一.前言 Canal 是阿里的一款开源项目,纯 Java 开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了 MySQL(也支持 mariaDB). Canal 除了支持 binlog 实时 增量同步 数据库之外也支持 全量同步 ,本文主要分享使用Canal来实现从MySQL到Elasticsearch的全量同步: 可通过使用 adapter 的 REST 接口手动触发 ETL 任务,实现全量同步. 在执行全量同步的时候,同一个 destination 的增量同步任务会被 阻塞

#include <iostream> #include <thread> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <array> #include <vector> using namespace std; //通过mutex 等待事件响应 condition_variable isfull, isempty;//处理两种情况 mutex m; bool fla

顾名思义这个就是再消费的时候,不是之前的那哥用yield进行线程切换的操作,而是用线程等待阻塞的方式去执行,说实话我感觉效率不一定有之前那个好, 因为我对这种阻塞队列使用的时候,之前有发现阻塞队列,塞着塞着线程就会进入假死状态,这个很奇怪,但是有的时候又是好的,这个也不清楚到底是为什么 但是毕竟也是一种实现,我就写出来了看看吧 生产者 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import redis.clients.jed

1.这是第一个简单的初始化版本,看起来比使用fqueue似乎更好用 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectOutputStream; import java.io.OutputStr

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*- from threading import Threadfrom Queue import Queueimport time class Producer(Thread): def __init__(self,name,queue): self.__name = name self.__queue = queue super(Producer,self).__init__() def run(self):

1.这里先要说一下为什么会想到fqueue,因为这个是一个轻量级的消息队列框架,并且速度很快,用起来很方便,就是这样 当然后期考虑使用redis,这里先上一个fqueue的版本,后面有时间我再吧他改成redis版本吧,感觉可能redis版本可能更适合 package queue.fqueue.vo; /** * @ProjectName: cutter-point * @Package: queue.fqueue.vo * @ClassName: EventVo * @Author: xiaof

接到个小需求,将mysql的部分数据增量同步到es,但是不仅仅是使用canal而已,整体的流程是mysql>>canal>>flume>>kafka>>es,说难倒也不难,只是做起来碰到的坑实在太多,特别是中间套了那么多中间件,出了故障找起来真的特别麻烦. 先来了解一下MySQL的主从备份: 从上层来看,复制分成三步: master将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些记录叫做二进制日志事件,binary log events,可以通过sho

前提 近段时间,业务系统架构基本完备,数据层面的建设比较薄弱,因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台.优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据(包括保存.更新或者软删除)到一个另一个数据源,持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计.标签系统构建等扩展功能的数据模型.基于当前团队的资源和能力,优先调研了Alibaba开源中间件Canal的使用. 这篇文章简单介绍一下如何快速地搭建一套Canal相关的组件. 关于Canal 简介 下面的简介和下一节的原理

MyDisruptor V4版本介绍 在v3版本的MyDisruptor实现多线程消费者后.按照计划,v4版本的MyDisruptor需要支持线程安全的多线程生产者功能. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 v2版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(二)多消费者.消费者组间消费依赖原理解析 v3版本博客:从零开始实

<分布式消息队列XXL-MQ>     一.简介 1.1 概述 XXL-MQ是一款轻量级分布式消息队列,支持串行.并行和广播等多种消息模型.现已开放源代码,开箱即用. 支持三种消息模式: 消息模式 特征说明 适用场景 TOPIC(广播消息)模型 发布/订阅模式, 一条消息将会广播发送给对应Topic下所有在线的Consumer 如广播集群节点进行缓存更新.广播集群节点进行站点静态化等 QUEUE(并发队列)模型 点对点模式, 消息进去队列之后, 只会被消费一次.同一Topic下的多个Consu

之前写过kafka_2.9.2-0.8.2.2版本的安装,kafka在新的0.9版本以上改动比较大,配置和api都有很大更新,并且broker对应的partition支持多线程生产和消费,所以性能比之前好得多,比如老版本的kafka单机每秒可以推送100条数据,但是新版的可以每秒推送达到上千条数据,多节点的性能提升非常大,下面是具体的安装过程 访问Apache Kafka官网下载安装包,地址:http://kafka.apache.org/ 点击download按钮,进入版本选择,这里选择0.9

1.Kafka 中的 ISR(InSyncRepli).OSR(OutSyncRepli).AR(AllRepli)代表什么? 1.AR = ISR+OSR ISR: kafka 使用多副本来保证消息不丢失,多副本就涉及到kafka的复制机制,在一个超大规模的集群中,时不时地这个点磁盘坏了,那个点cpu负载高了,出现各种各样的问题,多个副本之间的复制,如果想完全自动化容错,就要做一些考量和取舍了.我们举个例子说明下运维中面对的复杂性,我们都知道 kafka 有个 ISR集合,我先说明下这个概念:

