https://mp.weixin.qq.com/s/jbXs7spUCbseMX-Vf43lPw 原创: 林健  51NB技术  2018-07-13

本文导读: 1.What——JStorm是什么? 1.1 概述 .2优点 .3应用场景 .4JStorm架构 2.Why——为什么启动JStorm项目?(与storm的区别) .1storm的现状.缺陷 .2JStorm比Storm更稳定,功能更强大,更快!—— 表现 2.2.1稳定性好的表现 2.2.2调度强大的表现 2.2.3性能更好的表现 .3性能提升的原因所在 .4JStorm的其它优点 .5与flume.S4.AKKA.Spark的比较 3.JStorm的性能优化点 4.JStorm的

转自:https://www.cnblogs.com/cn-leodream/p/6497277.html 看介绍文档貌似挺好:https://github.com/alibaba/jstorm   阿里拥有自己的实时计算引擎 类似于hadoop 中的MR 开源storm响应太慢 开源社区的速度完全跟不上Ali的需求 降低未来运维成本 提供更多技术支持,加快内部业务响应速度 现有Storm无法满足一些需求 现有storm调度太简单粗暴,无法定制化 Storm 任务分配不平衡 RPC OOM一直没

关于流处理框架,在先前的文章汇总已经介绍过Strom,今天学习的是来自阿里的的流处理框架JStorm.简单的概述Storm就是:JStorm 比Storm更稳定,更强大,更快,Storm上跑的程序,一行代码不变可以运行在JStorm上.直白的将JStorm是阿里巴巴的团队基于Storm的二次开发产物,相当于他们的Tengine是基于Ngix开发的一样. 阿里拥有自己的实时计算引擎 类似于hadoop 中的MR 开源storm响应太慢 开源社区的速度完全跟不上Ali的需求 降低未来运维成本 提供更

看介绍文档貌似挺好:https://github.com/alibaba/jstorm   阿里拥有自己的实时计算引擎 类似于hadoop 中的MR 开源storm响应太慢 开源社区的速度完全跟不上Ali的需求 降低未来运维成本 提供更多技术支持,加快内部业务响应速度 现有Storm无法满足一些需求 现有storm调度太简单粗暴,无法定制化 Storm 任务分配不平衡 RPC OOM一直没有解决 监控太简单 对ZK 访问频繁 JStorm相比Storm更稳定 Nimbus 实现HA:当一台nim

实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述 https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80708142 2018-06-15 19:05:37 MasterT-J 阅读数 4808更多 分类专栏: 实时流处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80

一.先理解内核空间与用户空间 Linux 按照特权等级,把进程的运行空间分为内核空间和用户空间,分别对应着下图中, CPU 特权等级分为4个,Linux 使用 Ring 0 和 Ring 3. 内核空间(Ring 0)具有最高权限,可以直接访问所有资源,: 用户空间(Ring 3)只能访问受限资源,不能直接访问内存等硬件设备,必须通过系统调用陷入到内核中,才能访问这些特权资源. 上面的Ring图可以简化成: 内核从本质上看是一种软件--控制计算机的硬件资源,并提供上层应用程序运行的环境.用户态即

自从在园子里,发表了两篇如何基于Netty构建RPC服务器的文章:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器.Netty实现高性能RPC服务器优化篇之消息序列化 之后,收到了很多同行.园友们热情的反馈和若干个优化建议,于是利用闲暇时间,打算对原来NettyRPC中不合理的模块进行重构,并且增强了一些特性,主要的优化点如下: 在原来编码解码器:JDK原生的对象序列化方式.kryo.hessian,新增了:protostuff. 优化了NettyRPC服务端的线程池模型,支持LinkedBl

在本人的上一篇博客文章:Netty构建分布式消息队列(AvatarMQ)设计指南之架构篇 中,重点向大家介绍了AvatarMQ主要构成模块以及目前存在的优缺点.最后以一个生产者.消费者传递消息的例子,具体演示了AvatarMQ所具备的基本消息路由功能.而本文的写作目的,是想从开发.设计的角度,简单的对如何使用Netty,构建分布式消息队列背后的技术细节.原理,进行一下简单的分析和说明. 首先,在一个企业级的架构应用中,究竟何时需引入消息队列呢?本人认为,最经常的情况,无非这几种:做业务解耦.事件

