【从入门到放弃-ZooKeeper】ZooKeeper实战-分布式队列 | 9月18号栖夜读

本文涉及的产品
任务调度 XXL-JOB 版免费试用,400 元额度,开发版规格
函数计算FC,每月15万CU 3个月
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,182元/月
简介: 今天的首篇文章,讲述了:上文【从入门到放弃-ZooKeeper】ZooKeeper入门中,我们学习了ZooKeeper的简单安装和cli使用。接下来我们开始基于java API的实战编程。本文先来写一个分布式队列的代码实现。

点击订阅云栖夜读日刊,专业的技术干货,不容错过!

阿里专家原创好文

1.【从入门到放弃-ZooKeeper】ZooKeeper实战-分布式队列

上文【从入门到放弃-ZooKeeper】ZooKeeper入门中,我们学习了ZooKeeper的简单安装和cli使用。接下来我们开始基于java API的实战编程。本文先来写一个分布式队列的代码实现。阅读更多》》

2.Arthas 3.1.2 版本发布 | 增加 logger/heapdump/vmoption 命令

最近偶尔有用户反馈某些 HTTP 接口出现超时问题,而 web 服务端的 Trace 监控没有出现 http 返回值为 503 等异常情况。出现这种情况一般是web容器出现问题,客户端连Arthas是Alibaba开源的Java诊断工具,深受开发者喜爱。阅读更多》》

3.阿里99大促 | 模型识别背后的样本生成

淘宝大促有近百个模块、上千个页面,模块间具有相似性,并且模块内部具备多种状态,如果想要准确识别每个模块类型,单模块的样本数量至少要达到万级,而人工标注成本高、效率低下、数据量少,纯靠人力是无法满足模型诉求的。基于此,今天,我来介绍下,模型识别背后的大批量数据样本生成的技术方案。阅读更多》》

4.这6种编码方法,你掌握了几个?

Don Roberts 提出的一条重构准则:第一次做某件事时只管去做;第二次做类似的事时会产生反感,但无论如何还是可以去做;第三次再做类似的事时,你就应该重构。编码也是如此,当多次编写类似的代码时,我们需要考虑是否有一种方法能够提高编码速度,让编码速度“起飞”?高德地图技术专家陈昌毅(常意)多年来致力于敏捷开发,总结了一套编码的方法论,有助于程序员"快速、优质、高效"地进行编码。阅读更多》》

5.为什么它有典型FaaS能力,却是非典型FaaS架构?

3FaaS—Function as a service,函数即服务。它是2014年由于亚马逊的AWS Lambda的兴起,而被大家广泛认知。FaaS能力是NBF中的一项非常重要的能力,NBF是一个非典型的FaaS架构,但是具备了典型的FaaS能力。文章将详细介绍NBF的FaaS容器架构、服务发布、服务路由和强大的Serverless能力以及NBF-FaaS在阿里大促期间的实践心得。阅读更多》》

视频课程及PPT下载

1.3.6.1 Phoenix全局索引原理与实践
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/843
PPT下载:https://yq.aliyun.com/download/3300
云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831

2.3.6.2 Phoenix queryserver
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/892
PPT下载:https://yq.aliyun.com/download/3335
云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831

3.3.7 Solr增强HBase检索能力
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1125
PPT下载:https://yq.aliyun.com/download/3273
云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831

4.4.1.1 HBase在滴滴的实战
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1142
PPT下载:https://yq.aliyun.com/download/3072
云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831

更多精彩直播

热门话题

1.程序员该具备哪些能力以快速提升自己?(有奖话题)

  • 你自认为付出了跟别人同样的努力,但是你的成长确实更慢一些,比如学得比别人慢,排查问题比别人慢,出方案老是有漏洞等等;
  • 你觉得你只是在疲于应付需求,自己做的事情完全没有技术含量(很多人觉得自己做的业务开发就是没有技术含量,但我认为每个领域都有自己的技术含量,只是你有没有get到);
  • 你发现总是在犯同样的错误,或者做的事情不断地在同一个水平循环;
  • 每次要晋升的时候,你发现根本讲不出来(很多人会认为是表达能力问题,但是我认为不是);
  • 当你换到一个新的领域,你发现自己的经验好像用不上;
  • 你一直很难搞懂老鸟说的“认知升级”到底是什么概念?不同级别的技术思维能力到底有什么差别?为什么晋升的是他,而不是我?

