专题目录 RocketMQ详解(一)原理概览 RocketMQ详解(二)安装使用详解 RocketMQ详解(三)启动运行原理 RocketMQ详解(四)核心设计原理 RocketMQ详解(五)总结提高 引子 本节参照github设计文档+源码,分析RocketMQ的核心设计原理.是本系列的核心中的核心,由于源码过于无聊,能用图说清楚的绝不用文字.从5个方面去剖析: 消息存储:首先明白消息如何落盘 通信机制:底层netty实现,RocketMQ的高效很大一部分依赖于Netty通信协议机制. 消息过

Socket TCP Server一个端口可以有多少个长连接? 网上答案很多,不知道那个才是正确的 理论上是无限的 16.Linux中,一个端口能够接受tcp链接数量的理论上限是? A.1024 B.65535 C.65535 * 65535 D.无上限 参考答案:D 重点:但是会受到打开的最大文件数量和内存决定的 Linux上连接数,理论上可以达到没有上限,但实际上由于Linux中一切都是文件,Linux允许打开的文件的句柄数的上限决定... Linux允许打开的文件的句柄数的上限为65535

/** 题目:Trailing Zeroes (III) 链接:https://vjudge.net/contest/154246#problem/N 题意:假设n!后面有x个0.现在要求的是,给定x,要求最小的n: 思路:判断一个n!后面有多少个0,通过n/5+n/25+n/125+... */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #includ

2019-12-06 15:42:39 先暂时做个资料保存 要同时用两个红外相机,但是没有做硬件上的 时间戳同步,就是笔记本上同时插着两个相机. 两个topic发布各自相机的图像,然后要有个节点同时订阅两个topic并把两张图像拼接成一张图像再做处理. 直接搜 ros sub two topic结果都是2个callback函数,各自处理各自的topic,和想要的不太一样. 自己融合两个线程中时间戳不那么严格一致的数据太麻烦了 想要的是两张图片的时间戳如果相近,就当做是在同一时刻采集的,然后合成一

最近在做一个分布式调用链跟踪系统, 在两个地方采用了flume (我使用的flume版本是1.5.0-cdh5.4.4),一个是宿主系统 ,用flume agent进行日志搜集. 一个是从kafka拉日志分析后写入hbase. 后面这个flume(从kafka拉日志分析后写入flume)用了3台  , 系统上线以后 ,线上抛了一个这样的异常: Caused by: org.apache.flume.ChannelException: Put queue for MemoryTransaction

前言 当我们在shell中执行topic删除命令的时候` kafka-topics --delete --topic xxxx --zookeeper xxx`,会显示,xxxx已经被标记为删除.然后过了很久你再查看topic列表,发现那个topic依然被标记删除,显然删除没有真正执行.下面就深入了解,kafka删除topic的流程. 先说结论 delete.topic.enable,配置默认是false,意思是 是否允许kafka集群删除topic,只有为true的情况,kafka才会删除那些

是指手动写扩充replicas的配置文件,然后使用工具进行操作. 参考官网site:http://kafka.apache.org/documentation.html#basic_ops_automigrate 1.首先创建一个三分区一副本的topic,并查看详细信息:    2.修改配置文件 将原有replicas为[0]扩充为[0,1], [1]扩充为[1,2],[2]扩充为[2,0,1] > cat partitions-to-move.json 3.执行操作,并检查修改情况 > bi

题意:有n个元素,开始每个元素自己一栈,有两种操作,将含有元素x的栈放在含有y的栈的顶端,合并为一个栈.第二种操作是询问含有x元素下面有多少个元素. 6 M 1 6 C 1 M 2 4 M 2 6 C 3 C 4输出: 1 0 2 思路:这道题,说不上很难,额,解决它也的确花了比较长的时间.询问x元素下面有多少个元素,那么我只需要统计x元素上面有多少个元素,再用x所在的并查集的根节点的元素个数减去x元素上面的元素个数,结果就出来了......当然,还是有些细节地方要说说的,在路径压缩的时候,有个

一个老问题: def func(defau=[]): defau.append(1) return defau print(func())#print[1] print(func())#print[1,1] print(func())#print[1,1,1] 学python时候应该都遇到过这个问题,为什么?一般的说法是把这个可变的默认参数和函数绑定在一块了 但是,怎么绑定的??? 看python文档[1],里面对def的解释: A function definition is an execu

