1、为什么使用MQ？MQ的优点？ 异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式，提高了系统吞吐量。 应用解耦 - 系统间通过消息通信，不用关心其他系统的处理。 流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量；可以缓解短时间内的高并发请求。日志处理 - 解决大量日志传输。 消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。2、消息
特性activeMQrabbitMQrocketMQkafka单机吞吐量万/秒万/秒10万/秒10万/秒topic对吞吐量的影响无无topic达到几百/几千个级别，吞吐量会有小幅度下降； 这是roket最大的优势，所以非常适用于支持大批量的topictopic可以达到几十/几百个级别，吞吐量会有大幅度下降； kafka不适用于大批量topic场景，除非加机器时效性毫秒微妙 这是rabb
使用消息队列的主要目的主要记住这几个关键词：解耦、异步、削峰填谷解耦：在一个复杂的系统中，不同的模块或服务之间可能需要相互依赖，如果直接使用函数调用或者 API 调用的方式，会造成模块之间的耦合，当其中一个模块发生改变时，需要同时修改调用方和被调用方的代码。而使用消息队列作为中间件，不同的模块可以将消息发送到消息队列中，不需要知道具体的接收方是谁，接收方可以独立地消费消息，实现了模块之间的解耦。异
消息队列要满足以下特性消息的可靠传递：确保不会丢失消息.Cluster: 支持集群，确保不会因为某个节点宕机导致服务不可用，当然也不可以丢失消息.性能：具备足够好的性能，能满足大多数性能要求.常用的消息队列rabbitMQ:rocketMQ:Kafka:队列、主题、分区队列先进先出 严格有序消费者之间实际上是竞争关系，如果要求每个消费者都能收到全量的消息.如对于一份订单数据，需要优惠卷系统，商品系
目录 背景1：scala版本2：pyspark版本注意：以下都是采坑点RabbitMQ启用MQTT功能背景平常我们会实时监听kafka的数据，并且与流处理框架比如sparkstreaming和flink进行连接进行消费处理，这一套非常成熟且有官方工具包。但是目前有业务场景需要接收rabbitmq的数据，这就比较麻烦了，因为不想kafka有直接的kafkautils能创建流。在sspark
概述本篇是IoT MQ系列的第一篇，本篇主要从以下几个维度介绍下IoT MQ：IoT MQ和Kafka，RocketMQ，RabbitMQ这些消息队列有什么区别目前IoT的传输协议有哪些，有什么区别，如何选择合适的协议作为基础协议？IoT MQ的适用场景有哪些？IoT MQ到底是什么东东IoT MQ（Internet of things message queue）主要用来传输各种物联网设备的消息
ftok()
#include <sys/types.h>
#include <sys/ipc.h>
函数原型：
key_t ftok( const char * pathname , int proj_id );
参数：
pathname 就时你指定的文件名(该文件必须是存在而且可以访问的)，id是子序号，虽 然为int，但是只有8个比特
消息队列使用场景为什么会需要消息队列(MQ)？解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 冗余 有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化
原创
2018-07-21 22:43:09
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消息队列 CKafka 产品对比 - 产品简介 - 文档中心 - 腾讯云 https://cloud.tencent.com/document/product/597/11751 产品对比 最近更新时间：2020-05-28 13:23:05 前往 GitHub 编辑 查看 PDF 消息队列 CKa
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2020-08-14 21:10:00
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消息队列概述 消息队列是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式，软件的贮列用来处理一系列的输入，通常是来自用户。 消息队列提供了异步的通信协议，消息的发送者和接收者不需要同时与消息队列交互。消息会保存在队列中，直到接收者取回它。Producer：消息生产者，负责产生和发送消息到 Broker。Broker：消息处理
消息队列消息队列是存放消息的组件。程序A将消息放入消息队列，程序B从消息队列中获取消息。大多数情况下，消息队列都不是永久性的存储消息，只是作为一种临时缓冲存储存在。消息的处理方式可分为同步处理、异步处理，如下图所示：消息队列的优势系统解耦：允许相关联的两个服务（系统）独立扩展，只需遵守一定规范。缓冲：控制、优化数据经过系统的速度，解决消息生产和消费速度不一致的问题。可恢复性：系统中消息处理的某一组
周末测试了一下RabbitMQ的性能，RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的它变的非常重量级，更适合于企业级...
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2014-06-25 21:32:00
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2评论
周末测试了一下RabbitMQ的性能，RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。个人认为，在互联网开发中，使用消息队列，更多的因为在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求会发生堵塞，所以我们需要一个队列服务来进行异步的处理，在这种场景下，只要队列服务满足最基本
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2021-07-31 09:53:52
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前言：火云邪神语录：天下武功，无坚不破，唯快不破！Nginx的看家本领就是速度，Lua的拿手好戏亦是速度，这两者的结合在速度上无疑有基因上的优势。 最先将Nginx，Lua组合到一起的是OpenResty，它有一个ngx_lua模块，将Lua嵌入到了Nginx里面；随后Tengine也包含了ngx_lua模块。至于二者的区别：OpenResty是Nginx的Bundle；而Tengine则是Ng
回顾下，LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue在实现上不同点有：
1、ArrayBlockingQueue使用数组存储数据，LinkedBlockingQueue使用单向链表存储数据；
2、ArrayBlockingQueue使用一个可重入锁和这个锁生成的两个条件对象进行并发控制(classic two-condition algorithm)，而Linked
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2012-10-11 15:57:00
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TiDB 是一款分布式 HTAP 数据库，它目前有两种存储节点，分别是 TiKV 和 TiFlash。TiKV 采用了行式存储，更适合 TP 类型的业务；而 TiFlash 采用列式存储，擅长 AP 类型的业务。TiFlash 通过 raft 协议从 TiKV 节点实时同步数据，拥有毫秒级别的延迟，以及非常优秀的数据分析性能。它支持实时同步 TiKV 的数据更新，以及支持在线 DDL。关系型数据库
本文详细解读了造成上篇压力测试结果存在差异的三个原因：节点间通讯的方式、消息流架构的方式、队列的使用。
原创
2021-09-02 16:09:11
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本文深入分析了 EMQ X 以及 RabbitMQ 在核心架构上的侧重，并据此分析了它们为 MQTT 集群模式表现带来的不同影响。
原创
2021-08-31 16:19:00
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最近这几年，Go、Rust 收到越来越多的关注，特别是 Go，在国内挺受欢迎的，很多大公司都采用它。而 Rust，作为系统编程语言收到越来越多的人关注，苹果、微软都宣称他们使用 Rust 编写部分业务。而 Java 作为老牌编程语言，长期霸占编程语言排行榜第一或第二位。这篇文章从一些角度就以上三门语言做一个对比。本文是 Java，Go 和 Rust 之间的比较。但这不是性能测试，主要关注
这是Java，Go和Rust之间的比较。这不是基准测试，而是关于：可执行文件大小、内存使用、CPU使用率、运行时要求之间的比较，当然还有一个小的基准测试，可以每秒获取一些请求。测试三个Web服务的存储库托管在github上。直接看结论：结论在得出任何结论之前，我想指出这三种语言之间的关系(或缺乏)。Java和Go都是垃圾收集语言，但是Java会提前编译为在JVM上运行的字节码。启动Java应用程序
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2023-08-15 18:57:57
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