原文链接:https://www.zhoubotong.site/post/57.html golang的超时处理 2天前Go实例技巧25   大家知道Select 是 Go 中的一个控制结构,每个 case 必须是一个通信操作,要么是发送要么是接收操作. select是 随机执行一个可运行的 case. 如果没有 case 可运行,程序可能会阻塞,直到有 case 可运行.当然有一个默认的子句(default子句)在没有任何条件满足的时候总是可运行的. 对于处理资源密集型的应用程序,超时处理是

kafka环境搭建: 一.安装配置java-jdk (1)kafka需要java环境,安装java-jdk,下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html (2)安装目录如下: (3)环境变量配置: 二.下载kafka (1)下载kafka2.10-0.9.0.1版本,自带了zookeeper jar包,不用再次下载zookeeper.kafka代理无状态,zookeeper维持集群状态.下载地址:

//设置发送超时你只发送, 并发送足够多的数据以填满发送缓冲区, 接收端一直不接收.发送端一量满发送缓冲区就会阻塞, 如果你设置了发送超时, 超时到了它就会返回发送超时了. 在send(),recv()过程中有时由于网络状况等原因,收发不能预期进行,而设置收发超时控制: 在Linux下需要注意的是时间的控制结构是struct timeval而并不是某一整型数,以下是来自于网上一篇文章中的摘录,它是这样写的:int nNetTimeout=1000;//1秒,//设置发送超时setsockopt(

介绍 使用golang连接activemq发送数据的话,需要使用一个叫做stomp的包,直接go get github.com/go-stomp/stomp即可 代码 生产者 package main import ( "fmt" "github.com/go-stomp/stomp" "time" ) func main(){ // 调用Dial方法,第一个参数是"tcp",第二个参数则是ip:port // 返回conn(

示例代码 package main import ( "net" "os" "github.com/gpmgo/gopm/modules/goconfig" "github.com/go-stomp/stomp" "time" "strconv" "log" "strings" ) // 限制goroutine数量 ) // Todo 从配置文件中

话不多说,直接上代码!!! 要先下载两个包 (可以go get -u +你想要的包) github.com/aliyun/alibaba-cloud-sdk-go/sdk/requests github.com/aliyun/alibaba-cloud-sdk-go/services/dysmsapi package main import ( "fmt" "github.com/aliyun/alibaba-cloud-sdk-go/sdk/requests" &

网络通信中,为了防止长时间无响应的情况,经常会用到网络连接超时.读写超时的设置. 本文结合例子简介golang的连接超时和读写超时设置. 1.超时设置 1.1 连接超时 func DialTimeout(network, address string, timeout time.Duration) (Conn, error) 第三个参数timeout可以用来设置连接超时设置. 如果超过timeout的指定的时间,连接没有完成,会返回超时错误. 1.2 读写超时 在Conn定义中,包括读写的超时时

并发概要 随着多核CPU的普及, 为了更快的处理任务, 出现了各种并发编程的模型, 主要有以下几种: 模型名称 优点 缺点 多进程 简单, 隔离性好, 进程间几乎无影响 开销最大 多线程 目前使用最多的方式, 开销比多进程小 高并发模式下, 效率会有影响 异步 相比多线程而言, 可以减少线程的数量 编码要求高, 需要对流程分割合理 协程 用户态线程, 不需要操作系统来调度, 所以轻量, 开销极小 需要语言支持 协程介绍 协程是个抽象的概念, 可以映射到到操作系统层面的进程, 线程等概念. 由于协

作为TCP的重头戏,本章节涉及了许多关于计算方面的内容,使用了大量的例子来指明一些观点. 我使用的理解方法是:通过别人的博客,以及实例结合进行理解,不然会很吃力. 21.1 引言 reliable TCP提供可靠的运输层,它使用的方法之一就是确认从另外一端收到的数据. 也就是说通过ACK,或者说 TCP自时钟,来保证这一特性. TCP通过在发送的时候,设置一个定时器来解决这些问题.如果当定时器溢出还没有收到确认,就重传数据,对于任何的实现而言,关键就在超时和重传的策略. 四个不同的定时器 重传定

一句话概括该软件:SymmetricDS是一个文件和数据库同步软件,开源的,支持多主复制,同步时过滤和在异构的网络环境中进行数据转换传输.它支持单向和双向上的多个订阅者,异步的数据复制. 以下是从CSDN专栏找到的用户指南的翻译,由于目前SymmetricDS的中文资料是少之又少,所以用的人也不是很多.当初公司选择SymmetricDS,主要是因为它满足开源免费,支持双向同步,在使用的过程中,由于没有什么资料,所以一切都是靠自己的摸索和探究.测试过程中也出现了一些使用上的问题,目前也都解决了,至

转载自http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/117661.htm 1.为什么需要消息队列?当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异. 举个例子:业务系统触发短信发送申请,但短信发送模块速度跟不上,需要将来不及处理的消息暂存一下,缓冲压力. 再举个例子:调远程系统下订单成本较高,且因为网络等因素,不稳定,攒一批一起发送. 再举个栗子,交互模块5:00到24:00和电商系统联通,和内部ERP断开.

