自从去年做了不少流式系统(Flink也好,Spark Streaming也好)对接RabbitMQ的实时作业。之前一直都在Kafka的领域里摸爬滚打,对RabbitMQ只是有浅薄的了解而已。随着自己逐渐把RabbitMQ的官方文档大致翻完,了解到它是高级消息队列协议(Advanced Message Queuing Protocol, AMQP)的一种标准实现。也就是说,搞清楚AMQP是掌握好RabbitMQ哲学的基础。
文章摘要 本文整理自 Pulsar Summit Asia 2022 腾讯云高级研发工程师冉小龙的演讲《Deep Dive into Apache Pulsar Lifecycle》。Apache Pulsar 中抽象了 Topic 来承载用户发送的消息,一条消息发送到 Topic 中之后会经过 Broker 的计算存储到 Bookie 中。本文将详细阐述消息是如何发送到 Broker 并经过 Broker 的计算以及元数据处理最终存储到 Bookie 中,然后会进一步阐述 Bookie 如何利用垃圾回收机
在用户视角下,MQ 可以理解为 Pub-Sub 模型,在 Broker 抽象一个 Topic,消息经由生产者发送到 Topic 中然后进入消费者进行消费。
RocketMQ的事务消息,是指Producer端消息发送事件和本地事务事件,同时成功/失败。
Redis 中数据库键的过期时间都保存在过期字典中,当一个键过期了,Redis 存在三种不同的删除策略:定时删除、惰性删除和定期删除
Redis在我们日常开发中是经常用到的,Redis也是功能非常强大,可以进行缓存,还会有一些排行榜、点赞、消息队列、购物车等等;当然还有分布式锁Redisson,我们使用肯定少不了集群!小编最近学习到一些内存如果满了Redis是怎么操作呢?肯定像我们JVM一样,有回收或者淘汰的机制!今天小编和大家一起学习一下,小编也是看了阳哥的课,觉得讲的很好,记录一下,希望可以帮助到大家!!
在日常生活和工作中,我们经常会遇到误删重要文件的情况。无论是因为误删除、恶意软件、剪切、清空回收站还是其他原因,文件的意外删除都会给我们带来不小的困扰甚至是重大是损失。好消息是,很多误删除的情况,我们可以使用数据恢复工具将删除的文件找回来。本文将详细介绍如何使用恢复软件来找回删除的文件。
新鲜出炉的第三版,更新也很大,全面拥抱了ggplot体系。对我来说,比较新的知识点可能是一些小技巧,这里借花献佛给大家。
为了避免意外宕机以后丢失信息,需要做到重启后可以恢复消息队列,消息系统一般都会采用持久化机制
update触发器 当更新表中某列、多列时触发,自动执行触发器所定义的SQL语句
当不小心按下删除键,或是经过一番清理后发现重要文件不见了,那种慌乱和焦虑的感觉相信大家都有体会过。不过,好消息是,删除的文件并不一定真的“永远消失”了。实际上,有很多方法可以帮助我们找回误删的文件。接下来,让我们一起来看看具体怎么操作吧!
测试提交了一个BUG,大概问题是:有两条记录,需要根据条件删掉其中的一条,但是最终程序还是用了本该删掉的这一条数据去做后续处理。
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在某些情况下值得周期性地使用REINDEX命令或一系列独立重构步骤来重建索引。已经完全变成空的B树索引页面被收回重用。但是,还是有一种低效的空间利用的可能性:
如果能提前先阅读一下之前写过的一篇文章理解RabbitMQ中的AMQP-0-9-1模型,那么这篇文章应该会比较容易理解。
ZooKeeper的数据模型,在结构上和标准文件系统的非常相似,都是采用这种树形层次结构,ZooKeeper树中的每个节点被称为:Znode。和文件系统的目录树一样,ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点:
Redis5.0迎来了一种新的数据结构Streams,没有了解过的同学可以先阅读前文,今天来介绍一下Streams相关的命令。
# 博客文章:https://bozogullarindan.com/en/2022/01/wordpress-iq-block-country-1.2.13-admin-arbitray-file-deletion-via-zip-slip/
缓存机制的主要目的是提高应用程序的性能。作为 ASP.NET 开发人员,你可能会意识到 ASP.NET Web 窗体以及 ASP.NET MVC 可以使用 Cache 对象缓存应用程序的数据。这通常被称为服务器端数据缓存,并且常作为框架的内置功能。虽然 ASP.NET Core 中并没有这样的 Cache 对象,但是你可以很容易地实现内存缓存。本文将向你说明如何实现。
常用配置 server.properties #每一个broker在集群中的唯一表示,要求是正数。 #当该服务器的IP地址发生改变时,broker.id没有变化,则不会影响consumers的消息情况 broker.id=1 #用kafka-topics.sh --delete删除topic时,配置true将真正删除,否则需要使用zkCli.sh 再删除一下 delete.topic.enable=true #和zk集群连接的网卡ip,一定要写 advertised.host.name=192.168.1.
