统一SDK：封装统一的client/server标准接口规范(协议(http/TCP)&失败重试机制&参数传递规范)
随着云计算技术的持续发展，特别是近年来云原生技术在各个行业的蓬勃应用，企业的IT基础设施、中间件以及应用开发架构都发生了深刻的变化。
你会根据一个现有项目A复制一下搭建出另外一个类似框架的项目B，然后在项目B上进行业务逻辑开发。
在大数据学习当中，重点之一就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。
大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件，供参考。
分布式消息队列中间件是一种在分布式系统中用于高效、可靠地传递消息的软件技术。它允许不同的应用程序或服务之间进行异步通信，从而提高了系统的可扩展性和灵活性。
总结，当事务方法执行过程中发生异常时，Spring事务会根据异常类型是否为检查异常以及是否配置了回滚异常类型来决定是否回滚事务。未检查异常会自动回滚，而检查异常需要通过配置来决定是否回滚。
OpenMessaging 项目由阿里巴巴发起，与雅虎、滴滴出行、Streamlio 公司共同参与创立，项目意在创立厂商中立、平台无关的分布式消息及流处理领域的应用开发标准。
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大数据技术的核心，离不开分布式理论。大数据从概念走向落地，也是因为大数据技术的成熟，换句话说，就是大数据技术使得大规模数据处理成为可能，而大数据技术背后的核心，指向的是分布式理论。今天我们就来具体讲一讲分布式技术基础入门。
在IT江湖里，消息队列（MQ）可是个响当当的“神器”。它就像是一个超级邮差，负责在系统间传递信息，确保数据能够准确无误地从一个地方送到另一个地方。今天，我们就来聊聊如何从0到1，亲手打造一个分布式消息队列中间件，让你也能成为MQ领域的大牛！
首先，在学习大数据之前，需要了解什么是大数据？它是如何诞生的？它有哪些应用场景？只有了解了这些，才能窥视大数据的技术全貌。一个技术的诞生，是顺应时代的，是用于解决某些问题的，它的发展也一定是有内在逻辑的。接下来，一起去看看。
那么高并发系统都有哪些经验，掌握核心技巧，你可以快速成为一个架构师，主导一些高访问量系统的架构设计
此公众号会从消息中间件的一些概念出发，陆续介绍分布式消息中间件的应用领域，涉及的技术等，最后到自己设计和实现一个分布式消息中间件。
前段时间跟一个朋友聊起kafka,flint,spark这些是不是某种分布式运算框架。我自认为的分布式运算框架最基础条件是能够把多个集群节点当作一个完整的系统，然后程序好像是在同一台机器的内存里运行一样。当然，这种集成实现方式有赖于底层的一套消息系统。这套消息系统可以把消息随意在集群各节点之间自由传递。所以如果能够通过消息来驱动某段程序的运行，那么这段程序就有可能在集群中任何一个节点上运行了。好了，akka-cluster是通过对每个集群节点上的中介发送消息使之调动该节点上某段程序运行来实现分布式运算的。那么，kafka也可以实现消息在集群节点间的自由流通，是不是也是一个分布式运算框架呢？实际上，kafka设计强调的重点是消息的接收，或者叫消息消费机制。至于接收消息后怎么去应对，用什么方式处理，都是kafka用户自己的事了。与分布式运算框架像akka-cluster对比，kafka还缺了个在每个集群节点上的”运算调度中介“，所以kafka应该不算我所指的分布式运算框架，充其量是一种分布式的消息传递系统。实际上kafka是一种高吞吐量、高可用性、安全稳定、有良好口碑的分布式消息系统。
今天看到一个帖子说程序员怎么提升自己的技能，里面说了十多项，对自己感觉能有用的有以下几点：读书、读代码、读博客、写博客，回答别人的问题，参加一个开源项目，参加培训、研讨会。
(1)事务(Transaction)，一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。
在P2P模型中，有几个关键术语：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到它们被消费或超时。
消息的生产者将消息送到消息队列以后，由消息的消费者从消息队列中获取消息，然后进行业务逻辑的处理，消息的生产者和消费者是异步处理的，彼此不会等待阻塞，所以叫做异步架构。
简介 Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。 Spring并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。 目前
