通过Redis传输大文件是一种可行的方法，但它涉及到一些技术细节和潜在的挑战。在这篇文章中，我们将详细探讨使用Redis传输大文件的可能性，包括其优缺点、实现方式以及最佳实践。
性能伯仲之间，基本上可以互相替代。最主要区别是二者的协议不同RabbitMQ的协议是AMQP(Advanced Message Queueing Protoco)，而ActiveMQ使用的是JMS(Java Messaging Service )协议。
我们在日常使用 ELK 链路的时候，经常会碰到一个问题，由于链路涉及的组件较多，一旦当其中某些组件出现问题，就会出现“事件风暴”，如果没有做好相关的告警或者资源管控，很可能会使链路发生崩溃。
在现代互联网应用中，实时通信已成为不可或缺的一部分，无论是即时消息、通知推送还是实时数据更新，都需要一种高效、可靠的机制来实现实时数据传输。Redis 的发布订阅（Pub/Sub）模式为构建这样的实时通信系统提供了一个简单而强大的解决方案。本文将深入探讨 Redis Pub/Sub 的工作原理、使用方法，并通过实战案例展示如何利用 Redis Pub/Sub 构建实时通信系统。
2、看你在项目中用了redis，我们先聊聊redis吧，常用的数据结构有哪几种，在你的项目中用过哪几种，以及在业务中使用的场景，redis的hash怎么实现的，rehash过程讲一下和JavaHashMap的rehash有什么区别？
当启用监视器时，Redis服务器会创建一个新的客户端连接，该连接称为监视器连接。监视器连接是一个专用的连接，用于接收Redis服务器发送的事件通知。
写在开头 最近的Devops和微前端已经写得差不多，开始复习下后端相关知识，之前想写的这篇文章，终于落地 如果你想加入前端交流群，可以文末联系我加入 正式开始 电脑环境 推荐Mac|Linux 安装r
最近研究了下异步任务神器-Celery，发现非常好用，可以说是高可用，假如你发出一个任务执行命令给 Celery，只要 Celery 的执行单元 (worker) 在运行，那么它一定会执行；如果执行单元 (worker) 出现故障，如断电，断网情况下，只要执行单元 (worker) 恢复运行，那么它会继续执行你已经发出的命令。这一点有很强的实用价值：假如有交易系统接到了大量交易请求，主机却挂了，但前端用户仍可以继续发交易请求，发送交易请求后，用户无需等待。待主机恢复后，已发出的交易请求可以继续执行，只不过用户收到交易确认的时间延长而已，但并不影响用户体验。
同步方案：读取数据时，先读取 Redis 中的数据，如果 Redis 没有，则从原数据库中读 取，并同步更新 Redis 中的数据。写回时，写入到原数据库中，并同步更新到 Redis 中。
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Workerman不是重复造轮子，它不是一个MVC框架，而是一个更底层更通用的服务框架，你可以用它开发tcp代理、梯子代理、做游戏服务器、邮件服务器、ftp服务器、甚至开发一个php版本的redis、php版本的数据库、php版本的nginx、php版本的php-fpm等等。Workerman可以说是PHP领域的一次创新，让开发者彻底摆脱了PHP只能做WEB的束缚。
本文原题“搭建高性能的IM系统”，作者“刘莅”，内容有修订和改动。为了尊重原创，如需转载，请联系作者获得授权。
redis是一个非常优秀的软件，它可以用作内存数据库或者缓存。因为他的优秀性能，redis被应用在很多场合中。
我们了解的常见的网络传输协议有tcp、udp、http等。再到我们常用的基础组件，一般来说client端与server端也有相应的协议，如redis、mysql、zookeeper等都是各自约定的私有协议，同样今天标题中的dubbo协议也是一种私有协议，他们都是应用层协议，基于tcp或udp设计。
注意看红框的内容，type表示消息类型。 另外，消息头里面有个myslots的char数组，长度为16383/8，这其实是一个bitmap,每一个位代表一个槽，如果该位为1，表示这个槽是属于这个节点的。
如果说我们需要一个比较简单的这种机制,我们可以采用redis这个轻量级的订阅机制,我们可以参考redis的 Publish/Subscribe 机制,得到比较好的问题解决方案 当然,如果是项目比较复杂,可以考虑使用Kafka， RabbitMQ之类的消息队列组件
大家好，我是田哥。最近给大家整理了一份分布式面试题，一共有121道，后面会不断增加，争取做到全网最全的分布式面试题。大部分题目都是来自小伙伴们在面试中被问到后，反馈到我这里的。也由此可知，下一个被问到的估计就是你。
核心思想 子分类 服务端的框架 移动端的框架 消息传输模型 生产者消费者模型（Producer-Consumer） Handler消息机制 消息传输模型 发布订阅模型（Pub/Sub 或Publisher-Subscriber） Kafka（或Jafka） 消息传输模型 发布订阅模型（Pub/Sub 或Publisher-Subscriber） Redis 消息传输模型 发布订阅模型（Pub/Sub 或Publisher-Subscriber） RabbitMQ 消息传输模型 发布订阅模型（Pub/
面试训练营的同学，前几天面试小米，都三面了，本来以为稳了，但没想到最后还是挂了。
