共识算法 区块链中最重要的便是共识算法,比特币使用的是POW(Proof of Work,工作量证明),以太币使用的是POS(Proof of Stake,股权证明)使得算力变的不怎么重要了,而今POS的变体DPOS(Delegated Proof of Stake,股份授权证明)进一步削减算力的浪费,同时也加强了区块链的安全性. 不过,对于不需要货币体系的许可链或者私有链而言,绝对信任的节点,以及高效的需求上述共识算法并不能够提供,因此对于这样的区块链,传统的一致性算法成为首选,PBFT(拜占

我的总结:DTLS的握手就是协商出一个对称加密的秘钥(每个客户端的秘钥都会不一样),之后的通信就要这个秘钥进行加密通信.协商的过程要么使用非对称加密算法进行签名校验身份,要么通过客户端和服务器各自存对方信息进行对比校验身份. 1.DTLS介绍 1.1 DTLS的作用 互联网先驱们最开始在设计互联网协议时主要考虑的是可用性,安全性是没有考虑在其中的,所以传输层的TCP.UDP协议本身都不具备安全性.SSL/TLS协议是基于TCP socket,利用加密.基于数字证书的身份验证等机制在传输层和应用层

简单的RTSP消息交互过程 C表示RTSP客户端,S表示RTSP服务端 1.   第一步:查询服务器端可用方法 1.C->S:OPTION request       //询问S有哪些方法可用 1.S->C:OPTION response    //S回应信息的public头字段中包括提供的所有可用方法 2.   第二步:得到媒体描述信息 2.C->S:DESCRIBE request      //要求得到S提供的媒体描述信息 2.S->C:DESCRIBE response  

Producer 消息发送 producer start producer启动过程如下图 public void start(final boolean startFactory) throws MQClientException { switch (this.serviceState) { case CREATE_JUST: this.serviceState = ServiceState.START_FAILED; // check GroupName this.checkConfig();

大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架,阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的.对于初学者来说,一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手.那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构,让你从全局的视野认识 Kafka.了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后,脑海里就会有一个大致的结构,这时候再去学习每个部分就容易得多了. 我们先来看一下 Kafka 的整体架构图: Kafka 的架构图可以分为四个部分: Producer Cluster:生

原文地址:https://www.cnblogs.com/chanshuyi/p/quick_start_of_kafka.html 大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架,阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的.对于初学者来说,一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手.那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构,让你从全局的视野认识 Kafka.了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后,脑海里就会有一个大致的结构,这时候再去学习每个部分就

在flink的数据传输过程中,有两类数据,一类数据是控制流数据,比如提交作业,比如连接jm,另一类数据是业务数据.flink对此采用了不同的传输机制,控制流数据的传输采用akka进行,业务类数据传输在自己实现了序列化框架的前提下使用netty进行.之所以采用akka进行控制流数据的传送,是因为akka支持异步调用,并且支持良好的并发模型.所以,了解一下akka进行消息传送的知识,也有助于理解flink的作业运行逻辑. 这张图反映了一个典型的消息发送过程,所有的这些对象,actor,mailbox

续PA协商过程 当sw3的接口恢复之后会发生2中情况. ①sw3的G0/0/2口先发BPDU ②sw3的G0/0/3口先发BPDU sw3先发送BPDU sw3和sw1的交互过程: sw3的2口恢复后,sw3的所有接口(除了边缘端口),变为DP(discarding),G0/0/2发送PA置位的BPDU给sw1. sw1收到后,对比自己的BPDU,发现自己的优秀,因为sw1的G0/0/2口是DP(discarding),所以也发送PA置位的BPDU. sw3收到后,改变自己的状态为RP(forw

在作者之前发表的<全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580的系统架构和应用开发框架分析>.<全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580的硬件架构和低功耗>.<全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580的软件体系-RW内核和消息处理机制>三篇文章分析了DA14580的SDK开发目录结构.硬件架构.低功耗.RW内核和消息处理机制.本篇文章将深入到具体的源码去分析DA14580平台的软件层次架构和具体的BLE消息处理过程,以此佐证前面发表的文章. 一.软件层次架构 1.1 BLE协议栈 从中

unit Main; interface uses SysUtils, WinTypes, WinProcs, Messages, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls; type TMainForm = class(TForm) SendBtn: TButton; PostBtn: TButton; procedure SendBtnClick(Sender: TObject); procedure PostBtnClick

学习云风的skynet源代码,简单记录下. void skynet_globalmq_push(struct message_queue * queue) { struct global_queue *q= Q; uint32_t tail = GP(__sync_fetch_and_add(&q->tail,1)); // only one thread can set the slot (change q->queue[tail] from NULL to queue) if (!