如上图，在不使用消息队列服务器的时候，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下数据库压力剧增，使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后，用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回，再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库（消息队列也比数据库有更好的伸缩性），因此响应速度得到大幅改善。
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发，高可用的分布式架构技术呢？下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术，如何实现从小白到架构师的蜕变！！
由于分布式系统所涉及到的领域众多，知识庞杂，很多新人在最初往往找不到头绪，不知道从何处下手来一步步学习分布式架构。
但是这条路还是有很多人走，而且也留下了相应的封神之法，今天推荐的就是一个相当详细的架构师框架学习图。内容很充实，看目录的时候，滚动条滚了很多次！学习起来肯定也不是那么轻松地，毕竟是封神，肯定有点难度。
给大家推荐一个程序员学习交流群：863621962。群里有分享的视频，还有思维导图
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分布式消息队列中间件是一种在分布式系统中负责消息传递的软件。它允许系统中的不同组件通过发送和接收消息来进行通信。分布式消息队列中间件可以提高系统的可伸缩性、可靠性和解耦性。本文将介绍如何从0到1手写一个简单的分布式消息队列中间件。
本项目由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
https://www.cnblogs.com/xuxueli/p/5021979.html
本文给出了分布式系统的初步概念模型，通过介绍分布式消息队列的几种分类以及Redis的分布式高可用哨兵模型，进而引出分布式系统的几个特征，副本，故障总会发生，消息的多样性，异常的分类。
对于Apache RocketMQ的了解，追溯起来，可以说是从开源初始，就认识到了它。那时候的它，还是个幼年，没有成熟的社区，也没有好的机制去运作。本身，也不算是成熟的产品。
‘分布式消息队列’包含两个概念 一是‘消息队列’，二是‘分布式’ 那么就先看下消息队列的概念，和为什么需要分布式 消息队列的定义 “消息”指进程间传送的数据 “队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器 消息被发送到队列中，消息队列充当中间人，将消息从源发送给目标 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致时，就需要消息队列，作为抽象层，弥合双方的差异 例如 （1）服务员点菜快，厨师做菜慢，服务员只需要下单给厨师，然后就可以继续去服务顾客，不需要等待厨师把菜做完 点菜单就相当于
上一篇中我们详细分析了分布式事务，以及分布式事务的两种实现方案，二阶段提交和三阶段提交。他们都是满足了事务的ACID特性。但是，他们都有共同的缺点：同步阻塞，系统性能低以及没有解决数据不一致的问题。那今天我们来学另一种方案，基于消息的实现方式。
分布式事务之前先简单介绍下介于本地事务和分布式事务之间的两个事务：全局事务（Global Transactions）和共享事务（Share Transactions）的原理与实现。
上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下，在这篇文章中的延时消息部分，我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时，这个功能在开源版中显得特别鸡肋，但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列，果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列，在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如：RabbitMQ,Kafka等，都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢？是因为技术难度比较复杂吗？接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。
具有一到五年开发经验，需要学习内容很多,JVM/分布式/高并发/性能优化/Spring MVC/Spring Boot/Spring Cloud/MyBatis/Netty源码分析等. 01、透彻理解Tomcat原理手写动静态资源的实现 02、分享能源领域的分布式监测系统架构 03、分布式系统关键技术Rpc框架详解与实现 04、自己写一个SpringMVC框架 05、使用Jsoup实现网页爬虫功能 06、JAVA高级进阶之NIO通信架构原理详解 07、高手必过之路透彻理解Spring容器IOC的原理分析
