场景: 我们一般在代码中编写while循环,进行consumer.nextDelivery方法进行获取下一条消息,然后进行消费处理. 实际环境: 我们使用自定义的Consumer更加的方便,解耦性更强,也在实际工作中最常用. 操作: //生产端代码 ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); connectionFactory.setHost("127.0.0.1"); connectionFactory

前面介绍了DSAPI多功能组件编程应用-HTTP监听服务端与客户端的内容,这里介绍一个适用于更高效更快速的基于HTTP监听的服务端.客户端. 在本篇,你将见到前所未有的超简化超傻瓜式的HTTP监听服务,与前篇中的不同,在DSAPI中,指令版同时包含了服务端与客户端. 先来看一下使用方法,几乎不需要太多的说明,当然,它是支持事件的.所谓指令版,即服务端和客户端收发都是基于短字串的,比如客户端发一个“hello“,服务端收到这个指令后返回一个”Hi".为确保传输的数据有效性,默认使用Base64加密

本文中,演示了使用DSAPI.网络相关.HTTP监听,快速建立服务端和客户端. HTTP监听服务端的作用,是监听指定计算机端口,以实现与IIS相同的解析服务,提供客户端的网页请求,当然,这不仅仅是应用在网页方面. DSAPI.网络.HTTP监听支持事件,在声明时,可使用WithEvents来使用其事件支持. 建立一个HTTP监听服务端 ' 声明一个服务端 Private WithEvents 服务端 As New DSAPI.网络相关.HTTP监听 With 服务端 .绑定端口 = 2000 '

前面介绍了DSAPI多功能组件编程应用-HTTP监听服务端与客户端的内容,这里介绍一个适用于更高效更快速的基于HTTP监听的服务端.客户端. 在本篇,你将见到前所未有的超简化超傻瓜式的HTTP监听服务,与前篇中的不同,在DSAPI中,指令版同时包含了服务端与客户端. 先来看一下使用方法,几乎不需要太多的说明,当然,它是支持事件的.所谓指令版,即服务端和客户端收发都是基于短字串的,比如客户端发一个“hello“,服务端收到这个指令后返回一个”Hi".为确保传输的数据有效性,默认使用Base64加密

本文中,演示了使用DSAPI.网络相关.HTTP监听,快速建立服务端和客户端. HTTP监听服务端的作用,是监听指定计算机端口,以实现与IIS相同的解析服务,提供客户端的网页请求,当然,这不仅仅是应用在网页方面. DSAPI.网络相关.HTTP监听支持事件,在声明时,可使用WithEvents来使用其事件支持. 建立一个HTTP监听服务端 ' 声明一个服务端 Private WithEvents 服务端 As New DSAPI.网络相关.HTTP监听 With 服务端 .绑定端口 = 2000

1 TCP简介 tcp是一种基于流的应用层协议,其“可靠的数据传输”实现的原理就是,“拥塞控制”的滑动窗口机制,该机制包含的算法主要有“慢启动”,“拥塞避免”,“快速重传”. 2 TCP socket建立和epoll监听实现 数据结构设计 linux环境下,应用层TCP消息体定义如下: typedef struct TcpMsg_s { TcpMsgHeader head; void* msg; }TcpMsg; 其中,head表示自定义的TCP消息头,它的定义如下: //TCP消息类型,根据业

目录 修改OracleRAC监听端口号: 1.查看当前数据库监听状态: 2.修改集群监听端口: 3.手动修改LOCAL_LISTENER: 4.停止集群监听和SCAN: 5.修改listener.ora文件: 6.启动集群监听和SCAN: 7.验证数据库监听端口状态: 修改OracleRAC监听端口号: 修改前一定要查看修改后的端口有没有被占用: # netstat -an|grep <new-listener-port> 1.查看当前数据库监听状态: (grid用户执行) $ lsnrctl

目录 说明 生产端 消费端 说明 本文 SpringBoot 与 RabbitMQ 进行整合的时候,包含了三种消息的确认模式,如果查询详细的确认模式设置,请阅读:RabbitMQ的三种消息确认模式 同时消费端也采取了限流的措施,如果对限流细节有兴趣请参照之前的文章阅读:消费端限流 生产端 首先引入 maven 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spr

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起

系列目录 RabbitMQ 入门系列:1.MQ的应用场景的选择与RabbitMQ安装. RabbitMQ 入门系列:2.基础含义:链接.通道.队列.交换机. RabbitMQ 入门系列:3.基础含义:持久化.排它性.自动删除.强制性.路由键. RabbitMQ 入门系列:4.基础编码:官方SDK使用:链接创建.单例改造.发送消息.接收消息. RabbitMQ 入门系列:5.基础编码:交换机的进阶介绍及编码方式. RabbitMQ 入门系列:6.保障消息:不丢失:发送方.Rabbit存储端.接收方

