Laravel的队列系统默认是串行处理作业的，这意味着每个作业都要等待前一个作业处理完毕后才能开始处理。但是，有时候我们需要同时处理多个作业，这就需要并发处理。
QtScrcpy 是一款支持通过 USB 或网络显示和控制 Android 设备的实时显示控制软件，不需要 root 权限。 其主要功能和优势包括：
Laravel 是一个流行的 PHP Web 开发框架，其中一个非常有用的特性是队列（Queue）系统。队列是一种异步处理方式，可以将一些耗时的任务交给队列系统异步处理，从而让 Web 应用程序变得更加高效和稳定。
在 Laravel 中，定义作业是通过实现 Illuminate\Contracts\Queue\Job 接口来完成的。这个接口定义了一个 fire 方法，用于处理作业的逻辑。下面是一个示例：：
文章翻译&整理自 Taylor 的 博客文章 Taylor 在今天发布了一个新工具：Laravel Horizon ，它为 Laravel Redis 队列提供了一个漂亮的仪表板和代码驱动的配置系统。
Laravel Telescope 是Laravel框架的一个优雅的调试助手。Telescope 提供对进入应用程序的请求、异常、日志条目、数据库查询、排队作业、邮件、通知、缓存操作、计划任务、变量转储等的洞察。Telescope 是您本地Laravel开发环境的绝佳伴侣。
在本教程中，我们将介绍如何设置SSH密钥以支持代码部署/发布工具，配置系统防火墙，配置和配置数据库（包括密码！），以及设置任务调度程序（crons）和队列守护进程。本教程结束时的目标是让您拥有一个具有上述高级配置的完全可用的PHP应用程序服务器。
PHP是世界上最受欢迎的编程语言之—。最近发布的PHP7令这种服务器的编程语言比以前变得更好，更稳定了。
由于队列任务是长期存在的进程，因此如果不重新启动，他们不会注意到代码的更改。因此，使用队列任务部署应用程序的最简单方法是在部署过程中重新启动任务。您可以通过发出 queue:restart 命令优雅地重新启动所有进程：
今天我们将学习 Laravel 框架另外一个核心内容「服务提供者（Service Provider）」。服务提供者的功能是完成 Laravel 应用的引导启动，或者说是将 Laravel 中的各种服务「注册」到「Laravel 服务容器」，这样才能在后续处理 HTTP 请求时使用这些服务。
但是我每张页面都要在底部显示有点碍眼。而这次介绍的东西不在底部显示，而有个路由专门查看相关性能 /邮件/数据库执行情况等等等等。
要使用 Laravel 框架的话，先得使用 Composer ，关于 Composer 相关的文章，我们在最早的系列文章中就有讲解过。在这里也就不多说了，反正安装过程还是非常方便的，当然，如果你的网络对于外网不是太友好的话，也可以修改 Composer 的源为国内的镜像源。同时，我们也可以使用直接下载的方式来安装一个 Laravel 框架，但是最后还是会使用到 Composer 。
因为我崇尚简单，所以我憎恨一切所谓的「重量级」框架，比如「Laravel」，有时候这种憎恨甚至到了偏执的程度，以至于如果我看到简历里写着诸如「精通 Laravel」之类的话，那么便会毫不犹豫的 PASS 掉候选人。不过现在我承认有点喜欢「Laravel」了，虽然性能依然是无法回避的短板，但是又有几个网站能触及其性能瓶颈呢？而它丰富的组件则实实在在的节约了开发者大把的时间，比如本文要说的队列。
我在前几天刚写过的《让 F5 歇一会儿——laravel-mix 自动刷新之道》[1]中介绍了 laravel-mix 实现自动刷新的几种方法，其中就有涉及 hmr（Hot Module Replacement），但里面都是以 Laradock 环境为例。对于 Laravel 官方首推的 Homestead 当然也是可以的，只不过用法上有些差别，于加上 laravel-mix 本身的一些 BUG（在 issue 里搜索 hmr 结果就有好几页 :smile:），对于刚接触的人来说可能无从下手。
摘要：本文整理自快手实时计算数据团队技术专家李天朔在 Flink Forward Asia 2021 实时数仓专场的演讲。主要内容包括：
还有 2 天开启春节七天宅家生活，GitHub 也凑了一把春节热闹，wifi-password 连续霸榜 3 天，作为一个能快速让你连上 Wi-Fi 的小工具，春节一定不能少了它的身影，有了它能免你口述 Wi-Fi 密码的烦恼。春节除了走亲戚，还有什么呢？没错，写寒暑假作业，虽然我们摆脱寒暑假作业已久，但，想想如果你在亲戚朋友面前，如何化文本为手写体，是不是成为亲戚中最靓的“别人家孩子”呢。当然，如果不走亲戚，宅在家，研究下股市，感受下荷包的心跳起伏，ticker 便是一个让你在终端炒股，集酷炫和实操为一体。
Laravel 5.5 将于 2017年7月发布，这将是继 Laravel 5.1 之后的下一个长期支持版本，相比之前发布的几个“中间版本”而言，意义重大。目前我在内部项目中已经在使用 Laravel 5.5，接下来会连续地翻译、撰写相关 Laravel 5.5 版本的文章。 FAQ Q: Laravel 5.5 什么时候发布？ A: 按照时间表，正式发布时间是 2017年7月。 Q: Laravel 5.5 发布之后，5.4 还会继续提供支持吗？ A: Laravel 5.4 在 5.5 发布之后，不会再
