版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/hongchangfirst/article/details/25877059 SQS即Simple Queue Service, 是一个分布式的消息队列服务,使用它非常easy,消息队列服务能够用来buffer burst, 使整个服务异步处理,不要求组件始终可用. 开发者最初使用 Amazon SQS 时仅仅需用到五个 API: CreateQueue.SendMessage.ReceiveMe

[文章作者:张宴 本文版本:v1.7.1 最后修改:2011.11.04 转载请注明原文链接:http://blog.zyan.cc/httpsqs/] HTTPSQS(HTTP Simple Queue Service)是一款基于 HTTP GET/POST 协议的轻量级开源简单消息队列服务,使用 Tokyo Cabinet 的 B+Tree Key/Value 数据库来做数据的持久化存储. 项目网址:http://code.google.com/p/httpsqs/ 使用文档:http://

HTTPSQS(HTTP Simple Queue Service)是一款基于 HTTP GET/POST 协议的轻量级开源简单消息队列服务,使用 Tokyo Cabinet 的 B+Tree Key/Value 数据库来做数据的持久化存储. 项目网址:http://code.google.com/p/httpsqs/ 使用文档:http://blog.zyan.cc/httpsqs/ 使用环境:Linux(同时支持32位.64位操作系统,推荐使用64位操作系统) 软件作者:张宴 队列(Queu

队列服务就是为了提高相应速度,把耗时或者不需要即时处理的流程放到异步处理过程中,HTTPSQS就是这样一个服务. 更详细的可以参考 http://blog.s135.com/httpsqs/,这里记录一些在安装和使用过程中的一些问题和解决办法的笔记. 1.安装tokyocabinet时提示bzlib.h is required yum list | grep bzip #查找可用的包 yum install bzip2-devel 2.安装tokyocabinet时提示zlib.h is req

Amazon sqs是亚马逊提供的线上消息队列服务, 可以实现应用程序解耦,以及可靠性保证. sqs提供了两种消息队列, 一种是标准消息队列, 一种是先进先出队列(FIFO), 其区别是FIFO是严格有序的,即消息接收的顺序是按照消息发送的顺序来的, 而标准队列是尽最大可能有序, 即不保证一定为有序, 此外FIFO还保证了消息在一定时间内不能重复发出,即使是重复发了, 它也不会把消息发送到队列上. 队列操作 创建队列 AmazonSQS sqs = AmazonSQSClientBuilder.

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明

NoSQL初探之人人都爱Redis:(3)使用Redis作为消息队列服务场景应用案例   一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高

这部分将介绍一些相对深入的知识点,包括通过并发限流来保证服务的可用性,通过可靠会话机制保证会话信息的可靠性,通过队列服务来解耦客户端和服务端,提高系统的可服务数量并可以起到削峰的作用,最后还会对之前的事务知识做一定补充. 对于WCF服务来说,其寄宿在一个资源有限的环境中,为了实现服务性能最大化,需要提高其吞吐量即服务的并发性.然而在不进行流量控制的情况下,并发量过多,会使整个服务由于资源耗尽而崩溃.因此为相对平衡的并发数和系统可用性,需要设计一个闸门(Throttling)控制并发的数量. 由于

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明

[阿里云产品公测]消息队列服务MQS java SDK 机器人应用初体验 作者:阿里云用户啊里新人   初体验 之 测评环境 由于MQS支持外网访问,因此我在本地做了一些简单测试(可能有些业余),之后使用mqs应用到我的程序中在阿里云的ecs中运行. 先上一张图这是初体验结果 开始正文         本地模式        网络环境     阿里云服务器环境 初体验 之 准备测试 首先就是阅读一下阿里的文档,以及介绍这个事必要的,磨刀不误砍柴工功么!建议大概的通读一下,然后可以将入门指南仔细看

一.消息队列场景简介 "消息"是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,"消息队列"是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时

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.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术. 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或者订阅队列中的消息. RabbitMQ是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的,可复用的企业消息系

