关于librdkafka库的介绍,可以参考kafka的c/c++高性能客户端librdkafka简介,本文使用librdkafka库来进行kafka的简单的生产.消费 一.producer librdkafka进行kafka生产操作的大致步骤如下: 1.创建kafka配置 rd_kafka_conf_t *rd_kafka_conf_new (void) 2.配置kafka各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_conf_set (rd_kafka_conf_t *c

一.生成者-队列-多消费者(前言) 上篇文章,我们做了一个简单的Demo,一个生产者对应一个消费者,本篇文章就介绍 生产者-队列-多个消费者,下面简单示意图 P 生产者    C 消费者  中间队列 需求背景:工厂某部门需要生产n个零件,部门下面有2个小组,每个小组需要生产n/2个 公平派遣 每个小组的情况下,当所有奇怪的信息都很重,甚至信息很轻的时候,一个工作人员将不断忙碌,另一个工作人员几乎不会做任何工作.那么,RabbitMQ不知道什么,还会平均分配消息. 这是因为当消息进入队列时,Rab

AMQP协议的梳理和名词解析  建议先把上篇AMQP协议先看一遍,理解一下,由于用XMind绘图,电脑屏幕比较小,不能截取全部,如果想要全图和源代码,请下面留言....... 可以点击图片,打开到新的页面查看,文字会清晰一点..... 实例一:生产者-队列-消费者 P(Producer):生产者,意味着发送: Queue:队列,本质上是一个无限的缓冲区,可以储存尽可能多的信息: C(Consumer):消费者,等待并接收消息. 代码 简述:三部分,创建连接对象的公共帮助类库,一个发布者,一个消费

如果topN 设置为1000万 ,不会这1000万都放到QueueFeeder(内存)中,而是从文件系统中(hdfs)中迭代不断填充QueueFeeder.队列中默认存放 threadcount * 50 . 这个类的作用是从文件系统读文件填充队列. /** * This class feeds the queues with input items, and re-fills them as * items are consumed by FetcherThread-s. */ private

环境:centos7.4 内核版本3.10 内核参数net.ipv4.tcp_max_syn_backlog定义了处于SYN_RECV的TCP最大连接数,当处于SYN_RECV状态的TCP连接数超过tcp_max_syn_backlog后,会丢弃后续的SYN报文. 为了测试上述结论,首先将tcp_syncookies设置为0,并将net.ipv4.tcp_max_syn_backlog设置为2,测试拓扑为:1.1.1.1(client)------1.1.1.2:19090(server),在c

Java数据结构之---Queue队列 队列(简称作队,Queue)也是一种特殊的线性表,队列的数据元素以及数据元素间的逻辑关系和线性表完全相同,其差别是线性表允许在任意位置插入和删除,而队列只允许在其一端进行插入操作在其另一端进行删除操作. 队列中允许进行插入操作的一端称为队尾,允许进行删除操作的一端称为队头.队列的插入操作通常称作入队列,队列的删除操作通常称作出队列.最简单的例子就是我们平时的排队,先进先出. 顺序队列的存储结构 下图是一个有6个存储空间的顺序队列的动态示意图,图中front

#######################总结######### 主要理解 锁      生产者消费者模型 解耦用的   队列 共享资源的时候 是不安全的 所以用到后面的锁 守护进程:p.daemon = True  #将该进程设置为守护进程,必须写在start之前,意思如果我的主进程代码运行结束了,你这个子进程不管运行到什么地方,都直接结束 ######### 进程其他方法import time import os from multiprocessing import Process d

转载:from:http://www.verydemo.com/demo_c92_i210679.html 这个程序虽然我调试过,也分析过,但是没有记录笔记,发现下边这篇文章分析直接透彻,拿来借用,聊以自省,开发一直要研究透彻源码,学习其中的处理手段! kafka c接口librdkafka介绍之二:生产者接口 librdkafka当前版本可以从github上获取:https://github.com/edenhill/librdkafka 一.librdkafka基本信息: 源码结构:kafk

1.进程 正在进行的一个过程或者说一个任务.负责执行任务的是cpu 进程(Process: 是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础.在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体:在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器.程序是指令.数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体.我们自己在python文件中写了一些代码,这叫做程序,运行这个python文件的时候,这叫做进程. 狭义定义:进程是正在运行的程序的实例