项目 描述 关键字 Dubbo 分布式 RPC 服务框架 github000 RocketMQ 分布式消息队列 github001 Sharding-JDBC 数据库分库分表中间件 github002 MyCAT 数据库分库分表中间件 github003 Elasti-Job-Lite 分布式作业系统 github004 Elasti-Job-Cloud 分布式作业系统 github005 TCC-Transaction 分布式事务中间件 github006 Eureka 注册中心 github007 H
本文向读者介绍两个优秀的分布式消息流平台：Kafka与Pulsar。 Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。Kafka是使用Scala和Java编写的，当下已成为最流行的分布式消息流平台之一。Kafka基于发布/订阅模式，具有高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等特性。 Apache Pulsar（简称Pulsar）是雅虎开发的“下一代云原生分布式消息流平台”，于2016年开源，目前也在快速发展中。Pulsar集消息、存储、轻量化
扩展性（Extensibility）：指对现有系统影响最小的情况下，系统功能可持续扩展或提升的能力。是系统架构设计层面的开闭原则，架构设计考虑未来功能扩展，当系统增加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行修改。
工作1-5年，当我们向老板提出加薪的时候，或者跳槽去“捡”offer的时候，我们底气够吗？
Sqoop/Canal：关系型数据收集和导入工具，是连接关系型数据库和Hadoop的桥梁，Sqoop可将关系型数据库的数据全量导入Hadoop，反之亦然。而Canal可用于实时数据的增量导入
工作1-5年，当我们向老板提出加薪的时候，或者跳槽去“捡”offer的时候，我们底气够吗？ 敢不敢不给涨薪，就“挥一挥衣袖，不带走一个bug”？是不是提出要求后你的主管、经理立刻同意，为了把你留住。然而，现实往往是... 技术不过硬，其他的都免谈。 小编给大家罗列一下近期最常用，最火的技术，大家检查一下你是否可以硬朗起来。 阿里巴巴Dubbo+Zookeeper注册中心、阿里巴巴MyCat分库分表 JVM调优，垃圾收集器与内存分配策略，串行、并行收集器带来的作用 Redis缓存技术（sessio
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文向读者介绍两个优秀的分布式消息流平台：Kafka与Pulsar。 Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。Kafka是使用Scala和Java编写的，当下已成为最流行的分布式消息流平台之一。Kafka基于发布/订阅模式，具有高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等特性。 Apache Pulsar（简称Pulsar）是雅虎开发的“下一代云原生分布式消息流平台”，于2016年开源
一般来说，消息队列是一种异步的服务间通信方式，是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。
被广泛关注的大数据，这几年在国内的发展，可以说是进入了比较平稳的一个时期，基本上企业对于技术开发人员的要求，都开始与大数据接轨。那么学大数据需要学哪些内容，今天我们从大数据主流技术栈开始，为大家做个简单介绍。
近年来，随着微服务架构的流行，分布式消息引擎在物联网、分布式事务、实时计算和大规模缓存同步等场景中的应用日益增多。本文将分享微众银行基于RocketMQ构建消息服务平台的实践，并通过添加诸多高级特性来解决消息收发过程中遇到的各种问题，通过此文，您将了解到：
一、理论知识 从ACID到CAP到BASE 2PC到3PC到Paxos到Raft到ISR 复制、分片和路由 副本更新策略 负载均衡算法及手段 二、数据库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Matrix层的分库分表配置与实现 纠正文章关于分库分表规则的一点错误：<property name="dbRuleArray" value="(#id#.longValue() % 4096).intdiv(16)"/>这个规则，表示分4096张表，每个库16张表。因此，tableIndex = id % 4096、dbI
2020年新版，对部分组件的描述进行了更新。19年文章参见 这里 。如果你在做选型方面的工作，或者想了解一些现在正在流行的技术，那么这篇文章正好适合你。有什么疑问，可以加我好友 （微信号：xjjdog0），进群讨论。
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