本文继上篇简单分析了RTMP协议如何进行通信进一步详细分析RTMP的消息都有哪些,以及这些消息有什么作用. 一.RMTP消息 由上一篇文章可知RTMP 消息有分成两个部分,一个是头部,一个是有效负载.服务器和客户端通过网络发送 RTMP 消息相互进行通讯.消息可以包括音频,视频,数据,甚至其它任何数据. 二.消息头 消息类型(Message Type):字段占用 1 字节来表示消息类型.类型的 ID 范围在(1-6)保留给协议控制消息. 长度(Length):字段占用 3 字节来表示有效负荷以字

引言 你是否遇到过两个(多个)系统间需要通过定时任务来同步某些数据?你是否在为异构系统的不同进程间相互调用.通讯的问题而苦恼.挣扎?如果是,那么恭喜你,消息服务让你可以很轻松地解决这些问题.消息服务擅长于解决多系统.异构系统间的数据交换(消息通知/通讯)问题,你也可以把它用于系统间服务的相互调用(RPC).本文将要介绍的RabbitMQ就是当前最主流的消息中间件之一. RabbitMQ简介 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanced Message Queue )的开源

Skynet之消息队列 - 消息的存储与分发 http://www.outsky.org/code/skynet-message-queue.html Sep 8, 2014 按我的理解,消息队列是Skynet的核心,Skynet就是围绕着消息队列来工作的. 这个消息队列分为两部分:全局队列和服务队列.每个服务都有一个自己的服务队列,服务队列被全局队列引用.主进程通过多个线程来不断的从全局队列中取出服务队列,然后分发服务队列中的消息到对应的服务. 今天,我将拨开消息队列的面纱,一探究竟. 既然是

本文来自 网易云社区 . RabbitMQ在金融系统,OpenStack内部组件通信和通信领域应用广泛,它部署简单,管理界面内容丰富使用十分方便.笔者最近在研究RabbitMQ部署运维和代码架构,本篇文章主要记录下RabbitMQ存储机制相关内容和源码分析. 一.RabbitMQ进程架构 Erlang是基于Actor模型的一门天然多进程.分布式和高并发的语言.一个Erlang虚拟机对应一个操作系统进程,一个Erlang进程调度器对应一个操作系统线程,一般来说,有多少个CPU核就有多少个调度器.

有3种称作XSI IPC的IPC:消息队列.信号量.共享存储.这种类型的IPC有如下共同的特性. 每个内核中的IPC都用一个非负整数标志.标识符是IPC对象的内部名称,为了使多个合作进程能够在同一IPC对象上汇聚,需要提供一个外部命名方案.因此,将每个IPC对象都与一个键相关联,将这个键(key)作为该对象的外部名.这个键的数据类型是key_t,通常在头文件<sys/types.h>中被定义为长整型,该键由内核变换成标识符. 有3种方式可以使客户进程和服务器进程在同一IPC结构上汇聚: (1)

自动化确实方便,做微服务再合适不过了,单一jar包部署和管理都非常方便.只要系统架构设计合理,大型项目也能用.最近做的项目,统计中心和推荐系统,collector.calculator.recommendor都是用springboot写,加上nginx负载均衡,轻松实现横向扩展.存储用es,消息队列用redis,已经稳定运行2个月.   1. 坑有些多, 文档略少, 特别是一些JavaConfig相关的东西, 比如上面某个答案说的加载逻辑抽风的问题, 用 @DependsOn注解应该就能搞定 (

问题 : 部署时如何知道自己是 broker 还是 NameServer topic 订阅信息放在哪里 broker 的作用到底是什么 纪录是如何持久化的 群发的时候,是如何储存消息的 send 方法到底有没有使用多线程发送处理,简单叙述一个 send 的过程 transientStorePool 作用到底是什么 为什么要使用堆外内存来存储消息先,而不是使用堆内内存 以上几个问题,是在学习中思考的问题,我们将在学习过程中逐渐寻找答案. 概述 本文将会走完文件存储的主体流程,后续分析各个重要的类.

一.进程间通信简述 每个进程各自有不同的用户地址空间,任何一个进程的全局变量在另一个进程中都看不到,所以进程之间要交换数据必须通过内核,在内核中开辟一块缓冲区,进程1把数据从用户空间拷到内核缓冲区,进程2再从内核缓冲区把数据读走,内核提供的这种机制称为进程间通信(IPC,InterProcess Communication),即指在不同进程之间传播或交换信息.IPC的方式通常有管道(包括无名管道和命名管道).消息队列.信号量.共享存储.Socket.Streams等.其中 Socket和Stre

前言 最新项目中要用到消息队列来做消息的传输,之所以选着 Kafka 是因为要配合其他 java 项目中,所以就对 Kafka 了解了一下,也算是做个笔记吧. 本篇不谈论 Kafka 和其他的一些消息队列的区别,包括性能及其使用方式. 简介 Kafka 是一个实现了分布式的.具有分区.以及复制的日志的一个服务.它通过一套独特的设计提供了消息系统中间件的功能.它是一种发布订阅功能的消息系统. 一些名词 如果要使用 Kafka ,那么在 Kafka 中有一些名词需要知道,文本不讨论这些名词是否在其他

开源QQ群: .net 开源基础服务  238543768 开源地址: http://git.oschina.net/chejiangyi/Dyd.BusinessMQ ## 业务消息队列 ##业务消息队列是应用于业务的解耦和分离,应具备分布式,高可靠性,高性能,高实时性,高稳定性,高扩展性等特性. ## 优点: ##- 大量的业务消息堆积能力- 无单点故障及故障监控,异常提醒- 生产者端负载均衡,故障转移,故障自动恢复,并行消息插入.- 消费者端负载均衡,故障保持,故障自动恢复,并行消息消费.

