它由 LinkedIn 于 2011 年创建，并在 Confluent 的支持下得到了广泛的传播。...（如 Kafka）；•安全性：它具有内置的代理、多租户安全性、可插拔的身份验证等特性；•快速重新平衡：分区被分为易于重新平衡的分片；•服务器端重复数据删除和无效字段：无需在客户端中执行此操作，也可以在压缩期间删除重复数据...•分片和数据分区在服务器端透明进行，客户端不需要了解分片与分区数据。 ? Pulsar 特性列表: [5] Pulsar 入门 Pulsar 入门非常容易。使用前提是安装 JDK。...流示例 举一个客户端示例，我们在 Akka 上使用 Pulsar4s。...现在，我们可以像往常一样使用 Akka Streams 处理数据。
在分布式系统中，当我依赖的某个服务不可用的时候，我自身也将不能工作。...至此，相信你也对微服务，微服务的构架模式以及微服务在现实场景中的应用有了一个大概的认识了。如果你还想要了解得更多，请继续查看下面的Q&A环节内容。...Q9 刘总，你提到了类似在线人数之类的业务监控，对于产品可以增强链路监控功能否，比A9如用户是在操作链路上那个环节流失得比较严重，做统计以便产品改进，这些监控本身需要调用平台API吗？...akka的方案就是联机交易。 Q16 实时性能分析用的是cep +log, 不是很理解cep？ 刘总: 复杂事件处理，实时流处理，通过strom也可以实现。...刘总: 不好意思，我没遇到过这种情况，我觉得应该跟实现方式有关。 Q18 akka的方案就是联机交易，akka原先架构体系是什么？遇到了什么样的瓶颈？微服务之后改进的是什么？联机交易规模怎样？
这带来设计思想上根本的变化，包括： 以流作为建模的元素 流存在松耦合的上下游关系 以流为重用的单位 对流进行转换、运算、合并与拆分 在Rx框架中，一个流就是一个Observable或者Flowable。...无论哪个流发射了数据，它都会将这两个流最近发射的数据组合起来，并按照指定的函数进行运算。 Akka Stream提出来的Graph更能体现流作为建模元素的思想。...实则可以绘制一个可以表达Akka Streams中Graph的可视化图： ?...最关键的是，这些Flow定义彼此之间并没有强耦合关系，只要保证传输的数据是正确的，就可以利用组合操作符将Flow与Flow连接起来。这样的Flow同样是Lazy的，可以很好地得到高效重用。...因此，使用响应式编程，需得围绕“流”为中心进行设计思考，并将其作为一个非常重要的重用元素进行组合。这也就是我所谓的面向流设计（Stream-Oriented Design）的想法来源。
前言：akka是一种基于Actor 模型，提供了一个在 JVM 上构建高并发、分布式和高容错应用程序的平台。...1、聊天室整体框架聊天室demo较为简单，主要作为学习akka框架练手比较合适，可以帮助理清akka框架的逻辑与一些使用规则。...同时在不同节点之间传输需要对传输的数据进行序列化，这里直接使用string编解码器，也可以使用protobuf进行自定义编解码器（推荐）。...}}2.3节点的配置这边我图方便就起了两个节点模拟两个用户的登录akka { actor { provider = "cluster" allow-java-serialization =...snapshot-store.local.dir = "target/snapshots/node1" # 快照存储路径 }}3、补充netty在进行消息传输时，服务端收到消息才会创建
让我们来看看在.NET生态系统中我们有哪些工具可以使用。在接下来的几节中，我们将介绍流行的框架选择。Orleans, Proto.Actor, Akka.Net, 和Dapr。...为另一个框架的近似移植，Akka.Net带来了原版的所有好主意，但也带来了有争议的设计决定（例如HOCON配置）。 Akka.Net主要集中在传统角色和监督层次的使用案例上。...优点 使用众所周知和经过测试的通信和集群标准 能够将聚类与本地监督层级相结合 在我们的ping-pong基准中具有最高的消息吞吐量 近几个月来，文档得到了许多改进 在集群中分布和定位行为者的各种选项（...分区身份查询、分区激活器查询、数据库查询) 本地亲和力机制 在我们的主观意见中，最好的编程API 兼容OpenTelemetry的监控 缺点 没有可用的商业支持 仍未达到1.0版本，导致偶尔会出现一些破坏性的...行为体应该把它的状态保存在内存中，只有在需要时才与持久化存储进行交互。如果你使用Dapr SDK之一，状态会被缓存在内存中，否则你必须自己实现一个类似的解决方案。 缺点是，边车的方法会引入开销。
