tornado简介 tornado是Python界中非常出名的一款Web框架,和Flask一样它也属于轻量级的Web框架. 但是从性能而言tornado由于其支持异步非阻塞的特性所以对于一些高并发的场景显得更为适用. tornado简洁,高效,能够支持WebSocket,其I/O多路复用采用epoll模式来实现异步,并且还有Future期程对象来实现非阻塞. tornado与Django和Flask等基于WSGI的框架有一个根本的区别,就是它实现socket的模块是自己写的,并不是用其他模块.

在应用场景方面 RabbitMQ RabbitMQ遵循AMQP协议,由内在高并发的erlanng语言开发,用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上,适合企业级的消息发送订阅,也是比较受到大家欢迎的. kafka kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息发布订阅系统,它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上.常用日志采集,数据采集上. ActiveMQ 异步调用 一对多通信 做多个系统的集成,同构.异构 作为RPC的替代 多个应用相互解耦 作为事件驱动架构的幕后支撑 为

当我们对于数据结构字段不够确定或杂乱无章非常难按一个概念去进行抽取的数据适合用使用什么数据库?答案是什么,假设我们使用的传统数据库,肯定留有多余的字段.10个不行,20个,可是这个严重影响了质量. 而且假设面对大数据库,pt级别的数据,这样的浪费更是严重的,那么我们该使用是什么数据库?hbase数个不错的选择,那么我们对于hbase还存在下列问题: 1.Column Family代表什么? 2.HBase通过row和column确定一份数据,这份数据的值可能有多个版本号,为什么会存在多个版本号?

当我们对于数据结构字段不够确定或杂乱无章很难按一个概念去进行抽取的数据适合用使用什么数据库?答案是什么,如果我们使用的传统数据库,肯定留有多余的字段,10个不行,20个,但是这个严重影响了质量.并且如果面对大数据库,pt级别的数据,这种浪费更是严重的,那么我们该使用是什么数据库?hbase数个不错的选择,那么我们对于hbase还存在下列问题: 1.Column Family代表什么?2.HBase通过row和column确定一份数据,这份数据的值可能有多个版本,为什么会存在多个版本?3.查询的时

经常有人问我 有个 xx 需求,我应该用 Kafka 还是 RabbitMQ ? 这个问题很常见,而且很多人对二者的选择也把握不好. 所以我决定写篇文章来详细说一下:Kafka 和 RabbitMQ 的区别,适用于什么场景? 同时,这个问题在面试中也经常问到. 下面我会通过 6 个场景,来对比分析一下 Kafka 和 RabbitMQ 的优劣. 一.消息的顺序 有这样一个需求:当订单状态变化的时候,把订单状态变化的消息发送给所有关心订单变化的系统. 订单会有创建成功.待付款.已支付.已发货的状态

1.会话缓存(Session Cache) 最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存(session cache).用 Redis 缓存会 话比其他存储(如 Memcached)的优势在于:Redis 提供持久化.当维护一个不 是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不 高兴的,现在,他们还会这样吗? 幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容 易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档.甚至广为人知的商业平台 Magento 也提供 Redis 的

https://blog.csdn.net/Iperishing/article/details/86674084

以前一直用的Mysql5.5,安装程序是一个exe程序,安装完了相应的服务也给我注册好了,然后直接启动连接即可. 最近升级到了8.0.15,发现和以前不一样了. 8.0.15下载地址 安装解压之后目录如下: 直接就是安装文件了,所以我们需要做的就是注册服务(我用的是Windows). bin里面很多.exe程序,我们需要关注的就是mysqld.exe和mysqladmin.exe 将mysqld事Mysql服务端程序,我们先把它注册到windows服务上: 然后尝试启动: 发现启动失败,我最开始

1.1 Tornado是什么? Tornado是使用Python编写的一个强大的.可扩展的Web服务器.它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健,但却在创建和编写时有着足够的轻量级,并能够被用在大量的应用和工具中. 我们现在所知道的Tornado是基于Bret Taylor和其他人员为FriendFeed所开发的网络服务框架,当FriendFeed被Facebook收购后得以开源.不同于那些最多只能达到10,000个并发连接的传统网络服务器,Tornado在设计之初就考虑到了性能因素,旨在解决C1

Django 与 Tornado 各自的优缺点Django优点: 大和全(重量级框架)自带orm,template,view 需要的功能也可以去找第三方的app注重高效开发全自动化的管理后台(只需要使用起ORM,做简单的定义,就能自动生成数据库结构,全功能的管理后台)session功能缺点: template不怎么好用(来自自身的缺点)数据库用nosql不方便(来自自身的缺点)如果功能不多,容易臃肿 Tornado优点: 少而精(轻量级框架)注重性能优越,速度快解决高并发(请求处理是基于回调的非

1.mongodb介绍 MongoDB (名称来自"humongous") 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的数据库.它使用C++编写.MongoDB特点: a.面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据. b.动态查询:mongo支持丰富的查询表达方式,查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组. c.完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组.mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划. d.查询监视:mongo包含一个

