在我们使用RabbitMQ过程中, 无法感知消息是否正确的到达broker. 如果不进行配置的话, 默认情况是不会返回任何信息给生产者的. 因此RabbitMQ提供了三种方法来进行消息的确认:
消息队列通常作为企业IT系统内部通信的核心手段 具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一。
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一。 当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、RocketMQ等。 本文不会一一介绍这些消息队列的所有特性,而是探讨一下自主开发设计一个消息队列时,你需要思考和设计的重要方面。过程中我们会参考这些成熟消息队列的很多重要思想。 本文首先会阐述什么时候你需要一个消
在入门使用曾提到过,生产者发送消息可以使用mandatory参数,该参数的作用主要是在交换器根据路由键无法匹配队列的时候讲消息返回给生产者,但是需要生产者通过ReturnListener来进行处理,这无疑增加了生产者客户端程序编写的复杂度。
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因为Corda内置的Corda Webserver已经被标记成弃用了,一般不再提供支持;再者,springboot的生态明显占优。
分布式事务是指在分布式系统上实现事务,同样需要保证 ACID,尤其是一致性。 分布式事务保证强一致性,但牺牲可用性。
本篇文章是Retrofit的前哨站——理解RESTful。因为retrofit是基于RESTful架构。所以在讲解Retrofit之前,先来复习一下RESTful。本篇文章内容如下:
二级索引 二级索引是从主键访问数据的正交方式。Hbase中有一个按照字典排序的主键Rowkey作为单一的索引。不按照Rowkey去读取记录都要遍历整张表,然后按照你指定的过滤条件过滤。通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。 1 覆盖索引(Covered Indexes) Phoenix特别强大,因为它提供了覆盖索引。一旦找到索引的条目,不需要返回主表。相反,把我么关心的数据绑定到索引行,节省了读取的时间开销。 例如,以下内容将在v1和v2列上创建一个
本次的文章和你一起探讨一个关于消息幂等或者去重的通用解决方案。而消息幂等或者去重的问题,一般多见于引入了消息中间件的系统。所以本文主要基于 RocketMQ 的场景去展开。
NFS就是Network File System的缩写,它最大的功能就是可以通过网络,让不同的机器、不同的操作系统可以共享彼此的文件。
Master是所有Region Server的管理者,其实现为HRegionServer,主要作用有:
选择合适的进程间通信机制是一个重要的架构决策,它会影响应用的可用性,甚至与事务管理相互影响。
HBase的主要客户端接口是由org.apache.hadoop.hbase.client包中的HTable类提供的,通过这个类,用户可以完成向HBase存储和检索数据,以及删除无效数据之类的操作。
简介 现在大部分应用的IO模型会增加元数据和不对齐的数据碎片比例越来越大,同时传统的存储软件引入的对齐约束和通过大量延迟导致针对这些类型的IO应用越来越差的性能。大容量持久化内存(SCM)和高速硬件结构两者结合的,为重新定义存储规范和高效支持现在的IO密集型应用提供最佳的机会 基于SCM需要重新考虑完整的存储栈的设计,为了释放这些新硬件的性能,新的软件栈采用字节粒度无共享的接口,并且它能够支持大规模分布式存储。DAOS是基于SCM和NVMe的全新的IO架构,通过fabric全局访问对象的地址空间,保证性能的
Fabric Gateway RPC 定义了一系列接口,这些接口提供查询和提交交易服务。交易评估(查询)需要调用Evaluate服务;交易提交(账本更新)是调用 Endorse 的两步过程随后是提交。如果出现以下情况,则需要第三步:调用 CommitStatus客户端希望等待事务被提交。在每一步之前,提案和交易必须由客户端签名。
一个成熟的项目通常都会自带提供metric,反映运行时内部的各个信息,以方便进行监控运维。hadoop也不例外,通过jmx可以查看内部各个metrics信息,本文就来聊聊hdfs的metrics。
本文主要以分析Raft算法核心原理流程为主,简述Raft算法运作流程,分别从Raft基础,核心原理以及细节问题出发作一个归纳性总结,如想深入Raft算法可以查看Raft算法论文,关注公众号回复“raft”即可获取Raft算法论文.
