在《企业应用集成模式》一书中，定义了许多与消息处理有关的模式，其中运用最为广泛的模式为Publisher-Subscriber模式，尤其是在异步处理场景下。...或者，我们也可以认为是两个Publisher-Subscriber的组合。对于Publisher而言，总线就是Subscriber；对于Subscriber而言，总线则成了Publisher。...在AKKA中，Event Bus被定义为trait，定义了基本的订阅、取消订阅、发布等对应的方法，代码如下所示： trait EventBus { type Event type Classifier...然后在EventStream中又重写了Event和Classfier类型，分别为AnyRef和Class，这说明任何Java引用对象都可以作为事件，而分类的依据则为Event的类型。...AKKA自身也提供了默认的处理器，可以配置在application.conf文件中： akka { event-handlers = ["akka.event.Logging$DefaultLogger
它消除了在采取行动之前等待整个数据源可用的需要。 为什么要使用流？ 流提供了与其他数据处理方法相比的两个关键优势。 内存效率 使用流，处理前不需要将大量数据加载到内存中。...Transform Streams 转换流 转换流是一种特殊类型的双工流，它在数据通过流时修改或转换数据。它们通常用于数据操作任务，如压缩、加密或解析。...使用Node.js流 为了更好地掌握Node.js Streams的实际应用，让我们考虑一个例子，使用流来读取数据并在转换和压缩后将其写入另一个文件。...我们使用可读流读取文件，将数据转换为大写，并使用两个转换流（一个是我们自己的，一个是内置的zlib转换流）进行压缩，最后使用可写流将数据写入文件。...使用Node.js流的最佳实践 在使用Node.js Streams时，遵循最佳实践以确保最佳性能和可维护的代码非常重要。 错误处理：在读取、写入或转换过程中，流可能会遇到错误。
主要有以下两个原因： 1. 在一定的规模上为了分析而查询MongoDB是低效的； 2. 我们没有把所有数据放在MongoDB中（例如分条计费信息）。...构建管道 我们的第一个方法是在Big Query中为每个集合创建一个变更流，该集合是我们想要复制的，并从那个集合的所有变更流事件中获取方案。这种办法很巧妙。...如果在一个记录中添加一个新的字段，管道应该足够智能，以便在插入记录时修改Big Query表。 由于想要尽可能的在Big Query中获取数据，我们用了另外一个方法。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。
Node中的streams流 streams流是Node中的最好的特性之一。它在我们的开发过程当中可以帮助我们做很多事情。比如通过流的方式梳理大量数据，或者帮我们分离应用程序。...尝试读写流 我们可以先用读写流来体会一下streams的用法。...流的使用规则 通常情况下，我们创建流的时候应该尽量避免直接使用内置的streams模块。因为不同版本下它们的表现结果可能不太一致。...我们可以使用与核心流模块相关的其他模块，比如fs，这样在未来的代码维护中,我们可以相对轻松一些。 流的类型 如果我们想创建一个让别人可以读的流，我们就用需要使用可读流。...它可以转换写入其中的数据，并使转换后的数据可从流中读出。转换流的一个例子GZIP。
数据库到 Kafka，Kafka Streams 进行分布式流处理，最近使用 KSQL 对 Kafka topic 执行类似 SQL 的查询等等。...（如 Kafka）；•安全性：它具有内置的代理、多租户安全性、可插拔的身份验证等特性；•快速重新平衡：分区被分为易于重新平衡的分片；•服务器端重复数据删除和无效字段：无需在客户端中执行此操作，也可以在压缩期间删除重复数据...流示例 举一个客户端示例，我们在 Akka 上使用 Pulsar4s。...现在，我们可以像往常一样使用 Akka Streams 处理数据。...Pulsar Function[7] 可以在两个接口之间进行选择以编写函数： •语言原生接口：不需要特定的 Pulsar 库或特殊的依赖项；无法访问上下文，仅支持 Java 和 Python；•Pulsar
alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。...alpakka-kafka提供了kafka的核心功能：producer、consumer，分别负责把akka-streams里的数据写入kafka及从kafka中读出数据并输入到akka-streams...用akka-streams集成kafka的应用场景通常出现在业务集成方面：在一项业务A中产生一些业务操作指令写入kafka，然后通过kafka把指令传送给另一项业务B，业务B从kafka中获取操作指令并进行相应的业务操作...在alpakka中，实际的业务操作基本就是在akka-streams里的数据处理（transform），其实是典型的CQRS模式：读写两方互不关联，写时不管受众是谁，如何使用、读者不关心谁是写方。...既然producer代表写入功能，那么在akka-streams里就是Sink或Flow组件的功能了。
因为akka-streams是akka系列工具的基础，如：akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的，其实没有真正把akka-streams用起来。...特别是在传统SQL编程中依赖数据关系的join已经不复存在了，groupby、disctict等操作方法也不是所有的分布式数据库都能支持的。而这些操作在具体的数据呈现和数据处理中又是不可缺少的。...所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。这是这次写akka-streams的初衷：希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。...虽然运算值不能像流元素一样流动，但akka-streams提供了机制让用户选择是否返回某个节点的运算值M。...akka-streams提供了简便一点的运算方式runWith：指定runWith参数流组件的M为最终运算值。
如果可以将程序转换为在控制流中存储显式状态，那么该显式状态只是对控制流的笨拙模拟。 在广泛支持并发性之前，这种笨拙的模拟通常是必要的，因为程序的不同部分希望改用控制流。...在这些情况下，调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。 并发性消除了程序不同部分之间的争用，这些部分可以在控制流中存储状态，因为现在可以有多个控制流。...在开始 p.run 之前，分配两个通道用于在 p.run 方法之间进行通信， Init 在它自己的 goroutine 中运行，以及任何 goroutine 调用 p.Write （例如 base64...如果两个不同的函数对控制流状态有不同的要求，它们可以在不同的控制流中运行。...SameValues 启动两个并发的地鼠，每个地鼠遍历一棵树并将值宣布到一个通道中。然后 SameValues 执行与之前完全相同的循环来比较两个值流。
这个意味着 Confluence 将可以把数据压缩后传输给用户，这种配置能够针对不稳定的互联网状态下的传输速度缓慢和不稳定并且能够降低 Confluence 服务器的带宽的消耗。...你希望降低在 Confluence 和客户端直接的传输数据量。 如果你是使用本地局域网，或者你的 WAN 的带宽足够，速度也比较快的话。你就可以考虑关闭 Confluence 的 GZip 编码了。...如果网络带宽已经足够快，并且在 Confluence 和客户端之间并不存在显著的带宽问题，你就没有必要打开这个功能了，因为对数据进行压缩需要额外的 CPU 资源，并且还有可能降低每次 Confluence
流就是流动的数据，一切数据传输都是流，无论在平台内部还是平台之间。但有时候我们需要将一个整体数据拆分成若干小块（chunk），在流动的时候对每一小块进行处理，就需要使用流api了。 比如流媒体技术。...但是我们今天来手写一个新的流类型：段落流。 在计算机世界中，一行就是一个段落，一个段落就是一行，一个段落chunk就是一个不包含换行符的字符串。...科普： 在文本中拖拽有3种行为：直接按住拖拽是以单个字符为单位选中文本；双击并按住拖拽会以单词为单位进行选择；单机三次并按住拖拽会议一行为单位进行选择。...readline源码分析 由于一行的长短不一，许多平台没有提供段落流，幸运的是，nodejs提供了。nodejs标准库内置的readline模块就是一个可以从可读流中逐行读取的接口。...通过这种算法，段落流每次都能从外存文件中读取一行，最重要的是，消耗的内存完全不受文件大小的影响。