作者:blaker,最早发表在我们的微信公众和[编风网],详见[这里] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). 靠不靠谱这个问题一直被问到,其实很难一两句话说清楚,因为答案不是一个靠谱或不靠谱可以回答好的,既然被反复问到,今天就系统地整理参考答案. 从大的方向看WebRTC是非常靠谱的,原因如下: 1.使跨平台.跨浏览器通讯成为可能,而且大大加速了这个进程,这就是GoogleWebRTC大受欢迎的主要原因

一.对外数据接口 三者作为web框架,都是通过url映射对外的接口 flask:以decorator的形式,映射到函数中 django:以字典形式,映射到函数 tornado: 以字典形式,映射到类中 flask的接口散落在整个app文件中,多了的话,稍微不易于管理:django单独集中在url.py文件中,挺好. 对于接口简单(如cms系统),映射到函数,简单明了:对于复杂的接口(富应用的web app),映射到类,更适合面向对象编程. 二.可扩展性 flask:作为微型框架,它可以自由组配外

Redis是一个key-value存储系统,现在在各种系统中的使用越来越多,大部分情况下是因为其高性能的特性,被当做缓存使用,这里介绍下Redis经常遇到的使用场景. Redis特性 一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性,先列举一下Redis的特点: 读写性能优异 持久化 数据类型丰富 单线程 数据自动过期 发布订阅 分布式 这里我们通过几个场景,不同维度说下Redis的应用. 高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景,之所有这么使用,主要是因为Redis读写性能优异.而且逐渐

本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具.解决方案和服务,赋能开发者. 前言 随着 .NET 平台的出现,报表相关的开发控件随着而来,已经有若干成熟的产品可供开发人员使用,本文旨在通过从不同维度对比目前最流行的4款 .NET报表控件:水晶报表.FastReport.ActiveReports 和 Stimulsoft,给所有报表开发人员在做产品选型时一份全方位的参考. 为什么需要报表控件 因为微软在中国几十年的推广,.NET作为很多开发

简介 从名称看,ThreadLocal 也就是thread和local的组合,也就是一个thread有一个local的变量副本 ThreadLocal提供了线程的本地副本,也就是说每个线程将会拥有一个自己独立的变量副本 方法简洁干练,类信息以及方法列表如下 示例 在测试类中定义了一个ThreadLocal变量,用于保存String类型数据 创建了两个线程,分别设置值,读取值,移除后再次读取 package test2; /** * Created by noteless on 2019/1/30

在我前一篇博客中已经给各位简单介绍了HTTP协议与RestFul API的关系,以及一些基本的HTTP协议知识,在这些知识的铺垫下,今天,我们一起来讨论一下WEB API的适用场景,然后写我们第一个WEB API接口,并演示如何对其进行简单调用. 很多人都很迷惑,既然有了WCF为什么还要有WEB API?WEB API会不会取代WCF? 就我的看法,WCF提供的是一种RPC实现的集合,WCF的设计更多地考虑了SOA的场景,以及各种RPC的问题.很多人也会说,RestFul API也是一种RPC啊

一.Redis简介 redis主要解决的问题 分布式缓存是分布式系统中的重要组件,主要解决高并发.大数据场景下,热点数据访问的性能问题,提供高性能的数据快速访问. 使用缓存常见场景 项目中部分数据访问比较频繁,对下游 DB(例如 MySQL)造成服务压力,这时候可以使用缓存来提高效率. 主要的缓存组件有 大家熟知的 Redis.Tair.MemCache 等. Redis 的特点包括 Redis 除了支持 key-value 类型的数据,同时还支持其他多种数据结构的存储: Redis 支持数据持

1. 使用redis有哪些好处? (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行 (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除 2. redis相比memcached有哪些优势? (1) memcached所有

郑重提示:本博客转载自好友博客,个人觉得写的很牛逼所以未经同意强行转载,原博客连接 http://www.cnblogs.com/wt645631686/p/8243438.html 欢迎访问 在进行网站设计的时候,有时候会遇到给用户大量发送短信,或者订单系统有大量的日志需要记录,还有做秒杀设计的时候,服务器无法承受这种瞬间的压力,无法正常处理,咱们怎么才能保证系统正常有效的运行呢?这时候我们就要引用消息队列来实现这类的需求,这时候就需要一个中间的系统进行分流和解压.消息队列就是一个中间件,需要

摘要: 这篇文章会详细介绍HDFS是什么,HDFS的作用,适合和不适合的场景,我们该如何操作HDFS?   HDFS文件系统 Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统,专门存储超大数据文件,为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务. 本章内容: 1) HDFS文件系统的特点,以及不适用的场景 2) HDFS文件系统重点知识点:体系架构和数据读写流程 3) 关于操作HDFS文件系统的一些基本用户命令 1. HDFS特点: HDFS专为解决大数据存储问