在MongoDB(版本 3.2.9)中,数据的分发是指将collection的数据拆分成块(chunk),分布到不同的分片(shard)上,数据分发主要有2种方式:基于数据块(chunk)数量的均衡分发和基于片键范围(range)的定向分发.MongoDB内置均衡器(balancer),用于拆分块和移动块,自动实现数据块在不同shard上的均匀分布.balancer只保证每个shard上的chunk数量大致相同,不保证每个shard上的doc数量大致相同. 一,数据按照chunk数量进行均衡分发

在第二篇文章<Android中利用Handler实现消息的分发机制(一)>中,我们讲到主线程的Looper是Android系统在启动App的时候,已经帮我们创建好了,而假设在子线程中须要去使用Handler的时候,我们就须要显式地去调用Looper的 prepare方法和loop方法,从而为子线程创建其唯一的Looper. 详细代码例如以下: class LooperThread extends Thread { public Handler mHandler; public void run

RabbitMQ 队列消息持久化 假如消息队列test里面还有消息等待消费者(consumers)去接收,但是这个时候服务器端宕机了,这个时候消息是否还在? 1.队列消息非持久化 服务端(producer): import pika # 声明一个socket 实例 connect = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("localhost")) # 声明一个管道 channel = connect.channel() #

原文:(六)RabbitMQ消息队列-消息任务分发与消息ACK确认机制(PHP版) 在前面一章介绍了在PHP中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ

解决的问题 当我们有多个消息的生产者线程,一个消费者线程时,他们之间如何进行高并发.线程安全的协调? 很简单,用一个队列. 当我们有多个消息的生产者线程,多个消费者线程,并且每一条消息需要被所有的消费者都消费一次(这就不是一般队列,只消费一次的语义了),该怎么做? 这时仍然需要一个队列.但是: 1. 每个消费者需要自己维护一个指针,知道自己消费了队列中多少数据.这样同一条消息,可以被多个人独立消费. 2. 队列需要一个全局指针,指向最后一条被所有生产者加入的消息.消费者在消费数据时,不能消费到这

使用两种适配器来定义消息传递给Flasher后的行为: (1)Phalcon\Flash\Direct:直接输出传递给flasher的消息 (2)Phalcon\Flash\Session:将消息临时存放于会话中,以便消息可以在后面的请求中打印 出来 (如果你正在使用 Phalcon\DI\FactoryDefault , 那么 Phalcon\Flash\Direct 将会作为 “flash” 服务自动注册) 使用情况:(取决于发送消息后重定向的类型) (1)转发:使用直接闪存 $this->

在前面一章介绍了在.Net Core中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ,然后Consumer接收消息处理任务,如果我们发现一个Consumer

关于 Topic 和 Partition Topic 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,都会被

应用场景 有的时候,我们对于同一通道中的消息处理,会通过判断头信息或者消息内容来做一些差异化处理,比如:可能在消息头信息中带入消息版本号,然后通过if判断来执行不同的处理逻辑,其代码结构可能是这样的: @StreamListener(value = TestTopic.INPUT) public void receiveV1(String payload, @Header("version") String version) { if("1.0".equals(ve

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,

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

应用场景 有的时候,我们对于同一通道中的消息处理,会通过判断头信息或者消息内容来做一些差异化处理,比如:可能在消息头信息中带入消息版本号,然后通过if判断来执行不同的处理逻辑,其代码结构可能是这样的: @StreamListener(value = TestTopic.INPUT) public void receiveV1(String payload, @Header("version") String version) { if("1.0".equals(ve

目录 存储库--MongoDB 一.安装MongoDB 4.0 1.安装 2.修改数据库文件和日志保存位置设置(可不改) 3.账户管理.远程服务 三.MongoDB数据库操作 1.对库操作 2.对集合操作--类似表 3.对文档操作-- 类似记录 四.MongoDB基本数据类型 五.聚合 1.筛选-- $match 2.投射-- $project 3.分组-- $group 4.排序- $sort,限制- $limit,跳过- $skip 六.随机取几个数据 七.可视化工具 八.python中操作