尤其是使用了Play框架和Akka家族产品，并添加了ConductR用于部署。...通信默认是异步的——基于消息和流——但是，如果需要的话，也考虑到了使用其他的方案，如同步的REST。...我们在构建Akka和Play框架的过程中学到了很多知识，并且看到很多客户使用我们的平台来构建微服务——他们采取这种做法已经有很多年了，甚至比微服务这个词出现地还要早。...Akka Cluster：微服务系统是由一组独立且互相隔离的服务所组成的，Akka Cluster为这些服务提供了可恢复性、分区、复制、可扩展性以及负载均衡。...在Lagom中，默认的持久化模型使用的是事件溯源和CQRS——使用Akka Persistence和Cassandra——它具有很强的可扩展性、易于复制和保持完全的弹性。
但是由于Java的类型安全，执行性能和坚如磐石的工具，我渐渐地开始欣赏Java。同时我注意到，现在的Java已今非昔比——它在过去的10年间稳健地改善着。 ? 缘何是Java？...当Python, Ruby, 和Javascript在“动态类型语言革命”™（我自己造的名词）中大放异彩时，Java已经悄悄地借鉴了动态语言和函数式语言的很多吸引人的特性，同 时保留了让Java和JVM...最 后，Java承诺的“write once, run anywhere”终于得已实现——你可以轻松地在任何架构上部署一个Java应用（大家还是承认applet从来没有过吧）。...使用Maven会显著降低管理Java项目的认知开销。 Maven Central是Java世界中的PyPI，为已发布的Java库提供一站式服务。...Play基于Akka的非阻塞I/O，提供了编写Web应用程序的可扩展的异步框架。如果想使用不那么前沿但是被广泛应用于产品的框架，请尝试Jetty。 单元测试 JUnit 仍为编写单元测试的标准。
但是由于Java的类型安全，执行性能和坚如磐石的工具，我渐渐地开始欣赏Java。同时我注意到，现在的Java已今非昔比——它在过去的10年间稳健地改善着。 ? 缘何是Java？...当Python, Ruby, 和Javascript在“动态类型语言革命”™（我自己造的名词）中大放异彩时，Java已经悄悄地借鉴了动态语言和函数式语言的很多吸引人的特性，同 时保留了让Java和JVM...最 后，Java承诺的“write once, run anywhere”终于得已实现——你可以轻松地在任何架构上部署一个Java应用（大家还是承认applet从来没有过吧）。...如果用流，上述就可以简化为首先将集合转换成流，然后使用函数： ? Java同时支持用parallelStream()来进行流的并行处理。...使用Maven会显著降低管理Java项目的认知开销。 Maven Central是Java世界中的PyPI，为已发布的Java库提供一站式服务。
同时，作为一个“工具包”，Akka 还额外提供了许多功能，由于篇幅有限，这里就简单介绍几个包，有兴趣可以前往官网（见参考文档）详细了解～ akka-streams：流处理组件，提供直观、安全的方式来进行异步...、非阻塞的背压流处理。...每一个 Actor 处理的消息类型可以直接由范型规定，从而有效限制程序 bug（将错误从运行期提前到了编译期）。...同时，Akka 已经帮你搞定了各种异常后的处理。也就是说，使用 akka-remote，可以让数据接收方非常的简单，只专注逻辑的实现。 其次，在分布式环境中，通讯往往不是单向的。...四、最后 那么以上就是本篇文章全部的内容啦～ 通过本篇文章，我相信大家已经了解了 Actor 模型的基础概念，同时掌握了 JVM 上 Actor 模型的实现——Akka 框架的简单使用。
2014年发布2.11版本 2016年发布2.12版本 2017年发布2.13-M2版本 Scala全面拥抱现有的Java生态系统，可以和现有Java类库实现无缝连接，你可以在Scala项目直接引入现有的...Akka包含很多模块，Akka Actor是Akka的核心模块，使用Actor模型实现并发和分布式，可以将你从Java的多线程痛苦中解救出来；Akka Streams可以让你以异步非阻塞的方式处理流数据...，并且支持背压(backpressure)； Akka Http实现了一套基于流的HTTP服务端和客户端；Akka Cluster可以帮你实现一个分布式集群系统；Cluster Sharding可以帮你做集群的分片处理...去年，在100 TB Daytona GraySort比赛中，Spark战胜了Hadoop，它只使用了十分之一的机器，但运行速度提升了3倍。...Kafka具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。
