前 言 这段时间我的主要工作内容是将公司系统中使用的RabbitMQ替换成NATS,而此之前我对Nats一无所知.经过一段时间紧张的学习和开发之后我顺利的完成了任务,并对消息中间件有了更深的了解.在此感谢同事钟亮在此过程中对我的帮助.NATS属于比较小众的一款中间件产品,中文资料基本上是没有的,故写以记之,为想学习Nats的同学提供一点帮助. 在介绍NATS之前先了解下什么是分布式系统和消息中间件 对于分布式系统的定义,一直以来我都没有找到或者想到特别简练而又合适的定义,这里引用一下Distri

题目: 麦当劳有两个做汉堡的厨师(工号:11,12)和三个销售人员(工号:21,22,23). 厨师生产汉堡,并负责将做好的汉堡放入货架,货架台大小有限,最多放6个汉堡,11和12不能同时往货架台上放汉堡,11具有优先权. 销售人员负责销售食品,三个销售人员取食品时,货架不能为空,三人不能同时取,23优先权最高,21最低.21卖的最快,取得频率最高,22次之. 一天的工作量是销售70个汉堡. 一些概念了解 阻塞:函数返回结果之前,线程被挂起 非阻塞:函数执行完立即返回,不会阻塞线程 同步:函数没

前言 本文将使用一个Nuget公开的组件技术来实现一对多的数据通信功能,提供了一些简单的API,来方便的向服务器进行数据请求. 在visual studio 中的Nuget管理器中可以下载安装,也可以直接在Nuget控制台输入下面的指令安装: Install-Package HslCommunication Nuget安装教程  http://www.cnblogs.com/dathlin/p/7705014.html 技术支持QQ群:592132877 (组件的版本更新细节也将第一时间在群里发

SocketBase类库主要是方便创建Socket客户端和Socket服务端的基础实现. 抽象基类:主要实现创建Socket public abstract class NetworkBase{} 通用基类:指定了消息的解析规则,指定了数据转换的规则 的基本实现 /// <summary> /// 支持长连接,短连接两个模式的通用客户端基类 /// </summary> /// <typeparam name="TNetMessage">指定了消息的

传统的每个进程中只有一个线程在执行,称作单线程方法.MS-DOS是一种支持单用户进程和单线程的操作系统,UNIX支持多用户进程,但只支持每个进程一个线程,WINDOWS 2000(W2K).SOLARIS. LINUX等支持多线程的多进程.在多线程的环境中,进程被定义成资源分配的实体(unit)和保护的实体. 单线程非阻塞基本可实现与多线程相同的效果.在单核系统中,多线程共用同一个CPU,再加上需要在多线程之间来回切换,多线程的效率可能还比不上单线程非阻塞的效率.消息通知机制与程序的阻塞机制紧密

孤独将会是人生中遇见的最大困难. 实体类: DocumentType.cs public enum DocumentType { //日志 Journal = 1, //论文 Thesis = 2, //会议文件 Meeting = 3 } MessageModel.cs public class MessageModel { public string Title { get; set; } public string Author { get; set; } public DocumentT

1. 基本介绍与组件架构图 维基百科对消息中间件的定义是"Message-oriented Middleware is software infrastructure focused on sending and receiving messages between distributed system."分布式系统中实现消息发送和接受的基础设施. 随着企业信息化建设的不断深入.多种业务应用相互关联,easy造成底层数据分散,应用系统间的耦合度高.针对该问题应从总体上调整眼下系统架构.

一.kafka整体架构 kafka是一个发布订阅模式的消息队列,生产者和消费者是多对多的关系,将发送者与接收者真正解耦: 生产者将消息发送到broker: 消费者采用拉(pull)模式订阅并消费消息: 二.生产者介绍 分区器:制定partition,按照msg key进行分区,保证同样key的消息投递到同一个partiton.例如,按照uid最后两位作为key,可以有100partiron,来保证相同uid的时间在一个partition中. kafka发送消息是 批量发送+异步的方式来发送,性能

前言 Handler属于八股文中非常经典的一个考题了,导致这个知识点很多时候,考官都懒得问了:这玩意很久之前就看过,但是过了一段时间,就很容易忘记,但是处理内存泄漏,aidlHandler之类的考点答案肯定很难忘...虽然考官很多时候不屑问,但是要是问到了,你忘了且不知道怎么回答,那就很尴尬了 鄙人也来炒个剩饭,力求通俗易懂的来描述下Handler机制的整个流程,相关知识点,画了一些流程图,时序图来展示其运行机制,让本文图文并茂! 文章中关键方法源码,可以直接点击方法名,跳转查看对应方法的源码

1.介绍 springboot框架,众多自动化的部署和约定配置,造成了springboot的着手麻烦,熟练后可以快速快捷进行开发,常用作快捷开发的java底层框架.各位看官都是大神,自行体会.      elasticsearch很受欢迎的的一款拥有活跃社区开源的搜索解决方案,底层用的是luence.      elasticsearch具有很丰富的插件库,对于很多开源框架都支持使得ES很是受欢迎.   2.安装配置过程 安装elasticsearch参考本博客的另一篇文章:http://www

