RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。经历了淘宝双十一的洗礼。RocketMQ既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
https://cloud.tencent.com/document/product/1493/105501
CKafka 高级版正式上线，在兼容原生 Kafka 2.x 等高版本的同时，提供 20MB/s 的带宽调整步长，可以根据业务需求灵活的扩容。支持跨 AZ 部署，支持 ACL 访问控制。原 CKafka 标准版将停止新购，存量集群实例管控功能，如升配、续费等，均不受影响。推荐您使用 CKafka 高级版产品形态，未来还将继续基于高级版迭代新特性上线。
花名：长文 部门：算法中心搜索业务组 入职时间：2016年 主要从事蘑菇街搜索引擎实时增量商品信息补全以及搜索业务接入 一、引言 搜索引擎作为电商平台的主要入口之一，承载了大量的用户访问，也孕育了大量业务发展。引擎中的数据作为电商展示的基础，主要分为实时与非实时部分。非实时部分包括算法分数等定时产出的数据；实时部分包括商品各个维度的信息变化，包括商品标题、价格等等。而实时数据与非实时数据同步到引擎的过程是通过dump系统实现的。 根据被处理数据的实时性不同，dump系统可以笼统的分为：增量dump系统（
本文实例讲述了PHP PDO和消息队列的个人理解与应用。分享给大家供大家参考，具体如下：
自 2024年5月起，TDMQ CKafka 专业版支持弹性存储能力，这种产品形态下，存储可按需使用、按量付费，一方面降低消费即删除、存储使用波动大场景下的存储成本，另一方面存储空间理论上无穷大。
1983年孟买26岁的工程师Vivek Ranadive设想一种软件总线，同年Teknekron诞生了。
第二十七章 新版消息队列RabbitMQ回顾和容器化安装部署 第1集 基于Linux服务器安装RabbitMQ容器化部署 简介：Docker安装RabbitMQ消息队列 阿里云安装RabbitMQ 最少 2核4g或者推荐 2核8g（用家人账号购买，接近1折，初次买1年或者3年） 登录个人的Linux服务器 ssh root@8.129.113.233 Docker安装RabbitMQ 地址：https://hub.docker.com/_/rabbitmq/ #拉取镜像 docker pull ra
前段时间在开发一个量化交易系统，这是一个类似股票交易软件的系统：股票价格变化后要实时在终端（APP）的行情价格页面实时更新，如果用户是在持仓页面，还要计算持仓盈亏及预付款比例，因为有一个强制平仓机制（当预付款比较低于30%时系统要自动触发强制平仓），因为行情波动非常快（有些产品一秒钟内价格会变化五六次），所以当某个产品的价格变化时，要触发一系统的行情推送（通过长连接）及盈亏计算操作。
今天我们来聊聊 Kafka ，主要是带你重新认识一下 Kafka，聊一下 Kafka 中比较重要的概念和问题。在后面的文章中我会介绍：
首先，解释一下什么是度假起价引擎。度假每个旅游线路涉及到不同的出发地，不同的出发地下有不同可出发班期，每个班期都有对应的这一天的价格。旅游产品的价格由多个资源组成的，任何一个资源价格发生变化，都会影响到产品的价格。 为了尽快捕捉到价格变化，需要有一个专门的价格系统去监测不同资源的价格变化，这就是起价引擎。
控制台链接：https://console.tencentcloud.com/trocketmq
因业务发展需要现在的系统不足以支撑现在的用户量，于是我们在一周之前着手项目的性能优化与分布式部署的相关动作。 概况 现在的系统是基于RabbitHub（一套开源的开发时框架）和Rabbit.WeiXin（开源的微信开发SDK）开发的一款微信应用类系统，主要业务是围绕当下流行的微信元素，如：微官网、微商城、微分销、营销活动、会员卡等。 关于RabbitHub详情请戳： .NET 平台下的插件化开发内核（Rabbit Kernel） RabbitHub开源情况及计划 关于Rabbit.WeiXin详情请戳： .
