中间件

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...

近日，Aliware对外正式发布HiTSDB高性能时序数据库。HiTSDB引入了高效压缩算法，能够将每个数据点的平均内存开销压缩到2字节以下，并且支持最高每秒1000 万的时序数据点写入，同时可以通过“预降精度”的方式，将业务精度的数据在入库的过程中计算完成，提升查询的效率。

上图是之间讨论确定的系统架构（后续内容会按照这个架构来叙述），其中： 客户端包含Producer和Consumer两大块 客户端需要和NameServer交互来获取元数据 客户端需要和Broker交互来读写消息 Client模块划分 1. 网络模块 第一个仍然是网络模块。

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）。

  在大型互联网中，主要采用消息中间件来进行业务的解耦和操作的异步化，这也是消息中间件最基础的特点，也是业务系统对消息中间件的最基本需求。   在这个基础之上，本篇来谈一下业务系统从功能、性能等各个方面对消息中间件的需求。

接上一篇的《什么是分布式消息中间件？》，这一篇来介绍一下消息中间件相关的一些概念和专业术语。   Topic 主题，从逻辑上讲一个Topic就是一个Queue，即一个队列；从存储上讲，一个Topic存储了一类相同的消息，是一类消息的集合。

什么是分布式消息中间件？ 对于分布式消息中间件，首先要了解两个基础的概念，即什么是分布式系统，什么又是中间件。   分布式系统 “A distributed system is one in which components located at networked computers ...

body-parser是非常常用的一个express中间件，作用是对post请求的请求体进行解析。使用非常简单，本文从简单的例子出发，探究body-parser的内部实现。至于body-parser如何使用，感兴趣的同学可以参考官方文档。

Proxy式架构和客户端式架构的优劣     Proxy式架构 客户端式架构 优点 1， 集中式管理监控和升级维护方便 2， 解决连接数问题 1.

米斯特白帽培训讲义 漏洞篇 Web 中间件 讲师：gh0stkey 整理：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 简介 中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。

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...

本篇主要整理工作中遇到的一些消息中间件的相关知识，包括Kafka, RabbitMQ, RocketMQ, ActiveMQ等，不排除收录其他消息中间件的可能。 这里会持续收录相关知识，包括安装、部署、使用示例、监控、运维、原理等。

本篇主要整理工作中遇到的一些消息中间件的相关知识，包括Kafka, RabbitMQ, RocketMQ, ActiveMQ等，不排除收录其他消息中间件的可能。 这里会持续收录相关知识，包括安装、部署、使用示例、监控、运维、原理等。

路由 通常HTTP URL的格式是这样的： http://host[:port][path] http表示协议。 host表示主机。 port为端口，可选字段，不提供时默认为80。 path指定请求资源的URI(Uniform Resource Identifier，统一资源定位符)，如果URL中没有给出path，一般会默认成“/”（通常由浏览器或其它HTTP客户端完成补充上）。

昨天，我们将分布式消息中间件RocketMQ捐赠给了开源软件基金会Apache。孵化成功后，RocketMQ或将成为国内首个互联网中间件在Apache上的顶级项目。今天，我们特别邀请到阿里巴巴中间件（Aliware）技术研究员蒋江伟（花名：小邪）跟大家分享一下RocketMQ开源的前世今生。

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引言 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。那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka、

生产者代码： package com.java1234.activemq; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.Destination; import javax.jms.JMSException; import javax.jms.MessageProdu

“大流量高并发互联网应用实践在线峰会”将于9月20-21日20：00-21：30召开，届时10位淘宝开放平台和阿里云技术大V将为广大开发者分享阿里的第一手实践。来自阿里巴巴集团的产品专家倪超（花名：银时），将在本次峰会中为大家带来《支撑海量用户的阿里中间件技术》的分享，下面是议题详情，供大家参考。

7月22日，阿里云正式对外发布了企业级互联网架构解决方案，该服务由EDAS应用框架、ONS消息队列、DRDS分布式数据库组成，能有效解决企业上云后网站过载、性能瓶颈、重复开发等问题。 云栖大会武汉站，阿里云中间件团队首次解密这一企业级互联网架构解决方案。 EDAS，企业级分布式应用服务 EDA

首届阿里巴巴在线技术峰会（Alibaba Online Technology Summit），将于7月19日-21日 20:00-21:30 在线举办。本次峰会邀请到阿里集团9位技术大V，分享电商架构、安全、数据处理、数据库、多应用部署、互动技术、Docker持续交付与微服务等一线实战经验。

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。

由阿里中间件与天池平台联合举办的“阿里中间件性能挑战赛”，大赛不仅为选手们开放双十一实时交易真实场景，还提供了丰厚奖金、诱人激励，欢迎社会人才加入挑战。大赛主要考察选手的网络编程能力和性能调优能力。我们希望通过大赛吸引和沉淀优秀的编程高手，加强内外部技术人员的交流与碰撞，并让技术发声。

继《如何设计开发一个可用的web容器》之后又一如何系列文章，《如何设计一个数据库中间件》 ==========广告时间========== 鄙人的新书《Tomcat内核设计剖析》已经在京东预售了，有需要的朋友可以到 https://item.jd.com/12185360.html 进行预定。

Spark是一个由加州大学伯克利分校（UC Berkeley AMP）开发的一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集(Resilient distributed datasets)，提供了比Hadoop更加丰富的MapReduce模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，来支持.

本来安装这件事情，不用单独开一篇谈的。但是Spark的安装实在是一件点蛋疼的事情，这和Spark的语言和框架两者有颇大的关系。 Spark是Scala语言写的，所以要先安装Java和Scala，而底层的调度框架是Mesos，Mesos是C++写的，所以又对机器的glibc和gcc环境有一定的要求。

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

NumericField和NumericRangeQuery是Lucene 针对数值型区间查询的优化方案。在展开阐述 NumericField 和NumbericRanageQuery 的实现原理之前，对于Lucene范围查询的实现和概念可以参考博文《TermRangeQuery源码解析

性能压测本身是一件非常有意义的事情，也是非常复杂的工作。对搜索引擎压测，不仅是数据集构建、查询集构建、 标准参照集构建等麻烦，而且只需一轮测试周期常，测试结果与语言本身有关联，更与集合其他数据有潜在关联，因为排序是 整体的，互关联的。 测试的具体执行环境、执行用例、参数配置和清除、quer

二叉树： 一个根节点，每个节点下挂着最多2个子节点。、 概念： 度：结点的分支数，二叉树度为2。 深度：树的层次。 二叉排序树： 二叉树的基础上，每个节点上都有一个数字，节点上的数字都比右节点上的大。 应用场景： 基于内存的排序数据结构，写入时将数据写入到对应的位置。数据可能会出现倾

在ZooKeeper的运维过程中，我们经常会碰到这样的问题，就是快照数据文件越来越大，但是ZooKeeper上的数据节点数量并没有相应的增加。 这说明什么问题：一定是有客户端在将ZooKeeper当数据库使用了。长此以往，必然会引起ZooKeeper内存数据过大而影响性能及集群间的数据同步。 那