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

目前业界流行的分布式消息队列系统(或者可以叫做消息中间件)种类繁多,比如,基于Erlang的RabbitMQ.基于Java的ActiveMQ/Apache Kafka.基于C/C++的ZeroMQ等等,都能进行大批量的消息路由转发.它们的共同特点是,都有一个消息中转路由节点,按照消息队列里面的专业术语,这个角色应该是broker.整个消息系统通过这个broker节点,进行从消息生产者Producer到消费者Consumer的消息路由.当然了,生产者和消费者可以是多对多的关系.消息路由的时候,可以

在本人的上一篇博客文章:Netty构建分布式消息队列(AvatarMQ)设计指南之架构篇 中,重点向大家介绍了AvatarMQ主要构成模块以及目前存在的优缺点.最后以一个生产者.消费者传递消息的例子,具体演示了AvatarMQ所具备的基本消息路由功能.而本文的写作目的,是想从开发.设计的角度,简单的对如何使用Netty,构建分布式消息队列背后的技术细节.原理,进行一下简单的分析和说明. 首先,在一个企业级的架构应用中,究竟何时需引入消息队列呢?本人认为,最经常的情况,无非这几种:做业务解耦.事件

前言 最近花了我几个月的业余时间,对EQueue做了一个重大的改造,消息持久化采用本地写文件的方式.到现在为止,总算完成了,所以第一时间写文章分享给大家这段时间我所积累的一些成果. EQueue开源地址:https://github.com/tangxuehua/equeue EQueue相关文档:http://www.cnblogs.com/netfocus/category/598000.html EQueue Nuget地址:http://www.nuget.org/packages/eq

1. 前言 在阅读本文之前,可以查看微软官方的说明. https://www.azure.cn/documentation/articles/service-bus-create-queues/ 2. 介绍 1) service bus的队列,若当前消息被成功处理后,则这个消息会从队列中消失. 2) service bus是先进先出的队列,当取队列时,一直停留做等待,直到有消息进入. 3) Windows Azure Service Bus 提供安全且广泛可用的托管基础结构,以实现广泛通信.大范

这里就不说怎么安装了,直接解压出来就行了. 谢绝转载,作者保留所有权力 目录:  一:JMQ的两种消息模式 1.1:点对点的消息模式 1.2:订阅模式 二:点对点的实现代码 2.1:点对点的发送端 2.2:点对点的接收端 三:订阅/发布模式的实现代码 3.1:订阅模式的发送端 3.2:订阅模式的接收端 四:发送消息的数据类型 4.1:传递javabean对象 4.2:发送文件 五:ActiveMQ的应用 5.1:保证消息的成功处理 5.2:避免消息队列的并发 5.2.1:主动接收队列消息 5.2

消息服务MNS和消息队列ONS产品对比 MNS已经进过严格测试,已达到商业化的稳定性要求,其主要特点和适用场景 1.数据高可靠(10个9),对于数据可靠性敏感(要求消息数据不丢)的应用场景建议选择. 2.所有API符合HTTP RESTFUL 标准,方便接入,对于由于有不同网络安全域之间数据交换要求的场景建议选择,只需要http80端口开放就可以(一般默认开放),不需要开放额外端口. 3.后端存储采用阿里云自主研发的飞天分布式系统(已广泛应用于阿里云各个云产品),单集群规模已达到5k台,消息堆积

概况:Beanstalkd,一个高性能.轻量级的分布式内存队列系统,最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟,支持过有9.5 million用户的Facebook Causes应用.后来开源,现在有PostRank大规模部署和使用,每天处理百万级任务.Beanstalkd是典型的类Memcached设计,协议和使用方式都是同样的风格,所以使用过memcached的用户会觉得Beanstalkd似曾相识. beanstalk核心概念: job:一个需要异

消息中间件NMQ 1.What is nmq? nmq = new message queue; 一个通用消息队列系统 为在线服务设计 什么是消息队列?问什么需要?有哪些功能? 消息队列的本质:1.多个不同的应用之间实现相互通信的一种异步传输模式2.异步3.解耦 业界有哪些比较好的mq? yahoo YMB .twitter Kestrel.amazon SQS.apache kafka 百度的nmq和bigpipe 那么为什么会有这么多的实现呢? 影响设计的关键需求: 1.数据安全性 2.传输

应用场景 最近在公司做项目,需要对聊天内容进行存储,考虑到数据库查询的IO连接数高.连接频繁的因素,决定利用缓存做. 从网上了解到redis可以对所有的内容进行二进制的存储,而java是可以对所有对象进行序列化的,序列化的方法会在下面的代码中提供实现. 序列化 这里我编写了一个java序列化的工具,主要是对对象转换成byte[],和根据byte[]数组反序列化成java对象: 主要是用到了ByteArrayOutputStream和ByteArrayInputStream: 需要注意的是每个自定

一年前,当我第一次开发完EQueue后,写过一篇文章介绍了其整体架构,做这个框架的背景,以及架构中的所有基本概念.通过那篇文章,大家可以对EQueue有一个基本的了解.经过了1年多的完善,EQueue无论是功能上还是成熟性上都完善了不少.所以,希望再写一篇文章,介绍一下EQueue的整体架构和关键特性. EQueue架构 EQueue是一个分布式的.轻量级.高性能.具有一定可靠性,纯C#编写的消息队列,支持消费者集群消费模式. 主要包括三个部分:producer, broker, consume