在上一篇中我们主要介绍如何在Asp.Net Core中同步Kafka消息,通过上一篇的操作我们发现上面一篇中介绍的只能够进行简单的首发kafka消息并不能够消息重发.重复消费.乐观锁冲突等问题,这些问题在实际的生产环境中是非常要命的,如果在消息的消费方没有做好必须的幂等性操作,那么消费者重复消费的问题会比较严重的,另外对于消息的生产者来说,记录日志的方式也不是足够友好,很多时候在后台监控程序中我们需要知道记录更多的关于消息的分区.偏移等更多的消息.而在消费者这边我们更多的需要去解决发送方发送重复

最近维护的一个系统并发有点高,所以想引入一个消息队列来进行削峰.考察了一些产品,最终决定使用kafka来当做消息队列.以下是关于kafka的一些知识的整理笔记. kafka kafka 是分布式流式平台.它由linkedin开发,后贡献给了Apache开源组织并成为顶级开源项目.它可以应用在高并发场景下的日志系统,也可以当作消息队列来使用,也可以当作消息服务对系统进行解耦. 流处理平台有以下三种特性: 可以让你发布和订阅流式的记录.这一方面与消息队列或者企业消息系统类似. 可以储存流式的记录,并

一 kafka介绍 kafka是基于zookeeper的一个分布式流平台,既然是流,那么大家都能猜到它的存储结构基本上就是线性的了.硬盘大家都知道读写非常的慢,那是因为在随机情况下,线性下,硬盘的读写非常快.kafka官方文档,一直拿传统的消息队列来和kafka对比,这样大家会触类旁通更快了解kafka的特性.最熟悉的消息队列框架有ActiveMQ 和 RabbitMQ.熟悉消息队列的,最熟悉的特性就是队列和发布订阅功能,因为这是大家最常用的,kafka实现了一些特有的机制,去规避传统的消息队列

.net core使用Kafka可以像上一篇介绍的封装那样使用(Kafka基础教程(三):C#使用Kafka消息队列),但是我还是觉得再做一层封装比较好,同时还能使用它做一个日志收集的功能. 因为代码比较多,所有就直接放到码云(Gitee)上去了,地址:https://gitee.com/shanfeng1000/dotnetcore-demo/tree/master/Kafka(为什么不是github,因为github太慢了-_-!!) 感兴趣的可以克隆下来再按照自己的需求修改,这里简单介绍一

一.前言 感谢杨晓东大佬为社区贡献的CAP开源项目,传送门在此:.NET Core 事件总线,分布式事务解决方案:CAP 以及 如何在你的项目中集成 CAP[手把手视频教程],之前也在工作中遇到分布式数据一致性的问题,也一直都是基于CAP理论和Base. 之前一直有关注杨老板的博客,直到今天才尝试一下CAP,发现好用,非常的棒,特此把CAP以组件化的方式引入到我的框架中. 二.CAP介绍 针对CAP介绍可以参考上面给出的两个链接.在此我只简单的说明一下: CAP 是一个在分布式系统中(SOA,M

net core集成CAP https://www.cnblogs.com/guolianyu/p/9756941.html 一.前言 感谢杨晓东大佬为社区贡献的CAP开源项目,传送门在此:.NET Core 事件总线,分布式事务解决方案:CAP 以及 如何在你的项目中集成 CAP[手把手视频教程],之前也在工作中遇到分布式数据一致性的问题,也一直都是基于CAP理论和Base. 之前一直有关注杨老板的博客,直到今天才尝试一下CAP,发现好用,非常的棒,特此把CAP以组件化的方式引入到我的框架中.

搭建Kafka集群,参考: https://www.cnblogs.com/jonban/p/kafka.html 源码示例如下: 1.新建 Maven 项目 kafka 2.pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http:/

NGINX lua集成kafka 第一步:进入opresty目录 [root@node03 openresty]# cd /export/servers/openresty/ [root@node03 openresty]# ll total 356 drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jul 26 11:33 bin drwxrwxr-x 44 1000 1000 4096 Jul 26 11:31 build drwxrwxr-x 43 1000 1000 4096 No

kafka和MQ的区别: 1)在架构模型方面, RabbitMQ遵循AMQP协议,RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成,其中exchange和binding组成了消息的路由键:客户端Producer通过连接channel和server进行通信,Consumer从queue获取消息进行消费(长连接,queue有消息会推送到consumer端,consumer循环从输入流读取数据).rabbitMQ以broker为中心:有消息的确认机制. kafka遵从一

我们知道storm的作用主要是进行流式计算,对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的,而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流,而是时而多时而少的数据流入,这种情况下显然用批量处理是不合适的,如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉,应对这种情况,使用kafka作为消息队列是非常合适的选择,kafka可以将不均匀的数据转换成均匀的消息流,从而和storm比较完善的结合,这样才可以实现稳定的流式计算,那么我们接下来开发一个简单的案例来实现storm和kafka的结合 s