问题 今天,我们使用通用的应用程序或者类库来实现互相通讯,比如,我们经常使用一个 HTTP 客户端库来从 web 服务器上获取信息,或者通过 web 服务来执行一个远程的调用. 然而,有时候一个通用的协议或他的实现并没有很好的满足需求.比如我们无法使用一个通用的 HTTP 服务器来处理大文件.电子邮件以及近实时消息,比如金融信息和多人游戏数据.我们需要一个高度优化的协议来处理一些特殊的场景.例如你可能想实现一个优化了的 Ajax 的聊天应用.媒体流传输或者是大文件传输器,你甚至可以自己设计和实现

Netty作为一个高性能的异步网络开发框架,可以作为各种服务的开发框架. 前段时间的一个项目涉及到硬件设备实时数据的采集,采用Netty作为采集服务的实现框架,同时使用RabbitMQ作为采集服务和各个其他模块的通信消息队列,整个服务框架图如下: 将业务代码和实际协议解析部分的代码抽离,得到以上一个简单的设计图,代码开源在GitHub上,简单介绍下NettyMQServer采集服务涉及到的几个关键技术点: 1.设备TCP消息解析: NettyMQServer和采集设备Device之间采用TCP通

使用Java语言开发一个高质量和高性能的jt808 协议的GPS通信服务器,并不是一件简单容易的事情,开发出来一段程序和能够承受数十万台车载接入是两码事,除去开发部标808协议的固有复杂性和几个月长周期的协议Bug调试,作为大批量794车载终端接入的服务端,需要能够处理网络的闪断.客户端的重连.安全认证和消息的编解码.半包处理等.如果没有足够的网络编程经验积累和深入了解部标808协议文档,自研的GPS服务器往往需要半年甚至数年的时间才能最终稳定下来,这种成本即便对一个大公司而言也是个严重的挑战.

1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务

现在我们一般使用应用程序或者链接库相互进行通信.例如,我们经常通过一个使用http协议的客户端链接库,从网站服务器中获得信息,并且通过网站服务,调用一些远程程序. 然而,一些通用协议或者它们的实现方式并不是很规范.就比如我们不喜欢使用一个通用http协议的服务器进行大文件交换,邮件以及实时信息的发送,例如金融信息和多玩家的游戏数据等.这时就要求有一个针对特定需求的高度优化的协议.举个例子,你可能想将一个优化后的http协议用于基于ajax的聊天应用程序,流媒体或者时大文件的传输.你甚至可能想针对

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战

1. Netty基础知识 1.1 Netty出现的原因 Java NIO 太难用,存在BUG(如Epoll-Bug) 基于第一点,大多数高性能服务器被C和C++盘踞 同样基于第一点,Java NIO编程门槛高 业界其他的NIO框架不成熟 1.2 Netty Netty是由JBOSS提供的一个Java开源框架.Netty提供异步的.事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能.高可靠性的网络服务器和客户端程序. 也就是说,Netty 是一个基于NIO的客户.服务器端编程框架,使用Netty

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep

1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务

前言:在实现过程查找过许多资料,各种波折,最后综合多篇文章最终实现并上线使用.为了减少大家踩坑的时间,所以写了本文,希望有用.对于实现过程中有用的参考资料直接放上链接,可能有些内容相对冗余,不过时间允许多看看也并不无益. 入门文章: http://www.tuicool.com/articles/mEJvYb netty官网: http://netty.io/ (官网的user guide相对一般,javadoc倒是要看的)   需求场景: 实现用户的在线离线状态实时展现(我们的客户端是andr

Java的堆外内存本来是高贵而神秘的东西,只在一些缓存方案的收费企业版里出现.但自从用了Netty,就变成了天天打交道的事情,毕竟堆外内存能减少IO时的内存复制,不需要堆内存Buffer拷贝一份到直接内存中,然后才写入Socket中:而且也没了烦人的GC. 好在,Netty所用的堆外内存只是Java NIO的 DirectByteBuffer类,通读一次很快.还有一些sun.misc.*的类木有源码,要自己跑去OpenJdk那看个明白. 1. 堆外内存的创建 在DirectByteBuffer中