看了好久的SpringBoot结合MyBatista实现读写,但是一直没有勇气实现他,今天终于接触到了读写分离的东西,读写分离就是讲读操作执行在Slave数据库(从数据库),写操作在Master数据库执行(主数据库),将每次在Master执行的记录同步到各个Slave上去,实现数据库主从同步的操作,这也是构建数据库集群的看了好久的SpringBoot结合MyBatista实现读写,但是一直没有勇气实现他,今天终于接触到了读写分离的东西,读写分离就是讲读操作执行在Slave数据库(从数据库),写操

一. Canal 简介 canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更.从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务

业务场景: 项目里需要频繁的查询mysql导致mysql的压力太大,此时考虑从内存型数据库redis里查询,但是管理平台里会较为频繁的修改增加mysql里的数据 问题来了: 如何才能保证mysql的数据实时同步到redis里呢. 问题解决方案: 经过学习调研发现了一款阿里开源的框架canal, 底层大致就模拟成mysql的salve,监听binlog,并通过网络传输, 交由客户端消费处理 具体学习可以参考官方文档 : https://github.com/alibaba/canal 我的成品:

原文:https://blog.csdn.net/wsbgmofo/article/details/79260896 1,数据源配置文件,如下 datasource.readSize=1spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 主数据源,默认的 spring.master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driverspring.master.url=jdbc:mysql://

在之前的文章里介绍了SpringBoot和SpringSecurity如何继承.之后我们需要考虑另外一个问题:当前微服务化也已经是大型网站的趋势,当我们的项目采用微服务化架构时,往往会出现如下情况: 首先,我们会建立一个用户中心UserCenter,实现用户的登录.登出以及其他用户信息维护等相关功能. 然后,我们会有其他业务模块,比如订单中心OrderCenter,用来创建.删除及查看订单信息,其中创建.删除订单需要管理员角色. 那么接下来我们思考我们如何做到统一的用户认证及鉴权? 毫无疑问的,

1.引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> 2.配置文件 rabbitmq: addresses: 10.0.0.203 port: 5672 username: root password: 123456 virtual-h

目录 定义事件本身 定义事件源 定义监听者 一.需要实现 ApplicationListener 二.使用 @EventListener 注解 测试 项目结构 前言: 事件监听模型是一种常用的设计模式,在springboot 中我们如何实现呢? 首先我们要理解事件监听中需要的几个角色 事件发布者 (即事件源) 事件监听者 事件本身 废话不多说直接上代码 定义事件本身 事件本身需要继承ApplicationEvent package com.yxd; import java.util.List;

消息通信模型 NATS的消息通信是这样的:应用程序的数据被编码为一条消息,并通过发布者发送出去:订阅者接收到消息,进行解码,再处理.订阅者处理NATS消息可以是同步的或异步的. * 异步处理  异步处理使用回调消息句柄处理消息,当有消息到来时,已注册的回调句柄接收并控制处理消息.整个过程客户端不会被阻塞,可以同步执行其它任务.异步处理可以采用多线程调度的设计. * 同步处理  同步处理需要应用程序显示调用方法来处理到来的消息.这种显示调用是阻塞式的调用,会暂停任务直到消息可用.如果没有可用的消息

前言 最近在做一款秒杀的案例,涉及到了同步锁.数据库锁.分布式锁.进程内队列以及分布式消息队列,这里对SpringBoot集成Kafka实现消息队列做一个简单的记录. Kafka简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理

NATS客户端    一个NATS客户端是基于NATS服务端来说既可以是一个生产数据的也可以是消费数据的.生产数据的叫生产者英文为 publishers,消费数据的叫消费者英文为 subscribers,其中消费者既可以是同步的也可以是异步的.NATS客户端与NATS服务端是通过点对点的方式进行连接通信的,客户端是不需要知道彼此的位置就可以相互通信的. 目前Apcera也积极的为我们维护和提供了多个其他语言的客户端,我们可以直接下载使用.当然,我们也可以自己去写相关的客户端代码. Go语言版的客

消息通信模型 NATS的消息通信是这样的:应用程序的数据被编码为一条消息,并通过发布者发送出去:订阅者接收到消息,进行解码,再处理.订阅者处理NATS消息可以是同步的或异步的. * 异步处理  异步处理使用回调消息句柄处理消息,当有消息到来时,已注册的回调句柄接收并控制处理消息.整个过程客户端不会被阻塞,可以同步执行其它任务.异步处理可以采用多线程调度的设计.  * 同步处理  同步处理需要应用程序显示调用方法来处理到来的消息.这种显示调用是阻塞式的调用,会暂停任务直到消息可用.如果没有可用的消