不多说,直接上干货! Worker工作者进程   工作者进程(Worker)是一个java进程,执行拓扑的一部分任务.一个Worker进程执行一个Topology的子集,它会启动一个或多个Executor线程来执行一个Topology的组件(Spout或Bolt).因此,拓扑在执行时,可能跨一个或多个Worker.Storm会尽量均匀分配任务给所有的Worker. 注意:不会出现一个Worker为多个Topology服务的情况.…

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在我之前的文章中,介绍过Gearman的使用.在我的项目中,我使用了PHP来编写一直运行的Worker.如果按照Gearman官方推荐的例子,只是简单的一个循环来等待任务,会有一些问题,包括:1.当代码进行过修改之后,如何让代码的修改生效:2.重启Worker的时候,如何保证当前的任务处理完成才重启.   针对这个问题,我考虑了以下的解决方法: 1.每次修改完代码后,Worker需要手工重启(先杀死然后启动).这个只能解决重新加载配置文件的问题. 2.在Worker中设置,单次任务循环完成后,就…

1.构建master的actor package SparkRPC import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props}import com.typesafe.config.ConfigFactory import scala.collection.mutable /** * Created by hqs on 2018/1/24. * 1.启动master,启动worker * 2.worker启动后连接master,发送注册消息(封装起来) * 3.ma…

不多说,直接上干货! 以下都是非常重要的storm概念知识. (Tuple元组数据载体 .Spout数据源.Blot消息处理者.Stream消息流 和 Stream Grouping 消息流组.Worker工作者进程.Task是最终运行spout或bolt中代码的执行单元.executor是worker进程启动的一个单独线程) 见博客 Storm概念学习系列之storm核心组件 Storm概念学习系列之Task任务 Storm概念学习系列之Tuple元组 Storm概念学习系列之Blot消息处理…

Blog:博客园 个人 参考:<深入理解Zabbix监控系统>.<Zabbix用户手册> Zabbix服务端进程被分为不同的种类,每一种进程负责相应的任务,包括收集原始监控数据.对原始监控数据进行预处理.将预处理后的监控数据同步到数据库.对监控数据进行计算以生成事件.计算和获取内部监控数据,以及对数据库中的数据进行清理等. 监控数据的收集进程 Zabbix服务器的重要任务之一就是被动接收由Zabbix代理和各种Zabbix客户端发送的监控数据,以及主动向Zabbix代理.Zabbi…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文从外部消息在worker进程内部的转化,传递及处理过程入手,一步步分析在worker-data中的数据项存在的原因和意义.试图从代码实现的角度来回答,如果是从头开始实现worker的话,该如何来定义消息接口,如何实现各自接口上的消息处理. Topology到Worker的映射关系 Topology由Spout,Bolt组成,其逻辑关系大体如下图所示. 无论是Spout或Bolt的处理逻辑都需要在进程或线程内执行,那么它们与进程及线程间的映射关系又是如何呢…

Nginx 启动起来之后,会有几个进程运行:1. master 进程接收用户命令并做出响应; 2. worker 进程负责处理各网络事件,并同时接收来自master的处理协调命令: master 主要是一控制命令,我们后面再说,而worker则是处理的nginx的核心任务,请求转发.反向代理.负载均衡等工作.所以我们先来啃啃worker这块硬骨头吧! 1. worker 主循环 worker 的启动是被master 操作的,作为一个 fork 出来的进程,它拥有和master一样的内存数据信息.…

erlang的实现一个简单的进程池. erlang进程是非常轻量级的,这个进程池的主要目的是用一种通用的方式去管理和限制系统中运行的资源占用.当运行的工作者进程数量达到上限,进程池还可以把任务放到队列中,只要进程资源被释放,排队的任务就能获得运行,否则任务只能阻塞. 这是进程池的监督树 ppool_supersup监督着所有的进程池.一个进程池由ppool_sup.ppool_serv和worker_sup监督的工作者进程池组成.ppool_serv提供对外的进程池调用api,ppool_sup…

一.Work Queues(using the Java Client) 走起   在第上一个教程中我们写程序从一个命名队列发送和接收消息.在这一次我们将创建一个工作队列,将用于分发耗时的任务在多个工作者(worker)之间. 背后的主要思想工作队列(又名:任务队列)是为了避免立即做一个资源密集型任务,不得不等待它完成.相反,我们安排的任务要做.我们封装任务作为消息并将其发送到一个队列.工作进程在后台运行将流行的任务和最终执行的工作.当您运行许多worker的任务将在他们之间共享.这个概念是特别…