如果数据吞吐量较大,且一次查询返回的数据量较大,则Rowkey 必须进行散列化处理,同时建表必须进行预分区处理。对于以get为主的查询场景,则将表进行hash预分区,均匀分布;如果以scan为主,则需要兼顾业务场景设计rowkey,在满足查询需求的前提下尽量对数据打散并进行负载均衡。
学习客户端与 etcd 服务端的通信以及 etcd 集群节点的内部通信接口对于我们更好地使用和掌握 etcd 组件很有帮助,也是所必需了解的内容。
你好,我是 aoho,今天我和你分享的主题是通信接口:客户端 API 实践与核心方法。
现在市面上,绝大多数的游戏都是网络游戏。客户端和服务器之间通过网络进行通信,同步游戏内的信息。这个系列的文章以Unreal Engine 4.26版本为基础,试图讲解下UE4网络通信的相关功能。
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幂等是分布式系统中保证数据一致性和安全性的重要保障之一,尤其是在金融、支付领域,其作为资损防控的硬性指标体现在系统架构设计中。今天我们就来浅谈一下幂等相关的设计。
再前不久,我写了一篇关于分布式事务中间件Fescar的解析,没过几天Fescar团队对其进行了品牌升级,取名为Seata(Simpe Extensible Autonomous Transcaction Architecture),而以前的Fescar的英文全称为Fast & EaSy Commit And Rollback。可以看见Fescar从名字上来看更加局限于Commit和Rollback,而新的品牌名字Seata旨在打造一套一站式分布式事务解决方案。更换名字之后,我对其未来的发展更有信心。
我们在分布式开发中经常听到的一个词就是“服务治理”。在理解“服务治理”的概念之前让我们先理解什么是分布式系统,分布式系统之间如何通过RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)方式通信,以及如何解决RPC框架存在的问题,这样才能真正地理解服务治理的核心思想。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 我们在分布式开发中经常听到的一个词就是“服务治理”。在理解“服务治理”的概念之前让我们先理解什么是分布式系统,分布式系统之间如何通过RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)方式通信,以及如何解决RPC框架存在的问题,这样才能真正地理解服务治理的核心思想。 分布式系统 分布式系统指的是通过网络连接让多台计算机协同解决单台计算机所不能解决的计算、存储等问题,多台计算机之间通过 RPC 方式通信。在使用分布式系统前,首要解决的问题是如
我们在分布式开发中经常听到的一个词就是“服务治理”。在理解“服务治理”的概念之前让我们先理解什么是分布式系统,分布式系统之间如何通过RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)方式通信,以及如何解决RPC框架存在的问题,这样才能真正地理解服务治理的核心思想。 分布式系统 分布式系统指的是通过网络连接让多台计算机协同解决单台计算机所不能解决的计算、存储等问题,多台计算机之间通过 RPC 方式通信。在使用分布式系统前,首要解决的问题是如何拆解当前面临的问题。通过使用多台计算机分布式解决问题
从上一篇文章「分布式事务中间件Seata的设计原理」讲了下 Seata AT 模式的一些设计原理,从中也知道了 AT 模式的三个角色(RM、TM、TC),接下来我会更新 Seata 源码分析系列文章。今天就来分析 Seata AT 模式在启动的时候都做了哪些操作。
好烦啊,分不清REST RPC RESTful的区别,所以只能翻译一篇谷歌的文章,括号中是我的补充
gRPC是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架,其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计,基于Protobuf(Protocol Buffers)序列化协议开发,且支持众多开发语言。在gRPC中一个客户端可以像使用本地对象那样直接调用位于不同机器上的服务端应用的方法(methods)。这让你能够更容易的构建分布式的应用和服务。和其他 RPC系统类似, gRPC也是基于定义一个服务,指定服务可以被远程调用的方法以及他们的参数和返回类型。在服务端,实现服务的接口然后运行一个 gRPC服务来处理可出端的请求。在客户端,客户端拥有一个存根(stub在某些语言中仅称为客户端),提供与服务器相同的方法。