1 mongodb必须在启用状态下,启用如下 C:/mongodb/bin>mongod --dbpath C:\mongodb\data\db 不能关闭cmd 2 其他问题,貌似在Connection(SafeXX=True)

一.观点A:支持MySQL存储JSON MongoDB不支持事务,而MySQL支持事务 MySQL相对MongoDB而言,MySQL的稳定性要优于MongoDB MySQL支持多种存储引擎 二.观点B:支持MongoDB存储JSON 从性能的角度考虑,对于JSON读写效率MongoDB要优于MySQL MongoDB相对MySQL而言,MongoDB的扩展性要优于MySQL MongoDB支持更多的JSON函数 三.总结 如果应用程序无事务要求,存储数据表结构复杂并且经常被修改, 例如游戏中装备

Kafka 分片存储机制 Broker:消息中间件处理结点,一个 Kafka 节点就是一个 broker,多个 broker 可以组成一个 Kafka集群. Topic:一类消息,例如 page view 日志.click 日志等都可以以 topic 的形式存在,Kafka 集群能够同时负责多个 topic 的分发. Partition:topic 物理上的分组,一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队列. Segment:partition

在开始这篇文章之前,.首先,我们在总结前两篇文章Handler, Looper和MessageQueue像一些关键点: 0)在创建线程Handler之前,你必须调用Looper.prepare(), 创建一个线程局部变量Looper,然后调用Looper.loop() 进入轮循. 1)当Handler创建之后,就能够调用Handler的sendMessageAtTime方法发送消息.而实际上是调用MessageQueue的enqueueMessage方法.将相应的消息放入消息队列. 2)每个线程

这边首先介绍下大众点评CAT消息分发大概的架构如下: 图4 消息分发架构图 分析管理器的初始化 我们在第一章讲到服务器将接收到的消息交给解码器(MessageDecoder)去做解码最后交给具体的消费者(RealtimeConsumer)去消费消息. RealtimeConsumer 是在什么时候被创建初始化? 在第一章我们讲到,CatHomeModule通过调用setup安装完成之后,会调用 execute 进行初始化的工作, 在execute方法中调用ctx.lookup(MessageCo

示例工程代码 可从附件下载 具体的说明和用法在后面介绍 需求与目的 一个游戏服务端需要处理各种业务逻辑,每一种业务逻辑都对应着一个请求消息和一个响应消息.那么服务端需要把这些不同的消息自动分发到对应的业务逻辑中处理. 最简单的处理方式就是根据请求消息中的type字段,使用switch case来进行分别处理,但这种方式随着消息的增多,显现了一些坏味道:长长的一大坨不太好看:如果要添加新的消息.新的逻辑,或者去掉新的消息.新的逻辑,在代码上不但要修改这些消息和逻辑,还不得不修改这长长的一坨swti

RabbitMQ基本用法 进程queue用于同一父进程创建的子进程间的通信 而RabbitMQ可以在不同父进程间通信(例如在word和QQ间通信) 示例代码 生产端(发送) import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) #相当于建立一个socket,连接本地的RabbitMQ,默认端口:5672 channel = connection.channel()#声明一个

Windows GUI採用基于事件驱动的编程模型,其实差点儿全部的界面库都是这样做的.在纯粹的Window32 SDK编程时代.人们还能够搞懂整个Windows窗口创建和消息的流通过程.可是在如今各种框架的包装下非常多在Window32 SDK下非常明显易懂的东西显得不是那么简单了.本文力图去繁求简,教你看懂全部框架的基本构造.而其实对于了解这一切的人来说.这些界面框架的设计都是如出一辙的,希望看完本文.再去看常见的MFC/WTL等框架时,不会再认为有不论什么的不适. C程序的处理办法 1.基本