特来电是一个互联网公司,而且是技术领先的互联网公司.互联网公司的标配是什么?答案就是缓存+MQ.没错,您没看错,就是MQ--消息队列,我们今天要讨论的RabbitMQ就是消息队列中功能非常强大的一种.那么RabbitMQ在特来电是如何应用的呢?这就是今天这篇博文的目的,让您连接RabbitMQ在特来电的深度应用! 1.一张图看懂MQ的地位 RabbitMQ具有和关系型数据库.内存数据库同等的地位,作为最底层的组件,为上层调用提供服务.在特来电,几乎所有应用系统都是分布式部署,而RabbitMQ是…

原文地址http://blog.csdn.net/cugb1004101218/article/details/21243927 目录(?)[-] rabbitMQ说明文档 rabbitMQ是什么 消息队列MQ使用过程 rabbitMQ的优点适用范围 rabbitMQ单个节点部署文档 Ubuntu1204安装rabbitMQpython使用rabbitMQ服务 安装相关组件 自动安装rabbitmq脚本 rabbitMQ的管理rabbitMQ常用命令文档中会详细说明 rabbitMQ集群配置 集…

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息…

PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(一) 背景介绍   在我们日常生活中,经常会受到各种垃圾邮件,譬如来自商家的广告.打折促销信息.澳门博彩邮件.理财推广信息等,一般来说邮件客户端都会设置一定的关键词屏蔽这种垃圾邮件,或者对邮件进行归类,但是总会有一些漏网之鱼.   不过,自己手动做一个垃圾邮件分类器也并不是什么难事.传统的机器学习算法通常会采用朴素贝叶斯.支持向量机等算法对垃圾邮件进行过滤,今天我们主要讲如何用PaddlePaddle手写一个垃圾邮件分类器.当然,在讲PaddlePadd…

互联网公司对消息队列是深度使用者,因此需要我们了解消息队列的方方面面,良好的设计及深入的理解,更有利于我们对消息队列的规划. 当前我们使用消息队列中发现一些问题: 1.实际上是异步无返回远程调用,由发布者定义队列,消费者订阅已定义的队列. 2.并没有体现解耦设计,而且开发人员间依然要像单体项目开发那样针对同一个功能不断沟通交互,提高了开发时间以及成本. 3.没有消息版本的实现,导致发布者服务和消费者服务必须一起更新.如果没有保持一致可能导致批量的合法消息被丢到死信队列,甚至可能要启动旧服务将旧版…

原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到…

一.官网介绍 Which protocols does RabbitMQ support? RabbitMQ supports several messaging protocols, directly and through the use of plugins. This page describes the supported protocols and helps differentiate between them. AMQP 0-9-1, 0-9 and 0-8, and exten…

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例   本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特…

前言 如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管…

Flink 序列化机制 https://t.zsxq.com/JaQfeMf 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.Flink 从0到1学习 -- Da…