Flink和传统的Spark Streaming是两种流处理框架，它们在设计理念、功能特性和处理模型上存在一些区别。
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
服务提供器是所有 Laravel 应用程序引导中心。你的应用程序自定义的服务、第三方资源包提供的服务以及 Laravel 的所有核心服务都是通过服务提供器进行注册(register)和引导(boot)的。
传统意义上，当人们想到流处理时，诸如”实时”，”24*7”或者”always on”之类的词语就会浮现在脑海中。生产中可能会遇到这种情况，数据仅仅会在固定间隔到达，比如每小时，或者每天。对于这些情况，对这些数据进行增量处理仍然是有益的。但是在集群中运行一个24*7的Streaming job就显得有些浪费了，这时候仅仅需要每天进行少量的处理即可受益。 幸运的是，在spark 2.2版本中通过使用 Structured Streaming的Run Once trigger特性，可获得Catalyst Opti
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
对应的基本工作流程是生产者（业务代码）先将消息数据推送到队列，然后再通过其他的处理进程来消费队列中的消息数据，从而实现生产者和消费者之间的解耦。因此，消息队列非常适用于一些需要异步执行的耗时操作（比如邮件发送、文件上传），或者业务临时的高并发操作（比如秒杀、消息推送），对于提升系统性能和负载非常有效，尤其是 PHP 这种本身不支持并发编程的语言，是实现异步编程的不二之选。
场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试：https://tech.meituan.com/test-of-storms-reliability.html），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，
学了两个多月的laravel一直没有去研究他的核心概念，在文档上看到些名词 “服务容器”，“服务提供者”...整个人人都是懵的下面结合我这几天的学习谈谈我的理解。
（1）什么是composer composer英文单词意思：音乐指挥者 composer是PHP中用来管理依赖（dependency）关系的工具，你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库（libraries）,composer会帮您安装这些依赖的库文件。 一句话，composer是一个工具，是为php项目准备的软件管家。 工作原理：
在过去的一年里，我一直是负责Wix的事件驱动消息基础设施（基于Kafka之上）的数据流团队的一员。该基础设施被 1400 多个微服务使用。 在此期间，我已经实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式的实现，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，可以轻松处理不断增长的流量和存储需求。
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的 可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等 特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深入熟悉了解 Flink 框架，验证其稳定性和可靠性，评估其实时处理性能，识别该体系中的 缺点，找到其性能瓶颈并进行优化，给用户提供最适合的实时计算引擎，我们以实践经验丰富 的 Storm 框架作为对照，进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能，计算 Flink 作为确保“至 少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗，为实时计算平台资源规划、框 架选择、性能调优等决策及 Flink 平台的建设提出建议并提供数据支持，为后续的 SLA 建设提供一定参考。 Flink 与 Storm 两个框架对比：
在这里向各位工程师提前拜年 “新年快乐” ， 距离年三十已经没有几天了，可能有些朋友还坚持在一线战斗着，有些已经回到家乡陪伴家人。北京每到这个时候都似一座空城，城与城之间表现的那么凄凉。
Laravel 开发团队昨天发布了 v6.10 版本，本次版本发布包含 11 个新特性以及大量的问题修复、功能废弃和代码优化，另外，还引入了对 PHPUnit 9 的支持。
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。 而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深