一、消息中间件相关知识 1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。 2、消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器，作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者，业务的发起方，负责生产消息传输给broker， 2.3 Consumer 消息消费者，业务的处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题，发布订阅模式下的消息统一汇集地，不同生产者向topic发送消息，由MQ服务器分发到不同的订阅者，实现消息的 广播 2.5 Queue 队列，PTP模式下，特定生产者向特定queue发送消息，消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收 2.6 Message 消息体，根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包，来封装业务数据，实现消息的传输 3 消息中间件模式分类 3.1 点对点 PTP点对点:使用queue作为通信载体
我们在学些rabbitmq中知道一个概念那就是发布和订阅，当然我们在解析eurak注册中心的时候也说过发布订阅。其实redis也提供了相关的功能。所以说redis还是非常强大的存在。咋今天主要就是翻译一下《redis in action》书中写的关于redis发布和订阅这块的内容。首先redis的发布订阅是基于信道的，也就是说发布和订阅其实都是基于信道，发布者将消息发送到信道，然后订阅者监听信道，获取得到消息。这块书中建议我们将发布订阅模型理解为广播站，监听一个信道的所有订阅者都可以获得消息。
Redis 作为一个高性能的键值数据库，其提供的列表数据类型支持多种操作，使得开发者能够基于 Redis 构建出性能优异的队列系统。在系统设计过程中，合理应用 Redis 列表操作不仅可以实现基本的队列功能，还能通过不同的操作命令优化队列的性能和适应性，应对各种场景需求。
作者简介 本文由携程市场营销研发部武艺嫱和王宇星以及张子祥共同撰写，武艺嫱在市场营销研发部负责前端，王宇星和张子祥在市场营销研发部负责java后端。 最近做的某个项目有个需求，需要实时提醒client端有线上订单消息。所以保持客户端和服务器端的信息同步是关键要素，对此我们了解了可实现的方式。本文将介绍web常用的几种方式，希望给需要服务器端推送消息的同学在选型上有一点启发。 一、推送技术常用的集中实现的实现方式 1.1 短连接轮询： 前端用定时器，每间隔一段时间发送请求来获取数据是否更新，这种方式可兼容i
陌陌发展刚开始由于规模小，30-40W的连接数（包括Android后台长连接用户），也使用XMPP；由于XMPP的缺点：流量大（基于XML），不可靠（为传统固定网络设计，没有考虑WIFI/2G/3G/地铁/电梯等复杂网络场景），交互复杂（登陆需5-6次，尤其是TLS握手）；XMPP丢消息的根本原因：服务端和客户端处于“半关闭”状态，客户端假连接状态，服务端有收不到回执；Server端连接层和逻辑层代码没有解耦分离，常常重启导致不可用。
WebSocket技术在现代Web应用程序中越来越受欢迎，它提供了一种双向通信的方式，使得实时性应用程序的开发变得更加容易。在Django中，使用WebSocket可以实现实时通信，例如聊天应用、实时更新等。本文将介绍如何在Django中实现WebSocket以及一些优化策略。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
我们的系统主要功能是从亚马逊获取数据，存入数据库中，最后做数据分析。这期间最大的一个问题是：跨境网络传输，网络不稳定，请求会发生大量的5**错误，导致某一些用户的数据获取不到，因为一直失败重试，又恶性导致触发亚马逊服务限流。
Celery是一个异步任务的调度工具，是Distributed Task Queue，分布式任务队列，分布式决定了可以有多个worker的存在，队列表示其是异步操作，即存在一个产生任务提出需求的工头，和一群等着被分配工作的码农。
本文由携程市场营销研发部武艺嫱和王宇星以及张子祥共同撰写，武艺嫱在市场营销研发部负责前端，王宇星和张子祥在市场营销研发部负责java后端。
『码哥』的 Redis 系列文章有一篇讲透了 Redis 的性能优化 ——《Redis 核心篇：唯快不破的秘密》。深入地从 IO、线程、数据结构、编码等方面剖析了 Redis “快”的内部秘密。65 哥深受启发，在学习 Kafka 的过程中，发现 Kafka 也是一个性能十分优秀的中间件，遂要求『码哥』讲一讲 Kafka 性能优化方面的知识，所以『码哥』决定将这篇性能方面的博文作为 Kafka 系列的开篇之作。
redis是nosql(也是个巨大的map) 单线程，但是可处理1秒10w的并发（数据都在内存中）
『码哥』的 Redis 系列文章有一篇讲透了 Redis 的性能优化 ——《Redis 核心篇：唯快不破的秘密》。
为了保证多条命令组合的原子性，Redis提供了简单的事务功能以及集成Lua脚本来解决这个问题。简单介绍Redis中事务的使用方法以及它的局限性。
