在上一篇文章中，我讨论了Knative用于快速部署和自动调整无服务器容器。如果您希望您的服务由HTTP调用同步触发，那么Knative服务是很好的选择。然而，在没有服务器的微服务世界中，异步触发器更加常见和有用。这时，Knative三项赛就开始发挥作用了。
到目前为止，向应用程序发送基本的 HTTP 请求是一种有效使用 Knative 函数的方式。然而，无服务器的松耦合特性同时也适用于事件驱动架构。也就是说，可能在文件上传到 FTP 服务器时我们需要调用一个函数；又或者，在我们进行物品销售时需要调用一个函数来处理支付和库存更新的操作。与其操心我们的应用程序或函数监听上述事件的逻辑，不如当那些被关注的事件发生时，让 Knative 去处理并通知我们。
移动互联网技术改变了旅游的世界，这个领域过去沉重的信息分销成本被大大降低。用户与服务供应商之间、用户与用户之间的沟通路径逐渐打通，沟通的场景也在不断扩展。这促使所有的移动应用开发者都要从用户视角出发，更好地满足用户需求。
姐姐真是把我愁坏了，自己写的精通kafka，竟然不知道什么是消息队列，于是，一向好脾气的我开始给姐姐讲一讲什么是消息队列。
Redis是一个性能非常强劲的内存数据库，它一般是作为缓存来使用，但是他不仅仅可以用来作为缓存，比如著名的分布式框架dubbo就可以用Redis来做服务注册中心。接下来介绍一下.net core 使用Redis的发布/订阅功能。 Redis 发布订阅 Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。 Redis 客户端可以订阅任意数量的通道。 下图展示了频道 channel1 ， 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 clie
我们会通过模拟从库向主库获取对应 binlog 内容进行分析，大概架构图如下,我们会通过解析 binlog ,按照订阅通道配置的库表进行分析，所以几乎对主库没有影响。
这些依赖将启用 Spring Cloud Bus 和 Spring Cloud Stream，并将其配置为使用 RabbitMQ 作为消息代理。
熟悉消息中间件的同学应该对发布/订阅模式(Publish Subscribe Pattern)并不陌生。即使你不了解消息中间件，那么在平时生活中发布/订阅模式也是非常常见的场景。
Redis是一个内存数据结构存储库，用于缓存，高速数据摄取，处理消息队列，分布式锁定等等。
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。
通过《Spring Cloud构建微服务架构：消息驱动的微服务（入门）》一文，相信大家对Spring Cloud Stream的工作模式已经有了一些基础概念，比如：输入、输出通道的绑定，通道消息事件的监听等。下面在本文中，我们将详细介绍一下Spring Cloud Stream中是如何通过定义一些基础概念来对各种不同的消息中间件做抽象的。 下图是官方文档中对于Spring Cloud Stream应用模型的结构图。从中我们可以看到，Spring Cloud Stream构建的应用程序与消息中间件之间是通
在一个涉及多模块交互的系统中，如果模块的交互需要手动去调用对方的方法，那么代码的耦合度就太高了。所以产生了异步消息通信。实际上，各种各样的消息队列都是基于异步消息的。不过它们大部分都有着非常复杂的设计，很多被设计成一个独立的软件来使用。今天我们介绍一个非常小巧的异步消息通信库[message-bus](https://github.com/vardius/message-bus)，它只能在一个进程中使用。源代码只有一个文件，我们也简单看一下实现。
既然异步通讯这么差，为什么还要用这种，那是因为它有自己的一些长处，同步通讯，像打电话，你正在跟一个妹子打电话，现在又有两个妹子给你打来电话，抱歉打不通，因为你只能同一时刻和一个妹子聊天。
Spring Cloud Stream 是一个用来为微服务应用构建消息驱动能力的框架。它可以基于Spring Boot 来创建独立的，可用于生产的Spring 应用程序。他通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息事件驱动。Spring Cloud Stream 为一些供应商的消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现
本文我们将探讨 Redis (远程字典服务器). Redis是一个开源的、内存型的键值存储。它也被看作为一个字典型的数据结构服务器，因为它的键值不仅仅是字符串，也有hash、集合、列表和排序的集合等。 Redis 与Memcached 很类似，但它们之间有一些不同. 特性RedisMemcached在内存中XX复制X 分区X 数据结构X 验证XX发布订阅模型X 数据持久X 虚拟内存X 特性详解 在内存中: Redis将键值存储到主存上以便快速读写存取. 复制: Redis支持主备复制. 数据写
当需要以某种方式限制对频道的访问时，应使用私有频道。为了让用户订阅私人频道权限，必须获得授权。当使用 private- 通道名称调用 subscribe 方法时，通过对可配置身份验证 url 的 HTTP 请求进行身份验证。