１.为什么要用Lucene，而不用直接从数据库里搜索记录? 主要是考虑到几个因素:(1)性能问题，Lucene是基于文件索引的搜索机制，性能要比数据库里检索更快，特别是数据量大的时候两者区别比较明显
想要成为编程大牛，不仅要具备充足的理论知识，还要有在实际项目中积累的编程经验和解决问题的能力。
当消息队列遭遇英特尔傲腾持久内存会碰撞出怎样的火花？傲腾持久内存会对消息队列应用带来哪些革命性的变化。在2022存储峰会分布式存储论坛上，英特尔公司傲腾产品事业部云软件架构师胡风华进行了详细解读。
“消息”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中，“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。
先看一下什么是同步调用。所谓的同步调用，就是说从请求的发起一直到最终的处理完成期间，请求的调用方一直在同步阻塞，等待调用的处理完成。下图所示的例子中，客户端代码 ClientCode，需要执行发送邮件 sendEmail 这样一个操作，它会调用 EmailService 进行发送，而 EmailService 会调用 SmtpEmailAdapter 类来进行处理，这个类会调用远程的一个服务，通过 SMTP 和 TCP 协议发送请求。
多线程开发在订单管理系统中提高了系统的并发处理能力，使得系统更具有弹性和响应性。通过合理设计和使用多线程，可以提高代码的复用性，减少重复工作，使得系统更易于扩展和维护。
自 2024年4月起，TDMQ Pulsar 版专业集群推出「固定并发规模 + 弹性存储」的产品形态，这种产品形态下，存储可按需使用、按量付费，保证在技术架构稳定领先的前提下，也可为用户降低存储成本。
BASE是“Basically Available（基本可用性）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）”的缩写。BASE理论是对ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）的一种补充和扩展。BASE理论主要用于分布式系统和大规模数据存储中，提供了一种弱一致性的解决方案。
个人从事电商行业十几年，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日常业务不受影响呢？
首先感谢主办方提供这次活动，依旧是不收一分钱外加顺丰特快包邮，这条件甚至要优于自己上大学的时候，毕竟那时候学习在用的开发板还都是自己买的呢……虽然报名的晚，但是汪总还是给通过了，再次感谢下，其实报名晚的其中一个原因是在想要做的方向，所以没有着急填表，结果没想到就鸽到了最后……
大背景：电商网站，首页，商品详情页，搜索结果页，广告页，促销活动，购物车，订单系统，库存系统，物流系统 小背景：商品详情页，如何用最快的结果将商品数据填充到一个页面中，然后将页面显示出来 分布式系统：商品详情页，缓存服务，+底层源数据服务，商品信息服务，店铺信息服务，广告信息服务，推荐信息服务，综合起来组成一个分布式的系统
陈少伟，携程度假研发部资深开发工程师，主要负责度假起价引擎的研发工作，喜欢钻研技术，对新技术有浓厚的兴趣。
顺序消息是指对于一个指定的 Topic ，消息严格按照先进先出（FIFO）的原则进行消息发布和消费，即先发布的消息先消费，后发布的消息后消费。
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库管理系统，它主要用于存储和检索数据。Redis支持各种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合、哈希表等，而且它可以在内存中高效地执行读写操作。Redis还提供持久性选项，以便将数据保存到磁盘上，以便在服务器重新启动时恢复数据。Redis通常用于缓存、会话存储、队列系统等应用，因为它的读写性能非常高。
个人认为设计系统要因场景因时间而异，一个系统不是一下子就设计的非常完美，在有限的资源情况下一定是先解决当下最核心的问题，并预测/发现未来可能出现的问题，一步步解决最痛点的问题。也就是说系统设计是不断迭代的过程，在迭代中发现问题修复问题；即满足需求的系统是不断迭代优化出来的，不是一下子就架构的非常完美，这是一个持续的过程，个人不相信完美架构银弹。不过如果一开始就有好的基础系统设计，未来可以更容易达到一个比较满意的目标。
电商行业在近十几年中，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日常业务不受影响呢？
