下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能。
Fragment代表了Activity的子模块,因此可以把Fragment理解成Activity片段。
---- 最近的冲顶大会只是一个知识问答的模式,不过结合直播起来可能就带来不一样的效果了。总的来看主要火起来的有几个基本点: 低门槛:人人都可以答题 奖金高:差不多都是百万以上,但是不排除机器人和你分钱 :) 延时低:同时出题,同时答题。这点对于延时直播来说,压力非常大,差不多延时必须控制到 2s 之内。所以,HLS 基本上就凉了。 KOL 带节奏,比如王思聪 撒币 主播美眉 。。。 作为一个前端开发来说,我觉得直播的世界离我们太遥远,其中有两座大山,一个是 X5 ,一个是 苹果。因为,X5 和苹果这逼不提
发布于 2018-05-20 11:00 更新于 2018-07-11 02:44
好系统自带的模板往往可以起到事半功倍的效果。下面我们就来看看如何使用Bottom Navigation Activity来完成简单的底部导航栏功能。先来看一下效果图吧:
ES将数据存储于一个或多个索引中,索引是具有类似特性的文档的集合,类比传统关系型数据库的一个数据库(database),或者一个数据存储方案(schema)。索引由其名称(必须全小写字符)进行标识,并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。
kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息,每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据,为了避免日志文件过大,一个分片并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件,而是对应磁盘上的一个目录,这个目录的命名规则是_。 比如创建一个名为firstTopic的topic,其中有3个partition,那么在 kafka 的数据目录(/tmp/kafka-log)中就有 3 个目录,firstTopic_0~3 多个分区在集群中多个broker上的分配方法
前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径,那么我们再来分析日志的存储方式。通过如下命令找到对应 partition 下的日志内容
为了应对 IO 性能要求很高的数据分析、AI 训练、高性能站点等场景,UFS 团队又推出了一款基于 NVMe SSD 介质的性能型 UFS,以满足高 IO 场景下业务对共享存储的需求。性能型 UFS 的 4K 随机写的延迟能保持在 10ms 以下,4K 随机读延迟在 5ms 以下。
https://www.open-open.com/lib/view/open1421150566328.html
这是弹幕播放器系列文章第二篇,上篇请查看 从零开发弹幕视频播放器1。下篇请查看 原来爱优腾等视频网站都是用这个来播放流媒体的 播放器官网:https://nplayer.js.org/ 。
Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本(replication)策略。通过调节其副本相关参数,可以使得Kafka在性能和可靠性之间运转的游刃有余。Kafka从0.8.x版本开始提供Partition级别的复制,replication数量可以配置文件(default.replication.refactor)中或者创建Topic的时候指定。
在实际业务中,app中的H5页面使用的场景越来越多,在货拉拉app中也存在大量的H5页面,比如金秋拉货节、余额、车型介绍页等,加载速度成为了困扰用户的一个痛点。为此我们决定引入离线包方案,另外还需要解决传统离线包方案不灵活,体积大,不易管理,不易降级等问题,我们设计和开发一套H5离线包系统,经过几个sdk版本的迭代,目前货拉拉H5离线包sdk,已在多个业务中落地,接受了大量用户检验。车型介绍页面使用离线包前后打开效果:
JMS干什么用:用来异构系统 集成通信,缓解系统瓶颈,提高系统的伸缩性增强系统用户体验,使得系统模块化和组件化变得可行并更加灵活
导语 | 本文介绍了DASH协议,并分享了腾讯云直播系统在DASH协议功能实现和灰度验证中积累的经验、遇到的问题以及解决的思路。 - 协议介绍 - 在对海外各大OTT流媒体平台的调研中,我们可以了解到海外流媒体常用的协议有Facebook、Twitch等平台使用的、由Apple提出的HLS协议,微软在其名下各个平台上使用的、由其制定的MSS协议以及Adobe为各大企业提供媒体服务支持时使用的、其制定的HDS协议等等。 因此在海外音视频领域的流媒体协议应用中,各种协议五花八门。而为了在
大家好,又见面了,我是你们的朋友 zz网络 首次用Luke打开索引文件。Overview里面显示了索引具有的Field数目(以最大的Field为准吧?),还有就是文档的总数和 Term即索引词的总数?
在开发中,随着业务需求的迭代,较老的业务逻辑就要面临更新甚至是重构,而对于ES来说,为了适应新的业务逻辑,可能就要对原有的索引做一些修改,比如对某些字段做调整,甚至是重建索引,而做这些操作的时候,可能会对业务造成影响,甚至需要停机调整,由此,ES引入了索引别名来解决这些问题,索引别名就像一个快捷方式或是软链接,可以指向一个或多个索引,也可以给任意一个需要索引别名的API来使用,别名的应用为程序提供了极大的灵活性。
Apache Kafka由Scala和Java编写,基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统。它提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据。
本文翻译自:https://google.github.io/ExoPlayer/guide.html#mediasource
分布式实时消息队列Kafka(五) 知识点01:课程回顾 一个消费者组中有多个消费者,消费多个Topic多个分区,分区分配给消费者的分配规则有哪些? 分配场景 第一次消费:将分区分配给消费者 负载均衡实现:在消费过程中,如果有部分消费者故障或者增加了新的消费 基本规则 一个分区只能被一个消费者所消费 一个消费者可以消费多个分区 分配规则 范围分配 规则:每个消费者消费一定范围的分区,尽量均分,如果不能均分,优先分配给标号小的 应用:消费比较少的Top
作者:Hollis 本文已收录至我的GitHub 引子 之所以写这篇文章是因为之前面试时候被面试官问到(倒)了,面试官说:“你说你对Kafka比较熟?看过源码? 那说说kafka日志段如何读写的吧?”