最近收到好几个类似的问题：使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候，出现消息重复消费的问题。通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够。其实，在之前的博文以及《Spring Cloud微服务实战》一书中都有提到关于消费组的概念以及作用。
作者:Sijie Guo 来源:https://streaml.io/blog/pulsar-streaming-queuing
在本系列的Pulsar和Kafka比较文章中，我将引导您完成我认为重要的几个领域，并且对于人们选择强大，高可用性，高性能的流式消息传递平台至关重要。消息传递模型(Messaging model)是用户在选择流式消息传递系统时应首先考虑的事情。消息传递模型应涵盖以下3个方面：
通过阿里云数据传输，并使用 dts-ads-writer 插件， 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中（RDS端目前暂时仅支持MySQL引擎）。 前提条件 您需要在您RDS for MySQL所在的云账号下开通阿里云数据传输服务。并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压（需要该服务器可以访问互联网，建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性）。服务器上需要有Java 6或以上的运行环境（JRE/JDK）。
在.NET MAUI提供了消息机制，该机制为订阅/发布模式。发布-订阅模式是一种消息传递模式，在此模式下，发布者可在无需知道任何接收方（称为订阅方）的情况下发送消息。同样，订阅方可在不了解任何发布方的情况下侦听特定消息。
package com.shi.ps; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; impo
最近工作室的一个业务跟另一个业务合并 自然要用到MQ（消息队列Message Queue）那么很显然 就要部署个RabbitMQ到服务器上了
在单体应用中，一个组件调用其它组组件时，是通过语言级的方法或者函数调用，而一个基于微服务的应用是运行于多个服务器上的分布式系统，每个服务实例是一个典型的进程。所以，如下图显示的，服务必须通过内部进程交互机制（IPC）进行交互。
WebRTC支持SVC需要从信令消息和媒体数据两方面入手，其中，信令消息主要是指SDP信息交换，媒体数据主要是指编码器可以编码出带有分层信息的视频码流，同时，打包出支持流媒体服务器转发的RTP包。今天本文会重点介绍信令消息部分的内容，下一篇文章会介绍媒体数据部分的内容。
.NET Core 3.0 基础结构难题的最后一部分就是我们所说的依赖项流。这不是 .NET Core 的唯一概念。除非它们是完全独立的，否则大多数软件项目都包含某种对其他软件的版本化引用。在 .NET Core 中，这些通常表示为 NuGet 包。当我们想要库提供的新功能或修补程序时，我们会通过更新项目中引用的版本号来提取这些新更新。当然，这些包也可能具有对其他包的版本化引用，这些其他包可能具有更多的引用，依此类推。这将创建一个图（graph）。当每个仓库都拉取其输入依赖项的新版本时，更改会流过此图。
Hyperledger Fabric推荐Kafa用于生产环境。Kafa是一个分布式、具有水平伸缩能力、崩溃容错能力 的日志系统。在Hyperledger Fabric区块链中可以有多个Kafka节点，使用zookeeper进行同步管理。 本文将介绍Kfaka的基本工作原理，以及在Hyperledger Fabric中使用Kafka和zookeeper实现共识的原理，并通过一个实例剖析Hyperledger Farbic中Kafka共识的达成过程。
对于Android系统来说，消息传递是最基本的组件，每一个App内的不同页面，不同组件都在进行消息传递。消息传递既可以用于Android四大组件之间的通信，也可用于异步线程和主线程之间的通信。对于Android开发者来说，经常使用的消息传递方式有很多种，从最早使用的Handler、BroadcastReceiver、接口回调，到近几年流行的通信总线类框架EventBus、RxBus。Android消息传递框架，总在不断的演进之中。
最近在生产环境出现了一个奇怪问题，并且该问题多次出现，问题排查过程中对一些线索大胆猜测其问题的原因，最终找了了问题的根因。这里进行总结，方便后续回顾。
在车联网生态中，TSP（Telematics Service Provider）平台在产业链中居于核心地位，上接汽车、车载设备制造商与网络运营商，下接内容提供商，是主机厂车辆与服务的核心数据连接平台。随着智能汽车的发展和车主用户对应用场景需求的不断提升，主机厂对 TSP 平台的设备与应用承载能力需求将不断增加。