高性能环形队列框架 Disruptor Disruptor 是英国外汇交易公司LMAX开发的一款高吞吐低延迟内存队列框架,其充分考虑了底层CPU等运行模式来进行数据结构设计 (mechanical sympathy) ,能比传统队列方法延迟低三个数量级,吞吐量提高八倍.其中很多设计思想值得借鉴学习,本篇将核心介绍该队列的高性能设计方法,并对核心源码进行解读. Disruptor 性能基准测试 以下是一组官方提供的与ArrayBlockQueue对比的性能基准测试   Nehalem 2.8Ghz

kafka从入门到了解 一.什么是kafka Apache Kafka是Apache软件基金会的开源的流处理平台,该平台提供了消息的订阅与发布的消息队列,一般用作系统间解耦.异步通信.削峰填谷等作用.同时Kafka又提供了Kafka streaming插件包实现了实时在线流处理.相比较一些专业的流处理框架不同,Kafka Streaming计算是运行在应用端,具有简单.入门要求低.部署方便等优点. 二.kafka的架构 Kafka集群以Topic形式负责分类集群中的Record,每一个Recor

       系列1 曾经说过:每个线程都有自己的资源,但代码区是共享的,即每个线程都可以执行相同的函数.        这可能带来的问题就是多个线程同时执行一个函数,并修改同一变量值,这将导致数据的混乱,产生不可预料的结果.看下面的示例: private void btnThread_Click(object sender, EventArgs e) { Thread t1 = new Thread(ChangeTextBox); t1.Start(); Thread t2 = new Thr

概要 本章,会对“生产/消费者问题”进行讨论.涉及到的内容包括:1. 生产/消费者模型2. 生产/消费者实现 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3480016.html 1. 生产/消费者模型 生产/消费者问题是个非常典型的多线程问题,涉及到的对象包括“生产者”.“消费者”.“仓库”和“产品”.他们之间的关系如下:(01) 生产者仅仅在仓储未满时候生产,仓满则停止生产.(02) 消费者仅仅在仓储有产品时候才能消费,仓空则等待.(03) 当

实际开发中,我们经常会接触到生产消费者模型,如:Android的Looper相应handler处理UI操作,Socket通信的响应过程.数据缓冲区在文件读写应用等.强大的模型框架,鉴于本人水平有限目前水平只能膜拜,本次只能算学习笔记,为了巩固自己对Java多线程常规知识点的理解,路过大神还望能指导指导.下面一段代码是最常规的生产者消费者的例子: package com.zhanglei.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.List

Java的多线程实现生产/消费模式 在Java的多线程中,我们经常使用某个Java对象的wait(),notify()以及notifyAll() 方法实现多线程的通讯,今天就使用Java的多线程实现生产/消费模式,需求如下: 线程A ProductThread 继承Thread 实现生产数据 若线程共享的数据不为NULL,则生产线程进入等待状态 线程B CustomThread 继承Thread 实现消费数据(输出到控制台) 当线程共享数据为NULL的时候,进入等待状态 线程B 消费完数据之后,

要写个tcp server / client的博客,想着先写个c++11多线程程序.方便后面写博客使用. 目前c++11中写多线程已经很方便了,不用再像之前的pthread_create,c++11中已经有了std::thread库可以方便使用. 直接看代码(100个任务, 多个线程处理): #include <iostream> #include <thread> #include <chrono> #include <vector> #include &

我们学习了操作系统,想必对生产消费者问题都不陌生.作为同步互斥问题的一个经典案例,生产消费者模型其实是解决实际问题的基础模型,解决很多的实际问题都会依赖于它.而此模型要解决最大的问题便是同步与互斥.而通常呢,在多进程的环境下我们一般是是用信号量来解决(可以戳这里看看):在多线程的情况,则会用到两个东西:  互斥量和条件变量.通常用它们两个来实现线程间通信,以此来解决多线程下的同步和互斥问题.不过在具体实现生产消费模型前,为了更好理解当中的处理原理,还是先来回顾一下一些线程间通信的相关知识. 互斥

A:进程: 进程指正在运行的程序.确切的来说,当一个程序进入内存运行,即变成一个进程,进程是处于运行过程中的程序,并且具有一定独立功能. B:线程: 线程是进程中的一个执行单元,负责当前进程中程序的执行,一个进程中至少有一个线程.一个进程中是可以有多个线程的,这个应用程序也可以称之为多线程程序. C:简而言之: 一个程序运行后至少有一个进程,一个进程中可以包含多个线程 线程实现 实现的两种方式 继承Thread public class MyThread extends Thread{ @Ove