ASP.NET Core 介绍 迁移到ASP.NET Core? 启动模板 配置 启动类 模块配置 控制器 应用服务作为控制器 过滤器 授权过滤器 审计Action过滤器 校验过滤器 工作单元Action过滤器 异常过滤器 结果过滤器 Ajax请求的结果缓存 模型绑定器 视图 客户端代理 集成测试 介绍 本文档描述了ABP如何集成ASP.NET Core.ASP.NET Core通过Abp.AspNetCore nuget包实现集成. 迁移到ASP.NET Core? 如果你已经有一个工程并考虑

一.关于Spring-Cloud-Stream Spring Cloud Stream本质上就是整合了Spring Boot和Spring Integration,实现了一套轻量级的消息驱动的微服务框架.通过使用Spring Cloud Stream,可以有效地简化开发人员对消息中间件的使用复杂度,让系统开发人员可以有更多的精力关注于核心业务逻辑的处理. 在这里我先放一张官网的图: 应用程序通过Spring Cloud Stream注入到输入和输出通道与外界进行通信.根据此规则我们很容易的实现消

asp.net core 集成 log4net 日志框架 Intro 在 asp.net core 中有些日志我们可能想输出到数据库或文件或elasticsearch等,如果不自己去实现一个 LoggerProvider 的话就需要借助第三方日志框架实现了,而一些第三方框架的实现大多比较完善和成熟,不失为一个好办法. 自己写了一个 log4net 的扩展 WeihanLi.Common.Logging.Log4Net,提供了在 .net core 中使用 log4net 的扩展 安装 nuget

0. 简介 整个 Abp 框架最为核心的除了 Abp 库之外,其次就是 Abp.AspNetCore 库了.虽然 Abp 本身是可以用于控制台程序的,不过那样的话 Abp 就基本没什么用,还是需要集合 ASP.NET Core 才能发挥它真正的作用. 在 Abp.AspNetCore 库里面,Abp 通过 WindsorRegistrationHelper.CreateServiceProvider() 接管了 ASP.NET Core 自带的 Ioc 容器.除此之外,还针对 Controlle

Net Core集成Exceptionless分布式日志功能以及全局异常过滤 相信很多朋友都看过我的上篇关于Exceptionless的简单入门教程[asp.Net Core免费开源分布式异常日志收集框架Exceptionless安装配置以及简单使用图文教程][https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9193723.html] 上篇文章只是简单的介绍了Exceptionless是什么?能做什么呢?以及怎么进行本地部署和异常提交的简单用法,而这篇文章将带你探讨一下Exc

Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. Spark streaming集成kafka是企业应用中最为常见的一种场景. 一.安装kafka 参考文档: http://kafka.apache.org/quickstart#quickstart_createtopic 1.安

storm集成kafka的应用,从kafka读取,写入kafka by 小闪电 0前言 storm的主要作用是进行流式的实时计算,对于一直产生的数据流处理是非常迅速的,然而大部分数据并不是均匀的数据流,而是时而多时而少.对于这种情况下进行批处理是不合适的,因此引入了kafka作为消息队列,与storm完美配合,这样可以实现稳定的流式计算.下面是一个简单的示例实现从kafka读取数据,并写入到kafka,以此来掌握storm与kafka之间的交互. 1程序框图 实质上就是storm的kafkasp

Hangfire 官方支持 MSSQL 与 Redis(Hangfire.Pro.Redis) 两种 ,由于我的数据库是 MYSQL ,粗略查询了一下文档,现在对 .NET Core 支持的并不够好,所有就选择了 Redis;当然也可以使用第三方来支持 PostgreSql,Mongo等 安装 Redis sudo apt-get install software-properties-commonsudo add-apt-repository ppa:chris-lea/redis-serve

  原本打算将storm直接与flume直连,发现相应组件支持比较弱,topology任务对应的supervisor也不一定在哪个节点上,只能采用统一的分布式消息服务Kafka.   原本打算将结构设置为:   最后结构更改为:      集成Kafka   storm中已经写好了KafkaSpout用来接收Kafka中间件上的消息,并发射到Bolt中,只需要依赖 storm-kafka即可:   <dependency> <groupId>org.apache.storm<

在springcloud集成kafka,发送消息时报错: 2018-08-15 16:01:34.159 [http-nio-8081-exec-1] INFO  org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser - Kafka version : 0.10.1.1 2018-08-15 16:01:34.159 [http-nio-8081-exec-1] INFO  org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser

0.目录 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 一.前言及MongoDB的介绍 最近在整合自己的框架,顺便把MongoDBD的最简单CRUD重构一下作为组件化集成到asp.net core项目中,当然此篇文章中没有讲解mongodb的集群部署,等有机会分享一下. 针对MongoDB,我想大家应该不陌生,没有用过也有听过. 1.mongodb是什么? MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案,介于关系型数据库和非关系型数据