OpenMMLab 2.0 公测期我们对主分支和新分支同步更新,10 月有 12 个算法库更新了版本:
相等于一个巨型文件,被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file 消息数量不一定相等,这种特性方便old segment file 快速删除。默认保留7天数据。
上一篇文章中介绍了Elasticsearch中是如何搜索文本的,同时也简述了在es里面索引数据结构的特点不可变性。 索引不可变性的缺点限制了单个索引存储的最大数据量以及更新的频次,所以es面临的问题是如何解决倒排索引不可更新的特点而同时仍然保持不可变特性带来的好处。 答案就是使用多个索引 代替原来的每次重写整个索引,es里面采用方式是增加新的索引来反映最近的变化,然后查询的时候一次查询所有的倒排索引,从最早的一直到最新的,然后在合并结果返回。 在lucene里面一个索引是多个segment加上一个commi
应用往Kafka写数据的原因有很多:用户行为分析、日志存储、异步通信等。多样化的使用场景带来了多样化的需求:消息是否能丢失?是否容忍重复?消息的吞吐量?消息的延迟?
elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎,底层实现还是基于Lucene的,核心思想是在多态机器上启动多个es进程实例,组成一个es集群。
DASH:Dynamic Adaptive Streaming over HTTP
这是第二个关于导航 (Navigation) 的 MAD Skills 系列,如果您想回顾过去发布的内容,请参考下面链接查看:
本文作者:康凯森,来源于:https://blog.bcmeng.com,文章写的非常详细,从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《Golang流媒体实战》系列的第七篇,继续学习一个重要且通用的知识点:hls拉流 在《体验开源项目lal》一文中,咱们先是用rtmp协议推流,然后就行了拉流操作,尽管只用rtmp推流,然而拉流的时候却可以使用多种协议:rtmp、flv、hls,这就有意思了,想必lal在处理推流数据时有特殊处理吧,所以才能用各种协议来拉流 为了弄明白其中原因,本
如果我们想要理解 HTML5 视频,首先需要知道,你应该知道,但你不知道的内容?那怎么去判断呢?
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
OpenMMLab 框架几乎全面覆盖了深度学习视觉任务的方方面面。针对每一个具体的任务,我们都提供了一个相应的算法库,如用于分类任务的 MMClassification,用于检测任务的 MMDetection 和用于分割任务的 MMSegmentation 等等。
Navigation是一种导航的概念,即把Activity和fragment当成一个个的目的地Destination,各目的地形成一张导航图NavGraph,由导航控制器NavController来统一调度跳转,本文会先简单分析下AS自带的示例代码。
本篇博客,博主为大家介绍的是关于Kylin的增量构建的步骤过程,以及其与全量构建的差异对比!看完之后,相信你也一定能够感受到这里面的大学问~
命名规则: 1). 类名,接口名: 以大写开头,如果一个类的类名由多个单词组成,所有单词的首字母必须大写,单词尽量写全称,不要简写,除非约定俗成的名字,例如:URL,RTMP,RTSP 这些广泛使用的专有名词,可以全部大写,也可以首字母大写。 例如 HttpRequest,CourseActivity 2). 局部变量,类的成员变量,类的成员函数,函数参数: 以小写字母开头其他的单词首字母大写,变量名不建议使用下划线分隔单词,建议使用驼峰命名法,Android的系统类都采用此方法。 例如 toString
效果分析: 要实现上述效果,我们需要两张图片,作为纹理贴图,使其图案产生明暗效果;然后通过定义ShaderMaterial对象通过自定义Shader实现上述效果;后面代码中会进行详细分析; 这里我们先介绍下基础知识
Kafka里有关log操作的类比较类, 但是层次关系还是很清晰的,实际上就是上次会把操作代理给下一层; 是时候放出这张图了 Log层级.png 相关的一些类我们在前面的章节中都有介绍过 Kafka的
一、iOS微信全文搜索技术的现状 全文搜索是使用倒排索引进行搜索的一种搜索方式。倒排索引也称为反向索引,是指对输入的内容中的每个Token建立一个索引,索引中保存了这个Token在内容中的具体位置。全文搜索技术主要应用在对大量文本内容进行搜索的场景。 微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景主要包括联系人、聊天记录、收藏的搜索。这些搜索功能从2014年上线至今,已经多年没有更新底层搜索技术,聊天记录使用的全文搜索引擎还是SQLite FTS3,而现在已经有SQLite FTS5,收藏首页的搜索还是使用简单的Li
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息,消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。
Apache Kafka是基于发布/订阅的容错消息系统,由Scala和Java编写,是一个分布式消息队列,具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。
可以通过版本号使用乐观并发控制,以确保新版本不会被旧版本覆盖,由应用层来处理具体的冲突; 另外对于写操作,一致性级别支持quorum/one/all,默认为quorum,即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用,也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败,这样该副本被认为故障,分片将会在一个不同的节点上重建。 对于读操作,可以设置replication为sync(默认),这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回;如果设置replication为async时,也可以通过设置搜索请求参数_preference为primary来查询主分片,确保文档是最新版本。
在elasticsearch中,客户端写入的每一条数据都会保存在索引的shard中,每一个shard都是一个lucene索引,每一个lucene索引都会被分解为多个segement。segement则是存储索引数据的最基本单元。
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