文章更新时间:2020/06/14 一.生产者 当我们发送消息之前,先问几个问题:每条消息都是很关键且不能容忍丢失么?偶尔重复消息可以么?我们关注的是消息延迟还是写入消息的吞吐量? 举个例子,有一个信用卡交易处理系统,当交易发生时会发送一条消息到 Kafka,另一个服务来读取消息并根据规则引擎来检查交易是否通过,将结果通过 Kafka 返回.对于这样的业务,消息既不能丢失也不能重复,由于交易量大因此吞吐量需要尽可能大,延迟可以稍微高一点. 再举个例子,假如我们需要收集用户在网页上的点击数据,对于

消费者拉取数据是在拉取器中完成的,发送心跳是在消费者的协调者上完成的,但并不是说拉取器和消费者的协调者就没有关联关系 . “消费者的协调者”的作用是确保客户端的消费者和服务端的协调者之间的正常通信,如果消费者没有连接上协调者(比如协调者认为消费者挂了,或者消费者认或者消费者认为协调者挂了),那么拉取器的拉取工作以及后续的消息消费等工作就都无法正常进行. 每个消费者都需要定时地向协调者发送心跳,以表明向己是存活的 . 如果消费者一段时间内没有发送心跳,协调者就会认为消费者挂掉了 . 协调者还要能够

1.lmax-Disruptor队列介绍 disruptor是英国著名的金融交易所lmax旗下技术团队开发的一款java实现的高性能内存队列框架 其发明disruptor的主要目的是为了改进传统的内存队列实现如jdk的ArrayBlockingQueue.LinkedBlockingQueue等在现代CPU硬件上的一些缺陷 1. 伪共享问题 现代的CPU都是多核的,每个核心都拥有独立的高速缓存.高速缓存由固定大小的缓存行组成(通常为32个字节或64个字节). CPU以缓存行作为最小单位读写,且一

在上一节当中我们说道了,java多线程当中单个消费者对应单个生产者的关系.这个时候有几个点需要注意一下,第一个就是把if判断flag的语句改成while这样能够避免,比如如果我们这个时候用if的话判断完为真之后,线程就睡过去了,但是当下一次线程notify的时候,这个时候生产者还有消费者,也就是一个锁上面的线程拥有线程苏醒的机会是等同的.这个时候,如果生产者冻结之后,紧接着notify的话这个时候苏醒的还可能是生产者,这是我们不愿意看到的.那我们应该如何来处理呢,这个时候我们就应该把if改成wh

由于ringbuffer是一个环形的队列,那么生产者和消费者在遍历这个队列的时候,如何制衡呢? 1.生产快,消费慢,数据丢失? 生产者速度过快,导致一个对象还没消费完,就循环生产了一个新的对象要加入ringbuffer,导致消费不完整,造成数据丢失? 我们注意到,在我们获取生产者下一个位置的时候,是通过ringbuffer的next方法,而这个next方式是调用了sequencer的next方法 --------------------------------------------------

一.生成者-队列-多消费者(前言) 上篇文章,我们做了一个简单的Demo,一个生产者对应一个消费者,本篇文章就介绍 生产者-队列-多个消费者,下面简单示意图 P 生产者    C 消费者  中间队列 需求背景:工厂某部门需要生产n个零件,部门下面有2个小组,每个小组需要生产n/2个 公平派遣 每个小组的情况下,当所有奇怪的信息都很重,甚至信息很轻的时候,一个工作人员将不断忙碌,另一个工作人员几乎不会做任何工作.那么,RabbitMQ不知道什么,还会平均分配消息. 这是因为当消息进入队列时,Rab

0.关于 为缩短篇幅,本系列记录如下: 再谈多线程模型之生产者消费者(基础概念)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和单一消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和多消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和单一消费者 )(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和多消费者 )(c++11实现)[本文] 再谈多线程模型之生产者消费者(总结)(c++11实现) 本文涉及到的代码演示环境: VS2017 欢

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Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

参考上一篇C++11并发编程 #include <iostream> #include <queue> #include <assert.h> #include <condition_variable> using namespace std; /***经典单消费者,单生产者问题***/ /***货物类,简单的以一个int数据表示货物***/ class Item { public: Item(int i):data(i){} void display(){

