1. ObjectiveIn our last ​​Kafka tutorial​​​, we discussed ​​Kafka Docker​​.Today, we will discuss Kafka Workflow. Also, we will cover Workflow of Pub-Sub Messaging along with Workflow of Queue Messagi
转载 2020-08-20 10:45:00
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Apache Pulsar https://pulsar.apache.org/powered-by/ Apache Pulsar https://pulsar.apache.org/en/download/ apache/pulsar: Apache Pulsar - distributed pu ...
转载 2021-07-17 16:08:00
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The Apache Software Foundation Announces Apache® Pulsar™ as a Top-Level Project : The Apache Software Foundation Blog https://blogs.apache.org/foundat
转载 2018-11-02 16:38:00
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Overview Pub-Sub module 顾名思义是一个发布订阅相关的模块。Pub-Sub module 为对象存储的变更事件提供一种发布-订阅机制。而发布-订阅架构本身应用非常广泛,如公有云Google Cloud,AWS 的PubSub 服务,Redis 的发布订阅机制等等,发布订阅架构提
转载 2021-06-24 13:46:55
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直接上代码package com.guo.server;import org.zeromq.ZMQ;import org.zeromq.ZMQ.Context;import org.zeromq.ZMQ.Socket;public class Publisher {    public void start(){        Syste
原创 2014-04-16 09:47:08
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问题描述:        在之前的例子中我们没有使用特别的TOPIC来区分,这次我们对发布的消息进行TOPIC区分,但是发现这个TOPIC不能存在一个相似度,看如下代码:package com.guo.server;import org.zeromq.ZMQ;import org.zeromq.ZMQ.Context;import org.zeromq.ZM
原创 2014-04-16 16:22:44
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zmq pub-sub, push-pull模式没有客服端服务端启动先后顺序的限制,与普通的socket通信不一样,必须先启动服务端。以下是测试程序,pub.py为服务端,sub.py客户端。pub.py# coding: utf-8import zmqimport timeimport threadingimport osimport stat# 分类后的日志的zm...
原创 2022-11-04 10:03:54
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zmq订阅/发布模式server端代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 #coding=utf-8 ''''' 服务端,发布模式 ''' impo...
转载 2022-11-04 10:16:41
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1.PTP模型PTP(Point-to-Point)模型是基于队列(Queue)的,对于PTP消息模型而言,它的消息目的是一个消息队列(Queue),消息生产者每次发送消息总是把消息送入消息队列中,消息消费者总是从消息队列中读取消息.先进队列的消息将先被消息消费者读取.发送方发消息到队列,接收方从队列接收消息,队列的存在使得消息的异步传输成为可能。和邮件系统中的邮箱一样,队列可以包含各种消息,JM
转载 2013-07-01 12:22:00
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本篇主要介绍 Redis 内存优化的一些技巧。1.内存消耗1、内存使用统计Redis 可以通过 info memory 命令来查看内存使用情况,属性说明如下:属性名属性说明used_memoryRedis 分配器分配的内存量,也就是实际存储数据的内存总量used_memory_human以可读格式返回 Redis 使用的内存总量used_memory_rss从操作系统的角度,Redis 进程占用的
redis sub/pub 踩坑系列: 首先, 我们先了解相关知识 redis sub/pub(消息订阅) 是一种消息通信模式,pub是发送消息(生产者),,pub 是接收者(消费者)。其中,还隐藏着channel(通信频道)、联系,pub 通过多个 channel 发送给 subsub 最终进行消费优劣对比 优势: 可监听多个通信频道, 可多个消费着消费 缺点: 数据可靠性无法保障, 因
