NATS是一个Golang技术栈的MQ服务,类似NSQ,但NATS更轻量级.性能更好.不支持离线.支持同步/异步通信模型,非常好用. NATS在MICRO中有哪些应用 Transport 笔者以前开发后台服务时,直接使用NATS替换RPC实现多机部署.伪负载均衡,Micro也支持NATS作为Transport: transport := nats.NewTransport() service := micro.NewService( micro.Name("go.micro.srv.micros

简介 满世界的后台都在向微服务架构发展,我对微服务的理解是将一个复杂的业务分拆为多个服务,由多个服务协作完成一个服务:在后台微服务架构时需要考虑高可用.一致性等问题,也要考虑在实现上.编码上的复杂程度,大多同行采用消息服务中间件对服务进行解耦,微服务多个服务间通过消息中间件进行通信.当然有不少做法是采用RPC方式,当服务多.出现网状RPC调用就会很复杂,管理上也不太方便. 之前我们采用NSQ进行通信(开发语言JAVA&Golang),NSQ的离线消息存储功能也蛮好用,如果程序挂了,重启后不会丢消

个人理解:prometheus核心在于 1.prom数据类型的理解 (4钟数据类型 与常用的promQL语法 其实很容易) 2.各种服务发现与正则拼接(服务发现的拼接其实官方定义好的 理解就行) 3.各种度量指标的换算  prometheus简介 Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统,现在已经加入到CNCF基金会,成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目,在kubernetes容器管理系统中,通常会搭配prometheus进行监控,同时也支持多种exporter采集数据,还支持p

Dissecting Message Queues 概述: 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息.在这个分析中,我看了几个不同的方面,包括API特性,易于部署和维护,以及性能质量..消息队列已经被分为两组:brokerless和brokered. brokerless消息队列是对等的,没有中间商参与信息的传递,而brokered队列有一些服务器端点之间. 性能分析的一些系统: Brokerless nanomsg ZeroMQ Brokered ActiveMQ NATS Kafka Kest

一.前言 消息队列中间件(简称消息中间件)是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成.通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下提供应用解耦.弹性伸缩.冗余存储.流量削峰.异步通信.数据同步等等功能,其作为分布式系统架构中的一个重要组件,有着举足轻重的地位. 目前开源的消息中间件可谓是琳琅满目,能让大家耳熟能详的就有很多,比如ActiveMQ.RabbitMQ.Kafka.RocketMQ.ZeroMQ等.不管选择其中的哪一款,都会有用

为什么要使用Nsq 最近一直在寻找一个高性能,高可用的消息队列做内部服务之间的通讯.一开始想到用zeromq,但在查找资料的过程中,意外的发现了Nsq这个由golang开发的消息队列,毕竟是golang原汁原味的东西,功能齐全,关键是性能还不错.其中支持动态拓展,消除单点故障等特性,  都可以很好的满足我的需求 下面上一张Nsq与其他mq的对比图,看上去的确强大.下面简单记录一下Nsq的使用方法图片来自golang2017开发者大会 Nsq服务端 Nsq服务端简介 在使用Nsq服务之前,还是有必

前 言 这段时间我的主要工作内容是将公司系统中使用的RabbitMQ替换成NATS,而此之前我对Nats一无所知.经过一段时间紧张的学习和开发之后我顺利的完成了任务,并对消息中间件有了更深的了解.在此感谢同事钟亮在此过程中对我的帮助.NATS属于比较小众的一款中间件产品,中文资料基本上是没有的,故写以记之,为想学习Nats的同学提供一点帮助. 在介绍NATS之前先了解下什么是分布式系统和消息中间件 对于分布式系统的定义,一直以来我都没有找到或者想到特别简练而又合适的定义,这里引用一下Distri

1. 介绍 NATS(Message bus): 从CloudFoundry的总架构图看,位于各模块中心位置的是一个叫nats的组件.NATS是由CloudFoundry的架构师Derek开发的一个开源的.轻量级.高性能的,支持发布.订阅机制的分布式消息队列系统.它的核心基于EventMachine开发,代码量不多,可以下载下来慢慢研究.其核心原理就是基于消息发布订阅机制.每个台服务 器上的每个模块会根据自己的消息类别,向MessageBus发布多个消息主题:而同时也向自己需要交互的模块,按照需

为什么要使用Nsq 最近一直在寻找一个高性能,高可用的消息队列做内部服务之间的通讯.一开始想到用zeromq,但在查找资料的过程中,意外的发现了Nsq这个由golang开发的消息队列,毕竟是golang原汁原味的东西,功能齐全,关键是性能还不错.其中支持动态拓展,消除单点故障等特性,  都可以很好的满足我的需求 下面上一张Nsq与其他mq的对比图,看上去的确强大.下面简单记录一下Nsq的使用方法 图片来自golang2017开发者大会 Nsq服务端 Nsq服务端简介 在使用Nsq服务之前,还是有