简单队列类似于我们的生产者,消费者, 一个生产者,对应一个消费者. 直接上代码: package com.j1.rabbitmq.simple; import com.j1.rabbitmq.util.ConnectionUtil; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer; public class

图1  spark 相关 亚马逊云存储之S3(Simple Storage Service简单存储服务) (转 ) S3是Simple Storage Service的缩写,即简单存储服务.亚马逊的名词缩写也都遵循这个习惯,例如Elastic Compute Cloud缩写为EC2等等.其他组织类似的命名有W3C,如果我们也follow这个习惯则IEEE会被写为IE3,CCTV就是C2TV,好像有点罗嗦了. S3说的玄乎一点可以叫云存储,通俗一点就是大网盘.其概念类似于分布式文家系统,同Goog

1.项目准备: 使用maven的依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>com.rabbitmq</groupId> <artifactId>amqp-client</artifactId> <version>4.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j<

背景 在业务发展过程中,会出现一些需要延时处理的场景,比如: a.订单下单之后超过30分钟用户未支付,需要取消订单 b.订单一些评论,如果48h用户未对商家评论,系统会自动产生一条默认评论 c.点我达订单下单后,超过一定时间订单未派出,需要超时取消订单等... 处理这类需求,比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表.这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题,但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的耗资源,导致数据库的慢查或者查询超时.所以在处理这类需求时候,采用了延时队列来完成. 几种延

背景 在业务发展过程中,会出现一些需要延时处理的场景,比如: a.订单下单之后超过30分钟用户未支付,需要取消订单b.订单一些评论,如果48h用户未对商家评论,系统会自动产生一条默认评论c.点我达订单下单后,超过一定时间订单未派出,需要超时取消订单等... 处理这类需求,比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表.这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题,但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的耗资源,导致数据库的慢查或者查询超时.所以在处理这类需求时候,采用了延时队列来完成. 几种延时队

目录 grpc使用记录(三)简单异步服务实例 1.编写proto文件,定义服务 2.编译proto文件,生成代码 3.编写服务端代码 async_service.cpp async_service2.cpp grpc使用记录(三)简单异步服务实例 编写异步服务和编写同步服务的基本流程都差不多,稍有点区别. 同步服务你只需要实现相关服务接口的实现即可,不需要管理太多东西.异步服务GRPC运行时会把读取到的客户端请求放入CompletionQueue中,需要主动从中取出,然后进行相关的处理,可以多线

一.引言 在前面的WCF服务中,它都要求服务与客户端两端都必须启动并且运行,从而实现彼此间的交互.然而,还有相当多的情况希望一个面向服务的应用中拥有离线交互的能力.WCF通过服务队列的方法来支持客户端和服务之间的离线工作,客户端将消息发送到一个队列中,再由服务对它们进行处理.下面让我们具体看看WCF中的队列服务. 二.WCF队列服务的优势 在介绍WCF队列服务之前,首先需要了解微软消息队列(MSMQ).MSMQ是在多个不同应用之间实现相互通信的一种异步传输模式,相互通信的应用可以分布在同一台机器

Iserver简介 Iserver是一个用python编写的网络服务框架(编译版本3.4.1),使用的是epool网络模型 测试机配置 处理器 2x Genuine Intel(R) CPU T2050 @ 1.60GHz 内存 2060MB (673MB used) nginx开启进程数 root 2413 2409 0 09:17 pts/0 00:00:00 grep -i nginx www 2414 2411 2 09:17 ? 00:00:00 nginx: worker proce

[阿里云产品公测]简单日志服务SLS使用评测 + 教程 评测介绍 被测产品: 简单日志服务SLS 评测环境: 阿里云基础ECS x2(1核, 512M, 1M) 操作系统: CentOS 6.5 x64 日志环境: Nginx(v1.6.2) HTTP服务器访问日志.服务器系统日志 评测人: mr_wid 评测时间: 2014年9月28日-2014年10月8日 准备工作 一.知彼知己, 百战不殆.对产品的了解程度, 直接决定着评测质量, 在评测前, 笔者首先整理并详细阅读了有关SLS产品以及关联