中间件

本文讲的是倪光南：友友云计算中间件体现后发优势，5月22日，由中国电子学会主办的第一届云计算中国论坛上，第一款具有国内自主知识产权的云计算底层平台产品—友友云计算中间件首次发布。

本文讲的是阿里云中间件技术 促进互联网高速发展【IT168 资讯】从电商巨头向科技巨头华丽转身的阿里巴巴，正在凭借技术创新受到越来越多的海外关注。春节期间，《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)刊登专题文章报道阿里在中间件技术领域的雄厚实力，并介绍了通过阿里云提供服务的互联网中间件平台，如何为传统企业提供大规模高可用的互联网技术能力，从容应对瞬息万变的市场和业务需求。

本文讲的是友友“云计算中间件”产品演示成为亮点，2009年5月22日，在中国首届云计算论坛上，友友系统研发的 “云计算中间件”系列产品获得了极为广泛的关注，众多与会人士围观了其产品演示台。中国电子学会理事长、原信息产业部部长吴基传，工业和信息化部副部长娄勤俭，中国工程院院士倪光南以及中国电子学会副理事长兼秘书长刘汝林等业内领导、权威专家也都被演示吸引，留步驻足观看。

消息中间件核心实体（0） 最近两周在做的一个新项目，一个主从复制的组件，这两天刚跑通测试。 从之前讨论的架构来说，消息中间件也是有主从复制这个模块的，像Rocket就支持主从模式。 在做这个项目之前已经写过两个版本的主从复制模块，基本思路是： Slave主动和Master建立链接 Sla...

无限接近真实流量的全链路压测，具备超高并发能力，多维动态支持压测场景下的多变环境，1分钟即可设置简单压测场景……这个神奇的压测“黑科技”就是PTS铂金版！

7月27日，云栖社区、阿里中间件举办了首届阿里巴巴中间件技术峰会，揭秘阿里10年分布式技术干货。在首届阿里巴巴中间件技术峰会上，阿里巴巴中间件技术专家焦方飞为大家分享阿里巴巴海量数据场景下的OLAP解决方案，此外还对阿里新推出的高性能时序数据库进行了简单介绍，精彩不容错过。

前言 接上一篇的《业务方对消息中间件的需求》，在可用性和可靠性的基础上，讨论各种架构的优缺点，最后给出自己关于消息中间件的架构思考。 Kafka 首先还是来看Kafka的系统架构（做消息中间件逃不开要去了解Kafka）。

## 简介 前面写了关于文件系统的三篇文章，[深入浅出文件系统][文件系统之读写基础篇]，[文件系统之读写高级篇]，此篇算是对文件系统相关文章的一个总结。 `MetaQ`是一款高性能的消息中间件，经过几年的发展，已经非常成熟稳定，历经多年双11的零点峰值压测，表现堪称完美。 `MetaQ`当前最新最稳定的稳本是`3.x`系统，`MetaQ 3.x`重新设计和实现，比之前的版本更优秀。

淘宝根据自身业务需求研发了TDDL（Taobao Distributed Data Layer）框架，主要用于解决分库分表场景下的访问路由（持久层与数据访问层的配合）以及异构数据库之间的数据同步，它是一个基于集中式配置的JDBC DataSource实现，具有分库分表、Master/Salve、动态数据源配置等功能。

摄像头输入： Video: h264 (Main), yuvj420p, 640x480 [SAR 1:1 DAR 4:3], 25 fps, 25 tbr, 90k tbn, 50 tbc Audio: pcm_alaw, 8000 Hz, mono, s16, 64 kb/s   摄像头ffm...

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受飞凡电商技术负责人刘兵先生的独家授权，在csdn博客我原创发表《NRedis-Proxy 高性能Redis 中间件服务》的架构原理，以及项目开源介绍。一、 NRedis-Proxy 介绍 NRedis-Proxy 是一个Redis中间件服务，第一个Java 版本开源Redis中间件，无须修改业务应用程序任何代码与配置，与业务解耦；以Spring为基础开发自定义标签，让它可配置化，使其更加容易上手；以netty 作为通信传输工具，让它具有高性能，高并发，可分布式扩展部署等特点,单片性能损耗约5%左右。

目录 目录 一 准备工作 1 RocketMQ部署架构1 2 环境配置 二 安装RocketMQ 1 下载编译好的RocketMQ 2 解压缩并进入bin目录 3 启动name server 4 启动broker 5 MQ安装完毕 三 验证MQ是否安...

本篇文章主要描述了如何配置Spring-JMS，至于为何这样配置及Spring-JMS相关介绍，请阅读这篇文章：Spring整合JMS(消息中间件)。我们这里的消息broker用的是ActiveMQ。 一、相关配置 本篇主要讲解如何在Spring中配置JMS，关于Spring本身的配置本文就不多做介绍了。 1.1 配置maven依赖 在使用Spring-JMS之前，先

［一］任务队列的好处 --->松耦合：生产者和消费者无需知道彼此实现的细节，只需要约定好任务的描述格式。这使得生产者和消费者可以由不同的团队使用不同的编程语言编写。 --->易于扩展：消费者可以有多个，而且可以分布在不同的机器。

最早lucene2.4以及以前，追溯到2008年前后，lucene刚刚引起大家的关注，到后来Nutch、solr的出现，lucene变得更加热。Nutch、Solr的发展，极大推动了lucene的升级。对于一些接触过搜索，使用过lucene、solr的人来说，一般都会感觉lucene、solr很牛.

