当有多个消费者时，如何均衡消息者消费消息的多少，主要有两种模式： 轮询模式分发：按顺序轮询分发，每个消费者获得相同数量的消息 公平分发：根据消费者消费能力公平分发，处理快的处理的多，处理慢的处理的少，按劳分配 轮询分发 在这种模式下，rabbitmq 采用轮询的方式将任务分配给多个消费者
一. NIO 基础 non-blocking io 非阻塞 IO 1. 三大组件 1.1 Channel & Buffer channel 有一点类似于 stream，它就是读写数据的双向通道，可以从 channel 将数据读入 buffer，也可以将 buffer 的数据写入 channel，而之前的 stream 要么是输入，要么是输出，channel 比 stream 更为底层 graph L
一、Flume架构 1.1 Hadoop业务开发流程 1.2 Flume概述 flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据; 同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。 flum
本文转自：https://blog.csdn.net/qxy_1218/article/details/123941039 BIO，NIO和AIO是Java网络编程的三种模型 BIO：同步并阻塞，服务实现模式为一个连接对应一个线程，即客户端发送一个连接，服务端要有一个线程来处理。如果连接多了，线程数量不够，就只能等待，即会发生阻塞。 NIO：同步非阻塞，服
Slack Channel 类似微信的群概念，在实际工作中，我们可以为每个开发团队，每个工作项目，每个产品故障等主题，创建一个 Channel. 我们可以在 Slack 的 Channel 列表区域新建 Channel： 创建 Channel 之后，可以添加其他的 Slack 用户到这个 Channel 中： 可以获得这个 Channel 的 Email 地址，
摘自《Netty 即时聊天实战与底层原理》 本章，我们来分析每个新连接在接入过程中，Netty 底层的机制是如何实现的。先来简要回顾一下： 首先是 Netty 中的 Reactor 线程模型。 Netty 中最核心的东西莫过于两种类型的 Reactor 线程。这两种类型的 Reactor 线程可以看作 Netty 中的两组
消息队列之真知灼见 https://www.cnblogs.com/pyedu/p/11866829.html 一 什么是消息队列（MQ） MQ全称为Message Queue 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取队列中的
dataguard可能存在这样的情况，即在将归档日志发送到备数据库之前，主数据库中已经删除归档日志。直到 11g，我们可以通过从主数据库获取增量备份并在备数据库中应用相同的备份来使备数据库与主数据库同步。但是在12c中，引入了一个新功能（RECOVER DATBASE USING SERVICE），简化了从库修复的工
目的 1、理解链路聚合 2、配置（LACP） 实现方式 1、在思科设备 私有的PAgP 2、标准的 基于802.3ad的LACP 3、链路聚合的模式 active(LACP的主动模式) passive(LACP的被动模式) auto(PAgp的主动模式) desirable(PAgP的被动模式) on(以太网通道) 基于IEEE的LACP 1、交互信息 本端和
使用Netty+SpringBoot方式可以快速地开发一套基于UDP协议的服务端程序，同样的也可以开发客户端，一般使用UDP都是使用原生的方式，发送消息后就不管不问，也就是不需要确定消息是否收到，这里使用Netty创建的客户端和服务端倒是能够类似http协议那样请求数据，得到返回数据，实际上得到的就是服
一、Flume简介 flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。 但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露
一、Flume架构及安装 1.1 Hadoop业务开发流程 1.2 Flume概述 flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据; 同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/313763247 一、CSP是什么 CSP 是 Communicating Sequential Process 的简称，中文可以叫做通信顺序进程，是一种并发编程模型，是一个很强大的并发数据模型，是上个世纪七十年代提出的，用于描述两个独立的并发实体通过共享的通讯 channel(管道)进行通信的
channel管道 package main import "fmt" func main() { intChan := make(chan int, 3) fmt.Printf("intChan的值%v intChan本身的地址%p\n", intChan, &intChan) intChan <- 10 num := 211 intChan <- num fmt.Printf("len=%v cap=%v\n&
生产者：product.php $conConfig = [ 'host' => '127.0.0.1', 'port' => '5672', 'login' => 'sblack', 'password' => '123456', 'vhost' => '/'
ResNet网络 论文：Deep Residual Learning for Image Recognition 网络中的亮点： 1 超深的网络结构（突破了1000层） 上图为简单堆叠卷积层和池化层的深层网络在训练和测试集上的表现，可以看到56层的神经网络的效果并没有20层的效果好，造成这种结果的原因可能是： 1.梯度消失或梯度爆炸 假
package main import ( "fmt" "github.com/streadway/amqp" "log" "time" ) func failOnError(err error, msg string) { if err != nil { log.Fatalf("%s: %s", msg, err) } } func x
通过上一篇【RabbitMQ 笔记】— 基本概念，知道生产者和消费者使用到的主要类和接口有 ConnectionFactory、Connection、Channel、Consumer 等。Connection 是用来开启 Channel 的，RabbitMQ 开发工作也基本上是围绕 Connection 和 Channel 这两个类展开。 连接 RabbitMQ 多线程共享
死信交换器，Dead Letter Exchange，下文简称 DLX。当消息在一个队列中变成死信（Dead Letter）之后，它会被发送到另一个交换器中，这个交换器就是 DLX，绑定 DLX 的队列就称为死信队列。 消息变成死信一般由以下几种情况： 消息被拒绝（Basic.Reject / Basic.Nack），并且设置 requeue 参数为 false
1 select语句 select语句类似于switch语句，但是select会随机执行一个可运行的case。如果没有case可运行，它将阻塞，直到有case可运行。 select 是GO中的一个控制结构，类似于通信的switch语句。每个case必须是一个通信操作，要么是发送要么是接收。select随机执行一个可运行的case。如果没
介绍 SpringCloud Stream 是用于构建消息驱动的微服务框架。应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 SpringCloud Stream 中的 binder 对象交互。SpringCloud Stream 的 binder 对象负责与消息中间件交互，但是目前仅支持 RabbitMQ、Kafka。 工作原理 通过定义绑定器作为中间层，实现
第4章 企业真实面试题（重点） 4.1 你是如何实现Flume数据传输监控的 使用第三方框架Ganglia实时监控Flume。 4.2 Flume的Source，Sink，Channel的作用？你们Source是什么类型？ 1）作用 （1）Source组件是专门用来收集数据的，可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spoo
第1章 Flume概述 1.1Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 官网地址：https://flume.apache.org/ 1.2 Flume基础架构 Flume组成架构如下图所示。 1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程，它以事件的
import ( "fmt" "runtime" "sync" "time" ) // Pool Goroutine Pool type Pool struct { queue chan int wg *sync.WaitGroup } // New 新建一个协程池 func NewPool(size int) *Pool { if size <= 0 {
以前简单说明下如何集成，在此说明下集成核心的指令，可以加速我们的集成 参考集成模式 此图以前简单介绍过 核心: 基于redis 以及一些消息管理api，我们利用nchan 提供的auth 以及消息转发能力，对于消息进行处理，对于消息做一些扩展 几个核心指令 认证&安全 因为部分处理属于长