 MasterThread: 持有一个BlockingQueue队列,用于并发接收存储MetaData对象; 使用Hash一致性算法ketama,来选择SlaveThread节点; 从BlockingQueue队列中,取出MetaData对象,分配给各SlaveThread节点: SlaveThread节点负责真正处理MetaData对象:        SlaveThread: 持有一个BlockingQueue队列,用于存储MetaData对象; 负责真正处理MetaData对象; Keta

消息生产者HelloQueueProducer.java package activemq.test; import javax.jms.Connection;import javax.jms.ConnectionFactory;import javax.jms.DeliveryMode;import javax.jms.Destination;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageProducer;import javax.jms.S

Condition实现多对多交替打印: import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /** * 生产者消费者逻辑 */ public class MyService { private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private Condition condition = lock.newCondi

        [版权声明:尊重原创.转载请保留出处:blog.csdn.net/shallnet 或 .../gentleliu.文章仅供学习交流,请勿用于商业用途]         在第一节说到了生产者消费者问题,这一节我们来实现这样一个稍作改动的模型: 初始时缓冲区为空.生产者向缓冲区写入数据.消费者在缓冲区为空的情况下睡眠,当生产者写满缓冲区一半之后后通知消费者能够開始消费.生产者開始睡眠.直到消费者消费完缓冲区一半后通知生产者能够開始生产为止,当中生产者和消费者对缓冲区的訪问时相互排斥

再次看到Condition,第一感觉还是觉得它和Mutex的功能是一样的,没必要存在.心里这么想,其实自己也知道怎么可能多余呢?老老实实的再分析一下代码,这次一定要把理解出来的内容记下来!都怪平时写代码太少,用到Condition的情况更少,偶尔想用的时候又忘记怎么用,于是就算了. 拿一段Condition的使用代码,反复的揣摩对比. void process_msg(void) { struct msg *mp; for (;;) { pthread_mutex_lock(&qlock); w

转自:https://www.jianshu.com/p/6d93a3c21c34 UDP:用户数据报协议:主要用在实时性要求比较高的以及对质量相对较弱的地方.但是面对现在高质量的线路不会容易丢包,除非是一些拥塞条件下,如流媒体 TCP:传输控制协议:是面连接的那么运行环境必然要求其可靠性不可丢包,有良好的拥塞控制机制如 http ftp telnet等   TCP UDP 发送 安全送达 只管发送 接收与建立连接 是(三次握手) 否(有数据包,无需连接) 数据大小 无限制 每个数据报64k 可

1.概念:SpringCloudStream 2.具体内容 2.1.SpringCloudStream 简介 SpringCloudStream 就是使用了基于消息系统的微服务处理架构.对于消息系统而言一共分为两类:基于应用标准的 JMS.基于协议标准的 AMQP,在整个 SpringCloud 之中支持有 RabbitMQ.Kafka 组件的消息系统.利用 SpringCloudStream 可以实现更加方便的消息系统的整合处理,但是推荐还是基于 RabbitMQ 实现会更好一些. 为什么 S

前景回顾 [mq]从零开始实现 mq-01-生产者.消费者启动 [mq]从零开始实现 mq-02-如何实现生产者调用消费者? [mq]从零开始实现 mq-03-引入 broker 中间人 [mq]从零开始实现 mq-04-启动检测与实现优化 [mq]从零开始实现 mq-05-实现优雅停机 [mq]从零开始实现 mq-06-消费者心跳检测 heartbeat 为什么需要心跳? 心跳(heartbeat ),顾名思义就是心脏的跳动. 医学上一般通过心跳是否跳动,来判断一个人是否活着. 那么,分布式服

1.前言 很多人认为,TCP协议自身先天就有KeepAlive机制,为何基于它的通讯链接,仍然需要在应用层实现额外的心跳保活?本文将从移动端IM实践的角度告诉你,即使使用的是TCP协议,应用层的心跳保活仍旧必不可少. 有关TCP协议的权威理论介绍,请参见<TCP/IP详解>这本书. 说明:本文引用了网易云信项望烽的技术文章,感谢分享. (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-33-1-1.html) 2.学习交流 - 即时通讯开发交流群: 215891622 [