IEEE1588 协议,又称 PTP( precise time protocol,精确时间协议),可以达到亚微秒级别时间同步精度,于 2002 年发布 version 1,2008 年发布 version 2. IEEE1588 协议的同步原理,所提出的 Delay Request-Response Mechanism(延时响应机制)如 图1 所示. 图1 PTP 协议延迟响应机制 图中所描述的 PTP 报文为以下几种: (1)sync 同步报文 (2)Follow_up 跟随报文 (3)De

一.消息队列概述 1.1.消息队列由来 在运维场景中,我们经常会存在如下场景:一旦出现S1异常,C1将因为S1的影响而异常(C为客户端,s为服务端) 当然可以通过添加多个S的方式,实现高可用.但这样会变得难以维护,每增加一个S所有的C都要进行调整,增加了耦合性(软件开发强调高内聚低耦合) 可以通过在C和S之间添加负载均衡来达到降低耦合度的效果,但是在流量高峰期C1收到的压力,仍然会传递到后端S.如果S处理处理不过来可能就会导致异常(一般情况下前端的接收请求的速度是较快的,但是后端处理请求的速录会

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

前言 本文想介绍一下前段时间在写enode时,顺便实现的一个分布式消息队列equeue.这个消息队列的思想不是我想出来的,而是通过学习阿里的rocketmq后,自己用c#实现了一个轻量级的简单版本.一方面可以通过写这个队列让自己更深入的掌握消息队列的一些常见问题:另一方面也可以用来和enode集成,为enode中的command和domain event的消息传递提供支持.目前在.net平台,比较好用的消息队列,最常见的是微软的MSMQ了吧,还有像rabbitmq也有.net的client端.这

功能: 点击”摇杆“开始: 两种结束滚动方式,A:点击”摇杆“ B:分别点击 对应结果框的按钮: 实现最后减速停下来效果,模拟真实摇奖机. 知识点:A.线程的控制,B.图片轮播原理 效果图:   窗口类 package com.gxlee.lhj; import java.awt.Color; import java.awt.Container; import java.awt.Graphics; import java.awt.event.MouseAdapter; import java.a

原生选择器   充分利用 bind(this)绑定 <div id="box"> <ul> <li >111 </li> <li class="lione">2222</li> <li class="lione">3333</li> </ul> </div> <div id="box2"> <

分享一个c#写的开源分布式消息队列equeue 前言 equeue消息队列中的专业术语 Topic Queue Producer Consumer Consumer Group Broker 集群消费 广播消费 消费进度(offset) equeue是什么? 关键问题的思考 1.producer,broker,consumer三者之间如何通信 2.消息如何持久化 3.producer发送消息时的消息路由的细节 4.consumer负载均衡如何实现 5.如何实现实时消息推送 6.如何处理消息消费失

IMPLEMENTATION 1. API Design Producer APIs Producer API封装了底层两个Producer: kafka.producer.SyncProducer kafka.producer.async.AsyncProducer class Producer { /* Sends the data, partitioned by key to the topic using either the */ /* synchronous or the async

IEEE1588协议,又称PTP(precise time protocol,精确时间协议),可以达到亚微秒级别时间同步精度,于2002年发布version1,2008年发布version2. IEEE1588协议的同步原理,所提出的Delay Request-Response Mechanism(延时响应机制)如图1所示. 图1 PTP协议延迟响应机制 图中所描述的PTP报文为以下几种: (1)sync同步报文 (2)Follow_up跟随报文 (3)Delay_req延迟请求报文 (4)De

(function (root, factory) { if (typeof define === 'function' && define.amd) { define(function() { return factory(root); }); } else if (typeof exports === 'object') { module.exports = factory; } else { root.echo = factory(root); } })(this, function

JTAG Finder Figuring out the JTAG Pinouts on a Device is usually the most time-consuming and frustrating process and Finding the pinouts for these ports allows you to access with correct JTAG Devices likeGPG ORT,  and JTAG Finder helps you to get sta

转自:http://yanyiwu.com/work/2015/01/04/Haystack.html 一篇14页的论文Facebook-Haystack, 看完之后我的印象里就四句话: 因为[传统文件系统的弊端] 因为[缓存无法解决长尾问题] 所以[多个图片信息(Needle)存在同一个文件(SuperBlock)中] 所以[显著提高性能] 传统文件系统的弊端 传统的 POSIX 文件系统不适合高性能的图片存储, 主要原因是基于该文件系统来存储的话,是讲每个图片存储成某目录下的一个文件, 每次

A speculative store buffer is speculatively updated in response to speculative store memory operations buffered by a load/store unit in a microprocessor. Instead of performing dependency checking for load memory operations among the store memory oper

本文转载自:http://blog.csdn.net/lw2011cg/article/details/68954707 uboot的GPIO驱动分析--基于全志的A10芯片 转载至:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b5020b670101ft49.html (2013-12-28 10:47:31) 转载▼ 标签: it 分类:uboot的驱动分析 uboot的GPIO相当简单,其就是三层结构.分别为: 1.顶层接口层,其只定义了通用的接口,并不负责实现,实现是我

RFC http://www.ietf.org/rfc/rfc5905.txt https://www.eecis.udel.edu/~mills/ntp/html/select.html https://wenku.baidu.com/view/1539c86a71fe910ef02df83f.html### https://wenku.baidu.com/view/d48bf96df111f18583d05a88.html https://wenku.baidu.com/view/21494

使用分布式receiver来获取数据使用 WAL 来实现 exactly-once 操作: conf.set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable","true") // 开启 WAL // 1.At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次),这种语义下会出现数据丢失的问题: // 2.At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多),这个不会出现数据丢失,但是会出现数

# 运维管理--- ### 1 集群搭建 #### 1.1 单Master模式 这种方式风险较大,一旦Broker重启或者宕机时,会导致整个服务不可用.不建议线上环境使用,可以用于本地测试. ##### 1)启动 NameServer ```bash### 首先启动Name Server$ nohup sh mqnamesrv & ### 验证Name Server 是否启动成功$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.logThe Name Server bo

在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的.在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作.为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态.Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置. checkpoint检查点 前提条件 Flink的checkpoin机制需要与流和状态的持久化存储交互,一般它要求: 一个持久化的数据源 当Flink程序出现问题时,可以通过checkpoint持久化存储中

RocketMQ集群搭建(3m-3s-async) 各角色介绍 角色 作用 Producer 消息发送者,将消息发送到 Broker.无状态,其与NameServer集群中的一个节点建立长连接,定期从NameServer获取Topic路由信息,并与提供Topic服务的Master建立连接,定时向Master发送心跳 Consumer 消息消费者,从 Broker 中获取消息消费.其与NameServer集群中的一个节点建立长连接,定期从NameServer获取Topic路由信息,并与提供Topi

1.为什么有消息系统 1.解耦合 2.异步处理 例如电商平台,秒杀活动. 一般流程会分为: 风险控制 库存锁定 生成订单 短信通知 更新数据 通过消息系统将秒杀活动业务拆分开,将不急需处理的业务放在后面慢慢处理: 流程改为: 风险控制 库存锁定 消息系统 生成订单 短信通知 更新数据 3.流量的控制 3.1 网关在接受到请求后,就把请求放入到消息队列里面 3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求,完成后续的秒杀处理流程.然后再给用户返回结果. 优点:控制了流量 缺点:会让流程变慢 2.Kafk