已有安装了ZooKeeper的机器，且三地的MetaQ都可以访问到，即三个IP都可以ping通安装了ZooKeeper的机器。ZooKeeper是用来注册MetaQ的broker、topic、pub、sub信息，用来做负载均衡的，起到协调作用。
在斯坦福大学, 乔布斯做了一场我认为他最精彩的演讲之一 (另一场可能是iphone的问世发布会)。他讲了第一个故事 "connecting the dots"
消息中间件的作用就是用来异步化并发能力的一个载体，不仅如此，它仍然需要在架构上保证很多能力，高可用，高并发，可扩展，可靠性，完整性，保证顺序等，光是这些都已经让各种设计者比较头疼了； 更有一些变态的需求，例如慢消费，不可重复等需要花的设计代价是相当高的，所以不要盲目的迷信开源大牛，对于很多机制，几乎都要重建；建立一个符合所有业务，好用，通用的私有云，没那么简单。
1，ZooKeeper集群安装，可以参考 ZooKeeper集群环境搭建实践 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-04/83562.htm
消息队列，缓存，分库分表是高并发解决方案三剑客，而消息队列是我最喜欢，也是思考最多的技术。
在2007年的时候，淘宝实施了“五彩石”项目，“五彩石”用于将交易系统从单机变成分布式，也是在这个过程中产生了阿里巴巴第一代消息引擎——Notify。在2010年的时候，阿里巴巴B2B部门基于ActiveMQ的5.1版本也开发了自己的一款消息引擎，称为Napoli，这款消息引擎在B2B里面广泛地被使用，不仅仅是在交易领域，在很多的后台异步解耦等方面也得到了广泛的应用。在2011年的时候，业界出现了现在被很多大数据领域所推崇的Kafka消息引擎，阿里在研究了Kafka的整体机制和架构设计之后，基于Kafka的设计使用Java进行了完全重写并推出了MetaQ 1.0版本，主要是用于解决顺序消息和海量堆积的问题。而在2012年，阿里对于MetaQ进行了架构重组升级，开发出了MetaQ 2.0，这时就发现MetaQ原本基于Kafka的架构在阿里巴巴如此庞大的体系下很难进行水平扩展，所以在2012年的时候就开发了RocketMQ 3.0版本。很多人会问到RocketMQ 3.0和MetaQ 3.0的区别，其实这两者是等价的版本，只不过阿里内部使用的称为MetaQ 3.0，外部开源称之为RocketMQ 3.0。在2015年，又基于RocketMQ开发了阿里云上的Aliware MQ和Notify 3.0。在2016年的时候，阿里巴巴将RocketMQ的内核引擎捐赠给了Apache基金会。
Metamorphosis (MetaQ) 是一个高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件，类似于LinkedIn的Kafka，具有消息存储顺序写、吞吐量大和支持本地和XA事务等特性，适用 于大吞吐量、顺序消息、广播和日志数据传输等场景，在淘宝和支付宝有着广泛的应用，现已开源。
NameServer 是专为 RocketMQ 设计的轻量级名字服务，它的源码非常精简，八个类 ，少于1000行代码。
注意：在上面提到的应用场景中，有个默认前提是：数据量很小，但是数据更新可能会比较快的场景。
RocketMQ作为一款分布式的消息中间件（阿里的说法是不遵循任何规范的，所以不能完全用JMS的那一套东西来看它），经历了Metaq1.x、Metaq2.x的发展和淘宝双十一的洗礼，在功能和性能上远超ActiveMQ。
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。 值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利用其提供的一系列API接口（或者称为原语集），摸索出来的典型使用方法。因此，也非常欢迎读者分享你在ZK使用上的奇技淫巧。
阿里巴巴有2大核心的分布式技术，一个是OceanBase，另一个就是RocketMQ。在实际项目中已经领教过RocketMQ的强大，本人计划写一个RocketMQ实战系列，将涵盖RocketMQ的简介，环境搭建，初步使用、API详解、架构分析、管理员集群操作等知识。
Apache RocketMQ之JMS基本概念及使用：https://www.jianshu.com/p/d2e3fd77c4f4 Apache RocketMQ 基础概念及架构解析：https://www.jianshu.com/p/95ab928960b3 Apache RocketMQ 的基础特性介绍：https://www.jianshu.com/p/570680b32590 Apache RocketMQ 集群搭建（两主两从）：https://www.jianshu.com/p/b090138cf52c Apache RocketMQ 刷盘策略与复制策略: https://www.jianshu.com/p/d66b381428bb
今天带各位老铁对kafka入个门，kafka的集群搭建下，也不知道多少老铁使用过kafka。其实用过的老铁应该没多少。我相信大多老铁用过activeMq，rabbitMq或者rocketMq，这些都是java开发的比较传统的，而且用起来非常简单，结构没那么复杂。很多人都是写业务代码没接触过大数据量高并发的。之前说过rocketMq的历史，它的前身就是metaQ，metaQ来自哪里知道不老铁，其实就是借鉴了kafka，基本上metaQ的第一版就是超的kafka。2010年底kafka开源后，阿里立刻行动通过j
离线计算Hadoop 实时计算Storm 资源管理和调度Mesos thrift RPC 类库boost 内存分配tmalloc 性能瓶颈检测perftools 内存检测工具valgrind 分布式协调服务zookeeper 日志glog 命令行参数gflag 嵌入式数据库SQLite3 嵌入式键值对数据库levelDB 分布式缓存memcached 消息中间件RabbitMQ、ActiveMQ、metaq（淘宝出品） 任务分发框架Gearman
明代著名的心学集大成者王阳明先生在《传习录》中有云：“道无精粗，人之所见有精粗。如这一间房，人初进来，只见一个大规模如此。处久，便柱壁之类，一一看得明白。再久，如柱上有些文藻，细细都看出来。然只是一间房。”
NameServer 是一个 Broker 与 Topic 路由的注册中心，支持 Broker 的动态注册与发现，主要功能如下：
之前有篇文章Springboot 排除不想加载的配置只是排除，如果有些复杂场景需要根据条件来判断 就需要Spring 支持的另外一种方式 ——@Conditional注解。
支付宝是属于第三方支付平台，是蚂蚁集团 旗下的支付平台系统，支付宝也是中国支付行业的一个标兵，无论是业务能力还是产品创都引领者中国支付行业的前沿，作为支付业务的基础系统的复杂性和稳定性是支付业务是否能够及时快速安全处理的根本。
我们以一个转帐的场景为例来说明这个问题，Bob向Smith转账100块。这个列子在瓜子也有很多实际场景映射，如：车源状态变化，订单状态变化，金融放款，物流运输……