今天要用到后台使用队列发送邮件，于是又稍微去了解了下Laravel中使用队列。其实在最开始用Laravel写博客【 https://www.misiyu.cn 】已经了解过了，但当时既不知其然，更不知其所以然。
本文实例讲述了laravel框架模型中非静态方法也能静态调用的原理.分享给大家供大家参考，具体如下：
关键词 概念 constructor方法 __set方法 property属性传值 门面（外观）设计模式定义，facade发音[fəˈsɑːd] 依赖注入（不需要所有的都需要手动new N多次） 依赖注入容器，比如springIoc或者Laravel App（容器来自动管理依赖和实例化对象） php相关语法及特性 给类起个别名： class_alias 自动加载器： spl_autoload_register && __autoload 魔术方法：__callStatic 接口： ArrayAccess s
说明：Laravel在把Request通过管道Pipeline送入中间件Middleware和路由Router之前，还做了程序的启动Bootstrap工作，本文主要学习相关源码，看看Laravel启动程序做了哪些具体工作，并将个人的研究心得分享出来，希望对别人有所帮助。Laravel在入口index.php时先加载Composer加载器：Laravel学习笔记之Composer自动加载，然后进行Application的实例化：Laravel学习笔记之IoC Container实例化源码解析，得到实例化后的Application对象再从容器中解析出Kernel服务，然后进行Request实例化(Request实例化下次再聊)，然后进行Bootstrap操作启动程序，再通过Pipeline送到Middleware:Laravel学习笔记之Middleware源码解析，然后经过路由映射找到对该请求的操作action(以后再聊)，生成Response对象经过Kernel的send()发送给Client。本文主要聊下程序的启动操作，主要做了哪些准备工作。
一个复杂的web系统后台当中，一定会有很多定时脚本或者任务要跑。例如爬虫系统需要定期去爬取一些网站数据，自动还贷系统需要每个月定时对用户账户扣款结算，会员系统需要定期检测用户剩余会员天数以便及时通知续费等等。Linux系统中内置的crontab一般被广泛地用于跑定时任务。其任务指令格式如下：
Nathan Marz 写了一篇非常受欢迎的博客文章，描述了 Lambda 架构（如何打破CAP定理）。Lambda 架构是一种在 MapReduce 和 Storm 或类似系统之上构建流处理应用程序的方法。
在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试，并通过在Apache Storm（一种广泛使用的低延迟流处理器）上运行相同的实验来进行对比。
这两天请了两天假，出去看了看外面的招聘市场。两天时间面试了9家公司，成功拿到6家offer，这里总结一下，个人在面试中遇到的一些问题，不是很全，有一些忘记了。这里面的公司有电商、游戏、大数据类型的公司。里面的面试题也都是一个问题的切入点，有点到深，对于深挖的问题，这里没有总结，因为太多了，也不好记录。同时对大多数人也没必要，便没有写出来。
本文原文：Laravel API Tutorial: How to Build and Test a RESTful API
说明：Laravel在把Request通过管道Pipeline送入中间件Middleware和路由Router之前，还做了程序的启动Bootstrap工作，本文主要学习相关源码，看看Laravel启动程序做了哪些具体工作，并将个人的研究心得分享出来，希望对别人有所帮助。Laravel在入口index.php时先加载Composer加载器：Laravel5.2之Composer自动加载，然后进行Application的实例化：Laravel5.3之IoC Container实例化源码解析，得到实例化后的Application对象再从容器中解析出Kernel服务，然后进行Request实例化(Request实例化下次再聊)，然后进行Bootstrap操作启动程序，再通过Pipeline送到Middleware:Laravel5.3之Middleware源码解析，然后经过路由映射找到对该请求的操作action(以后再聊)，生成Response对象经过Kernel的send()发送给Client。本文主要聊下程序的启动操作，主要做了哪些准备工作。
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。
Kafka在美团数据平台承担着统一的数据缓存和分发的角色，针对因PageCache互相污染，进而引发PageCache竞争导致实时作业被延迟作业影响的痛点，美团基于SSD自研了Kafka的应用层缓存架构。本文主要介绍了该架构的设计与实现，主要包括方案选型，与其他备选方案的比较以及方案的核心思考点等，最后介绍该方案与其他备选方案的性能对比。
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