个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 一.JMS规范概述 1.JavaEE 概述及主要核心规范 JavaEE是一套使用Java进行企业级应用开发的大家一致遵循的13个核心规范工业标准.JavaEE平台提供了一个基于组件的方法来加快设计,开发.装配及部署企业应用程序. JDBC(Java Databease)数据库连接JNDI(Java Naming and Directory Interfaces)Java的命令和目录接口EJB(Ente

业余时间用 .net core 写了一个在线客服系统.并在博客园写了一个系列的文章,写介绍这个开发过程: .net core 和 WPF 开发升讯威在线客服系统:目录 https://blog.shengxunwei.com/Home/Post/44a31a32-d4e1-4ddd-8526-8a2bcd2e22be 开始只是写着玩玩,验证一下 .net core 到底行不行.做这个选择的时候还是比较担心的,能不能扛得住一个后台系统的数据处理压力. 在编码的过程中,查阅了大量的资料,.net c

The missing piece between MQTT and a SQL database in a M2M landscape Message Queue Telemetry Transport (MQTT) is awesome when it comes to Machine-to-Machine (M2M) Communication. Due to its applied Publish-Subscribe pattern it offers great scalability

我们知道,企业号主要是面向企业需求而生的,因此内部消息的交流显得非常重要,而且发送.回复消息数量应该很可观,对于大企业尤其如此,因此可以结合企业号实现内部消息的交流.企业号具有关注安全.消息无限制等特点,很适合企业内部的环境.本文主要介绍如何利用企业号实现文本.图片.文件.语音.视频.图文消息等消息的发送操作. 1.企业号特点 对于企业号,有以下一些特点: 1)关注更安全 –只有企业通讯录的成员才能关注企业号,分级管理员.保密消息等各种特性确保企业内部信息的安全. 企业可以设置自行验证关注者身份

分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性以及其实现原理 一.顺序消息 消息有序指的是一类消息消费时,能按照发送的顺序来消费.例如:一个订单产生了 3 条消息,分别是订单创建.订单付款.订单完成.消费时,要按照这个顺序

一年前,当我第一次开发完EQueue后,写过一篇文章介绍了其整体架构,做这个框架的背景,以及架构中的所有基本概念.通过那篇文章,大家可以对EQueue有一个基本的了解.经过了1年多的完善,EQueue无论是功能上还是成熟性上都完善了不少.所以,希望再写一篇文章,介绍一下EQueue的整体架构和关键特性. EQueue架构 EQueue是一个分布式的.轻量级.高性能.具有一定可靠性,纯C#编写的消息队列,支持消费者集群消费模式. 主要包括三个部分:producer, broker, consume

1.前言 本文的上篇<IM消息送达保证机制实现(一):保证在线实时消息的可靠投递>中,我们讨论了在线实时消息的投递可以通过应用层的确认.发送方的超时重传.接收方的去重等手段来保证业务层面消息的不丢不重. 但实时在线投递针对的是消息收发双方都在线的情况(如当发送方用户A发送消息给接收方用户B时,用户B是在线的),那如果消息的接收方用户B不在线,系统是如何保证消息的可达性的呢?这就是本文要讨论的问题.(本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-594-1-1.html)

郑昀 基于朱传志的设计文档 最后更新于2014/11/11 关键词:异步消息.订阅者集群.可伸缩.Push模式.Pull模式 本文档适用人员:研发   电商系统为什么需要 NotifyServer?   如子柳所说,电商系统『需要两种中间件系统,一种是实时调用的中间件(淘宝的HSF,高性能服务框架).一种是异步消息通知的中间件(淘宝的Notify)』.那么用传统的 ActiveMQ/RabbitMQ 来实现 异步消息发布和订阅 不行吗?     2013年之前我们确实用的是 ActiveMQ,当

当连接向一个mqtt服务器时,clientId必须是唯一的.设置一样,导致client.setCallback总是走到 connectionLost回调.报connection reset.调查一天才发现是clientid重复导致. client = new MqttAsyncClient(serverURIString, "client-id"); clientId是用来保存会话信息. MqttConnectOptions options = new MqttConnectOptio