05-09 17:01:13.547: I/ActivityManager(3003): START u0 {act=android.intent.action.VIEW cat=[android.intent.category.BROWSABLE] dat=https://www.baidu.com cmp=android/com.android.internal.app.ResolverActivity} from pid 5222 05-09 17:01:13.587: I/Activit

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点. Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念. Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点. Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念. Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪

前言 本文想介绍一下前段时间在写enode时,顺便实现的一个分布式消息队列equeue.这个消息队列的思想不是我想出来的,而是通过学习阿里的rocketmq后,自己用c#实现了一个轻量级的简单版本.一方面可以通过写这个队列让自己更深入的掌握消息队列的一些常见问题:另一方面也可以用来和enode集成,为enode中的command和domain event的消息传递提供支持.目前在.net平台,比较好用的消息队列,最常见的是微软的MSMQ了吧,还有像rabbitmq也有.net的client端.这

分享一个c#写的开源分布式消息队列equeue 前言 equeue消息队列中的专业术语 Topic Queue Producer Consumer Consumer Group Broker 集群消费 广播消费 消费进度(offset) equeue是什么? 关键问题的思考 1.producer,broker,consumer三者之间如何通信 2.消息如何持久化 3.producer发送消息时的消息路由的细节 4.consumer负载均衡如何实现 5.如何实现实时消息推送 6.如何处理消息消费失

转载自: http://my.oschina.net/geecoodeer/blog/194829 本文没有特意区分它们之间的区别,仅仅是列出其中笔者认为好的设计思想,供后续设计参考. 目前笔者并没有深入代码研究其细节,如有不正确的地方,请斧正. 概念和术语 消息,全称为Message,是指在生产者.服务端和消费者之间传输数据. 消息代理:全称为Message Broker,通俗来讲就是指该MQ的服务端或者说服务器. 消息生产者:全称为Message Producer,负责产生消息并发送消息到m

部署架构 消息存储 存储结构 MetaQ的存储结构是一种物理队列+逻辑队列的结构.如下图所示: Producer生产消息,根据消息的topic选择topic对应某一个分区,然后发送到这个分区对应的Broker:Consumer根据订阅的topic选择去topic的某一个分区拉取消息. MetaQ将消息存储在本地文件中,每个文件最大大小为1G,如果写入新的消息时,超过当前文件大小,则会自动新建一个文件.文件名称为起始字节大小.以起始字节大小命名并排序这些文件是有诸多好处的,当消费者要抓取某个起始偏

rocketmq总结(消息的顺序.重复.事务.消费模式) 参考: http://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6038543.html https://www.cnblogs.com/520playboy/p/6750023.html https://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/53977819 https://blog.csdn.net/zhanglianhai555/article/details/77604582?

Broker差异 主从差异: kafka的master/slave是基于partition维度的,而rocketmq是基于broker维度的:kafka的master/slave是可以切换的,而rocketmq不行,当rocketmq的master宕机时,读能被路由到slave上,但写会被路由到此topic的其他broker上.刷盘: rocketmq支持同步刷盘,也就是每次消息都等刷入磁盘后再返回,保证消息不丢失,但对吞吐量稍有影响.一般在主从结构下,选择异步双写策略是比较可靠的选择.消息查询

分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 RocketMQ基础:https://github.com/apache/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.5.1/docs/cn 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性

前提背景 大家都知道,市面上有许多开源的MQ,例如,RocketMQ.Kafka.RabbitMQ等等,现在Pulsar也开始发光,今天我们谈谈笔者最常用的RocketMQ和Kafka,想必大家早就知道二者之间的特点以及区别,但是在实际场景中,二者的选取有可能会范迷惑,那么今天笔者就带领大家分析一下二者之间的区别,以及选取标准吧! 架构对比 RocketMQ的架构 RocketMQ由NameServer.Broker.Consumer.Producer组成,NameServer之间互不通信,Br

一.下载 下载地址: http://kafka.apache.org/downloads.html    我这里下载的是Scala 2.11对应的 kafka_2.11-1.1.0.tgz 二.kafka安装 集群规划 IP 节点名称 Kafka Zookeeper Jdk Scala 192.168.100.21 node21 Kafka Zookeeper Jdk Scala 192.168.100.22 node22 Kafka Zookeeper Jdk Scala 192.168.10