一种开源的分布式消息系统Nats 作者:chszs.未经博主同意不得转载.经许可的转载需注明作者和博客主页:http://blog.csdn.net/chszs 1.NATS介绍 NATS是一个开源的.轻量级的.高性能的分布式消息通信系统,实现了高可伸缩性和优雅的公布/订阅模型. NATS适合云基础设施的消息通信系统.IoT设备消息通信和微服务架构. Apcera团队负责维护NATSserver(Golang语言开发)和client(包含Python.Ruby.Node.js.Elixir.Ja

1.介绍 NATS(Message bus): 从CloudFoundry的总架构图看,位于各模块中心位置的是一个叫nats的组件.NATS是由CloudFoundry的架构师Derek开发的一个开源的.轻量级.高性能的,支持发布.订阅机制的分布式消息队列系统.它的核心基于EventMachine开发,代码量不多,可以下载下来慢慢研究.其核心原理就是基于消息发布订阅机制.每个台服务 器上的每个模块会根据自己的消息类别,向MessageBus发布多个消息主题:而同时也向自己需要交互的模块,按照需要

NSQ是由知名短链接服务商bitly用Go语言开发的实时消息处理系统,具有高性能.高可靠.无视单点故障等优点,是一个非常不错的新兴的消息队列解决方案. nsg易于配置和部署,所有参考都通过命令行指定,编译好的二进制文件,没有其它依赖项.而且支持多种消息格式. 关于nsq的介绍看这里:http://www.oschina.net/translate/day-22-a-journey-into-nsq 官网:http://nsq.io/overview/quick_start.html 相比之前,A

本文转载自消息中间件选型分析:从 Kafka 与 RabbitMQ 的对比看全局 前言 消息队列中间件(简称消息中间件)是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成.通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下提供应用解耦.弹性伸缩.冗余存储.流量削峰.异步通信.数据同步等等功能,其作为分布式系统架构中的一个重要组件,有着举足轻重的地位. 目前开源的消息中间件可谓是琳琅满目,能让大家耳熟能详的就有很多,比如 ActiveMQ.RabbitM

测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.

首先说明下为什么写这篇文章,网上有许多博客也是介绍I2C驱动在linux上移植的实现,但是笔者认为他们相当一部分没有分清所写的驱动时的驱动模型,是基于device tree, 还是基于传统的Platform模型,有些文章只是把代码移植到平台上调试测试下,并没有理清内部逻辑调用关系,所以觉得有必要把两种驱动模型阐述剖析清楚,本文阅读者必须以在单片机上调试过IIC总线为前提,能够分析从芯片datasheet和其工作原理和总线的基本操作,虽然I2C硬件体系结构比较简单,但是I2C体系结构在Linux中

KVM 环境下MySQL性能对比 标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的 对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况 压测标准 压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成 测试方式 以物理机MySQL为基准,分别做两次测试 测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10

上一篇实现了demo的地图标绘模块,本篇新增地图地图分屏对比模块,截图如下(源代码见文章底部): 对效果图的简单介绍一下,在demo只采用了两分屏对比,感兴趣的话,可以在两分屏的基础上拓展,修改css样式以及js控制,可以修改为多屏对比效果: 1对应的是鼠标当前位置,2对应的是1在另一个分屏的地图位置:3是切图不同底图的作用. 地图分屏效果的对比,核心在于拥有不同年份或者不同类型的底图之间的对比才有意义的,这里的dmeo由于地图数据素材的限制,没有不同类型的底图,所以凑合的采用同一张底图的对比,

学了OC的block,再写C的回调函数有点别扭,对比下区别,回忆记录下. C的回调函数: callBack.h 1).定义一个回调函数的参数数量.类型. typedef void (*CallBack)(int data_i32); 2).声明一个外部函数指针. extern CallBack myCallBackPTR; 3).声明一个doSomeThingCount函数 void DSTCount(void); callBack.c 1).定义一个函数指针 CallBack myCallBa

Xamarin 支持使用C#开发基于Android.IOS.WindowsPhone应用开发,最大特点C#+跨平台,详细说明问度娘. 安装 研究 想体验研究的点击查看页面 Xamarin For Visual Studio 3.0.54.0 完整离线破解版 我也下载了研究下,破解有时候有问题,一登陆就变成试用版,需要重新生成License,挺烦人,于是写了段批处理,放入记事本中另存为crack.bat执行,则可再次生成License. @Entitlements.bak为破解后生成的Entitl

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正