WCF服务运行一段时间后客户端无法连接WCF服务的解决办法 (转) Windows Communication Foundation (WCF)是Microsoft为构建面向服务的应用提供的分布式通信编程框架,是.NET Framework 3.5的重要组成部分.使用该框架,开发人员可以构建跨平台.安全.可靠和支持事务处理的企业级互联应用解决方案. 简单的说,WCF能够提供Web应用(比如一个动态网页)调用一个后台应用程序若干API的需求:也可以提供一个程序访问另外一个程序API的需求.通过WC

第五步:创建客户端 WCF应用服务被成功寄宿后,WCF服务应用便开始了服务调用请求的监听工作.此外,服务寄宿将服务描述通过元数据的形式发布出来,相应的客户端就可以获取这些元数据.接下来我们来创建客户端程序进行服务的调用. 1) 现在请先运行服务寄宿程序(Hosting.exe). 2) 在Visual Studio 2015的“解决方案资源管理器”中,把WinClient项目展开,左键选中“引用”,点击鼠标右键,弹出菜单,在弹出的上下文菜单中选择“添加服务引用(Add Service Refer

Nmap脚本文件分析(AMQP协议为例) 一.介绍 上两篇文章 Nmap脚本引擎原理   编写自己的Nmap(NSE)脚本,分析了Nmap脚本引擎的执行过程,以及脚本文件的编写,这篇文章将以解析AMQP Server为例,介绍Nmap自带库的使用,以及上两篇文章中介绍不足的地方. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/liun1994/ 二.AMQP协议 AMQP协议的全称为: Advanced Message Queuing Protocol,提供统一消息服务的应用层标

原创文章,首发自作者个人博客,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/transaction/ 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本. 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 Exactly Once即正好一次语义 操作的原子性 有状态操作的可恢复性 Exactly Once <Kafka背景及架构介绍>一文中有说明Kafka在0.1

历史: Message Queue的需求由来已久,80年代最早在金融交易中,高盛等公司采用Teknekron公司的产品,当时的Message queuing软件叫做:the information bus(TIB). TIB被电信和通讯公司采用,路透社收购了Teknekron公司.之后,IBM开发了MQSeries,微软开发了Microsoft Message Queue(MSMQ).这些商业MQ供应商的问题是厂商锁定,价格高昂.2001年,Java Message queuing试图解决锁定和

目录: 1.1 RabbitMq与Redis队列对比 1.2 在win7 64位机上安装RabbitMQ 1.3 RabbitMQ消息分发轮询 与 持久化 1.4 RabbitMQ 设定某个队列里最大可积累消息的条数(prefetch_count=1) 1.5 用exchange实现一条消息广播给多个队列queue接收 1.6 RabbitMQ rpc实现(消费者可以将执行结果返回给生产者) 1.7 RabbitMQ原理 1.8 RabbitMQ使用场景 1.1 RabbitMq与Redis队列

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理 本文介绍了Kafka实现事务性的几个阶段——正好一次语义与原子操作.之后详细分析了Kafka事务机制的实现原理,并介绍了Kafka如何处理事务相关的异常情况,如Transaction Coordinator宕机.最后介绍了Kafka的事务机制与PostgreSQL的MVCC以及Zookeeper的原子广播实现事务的异同. 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/zxPz_aFEMrshApZQ727h4g** 引言 MQ(消息队列)是跨进程通信的方式之一,可理解为异步rpc,上游系统对调用结果的态度往往是重要不紧急.使用消息队列有以下好处:业务解耦.流量削峰.灵活扩展.接下来介绍消息中间件Kafka. Kafka是什么? Kafka是一个分布式的消息引擎.具有以下特征 能够发布和订阅消息流(类似于消息队列) 以容错的.持久的方式存储消息流 多分区概念,提高了并行能力 Kafka架构总览 T

Kafka在0.11.0.0之前的版本中只支持At Least Once和At Most Once语义,尚不支持Exactly Once语义. 但是在很多要求严格的场景下,如使用Kafka处理交易数据,Exactly Once语义是必须的.我们可以通过让下游系统具有幂等性来配合Kafka的At Least Once语义来间接实现Exactly Once.但是: 该方案要求下游系统支持幂等操作,限制了Kafka的适用场景 实现门槛相对较高,需要用户对Kafka的工作机制非常了解 对于Kafka S

阿里太注重原理了:阿里问kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据,kafka用了稀疏索引的方式,使用了二分查找法,其实很多索引都是二分查找法  二分查找法的时间复杂度:O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采用了二分查找法 参考:二分查找法 redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考:二分查找法 mysql索引原理:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引

概述 第一篇随笔从消息队列的定义和各种应用,以及kafka的分类定义和基本知识,第二篇就写一篇关于kafka的基本实际配置和使用的随笔,包括kafka的集群参数的配置,生产者使用机制,消费者使用机制.总之我会使用由浅到深,由概括到具体的介绍kafka的每个功能. kafka集群的配置 这里我只是介绍我认为比较重要的参数,当然也借鉴了网上多次提到的参数配置.严格来说这些配置并不单单指 Kafka 服务器端的配置,其中既有 Broker 端参数,也有主题(后面我用我们更熟悉的 Topic 表示)级别