出现错误的原因是消费端war没有启动成功, 但是zkClient和Dubbo的对应Thread启动了, web container无法加载对应的类, INFO: Initializing ProtocolHandler ["http-bio-8081"] Jun , :: PM org.apache.coyote.AbstractProtocol init INFO: Initializing ProtocolHandler ["ajp-bio-8010"] Jun

1.概念:SpringSecurity 安全访问 2.具体内容 所有的 Rest 服务最终都是暴露在公网上的,也就是说如果你的 Rest 服务属于一些你自己公司的私人业务,这样的结果会直接 导致你信息的泄漏,所以对于 Rest 访问,安全性是首要的因素. 2.1.配置安全验证 如果要想进行安全的验证处理,那么首先一定要先在服务的提供方上进行处理. 1. [microcloud-provider-dept-8001]修改 pom.xml 配置文件,追加 SpringSecurity 相关依赖包引入

本文借用dubbo.learn的Dubbo API方式来解释原理. 服务消费端泛化调用 前面我们讲解到,基于Spring和基于Dubbo API方式搭建简单的分布式系统时,服务消费端引入了一个SDK二方包,里面存放着服务提供端提供的所有接口类,之所以需要引入接口类是因为服务消费端一般是基于接口使用JDK代理实现远程调用的. 泛化接口调用方式主要在服务消费端没有API接口类及模型类元(比如入参和出参的POJO类)的情况下使用.其参数及返回值中没有对应的POJO类,所以所有POJO均转换为Map表示

Demo结构介绍 Demo使用Maven聚合功能,里面有三个模块,目录如下: 其中Consumer模块为服务消费者,里面TestConsumer和consumer.xml组成了基于Spring配置方式的服务调用,TestConsumerApi是基于Dubbo API方式的服务调用,TestConsumerApiGeneric是泛化方式的服务调用,TestConsumerAsync是异步调用的方式. 其中Provider模块为服务提供者,里面TestProvider和provider.xml组成了

spring cloud消费端调用服务提供者,有两种方式rest+ribbon和Feign,Feign是一个声明式的伪Http客户端更为简单易用,所以我们项目选用Feign作为服务通讯方式 项目有6个模块,A,B,C,D,E,F,模块之前必不可少的会存在相互调用的情况 问题来了.通过FeignClient的方式调用服务端,需要在消费端建立对服务端的调用的FeignClient接口 假如A和B都需要调用C. A调用C需要在A模块中建立一个C的FeignClient接口 B调用C也需要在B模块建立一

消费端跟服务端类似 注意点是dubbo:reference 和服务端的dubbo:service做区分 消费端主要是处理发送过来的请求

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: 1 package com.zxy.demo.rabbitmq; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.concurrent.TimeoutExcepti

目录 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 2.限流的 api 讲解 3.如何对消费端进行限流 TTL 1.消息的 TTL 2.队列的 TTL 死信队列 实现死信队列步骤 总结 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 假设一个场景,首先,我们 Rabbitmq 服务器积压了有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现这样情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据! 当数据量特别大的时候,我们对生产端限流肯定是不科学的,因为有时候并发量就是特别大,

消息无序产生的原因 消息队列,既然是队列就能保证消息在进入队列,以及出队列的时候保证消息的有序性,显然这是在消息的生产端(Producer),但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer),尽管消费端在拉取消息时是有序的,但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序. 场景分析 先后两次修改了商品信息,消息A和消息B先后同步写入MySQL,接着异步写入消息队列中发送消息,此时消息队列生产端(Producer)按时序先后发出了A和B两条消息(消息A先发出,消息B后发出)

之前使用MQ的时候是通过封装成dll发布Nuget包来使用,消息的发布和消费都耦合在使用的站点和服务里,这样会造成两个问题: 1.增加服务和站点的压力,因为每次消息的消费就意味着接口的调用,这部分的压力都加在了使用的站点和服务的机器上. 2.增加修改的复杂性,如果我们需要加两条消费日志,都需要再发布一个版本重新通过dll引用. 所以我们需要做以下两方面的工作: 1.MQ的接收拆分为Windows服务,通过zokeerper实现主从防止单点故障. 2.MQ的消费这里做成单独的WebApi服务. 这

Kafka 提供了 3 种提交 offset 的方式 自动提交 复制 1234 consumer.commitSync(); 手动异步提交 offset 复制 1 consumer.commitAsync(); 上面说了既然异步提交 offset 可能会重复消费, 那么我使用同步提交是否就可以表明这个问题呢? 复制 1234567 )); records.forEach(record -> { insertIntoDB(record); consumer.commitSync(); });} 很