Apache Apollo是一个代理服务器,是在ActiveMQ基础上发展而来的,支持STOMP, AMQP, MQTT, Openwire, SSL, and WebSockets 等多种协议. Apollo允许客户端通过开放的MQTT协议连接.该协议主要在资源有限以及网络不稳定的情况下使用,是一个订阅.发布模型.这种驱动通常不适用类似http,stomp这类基于文本,或者类似openfire,AMQP等传统二进制协议. MQTT是一个简介的二进制协议,适用驱动资源受限而且不稳定的网络条件下.

1.下载Apollo服务器,下载后解压,然后运行apache-apollo-1.6\bin\apollo.cmd,输入create mybroker(名字任意取,这里是根据官网介绍的来取的)创建服务器实例,服务器实例包含了所有的配置,运行时数据等,并且和一个服务器进程关联. 2.create mybroker之后会在bin目录下生成mybroker文件夹,里面包含有很多信息,其中etc\apollo.xml文件下是配置服务器信息的文件,etc\users.properties文件包含连接MQTT

前不久我在 Mac 上成功安装了 mosquitto,这次我又试了试安装另一个热门的 broker —— Apache Apollo.对在 Mac 上安装 mosquitto 感兴趣的可以点击查看我的另一篇文章<Python:Mac 下 MQTT 服务器 Mosquitto 的配置>. 安装和运行 Apache Apollo 1. 下载文件 apache-apollo-1.7.1-unix-distro.tar.gz (网上搜一搜资源,我当时是在有人提供的百度云盘中下载的,现在找不到链接了).

kafka_2.8.0-0.8.1 一 现象 生产环境一组kafka集群经常发生问题,现象是kafka在zookeeper上的broker节点消失,此时kafka进程和端口都在,然后每个broker都在报错,主要是 1) [2017-01-09 12:40:53,832] INFO Partition [topic1,3] on broker 1361: Shrinking ISR for partition [topic1,3] from 1351,1361,1341 to 1361 (kaf

参考链接:https://www.cnblogs.com/benwu/articles/4891758.html keytool -genkey -alias mybroker -keyalg RSA -keyStore mybroker.kskeytool -export -alias mybroker -keyStore mybroker.ks -file mybroker.certkeytool -import -alias mybroker -keystore mybroker.ts -

本篇在上一篇<消息中间件架构讨论>的基础上分析Broker的模块划分. 上图是之前讨论确定的系统架构(后续内容会按照这个架构来叙述),几点基础: Broker采用主从结构 Broker负责持久化元数据并汇报到NameServer Client从NameServer获取元数据,然后从Broker读取消息 Broker的模块划分 1 网络模块 Broker需要和NameServer及Client通信,包括Broker之间也需要通信(主从结构),所以Broker会有一个模块(Net&Pack

  Kafka中操作topic时 Error: Failed to parse the broker info from zookeeper 1.问题描述   2.问题原因     kafka在启动后,会将broker的信息存放在对应的zookeeper里的zNode中,默认存放在zookeeper中的路径 /broker/ids/xxx(当然如果在kafka的server.properties文件中指定zookeeper中的路径/kafka,那么对应的zNode也会在/kafka下创建)  

之前做了c#推送消息到手机端,限于网络要求,不能使用百度等现成的推送,查了许多资料,七拼八凑终于凑齐,记录下来,即是复习也是希望对来者有所帮助. 我开发的环境是windows,使用java开发的Apache Apollo作为代理服务器,所以如果你想开发首先是必须有java环境,请自行下载java的jdk,jre搭建java环境. 需要的软件和包是apache apollo的代理服务器,org.eclipse.paho测试软件,android包org.eclipse.paho.client.mqt

问题描述 Apollo报错,找不到apoll.meta,但是明明配置了apollo-env.properties到apollo-client内了. apollo-env.properties pro.meta=http://apollo.xxxx.com:81 问题分析 因公司内部使用的 ctrip Apollo用了较早的版本,期间经过一次升级,而我算是Apollo的忠实用户,使用时间超过两年. 因此,我恰好知道,Apollo稍早的版本,没有将Apollo-client发布到 中央仓库,因为 A

目录 1.现象 2.原理解读 2.1 RocketMQ 网络处理机制概述 2.2 pair.getObject1().rejectRequest() 2.3 漫谈transientStorePoolEnable机制 2.3.1 MappedFile 2.3.2 TransientStorePool初始化 3.现象解答 3.1 [REJECTREQUEST]system busy 3.2 too many requests and system thread pool busy, Rejected