Durid是在2013年底开源出来的,当前最新版本0.9.2, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户),低延时,高可靠性的问题.对比Druid与其他解决方案,Kylin对数据按照分区每天构建前一天的cube数据提供给用户查询,用户查询的是历史数据.而Druid不断的从ingest去拉取数据,持续构建cube,提供实时查询,主要作者下面两位, 其中一位创建了一家公司继续发展druid (Impty.io)           目录: druid简介 Druid特

1. 消息队列的历史 了解一件事情的来龙去脉,将不会对它感到神秘.让我们来看看消息队列(Message Queue)这项技术的发展历史. Message Queue的需求由来已久,80年代最早在金融交易中,高盛等公司采用Teknekron公司的产品,当时的Message queuing软件叫做:the information bus(TIB). TIB被电信和通讯公司采用,路透社收购了Teknekron公司.之后,IBM开发了MQSeries,微软开发了Microsoft Message Que

(依据于0.10.0.0版本) 这个接口的唯一实现类就是NetworkClient,它被用于实现Kafka的consumer和producer. 这个接口实际上抽象出来了Kafka client与网络交互的方式. 为了对它的API有清楚的认识,先要了解下Kafka protocol所要求的client和broker对于网络请求的处理规则. https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/A+Guide+To+The+Kafka+Protocol

4个数据寄存器(EAX.EBX.ECX和EDX)2个变址和指针寄存器(ESI和EDI) 2个指针寄存器(ESP和EBP)6个段寄存器(ES.CS.SS.DS.FS和GS)1个指令指针寄存器(EIP) 1个标志寄存器(EFlags) 1.数据寄存器 数据寄存器主要用来保存操作数和运算结果等信息,从而节省读取操作数所需占用总线和访问存储器的时间. 32位CPU有4个32位的通用寄存器EAX.EBX.ECX和EDX.对低16位数据的存取,不会影响高16位的数据.这些低16位寄存器分别命名为:AX.BX

复制 Kafka可以通过可配置的服务器数量复制每个主题分区的日志(可以为每个主题设置复制因子).这允许在集群中的服务器发生故障时自动故障转移到其他副本,因此在存在故障的情况下,消息仍然可用. 其他消息传递系统提供了一些复制相关的功能,这似乎是一个固定的事情,没有被大量使用,并且有很大的缺点:从站是非活动的,吞吐量受到很大的影响,虚拟手动配置等.默认情况下,Kafka旨在与复制配合使用 - 事实上,我们将复制因子为1的未复制的主题实现为复制主题. 复制单位是主题分区.在非故障条件下,Kafka的每

AMQP(Advanced Message Queuing Protocol, 高级消息队列协议)是一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计.基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受客户端/中间件不同产品,不同的开发语言等条件的限制. RabbitMQ是一个实现了AMQP协议标准的开源消息代理和队列服务器. 1.基本概念 在服务器中,三个主要功能模块连接成一个处理链完成预期的功能: 1)"exchange"接收发布应用

不管是把 Kafka 作为消息队列.消息总线还是数据存储平台来使用 ,总是需要有一个可以往 Kafka 写入数据的生产者和一个从 Kafka 读取数据的消费者,或者一个兼具两种角色的应用程序. 开发者们可以使用 Kafka 内置的客户端 API 开发 Kafka 应用程序. 我们将从 Kafra 生产者的设计和组件讲起,学习如何使用 Kafka 生产者.内容包括: 如何创建 KafkaProducer 和 ProducerRecords 对象.如何将记录发送给 Kafka: 如何处理从 Kafk

前言 概述 大多数应用中,可通过消息服务中间件来提升系统异步通信.扩展解耦的能力. 消息服务中两个重要概念:消息代理(message broker)和目的地(destination).当消息发送者发送消息后,将由消息代理接管,消息代理保证消息传递到指定目的地. 消息队列主要有两种形式的目的地: 队列(queue):点对点消息通信(point-to-point). 主题(topic):发布(publish)/订阅(subscribe)消息通信. 点对点: 消息发送者发送消息,消息代理将其放入一个队

二.CPU资源和存储器 需要访问的硬件资源主要有:CPU内部资源.存储器和I/O端口. 1.寄存器组 (1)16位寄存器组 16位CPU所含有的寄存器有(见图2.1中16位寄存器部分): 4个数据寄存器(AX.BX.CX和DX) 2个变址和指针寄存器(SI和DI) 2个指针寄存器(SP和BP) 4个段寄存器(ES.CS.SS和DS) 1个指令指针寄存器(IP) 1个标志寄存器(Flags) (2)32位寄存器组 32位CPU除了包含了先前CPU的所有寄存器,并把通用寄存器.指令指针和标志寄存器从

Druid (大数据实时统计分析数据存储) Druid 是一个为在大数据集之上做实时统计分析而设计的开源数据存储.这个系统集合了一个面向列存储的层,一个分布式.shared-nothing的架构,和一个高级的索引结构,来达成在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的探索分析. 1. 介绍 在最近几年,互联网技术的快速增长已经产生了大量由机器产生的数据. 单独来看,这些数据包含很少的有用信息,价值都是很低的.从这些巨大的数据里面分析出有用的信息需要大量的时间和资源,很多公司都选择了放弃这些数据. 虽然已