Bird * aBird = [[Bird alloc] init]; [aBird fly]; 中对 fly 的调用,编译器通过插入一些代码,将之转换为对方法具体实现 IMP 的调用,这个 IMP 是通过 在 Bird 的类结构中的方法链表中查找名称为 fly 的 选标 SEL 对应的具体方法找到实现的. 那么编译器插入了什么代码?如果在方法链表中没有找到对应的 IMP 又会如何 ? 消息函数 obj_msgSend: 编译器会将消息转换为对消息函数 objc_msgSend 的调用,该函数有

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.Nchf_ConvergedCharging_Create交互过程 Nchf_ConvergedCharging_Create 服务为CTF向CHF请求提供配额或首次报告服务使用量情况时使用,此时对应会话尚无计费数据资源. 上述过程为: CTF调用CHF的Nchf_ConvergedCharging_Create服务化接口请求创建计费资源,携带的URI按照"SMF的NFInstanceId+SMF为该会话分配的ChargingID+请求消息时间戳&q

C表示RTSP客户端,S表示RTSP服务端 第一步:查询服务器端可用方法 1. C->S:OPTION request       //询问S有哪些方法可用 2. S->C:OPTION response    //S回应信息的public头字段中包括提供的所有可用方法 第二步:得到媒体描述信息 1. C->S:DESCRIBE request      //要求得到S提供的媒体描述信息 2. S->C:DESCRIBE response    //S回应媒体描述信息,一般是sdp

c表示客户端,s表示RTSP服务器端 第一步:查询服务器可用方法 1 c---s :OPTION request //查询s有哪些方法可用 s---c:OPTION response //s回应信息的public头字段中提供的所有可用方法 第二步:得到媒体描述信息 2 c--s:describe   request    //要求得到s提供的媒体描述信息 s---c:describe response   //s回应媒体描述信息,一般是sdp信息. 第三步:建立RTSP会话 3  c---s:s

在https://www.cnblogs.com/lccsblog/p/12249265.html中,PullMessageService负责对消息队列进行消息拉取,从远端服务器拉取消息后将消息存入ProcessQueue消息队列处理队列中,然后调用ConsumeMessageService#submitConsumeRequest方法进行消息消费,使用线程池来消费消息,确保了消息拉取于消息消费的解偶. public interface ConsumeMessageService { void

P/A协商的基本需求: P:①DP端口,②discarding A:①P2P链路 所有交换机的stp mode改为rstp,确保sw2的g0/0/3为AP,sw3的g0/0/3为DP 把sw3的g0/0/2,shutdown ,发生什么事情,请简要描述,可以图示. 当sw3的2口shudown之后,sw3就没有了RP接口,sw3会认为自己的root,自己的G0/0/3和G0/0/5(边缘端口除外)会从DP(Forwarding)转换为DP(discarding)状态,此时的sw3的G0/0/3接

[http://manzhizhen.iteye.com/blog/2094130] org.apache.activemq.ActiveMQMessageConsumer同步接收

一 前言 首先要澄清一下名字的混淆: 1 SSL(Secure Socket Layer)是netscape公司设计的主要用于web的安全传输协议.这种协议在WEB上获得了广泛的应用. 2 IETF(www.ietf.org)将SSL作了标准化,即RFC2246,并将其称为TLS(Transport Layer Security),从技术上讲,TLS1.0与SSL3.0的差别非常微小.由于本文中没有涉及两者间的细小差别,本文中这两个名字等价. 3 在WAP的环境下,由于手机及手持设备的处理和存储

IKEv1协商安全联盟的过程 采用IKEv1协商安全联盟主要分为两个阶段: 第一阶段,通信双方协商和建立IKE协议本身使用的安全通道,即建立一个IKE SA: 第二阶段,利用第一阶段已通过认证和安全保护的安全通道,建立一对用于数据安全传输的IPSec安全联盟. 1. IKEv1协商阶段1 IKEv1协商阶段1的目的是建立IKE SA.IKE SA建立后对等体间的所有ISAKMP消息都将通过加密和验证,这条安全通道可以保证IKEv1第二阶段的协商能够安全进行. IKEv1协商阶段1支持两种协商模式

Kafka是分布式发布-订阅消息系统 https://www.biaodianfu.com/kafka.html Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务.它主要用于处理活跃的流式数据. 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转.传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理.为了已在同时搞定在线