系列目录 kafka原理和实践(一)原理:10分钟入门 kafka原理和实践(二)spring-kafka简单实践 kafka原理和实践(三)spring-kafka生产者源码 kafka原理和实践(四)spring-kafka消费者源码 kafka原理和实践(五)spring-kafka配置详解 kafka原理和实践(六)总结升华 本文目录 1.kafkaProducer发送模型2.KafkaTemplate发送模板3.KafkaProducer 3.1KafkaProducer构造过程 3.

转载自 huxihx,原文链接 关于Kafka幂等producer的讨论 众所周知,Kafka 0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly once semantics,下称EOS).Kafka的EOS主要体现在3个方面: 幂等producer:保证发送单个分区的消息只会发送一次,不会出现重复消息 事务(transaction):保证原子性地写入到多个分区,即写入到多个分区的消息要么全部成功,要么全部回滚 流处理EOS:流处理本质上可看成是“读取-处理-写入”的管道.此EOS保

众所周知,Kafka 0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly once semantics,下称EOS).Kafka的EOS主要体现在3个方面: 幂等producer:保证发送单个分区的消息只会发送一次,不会出现重复消息 事务(transaction):保证原子性地写入到多个分区,即写入到多个分区的消息要么全部成功,要么全部回滚 流处理EOS:流处理本质上可看成是“读取-处理-写入”的管道.此EOS保证整个过程的操作是原子性.注意,这只适用于Kafka Streams 上面

代码:https://github.com/JumpMind/symmetric-ds 原理: 通过触发器模式同步时,是将数据库的变化记录到某个系统表中,然后在客户端建立缓冲,并定期将变化push到接收端,接收端和发送端建立通道,并定期pull新的数据变化,并在目标数据库回放.--这个过程会有一定的延迟,和性能影响,但是只要数据库支持触发器,都可以使用SymmetricDS来做数据库同步. 另外一种模式记录SQL,并回放SQL,好像用很少. 还在开发的是解析日志,通过回放日志来实现同步,这个最难

Kafka producer在设计上要比consumer简单,不涉及复杂的组管理操作,每个producer都是独立进行工作的,与其他producer实例之间没有关联.Producer的主要功能就是向某个topic的某个分区发送消息,所以首先要确认向topic的哪个分区写入消息——即分区器(partitioner)的功能.Kafka producer提供了一个默认的分区器.对于每条待发送的消息而言,如果该消息指定了key,则partitioner会根据key的哈希值来选择目标分区,将具有相同key

通过https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11243668.html 已经对consumer有了一定的了解.producer比consumer要简单一些. 一.旧版本producer 0.9.0.0版本以前,是由scala编写的旧版本producer. 入口类:kafka.producer.Producer 代码示例: Properties properties = new Properties(); properties.put("metadata.broker

通过https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11243668.html 已经对consumer有了一定的了解.producer比consumer要简单一些. 一.旧版本producer 0.9.0.0版本以前,是由scala编写的旧版本producer. 入口类:kafka.producer.Producer 代码示例: Properties properties = new Properties(); properties.put("metadata.broker

kafka真实环境部署规划 1. 操作系统选型 因为kafka服务端代码是Scala语言开发的,因此属于JVM系的大数据框架,目前部署最多的3类操作系统主要由Linux ,OS X 和Windows,但是部署在Linux数量最多,为什么呢?因为I/O模型的使用和数据网络传输效率两点. 第一:Kafka新版本的Clients在设计底层网络库时采用了Java的Select模型,而在Linux实现机制是epoll,感兴趣的读者可以查询一下epoll和select的区别,明确一点就是:kafka跑在Li

什么是kafka? Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. 活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分.活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容.这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形

消息队列概念:(Message queue): “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象. “消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器.消息被发送到队列中. 消息队列管理器在将消息从它的源中继到它的目标时充当中间人. 使用场景: 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异. 例子: 1)业务系统触发短信发送申请,但短信发送模块速度跟不上,需要将来不及处理的消息