Node中的streams流 streams流是Node中的最好的特性之一。它在我们的开发过程当中可以帮助我们做很多事情。比如通过流的方式梳理大量数据，或者帮我们分离应用程序。...和streams流相关的内容有哪些呢？大致有这么几点： 处理大量数据 使用管道方法 转换流 读写流 解耦I/O 处理无限量的数据 使用data事件，我们可以在消耗很少内存的情况下去处理一小块文件。...用于暂停一个可读流。大部分情况我们可以忽略这个方法。 第六，resume事件。用于重启一个可读流。 pipe方法 pipe方法用来将两个stream连接到一起。...流的源头，然后将接收到的数据导流到目标streams中。...这告诉管道方法避免在源流结束时结束目标流，这时候我们的代码就不会报错。 相应的我们可以收到返回的信息： 生产中的管道流 pipe方法是streams流中一个非常重要的特性。
概括的说，Reactive Streams 是个规范，它规范了“有非阻塞背压机制的异步的流处理”。挺简单的定义，但是能够真正正确理解异步、非阻塞并不容易，以后单独开写一篇。...有了JDK8的铺垫，Reactive Streams接口被JDK9定义在Flow里才是可能的。...其实，既然已经有了 org.reactive-streams 这样的规范，为什么还要在 JDK 中弄出个 Flow 来再重新定义一次。...Vert.x、MongoDB 响应式流驱动 这些都做了改进以符合 org.reactive-streams 中的 API 定义。...://doc.akka.io/docs/akka/current/stream/stream-introduction.html Reference: https://www.reactive-streams.org
这带来设计思想上根本的变化，包括： 以流作为建模的元素 流存在松耦合的上下游关系 以流为重用的单位 对流进行转换、运算、合并与拆分 在Rx框架中，一个流就是一个Observable或者Flowable。...这样就能尽可能地分解出诸多原子的可重用的流。例如，针对UI的click操作以及response响应，我们就可以分别建立两个流，然后利用combineLatest进行组合。...无论哪个流发射了数据，它都会将这两个流最近发射的数据组合起来，并按照指定的函数进行运算。 Akka Stream提出来的Graph更能体现流作为建模元素的思想。...Streams中Graph的可视化图： ?...通过这样的可视化图，我们就可以针对这些图中的节点建模为Akka Streams中的Graph Shape。
介绍 从Play2.5.x开始，Play使用Akka Streams实现流处理，废弃了之前的Enumerator/Iteratee Api。...根据官方文档描述，迁移至Akka Streams之后，Play2.5.x的整体性能提升了20%，性能提升相当可观。...ReactiveMongo是一个基于Scala开发的完全异步非阻塞、并且提供流处理功能的MongoDB驱动。...该项目目前的流处理功能基于Enumerator/Iteratee实现，Akka Stream的实现放在一个单独的项目开发(RM-AkkaStreams)。...实现 由于ReactiveMongo暂时还没有提供Akka Streams的流处理实现，所以无法直接通过map/flatMap直接返回一个Stream写回响应： @Singleton class TestStreamController
如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练? 这是我们在MAFAT雷达分类竞赛中遇到的一些问题。...这里就需要依靠Pytorch中的IterableDataset 类从每个音轨生成数据流。...一旦音轨再次被分割成段，我们需要编写一个函数，每次增加一个音轨，并将新生成的段发送到流中，从流中从多个音轨生成成批的段。...我们通过设置tracks_in_memory超参数来实现这一点，该参数允许我们调整在生成新的流之前将处理多少条音轨并将其保存到工作内存中。...，我们没有利用通过在多个GPU并行化的处理来生成多个流。
使用显式的消息传递，可以通过在系统中塑造并监视消息流队列， 并在必要时应用回压， 从而实现负载管理、 弹性以及流量控制。...为了解决这个问题，Reactive Streams规范应运而生。 Reactive Streams的目标是定义一组最小化的异步流处理接口，使得在不同框架之间，甚至不同语言之间实现交互性。...有一点需要提醒的是，虽然Java 9已经实现了Reactive Streams，但这并不意味着像RxJava、Reactor、Akka Streams这些流处理框架就没有意义了，事实上恰恰相反。...通常来说，这两个接口会在同一个微服务类中实现，也通常会被发布到同一个容器中对外提供服务。为了满足业务需要，我们先来算一下需要多少硬件成本？..., Scala, Kafka and Akka Streams