一、分布式系统的经典基础理论 1、分布式系统设计的两大思路:中心化和去中心化 中心化:中心化的设计思想在自然界和人类生活中是如此的普遍和自然,它的设计思想也很简单,分布式集群中的节点按照角色分工,可以分为两种角色--“领导”和“干活的”,中心化的一个思路就是“领导”通常分发任务并监督“干活的”,谁空闲了就给它安排任务,谁病倒了就一脚踢出去,然后把它的任务分给其他人;中心化的另一个思路是领导只负责生成任务而不再指派任务,由每个“干活的”自发去领任务。 去中心化:全球IP互联网就是一个典型的去中心化的分布式控
Raft 算法是目前应用广泛的分布式共识算法,在许多知名的开源项目比如 etcd 中,都有 Raft 的身影。同时,随着 MIT6.824 课程的普及,Raft 俨然成为了最广为人知的分布式共识算法。
在RESTful架构中,关注点在于资源,操作资源时使用标准方法检索并操作信息片段,在RPC架构中,关注点在于方法,调用方法时将像调用本地方法一样调用服务器的方法。
提供RPC支持的服务为rpcbind 提供NFS共享的服务为nfs 注意:先启动rpc服务,再启动nfs服务
分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作。随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强、可用性高、廉价高效等优点得以广泛应用。
NFS 即 (Network File System) 的缩写,最大的功能就是可以通过网络,让不同的机器、不同的操作系统实现共享彼此的文件。
如果服务性能的增长与资源的增加是成比例的,服务就是可扩展的。通常,提高性能意味着服务于更多的工作单元,另一方面,当数据集增长时,同样也可以处理更大的工作单位。1
最近一段时间关于GraphQL的讨论很多,一些项目中也相继用到了这种风格,但使用是否合理,是否存在杀鸡用牛刀这样的问题,还有待商榷。
NFS会经常用到,用于在网络上共享存储。这样讲,你对NFS可能不太了解,笔者不妨举一个例子来说明一下NFS是用来做什么的。假如有三台机器A、B、C,它们需要访问同一个目录,目录中都是图片,传统的做法是把这些图片分别放到A、B、C。但是使用NFS只需要放到A上,然后A共享给B和C即可。访问的时候,B和C是通过网络的方式去访问A上的那个目录的。
RPC 模块是我最初研究 Seata 源码开始的地方,因此我对 Seata 的 RPC 模块有过一些深刻研究,在我研究了一番后,发现 RPC 模块中的代码需要进行优化,使得代码更加优雅,交互逻辑更加清晰易懂,本着 “让天下没有难懂的 RPC 通信代码” 的初衷,我开始了 RPC 模块的重构之路。
Go语言类库中,有两个官方的服务器框架,一个HTTP,一个是RPC。使用这个两个框架,已经能解决大部分的问题,但是,也有一些需求,这些框架是不够的,这篇文章,我们先分析一下HTTP 和 RPC服务器的
每一个数据中心必须有至少一个服务节点,3到5个服务节点最好,非常不建议只运行一个服务节点,因为在节点失效的情况下数据有极大的丢失风险
今年看源码,之前推荐过一个框架《单机40万QPS,搜狗WF框架,今年最值得学习的开源代码》,随着源码阅读的越来越深入,发现了WF框架一个非常独特的地方:高性能纯异步MySQL客户端,非常有意思,今天和大家介绍一下自己的学习心得。
随着微服务的迅速发展,各大互联网企业也投入到微服务的使用种。微服务最大的特点是,跨进程、跨服务、跨语言之间的调用,使得我们能够像调用本地类、函数一样。当微服务具备该特点,将我们复杂的业务拆分成不同的服务,服务之间在相互调用。这也是微服务为什么火的原因之一。
Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式,实现一系列值的共识和各节点日志的一致。 熟悉吗?redis的哨兵用的就是这一套,不过哨兵简化了一些部分,提升了运行效率,降低了一致性,保证了最终一致性。
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