转载 2023-05-25 14:30:54
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redis作为内存数据库,大多时候都是作为缓存来使用,但是因为有pub/sub的存在,所以也可以做MQ来使用。做为MQ,它有两个严重的问题: 1.无法持久化; 2.没有ack机制;redis pub/sub是一个要即时消费的MQ,如果消费晚了,数据就会丢失。因此在使用redis pub/sub作为MQ的时候,我们通常要用一个线程轮询去sub,丢到内存队列中等待处理线程去处理,这带来了消费者服务资源
转载 2023-09-22 17:38:48
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Redis pipeline与Pub/SubRedis全称是 remote dictionary server ,本质上是一个key value类型的内存数据库,因为是纯内存的操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过10万次读写操作。但如果没用好,每秒10万次的读写效率也是发挥不出来的。而管道技术尤为显著提高了 redis 服务的性能。管道pipeline 什么是管道pipeline 可以
转载 2024-01-22 19:52:22
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# Redisson Pub Sub 实现指南 ## 简介 在本篇文章中,我将向你介绍如何使用 Redisson 实现 Pub-Sub(发布-订阅)模式。首先我们将了解整个实现过程的步骤,并使用表格展示清晰的流程。然后,我将逐步指导你完成每一步所需的代码,并对每个代码片段进行注释解释其含义。 ## 整体流程 下表中列出了 Redisson Pub-Sub 实现的整个流程。 | 步骤 | 描述
原创 2023-12-28 10:06:01
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为什么还要发布订阅模型?前面我们讲了Redis消息队列的使用方法,但是没有提到Redis消息队列的不足。Redis消息队列的一个很大的不足就是无法支持消息的多播机制,正因为如此,Redis才提出了发布订阅模型!消息多播 消息多播允许生产者值生成一次消息,由中间件负责将消息复制到多个消息队列中,每个消息队列由相应的消费组进行消费。PubSub 为了支持消息多播,Redis不能再依赖基本的数据类型实现
转载 2023-08-15 22:27:59
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一、什么是pub/sub?    publish/subscribe ,即发布订阅功能。基于实践系统中,是常用的通信模型,采用事件做为基本的通信机制,提供大规模系统要求的松散耦合的交互方式。订阅者,以事件定义的方式表达出它有兴趣接受的一个时间或一类事件。发布者,发布事件并通知相关订阅者。    同时,pub/sub也是一个消息通信模式,主
转载 2023-07-21 09:42:01
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如何使用Redis做异步队列?使用List作为队列,RPUSH生产消息,LPOP消费消息缺点:没有等待队列里有值就直接消费弥补:可以通过在应用层引入Sleep机制去调用LPOP重试BLPOP KEY【key...】 timeout:阻塞直到队列有消息或超时缺点:只能供一个消费者消费pub/sub:主题订阅者模式发送者发送消息,订阅者接收消息缺点:消息的发布是无状态的,无法保证可达,如订阅者下线后,
转载 2024-06-12 22:12:46
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在本文中,我们将探讨如何使用Redis的Pub/Sub模型来实现一个实时聊天系统。这一模型相较于传统的请求-响应模式在高并发环境下表现更为优越,特别适合简单的消息发布和订阅场景。接下来,我们将分析一个具体案例中的问题、现象、原因及解决方案。 ## 问题背景 用户决定搭建一个使用Redis Pub/Sub实现的聊天室,以便于进行实时通讯。在这个场景中,每位用户通过订阅相应的频道接收消息,而发送消
原创 7月前
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# Redis Pub/Sub性能 ## 简介 Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的键值对存储数据库,常用于构建高性能的应用程序。Redis提供了许多功能,其中之一是发布/订阅(Pub/Sub)模式。 发布/订阅模式是一种消息传递模型,其中消息发布者发送消息到一个或多个频道,而消息订阅者可以订阅一个或多个频道以接收消息。Redis提供了强大的发布/订阅功
原创 2023-08-01 16:13:15
339阅读
# Redis Pub/Sub Acknowledgement ## Introduction Redis is an open-source, in-memory data structure store that is commonly used as a database, cache, and message broker. One of the key features of Red
原创 2024-06-16 04:53:38
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