitsmuster haben. Unsere 1D-Modelle sind jedoch immer noch informativ. Zum Beispiel erwarten wir, dass die Überfülle von Rb in unseren AE-Modellen auch ein prominentes Merkmal in genaueren AE-Modellen sein kann, wie Modelle in 3D (Herwig et al. 2011). Darüber hinaus kann sich die TDU-Masse, die erforderlich ist, um den Beobachtungen zu entsprechen, nicht wesentlich von dem unterscheiden, was wir hier gefunden haben; und um eine Überproduktion von Pb zu vermeiden, kann auch die Menge der Protonen, die während einer AE aufgenommen werden, nicht wesentlich unterschiedlich sein. Wenn wir z.

B. J053250 nehmen und es mit den Modellvorhersagen aus dem AE-Modell vergleichen, die Protonen mit 6 x 10 bis 6 Millionen aufgenommen haben, könnten wir die Beobachtungen vergleichen, indem wir etwa zwei Drittel der vorhergesagten Pb-Überfülle in Überfluss der Elemente zwischen Eu und Pb umwandeln. Mit anderen Worten, eine Übereinstimmung mit den Beobachtungen würde die gleiche Menge an freien Neutronen erfordern, die wir in unseren Modellen haben, aber unterschiedlich auf die Elemente zwischen Eu und Pb verteilt. Dies könnte möglich sein, wenn die Neutronendichte um ein paar Größenordnungen höher war als in unseren Modellen und der Pfad der Neutronenaufnahmen weiter weg vom Tal der Stabilität verschoben wurde, wie im i-Prozess. Einige Entitäten, z. B. ein Kunde, können eine große Anzahl von Ereignissen haben. Um das Laden zu optimieren, kann eine Anwendung in regelmäßigen Abständen eine Momentaufnahme des aktuellen Status einer Entität speichern. Um den aktuellen Status zu rekonstruieren, findet die Anwendung den neuesten Snapshot und die Ereignisse, die seit diesem Snapshot aufgetreten sind. Infolgedessen gibt es weniger Ereignisse, die wiedergegeben werden müssen. Anstatt einfach den aktuellen Status jedes Auftrags als Zeile in einer ORDERS-Tabelle zu speichern, behält die Anwendung jede Reihenfolge als eine Folge von Ereignissen bei.

Der CustomerService kann die Bestellereignisse abonnieren und seinen eigenen Status aktualisieren.