微信公众号开发系列教程一(调试环境部署) 微信公众号开发系列教程一(调试环境部署续:vs远程调试) C#微信公众号开发系列教程二(新手接入指南) C#微信公众号开发系列教程三(消息体签名及加解密) C#微信公众号开发系列教程四(接收普通消息) C#微信公众号开发系列教程五(接收事件推送与消息排重) C#微信公众号开发系列教程六(被动回复与上传下载多媒体文件) 在上一篇的博文中讲到,微信的消息可以大体分为两种类型,一种是包括:文本,语音,图片等的普通消息,另一种就是本篇要将的事件类型.包括:关注/

由于client资源限制,只进行了300物体互动广播测试:物体活动频率是每秒20次,服务器每秒转发的消息量大概180W条. 转发消息结构: class Po : IMessage { public int ID; public short X; public short Y; public short Type; public void Load(BufferStream reader) { ID = reader.ReadInt(); X = reader.ReadShort(); Y = r

一种分类是推和拉 . 还有一种分类是 Queue 和 Pub/Sub . 先看的这一篇:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/50131089 先讲了JMS和遵守JMS的ActiveMQ.Java Message Service,JMS,指的是面向消息中间件(MOM),用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信. JMS中定义了两种消息模型:点对点(point to point, queue)和发布/订阅(publish

微信服务器在5秒内收不到响应会断掉连接,并且重新发起请求,总共重试三次.这样的话,问题就来了.有这样一个场景:当用户关注微信账号时,获取当前用户信息,然后将信息写到数据库中.类似于pc端网站的注册.可能由于这个关注事件中,我们需要处理的业务逻辑比较复杂.如送积分啊,写用户日志啊,分配用户组啊.等等……一系列的逻辑需要执行,或者网络环境比较复杂,无法保证5秒内响应当前用户的操作,那如果当操作尚未完成,微信服务器又给我们的服务器推送了一条相同的关注事件,我们将再次执行我们的那些逻辑,这样就有可能导致

分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 转自:http://www.oschina.net/translate/kafka-design 我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础.现在它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道(data pipeline)和消息系统使用. 活动流数据是所有站点在对其网站使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部

消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段.它具有低耦合.可靠投递.广播.流量控制.最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一.当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ.RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发的Notify.MetaQ.RocketMQ等.本文不会一一介绍这些消息队列的所有特性,而是探讨一下自主开发设计一个消息队列时,你需要思考和设计的重要方面.过程中我们会参考这些成熟消息队列的很多重要思想.本文首先会阐述什么时候你需要一个消

转自:http://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性以及其实现原理 一.顺序消息 消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费.例如:一笔订单产生了

一.MQTT协议配置 为了使用MQTT协议,首先使用MQTT3.1协议的客户端连接到Apollo正在监听端口.Apollo会做协议检测,而且自动识别MQTT连接,而且将连接作为MQTT协议处理. 你不必要为MQTT协议打开一个端口(STomp,Openfire,AMQP等都是自动识别).如果你一定指定连接的协议,有下面两种方式:你可以选择不用协议识别,而是为MQTT指定连接:<connector id="tcp" bind="tcp://0.0.0.0:61613&qu

选型依据 数据库的选型主要考虑一下几个方面: 数据库本身是否收费 数据库后期维护成本 是否支持水平及垂直扩展,及扩展的容易程度 业务数据本身特性 使用此数据库的开发成本 由于此数据库主要用来存储缓存在redis中的用户发送的消息,对用户发送的消息进行持久化,主要用作以后的分析与查找,本身业务价值不大.redis数据的存储方式为 key-value.本来通过对常用的关系型数据库与非关系型数据库进行对比分析,选择适合本业务需求的最佳数据库. 关系型数据库 对关系型数据库的分析主要分析SqlServe

消息的存储原理: 消息的文件存储机制: 前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径,那么我们再来分析日志的存储方式.通过 [root@localhost ~]# ls /tmp/kafka-logs/firstTopic-1/命令找到对应 partition 下的日志内容:       00000000000000000000.index 00000000000000000000.log        00000000000000000000.timein

消费端消费消息的原理 我们通过上一节课的讲解,知道有两种方法可以接收消息,一种是使用同步阻塞的MessageConsumer#receive方法.另一种是使用消息监听器MessageListener.这里需要注意的是,在同一个session下,这两者不能同时工作,也就是说不能针对不同消息采用不同的接收方式.否则会抛出异常.至于为什么这么做,最大的原因还是在事务性会话中,两种消费模式的事务不好管控 消费端消费消息源码分析 ActiveMQMessageConsumer.receive消费端同步接收

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即