一、理论知识 从ACID到CAP到BASE 2PC到3PC到Paxos到Raft到ISR 复制、分片和路由 副本更新策略 负载均衡算法及手段 二、数据库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Matrix层的分库分表配置与实现 纠正文章关于分库分表规则的一点错误：<property name="dbRuleArray" value="(#id#.longValue() % 4096).intdiv(16)"/>这个规则，表示分4096张表，每个库16张表。因此，tableIndex = id % 4096、dbI
关于消息队列的应用场景有很多，不同消息队列由于在实现上有着细微的差别，所以就有各自适合的应用场景。
ZooKeeper 是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对 Paxos 算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得 ZooKeeper 解决很多分布式问题。网上对 ZK 的应用场景也有丌少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK 的应用场景进行一个分门归类的介绍。
很多年前，读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书，书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里：“好的架构是进化来的，不是设计来的”。
canal-go-v1.0.7/protocol/Position/Position.go
RocketMQ 是一款开源的分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。同时，广泛应用于多个领域，包括异步通信解耦、企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、快递物流、广告营销、社交、即时通信、移动应用、手游、视频、物联网、车联网等。
13. 在阿里有了解过什么中间件吗？实现原理？与其他开源消息队列有什么特点？消息时延如何
1：Storm作为一个实时处理的框架，产生的消息需要快速的进行处理，比如存在消息队列ZeroMQ里面。 由于消息队列ZeroMQ是C++写的，而我们的程序是运行在JVM虚拟机里面的。所以需要jzmq这个桥梁来黏合C++程序接口和Java程序接口。 ZeroMQ的官方网址：http://zeromq.org/ 1：MetaQ（全称Metamorphosis）是一个高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件，思路起源于LinkedIn的Kafka，但并不是Kafka的一个Copy。MetaQ具有消息存储顺序写、吞
我们的RocketMQ集群为4.6.0版本，按照3个nameserver，2个broker，每个broker为主从双节点部署。
摘要：实际问题 在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。如果我们想进行一个Count聚合计算，那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次，还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢？答案是肯定的，Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的。
本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍，结合阿里中间件团队的访谈及分享，涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布，如下图所示：
出了新的语言，新的框架，自己要跟不上了？如果你的焦虑感来自语言和框架的时候，就要看你所处的工作方向，如果是做开发，特别是前端开发，App 开发，必须跟着框架走。只有极少数公司会从头自研框架，一个完整的项目绝对依赖无数其它的框架，如果完全脱离其它框架不停重复造轮子，肯定得编到吐血。
AI智能代码提示神器： Codota https://www.codota.com/
转载自:https://dwz.cn/xrMCqbk5 摘要： 实际问题 在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Ap
操作系统：Centos,※,Ubuntu,Redhat※,,suse,Freebsd
在公司内，Spring基本都是首选的IOC框架，Spring也提供了很多扩展点让我们介入到容器的生命周期中，例如BeanFactoryPostProcessor、BeanPostProcessor等。今天就记录下BeanFactoryPostProcessor的一种不正确用法。
RocketMQ是一个统一消息引擎、轻量级数据处理平台。 RocketMQ是⼀款阿⾥巴巴开源的消息中间件。2016年11⽉28⽇，阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠RocketMQ，成为 Apache 孵化项⽬。2017 年 9 ⽉ 25 ⽇，Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶级项⽬（TLP ），成为国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。它使用Java语言开发，在阿里内部，RocketMQ承接了例如“双11”等高并发场景的消息流转，能够处理万亿级别的消息。
RocketMQ入门案例【面试+工作】 0 RocketMQ简介 0.1 介绍 RocketMQ是一个消息中间件。消息中间件中有两个角色：消息生产者和消息消费者。RocketMQ里同样有这两个概念，消息生产者负责创建消息并发送到RocketMQ服务器，RocketMQ服务器会将消息持久化到磁盘，消息消费者从RocketMQ服务器拉取消息并提交给应用消费。 0.2 特点 RocketMQ是一款分布式、队列模型的消息中间件，具有以下特点： 支持严格的消息顺序 支持Topic与Queue两种模式 亿级消息堆积能
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
https://github.com/swagger-api/swagger-ui
消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
传统方式 VS 微服务 传统开发方式遇到的问题： 开发效率低：所有的开发在一个项目改代码，递交代码相互等待，代码冲突不断。 代码部署难：代码功能耦合在一起，新人不知道如何下手。 部署不灵活：构建时间长
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