八:事件(Event()) # 阻塞事件:    e = Event() 生成事件对象e    e.wait() 动态给程序加阻塞,程序当中是否加阻塞完全取决于该对象中的is_set() [默认返回值是False]    # 如果是True 不加阻塞    # 如果是False 加阻塞# 控制这个属性的值    # set() 方法        将这个属性的值改成True    # clear() 方法     将这个属性的值改成False    #is_set() 方法      判断当前属

[并发编程 - socketserver模块实现并发.[进程查看父子进程pid.僵尸进程.孤儿进程.守护进程.互斥锁.队列.生产者消费者模型] socketserver模块实现并发 基于tcp的套接字,关键就是两个循环,一个链接循环,一个通信循环 socketserver模块中分两大类:server类(解决链接问题)和request类(解决通信问题) socketserver模块的使用 基于TCP协议的套接字--支持并发(拿之前通信的例子,主要针对服务端,客户端不变) # 服务端.py impo

1.lmax-Disruptor队列介绍 disruptor是英国著名的金融交易所lmax旗下技术团队开发的一款java实现的高性能内存队列框架 其发明disruptor的主要目的是为了改进传统的内存队列实现如jdk的ArrayBlockingQueue.LinkedBlockingQueue等在现代CPU硬件上的一些缺陷 1. 伪共享问题 现代的CPU都是多核的,每个核心都拥有独立的高速缓存.高速缓存由固定大小的缓存行组成(通常为32个字节或64个字节). CPU以缓存行作为最小单位读写,且一

MyDisruptor V4版本介绍 在v3版本的MyDisruptor实现多线程消费者后.按照计划,v4版本的MyDisruptor需要支持线程安全的多线程生产者功能. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 v2版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(二)多消费者.消费者组间消费依赖原理解析 v3版本博客:从零开始实

1.阻塞队列:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932906.html 2.Condition 生产者消费者实现 :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920385.html 3. Condition 优点 :http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/7481142 3.Lock :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3923167.

一.进程锁(同步锁/互斥锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 例子 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('

1.队列的介绍 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的 创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现): Queue([maxsize]):创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. 参数介绍: maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制. 但需要明确: 1.队列内存放的是消息而非大数据 2.队列占用的是内存空间,因而maxsize即便

1.数据结构-链式队列的实现-C语言 typedef struct QNode { int data; struct QNode *next; }QNode,*QueuePtr; typedef struct { QueuePtr _front; //头指针 QueuePtr _rear; //尾指针 } LinkQueue; //构造空队列---1 void InitQueue(LinkQueue* Q); //队列的销毁---2 void DestroyQueue(LinkQueue* Q)

1.数据结构-循环队列的实现-C语言 #define MAXSIZE 100 //循环队列的存储结构 typedef struct { int* base; //基地址 int _front; //头指针 int _rear; //尾指针 } SqQueue; //构造空队列---1 void InitQueue(SqQueue* Q); //队列的销毁---2 void DestroyQueue(SqQueue* Q); //队列的清空---3 void ClearQueue(SqQueue*

1.数据结构-队列的实现-C语言 //队列的存储结构 #define MAXSIZE 100 typedef struct { int* base; //基地址 int _front; //头指针 int _rear; //尾指针 } SqQueue; //构造空队列---1 void InitQueue(SqQueue* Q); //队列的销毁---2 void DestroyQueue(SqQueue* Q); //队列的清空---3 void ClearQueue(SqQueue* Q);

队列 ipc机制:进程通讯 管道:pipe 基于共享的内存空间 队列:pipe+锁 queue from multiprocessing import Process,Queue ### 案例一 q = Queue() q.put('hyc') q.put([1,2,4]) q.put(2) print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) # q.put(5) # q.put(5) print(q.get()) # 默认就会一直等着拿值 此时程序运行到这

消息队列对大多数人应该比较陌生.但是要提到MQ听说过的人会多很多.MQ就是英文单词"Message queue"的缩写,翻译成中文就是消息队列(我英语差,翻译错了请告知). PS:话说国人熟悉MQ比消息队列多,是不是因为国人的外语水平高于国语水平好几个数量级 1.看一下度娘怎么解释消息队列 参考链接:消息队列_百度百科 度娘解释消息队列是在两台计算机间传输的,套句很时髦的说法就是用来做分布式传输的,是个很高大上的东西 2.我的看法稍有不同 我更追溯到“消息队列”的字面“本源”的意思.我