本书主要介绍如何使用微服务架构构建应用程序，这是本书的第三章。第一章介绍了微服务架构模式，将其与单体架构模式进行对比，并讨论了使用微服务的优点与缺点。第二章描述了应用程序客户端通过扮演中间人角色的 API 网关与微服务进行通信。在本章中，我们来了解一下系统中的服务是如何相互通信的。第四章将详细探讨服务发现方面的内容。
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同
Redis发布订阅（Pub/Sub）是Redis提供的一种消息传递机制，它使用“发布者-订阅者”（publisher-subscriber）模式来处理消息传递。在这种模式下，发布者将消息发布到一组订阅者中，而无需关心谁是订阅者，也不需要知道订阅者是否收到了消息。
又是两个月没有写博客了，也有一个月没有玩单片机做手工学习了；前几天在某个群里看到，有个群友说自己用了个内存队列用来保存某个task的数据，然后在某一处又使用死循环来判断内存队列的数据是否大于0，针对这个问题，才引发了这一边博客，哈哈，之前看到过有些人碰到这种场景是开线程使用死循环来进行数据传输处理。其实针对这个问题，while并不算是一个很好的解决方案，具体的还得结合场景去进行判断如何找到最优的解决方案，在本篇博客，我会罗列出我所已知和这个议题相关的几种方案，以及写了的部分代码。
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。
导读：Knative是Google在2018的Google Cloud Next大会上发布的一款基于Kubernetes的Serverless框架。
1. 介绍 最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。 官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功
下方视频为邵宗文在未来大会演讲实录。每个行业对数据库有不一样的要求，云上数据库通过智能化运维，数据会越来越多，准确度也越来越高，模型也会越来越精准。腾讯云上数据库如何满足用户多样化的诉求？一起来听听吧。
嗨，大家好，我是小魔童哪吒，咱们从今天开始进入开源组件的学习，一边学习一边总结一边分享
作为一名 Web 开发者，在日常工作中，经常都会遇到消息通信的场景。比如实现组件间通信、实现插件间通信、实现不同的系统间通信。那么针对这些场景，我们应该怎么实现消息通信呢？本文阿宝哥将带大家一起来学习如何优雅的实现消息通信。
通过使用异步编程，我们可以提高应用程序的响应性和吞吐量。C# 提供了一些内置的方案来处理异步编程，例如 async/await 关键字和 Task 类。然而，有时候我们需要处理更复杂的场景，比如处理流式数据或者实现生产者/消费者模型。这就是为什么 .NET Core 3.0 引入了 System.Threading.Channels 的地方。
愿意放哪儿放哪儿，我觉着吧，怎么说redis也是个数据库，就放 db 文件夹下吧。
Spring Cloud Stream 在 Spring Cloud 体系内用于构建高度可扩展的基于事件驱动的微服务，其目的是为了简化消息在 Spring Cloud 应用程序中的开发。
前段时间总结完了「深入浅出MyBatis」系列，对MyBatis有了更全面和深入的了解，在掘金社区也收到了一些博友的喜欢，很高兴。另外，短暂的陪产假就要结束了，小宝也二周了，下周二就要投入工作了，希望自己尽快调整过来，加油努力。
WCF采用消息作为通信的唯一手段，它支持不同的消息交换模式（MEP：Message Exchange Pattern），比较典型的有以下三种MEP：One-Way、Request/Reply和Duplex。消息会被WCF的信道层发送到传输层，并通过相应的传输协议发送到目的地。对于TCP协议来说，其本身就能提供一个双工通道，所以能够对以上三种MEP原生的支持。而HTTP协议，大家都知道它天生就基于Request/Reply模式的，那么它是如何能够突破自己的局限，为One-Way和Duplex消息交换模式提供支
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。
一、概述 Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。 Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。 二、Redis发布和订阅原理 订阅者 Redis多个客户端订阅管道channel接受发布者发布的消息。 📷 发布者 发布者给这个通道发布消息后，消息就会发送给订阅的客户端，客户端收到发布者的消息。 📷 三、Redis实现发布订阅 首先，打开一个客户端去订阅channel通道 SUBSCRIBE channel 📷 然后打开另一个客
网络中，对于认证点设备和策略执行点设备不属于同一设备的场景，需要将认证用户的IP-Group（IP-安全组）信息表项推送到指定的策略执行点设备上。
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。
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