点此进入回答赢取礼物

2.繁星计划*支付宝花芝轻会员主题小程序创新大赛,赢千万次流量曝光!(有奖话题)

  • 大赛面向企业开发者和个人开发者开放,企业和个人均可报名参赛;
  • 参赛企业和个人需要使用企业支付宝或个人支付宝账户登陆,经企业支付宝认证或个人支付宝实名认证方可报名;
  • 参加“花芝轻会员”主题赛的选手需满足以下条件:a)大赛平台线上报名;b)小程序在截止日之前在支付宝端正式上线;c) 小程序中接入“花芝轻会员”的能力。

点此进入回答赢取礼物

往期精彩回顾

月活用户达7.55亿,阿里淘系如何在后流量时代引爆用户增长? | 9月17号栖夜读

更多干货内容 请关注云栖社区微信公众号!
qrcode_for_gh_015af649354b_258_2_

目录
相关文章
|
2月前
|
人工智能 Kubernetes 数据可视化
Kubernetes下的分布式采集系统设计与实战:趋势监测失效引发的架构进化
本文回顾了一次关键词监测任务在容器集群中失效的全过程,分析了中转IP复用、调度节奏和异常处理等隐性风险,并提出通过解耦架构、动态IP分发和行为模拟优化采集策略,最终实现稳定高效的数据抓取与分析。
Kubernetes下的分布式采集系统设计与实战:趋势监测失效引发的架构进化
|
4月前
|
消息中间件 运维 Kafka
直播预告|Kafka+Flink双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
在数字化转型中,企业亟需从海量数据中快速提取价值并转化为业务增长动力。5月15日19:00-21:00,阿里云三位技术专家将讲解Kafka与Flink的强强联合方案,帮助企业零门槛构建分布式实时分析平台。此组合广泛应用于实时风控、用户行为追踪等场景,具备高吞吐、弹性扩缩容及亚秒级响应优势。直播适合初学者、开发者和数据工程师,参与还有机会领取定制好礼!扫描海报二维码或点击链接预约直播:[https://developer.aliyun.com/live/255088](https://developer.aliyun.com/live/255088)
321 35
直播预告|Kafka+Flink双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
|
4月前
|
消息中间件 运维 Kafka
直播预告|Kafka+Flink 双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
直播预告|Kafka+Flink 双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
155 11
|
2月前
|
数据采集 缓存 NoSQL
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
本文介绍了一个针对高频新闻站点的分布式爬虫系统优化方案。通过引入异步任务机制、本地缓存池、Redis pipeline 批量写入及身份池策略,系统采集效率提升近两倍,数据同步延迟显著降低,实现了分钟级热点追踪能力,为实时舆情监控与分析提供了高效、稳定的数据支持。
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
让回归模型不再被异常值"带跑偏",MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
本文探讨了MSE与Cauchy损失函数在线性回归中的表现,特别是在含噪声数据环境下的差异。研究发现,MSE虽具良好数学性质,但对异常值敏感;而Cauchy通过其对数惩罚机制降低异常值影响,展现出更强稳定性。实验结果表明,Cauchy损失函数在处理含噪声数据时参数估计更接近真实值,为实际应用提供了更鲁棒的选择。
135 1
让回归模型不再被异常值"带跑偏",MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
|
3月前
|
缓存 NoSQL 算法
高并发秒杀系统实战(Redis+Lua分布式锁防超卖与库存扣减优化)
秒杀系统面临瞬时高并发、资源竞争和数据一致性挑战。传统方案如数据库锁或应用层锁存在性能瓶颈或分布式问题,而基于Redis的分布式锁与Lua脚本原子操作成为高效解决方案。通过Redis的`SETNX`实现分布式锁,结合Lua脚本完成库存扣减,确保操作原子性并大幅提升性能(QPS从120提升至8,200)。此外,分段库存策略、多级限流及服务降级机制进一步优化系统稳定性。最佳实践包括分层防控、黄金扣减法则与容灾设计,强调根据业务特性灵活组合技术手段以应对高并发场景。
900 7
|
4月前
|
监控 Java 调度
SpringBoot中@Scheduled和Quartz的区别是什么?分布式定时任务框架选型实战
本文对比分析了SpringBoot中的`@Scheduled`与Quartz定时任务框架。`@Scheduled`轻量易用,适合单机简单场景,但存在多实例重复执行、无持久化等缺陷;Quartz功能强大,支持分布式调度、任务持久化、动态调整和失败重试,适用于复杂企业级需求。文章通过特性对比、代码示例及常见问题解答,帮助开发者理解两者差异,合理选择方案。记住口诀:单机简单用注解,多节点上Quartz;若是任务要可靠,持久化配置不能少。
456 4
|
23天前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
128 2
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis核心数据结构与分布式锁实现详解
Redis 是高性能键值数据库,支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、哈希、有序集合等,广泛用于缓存、消息队列和实时数据处理。本文详解其核心数据结构及分布式锁实现,帮助开发者提升系统性能与并发控制能力。

热门文章

最新文章