前言 最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。 秒杀场景 秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。 业务特点 瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
同步发送是指消息发送方发出一条消息后，会在收到服务端返回响应之后才发下一条消息的通讯方式。
模拟真实业务的这么一个小型的项目，来全程贯穿，用这个项目中的业务场景去一个一个的讲解hystrix高可用的每个技术
究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。关于爬虫和大数据技术，下一篇继续给大家分享。欢迎对大数据和爬虫和大数据技术感兴趣朋友多交流，我QQ：1742396457
最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。
我们都知道在JDK1.8的HotSpot虚拟机中已经没有永久代这个内存区域了，但许多人其实并不知道在JDK1.7的时候这项工作就在悄悄进行了。
流式应用特性就是流处理，通过kafka stream topic和topic之间内部转换。简单理解就是：
作者 | 厉启鹏 本文以互联网的发展为主线，用叙事的方式向读者再现了消息系统从诞生至今的发展历史。从 1983 年开始，消息系统经历了不同历史时期的历练与打磨，它们的使用方式、功能特性、产品形态、应用场景都发生了非常大的变化。作者选取了五款不同时代的代表性作品，描述了这些产品诞生的历史背景，立足解决的核心问题，并尝试分析它们取得成功的关键因素。最后作者给出了在 Serverless 时代的三个断言，指出了当前消息系统在解决 Serverless 场景存在的核心痛点，展望了未来消息产品应该具备的关键能力，
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
物联网平台里模块很多，但其中很重要的一块就是数据处理，包括采集、存储、查询、分析和计算，是整个物联网行业里面比较共性的部分，个性化程度不高。
互联网应用以及云计算的普及，使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑，转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。
腾讯云中间件 - 微服务团队产品2021年4月简报： 微服务观测平台 TSW 正式公测 微服务引擎 TSE 支持Zookeeper、Eureka注册中心托管与集群创建、删除、升级、信息展示；支持Consul、Zookeeper、Eureka注册中心基础业务指标监控；支持Consul、Zookeeper注册中心数据持久化能力；支持注册中心服务管理可视化；香港开区；优化用户体验 微服务平台 TSF 微服务网关升级；支持查看容器集群创建和部署组发布事件；TSF程序包上传流程优化；Java启动参数支持配置
说到消息中间件，估计大伙多多少少都能讲出来一些，ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等等各种以及 JMS、AMQP 等各种协议，然而这些消息中间件各自都有什么特点，我们在开发中又该选择哪种呢？今天松哥就来和小伙伴们梳理一下。
在我们的日常编程中，对消息队列的需求非常常见，使用一个简洁、高效的消息队列编程模型，对于代码逻辑的清晰性，对于事件处理的高效率来说，是非常重要的。这篇文章就来看看 ZWave 中是通过什么机制为我们提供了一个便捷的消息队列处理机制。
消息队列（Message Queue）提供一个异步通信机制，消息的发送者不必苦苦等待着消息被处理完成，转而继续自己的工作。消息中间件负责处理网络通信，如果网络连接不可用，消息被暂存于队列当中，当网络畅通的时候再用。消息队列在企业中应用很广泛，可选择的有ActiveMQ、RabbitMQ，Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。本文讨论 RabbitMQ 。
主流的解决方案之一是2PC（Two-Phase Commit），它是一个经典的分布式事务协议。
消息队列不知道大家看到这个词的时候，会不会觉得它是一个比较高端的技术，反正我是觉得它好像是挺牛逼的。
消息队列中间件可以说是Java开发中最常使用的一块技术了，基本上上了规模的系统都会使用消息队列来优化系统架构。那么为什么要使用消息队列？我们使用消息队列来解决什么问题呢？
本章节为大家讲解ThreadX的一个重要的通信机制----消息队列，初学者要熟练掌握，因为消息队列在实际项目中应用较多。
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