今天出现了这样一个问题, A说他的kafka消息发送了; B说它没有接收到; 那么问题来了:
https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/80418297
当前笔记中的内容针对的是 thinkphp-queue 的 v1.1.2 版本,现在官方已经更新到了 v1.1.3 版本, 下文中提到的几个Bug在最新的master分支上均已修复。笔记中的部分内容还未更新。
Redis 是我遇到过的最强大、最通用的技术之一。遗憾的是,大多数人都只是将其作为一个优秀的缓存解决方案来使用。
原因分析:producer向不存在的topic发送消息,用户可以检查topic是否存在 或者设置auto.create.topics.enable参数
查看了一下GitHub大牛的解决方法: 同步删除操作改为同步update更新操作实现。
以上方法可以根据实际应用场景进行选择和组合,以有效地处理RabbitMQ消息堆积问题。
think-queue是ThinkPHP官方提供的一个消息队列服务,是专门支持队列服务的扩展包。think-queue消息队列适用于大并发或返回结果时间比较长且需要批量操作的第三方接口,可用于短信发送、邮件发送、APP推送。think-queue消息队列可进行发布、获取、执行、删除、重发、失败处理、延迟执行、超时控制等操作。
交换机的autodelete属性作用:当属性值设置为true,那么当所有的队列断开于交换机的绑定,那么交换机会自动删除
在构建高性能、高可靠的分布式系统中,Apache Kafka凭借其卓越的性能和灵活的架构设计,成为了众多企业和开发者首选的消息队列和流处理平台。而在Kafka的架构中,ZooKeeper作为其背后的关键支撑组件,扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨ZooKeeper在Kafka中的作用,以及它是如何助力Kafka实现高性能、高可靠性的。
之前有个打算在学习RabbitMQ之前,把AMQP详细阅读一次,挑出里面的重点内容。后来找了下RabbitMQ的官方文档,发现了有一篇文档专门介绍了RabbitMQ中实现的AMQP模型部分,于是直接基于此文档和个人理解写下这篇文章。
方法一:快速配置删除法(简单粗暴,如果这个主题有程序还在消费者,此时KAFKA就game over)
用生产者客户端 API 向 Kafka 生产消息,用消费者客户端 API 从 Kafka 读取这些消息。
你是否有微信被删了好友不自知,还傻傻的给对方发消息,结果出现了下图中那尴尬的一幕的经历呢?其实我们可以用Python提前把他们找出来并自动化删除避免尴尬的。
从微信小程序开发社区更新watch接口之后,一直在构思这个项目。项目已经完成很久,但是一直都没有空写一篇博客记录展示一下。
众所周知,Redis是缓存中间件领域中的无冕之王。 来个灵魂拷问:缓存解决能解决什么问题呢? 把热数据存放到存取速度快的存储介质中,通过空间换时间的方式来提升数据的存取速度。 存取速度快的存储介质都会贵一些,贵的东西肯定要省着点用。 那么,如何节省缓存空间呢? 让缓存过期。 当前时间到达过期时间时,将删除缓存,减少空间的占用; 如果缓存空间已满,则根据配置的maxmemory-policy来决定如何腾出新的空间以继续提供读写服务。
正确完成以下步骤后,BIOS 设置不会被删除。但如果 BIOS 设置被清除,开机时会显示以下信息,会加载默认 BIOS 设置并重新启动。
前一篇文章中提到了消息可存储在队列索引或消息存储中,对于消息存储的方式,整体框架大概如下图所示:
我已经用了一段时间的 Laravel 框架了,期间遇到了不少问题,有一些调试起来着实不太容易,本文筛选出几个,如果能让大家少走一些弯路,那我就算没白写。
题图摄于北京金融街 注:微信公众号不按照时间排序,请关注“亨利笔记”,并加星标以置顶,以免错过更新。 相关文章: Harbor生产使用率高达47% Harbor功能特点看这一篇就够了 本文节选自《 Harbor权威指南》 一书第8章,略有删节,作者为 Harbor 开源项目维护者裴明明,讲述了Harbor 与其他系统的互操作性功能 WebHook。 Webhook 是一个系统重要的组成部分,一般用于将系统中发生的事件通知到订阅方。Harbor 的 Webhook 严格意义上应该叫通知(Notifi
关于分布式锁的概念,具体实现方式,直接参阅下面两个帖子,这里就不多介绍了。 分布式锁的多种实现方式 分布式锁总结 对于分布式锁的几种实现方式的优劣,这里再列举下 1. 数据库实现方式 优点:易理解 缺点:操作数据库消耗较大,性能较低。为了处理一些异常,会使得整个方案越来越复杂 2. 缓存实现方式 优点:性能好,实现起来较为方便。 缺点:通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱。 3 zookeeper实现 优点:有效的解决单点问题,不可重入问题,非阻塞问题以及锁无法释放的问题。 缺点:性能上不如使用缓
每个子目录项都被称作为znode,和文件系统一样,我们能够自由的增加、删除znode,在一个znode下增加、删除子znode,唯一的不同在于znode是可以存储数据的。
参考消息队列模式:点对点 与 发布订阅 消息队列中点对点(RabbitMQ)与发布订阅区别(Kafka)
redis是键值对的数据库,常用的五种数据类型为字符串类型(string),散列类型(hash),列表类型(list),集合类型(set),有序集合类型(zset)
文件删除了是一种常见的计算机故障,往往会给用户带来不必要的困扰。本文将深入分析文件删除了的原因,并提供相应的解决方法。
通常,在处理增、删、改之前,还存在相关的检查,特别是删、改的操作之前,都应该检查被操作的数据是否存在、是否具有权限对该数据进行操作,及可能存在的其它业务规则。
为了避免意外宕机以后丢失信息,需要做到重启后可以恢复消息队列,消息系统一般都会采用持久化机制。ActiveMQ 的消息持久化机制有 JDBC,AMQ,KahaDB 和 LevelDB,无论使用哪种持久化方式,消息的存储逻辑都是一致的。就是在发送者将消息发送出去后,消息中心首先将消息存储到本地数据文件、内存数据库或者远程数据库等再试图将消息发送给接收者,成功则将消息从存储中删除,失败则继续尝试发送。消息中心启动以后首先要检查指定的存储位置,如果有未发送成功的消息,则需要把消息发送出去。
Kafka配置文件详解 (1) producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定 #需要kafka的服务器地址,来获取每一个topic的分片数等元数据信息。 metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092 #生产者生产的消息被发送到哪个block,需要一个分组策略。 #指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner,表通
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