syslog是Linux系统默认的日志守护进程，默认的syslog配置文件是/etc/syslog.conf文件。syslog守护进程是可配置的，它允许人们为每一种类型的系统信息精确地指定一个存放地点。比较 syslog ，syslog-ng 具有众多高级的功能：更好的网络支持，更加方便的配置，集中式的网络日志存储，并且更具有弹性。比如，使用syslogd时，所有的iptables日志与其他内核日志一起全部存储到了kern.log文件里。Syslog-ng则可以让你有选择性的将iptables部分分出到另外的日志文件中。Syslogd仅能使用UDP协议，Syslog-ng 可以使用UDP和TCP协议。所以我们可以在加密的网络隧道中传输日志到集中日志服务器。
SSE 的全称是 Server Sent Events，即服务器推送事件。它是一种基于 HTTP 的服务器到客户端的单向（半双工）通信机制，使服务器能够主动将实时数据推送给客户端，而不需要客户端多次发起请求。 官方文档：https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource
首先面试都是从小公司到大公司的过程，小公司主要为了练手，熟悉面试节奏，后面才去面大公司。尽量不要一开始就奔着大公司去，容易出现准备不足的情况。。。另外，算法是真的难！遇到的面试题也都记了下来，主要是php+go的部分面试题。部分问题附带答案，希望对大家找工作能有帮助。你要做的就是每天进步一点点。。。
当然使用随着海量数据的存储要求，单台Redis配置有限，已经满足不了我们的需求。我们考虑采用分布式集群方案。
Geewolf:《FastDFS分布式存储实战》作者，国内第一本《Ansible中文手册》译者、Flamingo、FMS作者
实时的响应总是让人兴奋的，就如你在微信里看到对方正在输入，如你在王者峡谷里一呼百应，如你们在直播弹幕里不约而同的 666，它们的背后都离不开长连接技术的加持。 每个互联网公司里几乎都有一套长连接系统，它们被应用在消息提醒、即时通讯、推送、直播弹幕、游戏、共享定位、股票行情等等场景。而当公司发展到一定规模，业务场景变得更复杂后，更有可能是多个业务都需要同时使用长连接系统。 业务间分开设计长连接会导致研发和维护成本陡增、浪费基础设施、增加客户端耗电、无法复用已有经验等等问题。共享长连接系统又需要协调好不同系统间的认证、鉴权、数据隔离、协议拓展、消息送达保证等等需求，迭代过程中协议需要向前兼容，同时因为不同业务的长连接汇聚到一个系统导致容量管理的难度也会增大。 经过了一年多的开发和演进，经过我们服务面向内和外的数个 App、接入十几个需求和形态各异的长连接业务、数百万设备同时在线、突发大规模消息发送等等场景的锤炼，我们提炼出一个长连接系统网关的通用解决方案，解决了多业务共用长连接时遇到的种种问题。 知乎长连接网关致力于业务数据解耦、消息高效分发、解决容量问题，同时提供一定程度的消息可靠性保证。
Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于 zookeeper 协调的分布式日志系统（也可以当做 MQ 系统），常见可以用于 web/nginx 日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。
消息传播是主服务器收到客户端的写命令或者是key值过期的时候，给从服务器发送相同的写命令，来保证主从同步的。
分布式缓存方面，redis勇夺花魁。但对于消息队列mq来说，还处于百花齐放的年代。
进程能够单独运行并且完成一些任务，但是也经常免不了和其他进程传输数据或互相通知消息，即需要进行通信，本文将简单介绍一些进程之间相互通信的技术--进程间通信（InterProcess Communication，IPC）。由于篇幅有限，本文不会对每一种进行详细介绍。
在Stream之前，Redis PUB/SUB亦可可实现消息的传递及广播，但消息不支持持久化，不记录消费端状态，并且“Fire and Forgot”，可靠性无法保证。
SignalR 是 Microsoft 开发的一个库，用于 ASP.NET 开发人员实现实时 web 功能。这意味着服务端代码可以实时地推送内容到连接的客户端，而不需要客户端定期请求或轮询服务器以获取新数据。SignalR 可以用于各种应用程序，如实时聊天、通知、实时数据更新等。
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
本文将要分享的是如何从零实现一套基于Netty框架的分布式高可用IM系统，它将支持长连接网关管理、单聊、群聊、聊天记录查询、离线消息存储、消息推送、心跳、分布式唯一ID、红包、消息同步等功能，并且还支持集群部署。
Redis, 作为一种高性能的键值存储系统，通过提供丰富的数据结构和操作，被广泛应用于各种场景中，包括作为消息队列的实现工具。消息队列是一种在消息的发送者和接收者之间建立的、存储消息的容器，用于异步处理和传输数据，以及分离处理过程。下面列举了Redis中实现消息队列的一些关键功能和操作。
一般来说，发布与订阅（又称为pub/sub）的特点是订阅者（listener）负责订阅频道（channel），发送者（publisher）负责向频道发送二进制字符串消息（binary string message）。每当有消息被发送至给定频道时，频道的所有订阅者都会接收到消息，我们也可以吧频道看作是电台，其中订阅者可以同时收听多个电台，而发送者则可以在任何电台发送消息。
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