插件和扩展：Akka 提供了丰富的插件和扩展机制，可以轻松集成其他库和框架，如 Akka HTTP、Akka Streams 等，以构建全栈应用程序。...下面看下Akka的特性： 可以更简单地构建并发和分布式系统 Akka基于Actor模型和Streams，让我们可以构建可伸缩的，并且可以高效使用服务器资源，使用多个服务器进行扩展的系统。...反应流数据 具有回压的异步非阻塞流处理。完全异步和基于流的HTTP服务器和客户端为构建微服务提供了一个很好的平台。...对共享内存在现代计算机架构上的误解 在多核CPU架构中，多线程之间不再有真正的共享内存，而是通过Cache行传递数据，使得共享变量的内存可见性成为问题。...Actor模型在处理并发和分布式系统中已经得到验证。
但bloom filter 使用的是多个hash函数对存储数据进行映射存储，如果两个游戏appId经过hash映射后得出的数据一致，则判定两者重复，这中间有一定的误判率，所以为满足在该业务场景其空间开销会非常的大...现在我们来分析一下在推荐业务中RoaringBitMap是如何帮助我们节省开销的。...三、总结 在文章中我们探讨了在过滤去重的业务中，使用Redis存储的情况下，利用intset，bloom filter 和 RoaringBitMap这三种数据结构保存整数型集合的开销。...其中传统的bloom filter 方式由于对准确率的要求以及短id映射空间节省有限的不足，使得该结构在游戏推荐场景中反而增加了存储开销，不适合在该业务场景下存储数据。...最终我们选择了RoaringBitMap这个结构进行存储，这是因为游戏推荐业务保存的过滤集合中，游戏id在大趋势上是自增整数型的，且排列不是十分稀疏，利用RoaringBitMap的压缩特性能很好的节省空间开销
任何时候如果需要终止运行中的数据流就必须采用一种任务柄（handler）方式来控制在其它线程内运行的任务。这个handler可以在提交运算任务时获取。...on whether the [[KillSwitch]] is a [[UniqueKillSwitch]] or a [[SharedKillSwitch]] one or * multiple streams...运算这个数据流时返回了handle killSwitch，我们可以使用这个killSwitch来shutdown或abort数据流运算。...flow.asInstanceOf[Graph[FlowShape[T, T], SharedKillSwitch]] 用flow构建的SharedKillSwitch实例就像immutable对象，我们可以在多个数据流中插入...下面是本次示范的源代码： import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream._ import akka.actor._ import scala.concurrent.duration
在akka-stream的官方文件中都有详细的说明和示范例子。我们在这篇讨论里也没有什么更好的想法和范例，也只能略做一些字面翻译和分析理解的事了。...下面列出了akka-stream处理异常的一些实用方法： 1、recover：这是一个函数，发出数据流最后一个元素然后根据上游发生的异常终止当前数据流 2、recoverWithRetries：也是个函数...= 0.2 ){ () => Sink.foreach(println)} backoffSource.via(backoffFlow).to(backoffSink).run() 当然，在现实应用中这几个构件都可能涉及到一些资源的占用...}.runWith(Sink.foreach(println)) 上面两个stream分别示范了Resume和Stop策略的效果，如下： 1 2 4 5 1 2 3 4 在下面的这个例子里我们在Flow...从下面的运算结果中我们确定了Restart在重启过程中清除了内部状态，也就是说从发生异常的位置开始重新进行计算了： 0 1 4 0 5 12 好了，下面是这次示范涉及的完整源代码： import akka.actor
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