既然Kafka使用Scala写的,最近也在慢慢学习Scala的语法,虽然还比较生疏,但是还是想尝试下用Scala实现Producer和Consumer,并且用HashPartitioner实现消息根据key路由到指定的partition. Producer: import java.util.Properties import kafka.producer.ProducerConfig import kafka.producer.Producer import kafka.producer.Ke

简介 最近工作中有一个需求:要求发送http请求到某站点获取相应的数据,但对方网站限制了请求的次数:一分钟最多200次请求. 搜索之后,在stackoverflow网站查到一个类似的问题..但里面用到了Reactive Extensions,权衡之下最后还是决定自己简单实现一分钟最多200次请求. 思路 思路很简单,一分钟200次,平均下来一次请求300ms,大概3次的时候将近一秒,所以一次异步发送三个请求,然后线程暂停900ms. 这里的关键是运行代码时尽量不要堵塞线程,可以速度很快执行发送请

第一套代码将producer Consumer的逻辑写到from类里了,方便在demo的显示界面动态显示模拟生产和消费的过程.     第二套代码将producer Consumer的逻辑单独写到一个类中,使用委托的方法在from中回显生产消费的过程.     Demo中均以3个线程作为消费者,1个线程作为生产者为例.      由于是C#新手,有不对的地方望不吝赐教. 先贴下窗口截图,动态生产消费进度显示 第一套代码: using System; using System.Collection

Kafka0.11之producer/consumer(Scala): KafkaConsumer: import java.util.Properties import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer import kafka.consumer.ConsumerConfig import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.kafka

Producer API org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.128:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384

使用asyncio.Queue import asyncio import random async def produce(queue, n): for x in range(1, n + 1): # produce an item print('producing {}/{}'.format(x, n)) # simulate i/o operation using sleep await asyncio.sleep(random.random()) item = str(x) # put

需要与Eureka结合使用 Eureka环境搭建 Producer 一.pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&

1.  添加依赖 pom.xml如下: <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq-client</artifactId> <version>4.3.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq&l

我们在前面把集群搭建起来了,也设置了kafka broker的配置,下面我们用代码来实现一下客户端向kafka发送消息,consumer端从kafka消费数据.大家先不要着急着了解 各种参数的配置,先感受一下整个流程,我会跟大家逐一深入的学习和探讨. 1.引入的maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId>

#!/usr/bin/env python #encoding:utf8 from Queue import Queue import random,threading,time #生产者类 class Producer(threading.Thread): def __init__(self, name,queue): threading.Thread.__init__(self, name=name) self.data=queue def run(self): for i in range

Below is from wiki, just for study & record. In computing, the producer–consumer problem (also known as the bounded-buffer problem) is a classic example of a multi-process synchronization problem. The problem describes two processes, the producer and

#1.生产者和消费者模型producer and consumer modelimport timedef producer(): ret = [] for i in range(2): time.sleep(0.2) ret.append("包子%s" %i) return retdef consumer(res): for index,baozi in enumerate(res): time.sleep(0.2) print("第%s个人,吃了%s" %(in

原文连接:http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/4201875.html 程序仍然使用之前的一篇博文中的例子 :http://www.cnblogs.com/gnivor/p/4934265.html 这里是将producer和consumer与bocker分离 如何搭建Kafka集群见: http://www.cnblogs.com/gnivor/p/4934073.html 注意:不同的地方 需要改动config文件夹下的server.propertie

MQ解耦了生产者和消费者,前提是有一个稳定强大的消息服务,我们只管与之通信即可. 所以,和MqServer通信是什么样的?难否? 0. 发送端demo /** * This class demonstrates how to send messages to brokers using provided {@link DefaultMQProducer}. */ public class Producer { public static void main(String[] args) thro

2003 年,Herb Sutter 在他的文章 “The Free Lunch Is Over” 中揭露了行业中最不可告人的一个小秘密,他明确论证了处理器在速度上的发展已经走到了尽头,并且将由全新的单芯片上的并行 “内核”(虚拟 CPU)所取代.这一发现对编程社区造成了不小的冲击,因为正确创建线程安全的代码,在理论而非实践中,始终会提高高性能开发人员的身价,而让各公司难以聘用他们.看上去,仅有少数人充分理解了 Java 的线程模型.并发 API 以及 “同步” 的含义,以便能够编写同时提供安全

抽象类(abstract class):抽象类不能创建对象,主要用来创建子类.Java中的抽象类使用 abstract 修饰符定义. 抽象数据类型(abstract data type ADT):抽象数据类型指明了可能的类型和允许进行的操作,但是没有提供实现. 访问标识符(access specifier):用于方法或变量定义,限定了哪些类可以访问该方法或变量.Java中的访问标识符有 public.protected 和 private.没有访问标识符修饰的方法或变量默认可见性为“packag

Introducing Kafka Streams: Stream Processing Made Simple 这是Jay Kreps在三月写的一篇文章,用来介绍Kafka Streams.当时Kafka Streams还没有正式发布,所以具体的API和功能和0.10.0.0版(2016年6月发布)有所区别.但是Jay Krpes在这简文章里介绍了很多Kafka Streams在设计方面的考虑,还是很值得一看的. 以下的并不会完全按照原文翻译,因为那么搞太累了……这篇文件的确很长,而且Jay

抽象类(abstract class):抽象类不能创建对象,主要用来创建子类.Java中的抽象类使用 abstract 修饰符定义. 抽象数据类型(abstract data type ADT):抽象数据类型指明了可能的类型和允许进行的操作,但是没有提供实现. 访问标识符(access specifier):用于方法或变量定义,限定了哪些类可以访问该方法或变量.Java中的访问标识符有 public.protected 和 private.没有访问标识符修饰的方法或变量默认可见性为“packag

     java.util.concurrent.locks包为锁和等待条件提供一个框架的接口和类,它不同于内置同步和监视器.该框架允许更灵活地使用锁和条件,但以更难用的语法为代价. Lock 接口支持那些语义不同(重入.公平等)的锁规则,可以在非阻塞式结构的上下文(包括 hand-over-hand 和锁重排算法)中使用这些规则.主要的实现是 ReentrantLock. ReadWriteLock 接口以类似方式定义了一些读取者可以共享而写入者独占的锁.此包只提供了一个实现,即 Reent

ava.util.concurrent 包含许多线程安全.测试良好.高性能的并发构建块.不客气地说,创建 java.util.concurrent 的目的就是要实现 Collection 框架对数据结构所执行的并发操作.通过提供一组可靠的.高性能并发构建块,开发人员可以提高并发类的线程安全.可伸缩性.性能.可读性和可靠性. 如果一些类名看起来相似,可能是因为 java.util.concurrent 中的许多概念源自 Doug Lea 的 util.concurrent 库(请参阅 参考资料).