1.引言 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. 如官网所述:Apollo 是携程打造的开源配置中心,GitHub的星星也快点满22K,因此足见它的成熟度和社区活跃度.因此最近在做配置中心选型的时候,经过一番预演,最终敲定Apollo. Apollo作为微服务体系中必不可少的基础服务,其架构设计和基本使用我们不得不有所了解. 因此本文接下来

前言 上篇文章王子和大家讨论了一下RocketMQ生产者发送消息的底层原理,今天我们接着这个话题,继续深入聊一聊RocketMQ的Broker是如何持久化的. Broker的持久化对于整个RocketMQ的运行起着至关重要的作用,为什么这么说呢? 其实解释起来很容易,因为消息中间件要实现的功能不仅仅是消息的发送和接收,它本身还要有很强大的存储能力,把来自各个系统的消息持久化到磁盘上. 只有这样,在其他系统消费消息时才能从磁盘中读取想要的消息. 如果不持久化到磁盘上,而是通过内存存储消息,一是内存

目录 1.MappedFile类属性说明 1.1.MappedFile类属性如下 1.2.MappedFile构造器说明 2.MappedFileQueue类说明 2.1.属性说明 2.2.MappedFileQueue构造器说明 2.2.1.对于commitlog 2.2.2.对于consumequeue 3.commitlog文件与MappedFileQueue MappedFile关系 3.1.broker启动创建commitlog对象,即创建MappedFileQueue对象 3.2.b

前言 Apollo又称阿波罗配置中心,在前两年还是挺火的,但阿里SpringCloud套件席卷国内之后,nacos就成为了最被亲睐的分布式配置中心,nacos是配置中心和注册中心二合一的产品,单纯功能上Apollo其实更强大一些.本篇就把Apollo的安装及使用分享给大家. 安装 1.安装包 1).GitHub下载:https://github.com/nobodyiam/apollo-build-scripts 2).网盘下载:https://github.com/ctripcorp/apol

Microsoft Windows,是美国微软公司研发的一套操作系统,它问世于1985年,起初仅仅是Microsoft-DOS模拟环境,后续的系统版本由于微软不断的更新升级,不但易用,也慢慢的成为家家户户人们最喜爱的操作系统. Windows采用了图形化模式GUI,比起从前的DOS需要键入指令使用的方式更为人性化.随着电脑硬件和软件的不断升级,微软的Windows也在不断升级,从架构的16位.32位再到64位, 系统版本从最初的Windows 1.0 到大家熟知的Windows 95.Windo

Microsoft Windows,是美国微软公司研发的一套操作系统,它问世于1985年,起初仅仅是Microsoft-DOS模拟环境,后续的系统版本由于微软不断的更新升级,不但易用,也慢慢的成为家家户户人们最喜爱的操作系统. Windows采用了图形化模式GUI,比起从前的DOS需要键入指令使用的方式更为人性化.随着电脑硬件和软件的不断升级,微软的Windows也在不断升级,从架构的16位.32位再到64位, 系统版本从最初的Windows 1.0 到大家熟知的Windows 95.Windo

0. 关键概念 关键概念 Concepts Function Topic 用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Partition 是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础,每个Topic都至少被切分为1个Partition. Offset 消息在Partition中的编号,编号顺序不跨Partition(在Partition内有序). Consumer 用于从Broker中取出/消费Message. Producer 用于往Broker中发送/生产Me

上一篇介绍了基于ZK的ActiveMQ HA方案,虽然理解起来比较容易,但是有二个不足: 1)  占用的节点数过多,1个zk集群至少3个节点,1个activemq集群也至少得3个节点,但其实正常运行时,只有一个master节点在对外响应,换句话说,花6个节点的成本只为了保证1个activemq master节点的高可用,太浪费资源了. 2)  性能下降太明显,比起单节点的activemq,性能下降了近1个数量级. 这一篇将介绍基于networks of brokers的HA方案,不需要借助zk等

kafka集群安装 使用的版本 系统:centos6.5 centos6.7 jdk:1.7.0_79 zookeeper:3.4.9 kafka:2.10-0.10.1.0 一.环境准备[只列,不具体写] 1.安装jdk 2.更改机器名 3.添加所有机器的host 二.安装步骤 2.1安装zookeeper 下载zookeeper安装包 下载地址 将安装包上传到一台电脑node1上,我放到了 /opt/kafka/下 解压 cd /opt/kafka/ tar -zxvf zookeeper-

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/06/08/KafkaColumn3 摘要 本文在上篇文章基础上,更加深入讲解了Kafka的HA机制,主要阐述了HA相关各种场景,如Broker failover,Controller failover,Topic创建/删除,Broker启动,Follower从Leader fetch数据等详细处理过程.同时介绍了Kafka提供的与Replication相关的工具,如重新分配Partition等

问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行"随机读写"的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 一.入门     1.简介     Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JM