受害人口述悲惨的遭遇—— 1、最近一段时间（更换了预发机器后）我负责的一个应用的预发环境(线上稳定得像个婴儿~)特别不稳定，最先是应用频频的过几天就发现提供的接口不工作了，但容器Jetty还在跑得欢，于是jstack/jmap看，发现没有一个线程在跑我的war包中的程序，但是容器里个中间件的sar

前段时间，夜晚突然收到报警，紧急上线排查。由于dba操作不当，大片数据回滚，发生锁表的情况，请求返回时间过长，使得系统打印出大量的RejectedExecutionException的异常。定位到代码片段类似： Java代码 ThreadPoolExecutor workers = 

需求: 个性化得分排序：类似 Score= defaultTextScore*facetA + offlineValue*（1-factorA） 方案： 目前直接支持的排序、全部候选方案。推荐1  和2.  参见样例！ 1: sort by (score, offlin

1. GC的选择  4core、8g memory 首选cms，cms的各参数的调节需要观察。 2. swap配置   性能优先，建议关掉。关掉的代价需要评估。关掉之后buffer/cache等变化需要观察！ 3. newSize maxnewsize 尽量小 并且值相同，PermSize

查询问题，最直接的反馈就是页面出来的结果。然后牵扯到的问题就一步一步深入了。第一层：queryparse，其中关联分词，关联booleanquery orphrasequery，关联boost。。。。第二层：排序了，关联排序的策略、排序的得分公式第三层：各种转换、过滤、筛选后的页面结果这里重点将q.

Solr在Lucene之上开发了很多Cache功能，从目前提供的Cache类型有： (1)filterCache (2)documentCache (3)fieldvalueCache (4)queryresultCache 而每种Cache针对具体的查询请求进行对应的Cache。本文将从

solr调优步骤参考这篇blog主要以实践出发，从顶到底，从大到细的思路来进一步描述，solr优化，并且是基于横向发展来说的（管理更多core），对于纵向的（core内部、搜索核心技术）。 例如分词、queryparse、分词、实时、分布式的优化、排序等偏轻！ 文章有不合理，或者错误的请及时反馈

学玩*nux时候，碰到的一些问题，弄明白了后也就过去了。今天看到旁边的同学对目录权限有些模糊，给解释了一下。想想不如把这些问题都记下来。 设计其实包含的是一套约定。能运行、解决问题的约定都是可用的约定。但解决的多种约定方式或说是设计中，作一些比较可以感觉到哪个会更统一更简单。下文提到的两例Linu

大家会碰到类似这样的事情，比如，找你的租房中介负责人让处理一下空调坏了，中介负责人回答你说“我现在不负责你了 ，你去联系A。”你觉得这件事有些不爽，没办法，去联系A。说不定A又会说自己不负责了，让你联系B。 碰到这种“你去联系XXX”的情况，我想没有人会开心的。 如果这样的“重定向”形成了环，那

流量预警和限流方案中，比较常用的有两种。第一种滑窗模式，通过统计多个单元时间的访问次数来进行控制，当单位时间的访问次数达到的某个峰值时进行限流。第二种为响应模式，通过控制当前活跃请求数，来进行流量控制。下面来简单分析下两种的优缺点。 1、滑窗模式 模式分析:在每次有访问进来时，我们判断前N个单位

多关键词搜索排序质量一直一个疼痛的问题，已经频繁遇到，目前还没来得及系统解决。 针对之前的解决经验，做一个小节，后面可能随着对排序质量的提高，会越来越突出。 请大家拍砖和丰富这方面的经验，提升解决需求的效率。 分析 当前默认都是phrasequery执行，对指定域先分词，然后

DSS中间件采用HTTP协议，终端可以是任何的支持Http协议的设备，开发工具和语言均不受限制     DSS消息服务， 采用WebSocket协议   DSS-API介绍(持续更新) http://www.diocp.org/dss/doc/DSS-API.pdf

前文：http://blog.itpub.net/29510932/viewspace-1974937/----------------------------------------------------------------------------------...

   众所周知，Redis提供了发布订阅功能以及利用List数据结构可以实现消息队列的功能，本来这些也没什么技术难度，但是每次写这些程序时候，生产者和消费者都要写一些重复代码（管理Redis）和一些容易混乱的代码（消费者如何实现发布订阅和消息队列的消费），能不能有个中间件或者一个工具(...

对任何一个系统，一个强大的日志记录功能是相当重要且必要的，根据日志的记录可以及时掌握系统运行时的健康状态及故障定位。然而作为web容器存在另外一种日志——访问日志。

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