还可以为 TaskManagers 增加框架堆内存，但只有在确定 Flink 框架本身需要更多内存时才应该更改此选项。...当容器被部署环境杀死时，可以通过使用外部监控系 统或从错误消息中观察到这一点。...主线程太忙，导致没机会做 snapshot 在 task 端，所有的处理都是单线程的，数据处理和 barrier 处理都由主线程处理，如果主线程在处理太慢（比如使用 RocksDBBackend，state...在使用 FlinkKafkaConsumer 时，可以开启 partition 的动态发现。...如果负载或网络问题无法彻底缓解，需考虑调大 akka.ask.timeout 参数的值 （默认只有 10 秒）；另外，调用外部服务时尽量异步操作（Async I/O）。
在yarn模式使用的时候会受到yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores值的影响。...akka.ask.timeout Job Manager和Task Manager通信连接的超时时间。如果网络拥挤经常出现超时错误，可以增大该配置值。...akka.watch.heartbeat.pause 如果超过该时间仍未收到task manager的心跳，该task manager 会被认为已挂掉。...当数据在缓存中的时间超过linger.ms时，无论缓存中数据是否达到批量大小，都会被强制发送出去。 ack 数据源是否需要kafka得到确认。...Kafka topic分区数和Flink并行度的关系 Flink kafka source的并行度需要和kafka topic的分区数一致。最大化利用kafka多分区topic的并行读取能力。
当然假如有数据分区的情况下，例如kafka中接入watermake的话，那么watermake是会流动的，取的是所有分区中最小的watermake进行流动，因为只有最小的能够保证，之前的数据都已经来到了...当然假如有数据分区的情况下，例如kafka中接入watermake的话，那么watermake是会流动的，取的是所有分区中最小的watermake进行流动，因为只有最小的能够保证，之前的数据都已经来到了...如果你对akka不了解，那么参考： https://www.cnblogs.com/letsfly/p/10853341.html 91、Flink在使用Window时出现数据倾斜，你有什么解决办法？...Flink的容错机制的核心部分是制作分布式数据流和操作算子状态的一致性快照。这些快照充当一致性checkpoint，系统可以在发生故障时回滚。...Skipping current checkpoint 在当前检查点还未做完时，收到了更新的检查点的barrier，表示当前检查点不再需要而被取消掉，一般不需要特殊处理。
与通过Akka使用RPC的TaskManagers和JobManagers之间的协调通道相比，TaskManagers之间的网络堆栈依赖于使用Netty的低得多的API。...在下面的部分中，我们将首先深入了解流操作符所呈现的抽象，然后详细介绍Flink的物理实现和各种优化。 我们将简要介绍这些优化的结果以及Flink在吞吐量和延迟之间的权衡。...逻辑视图 Flink的网络堆栈在相互通信时为子任务提供以下逻辑视图，例如在keyBy（）要求的网络混洗期间。 ?...阻塞：仅在生成完整结果时向下游发送数据。 调度类型： 一次性（急切）：同时部署作业的所有子任务（用于流应用程序）。 第一个输出的下一个阶段（懒惰）：一旦任何生产者生成输出，就立即部署下游任务。...流水线结果分区是流式输出，需要实时目标子任务才能发送数据。 可以在生成结果之前或首次输出时安排目标。 批处理作业生成有界结果分区，而流式处理作业产生无限结果。
业务上对数据切片，在上游 kafka producer 端将数据切片为 10K，使用分区主键确保同一条数据发送到同一Partition，consumer对消息重组。...如果你的 keyed 状态包含在某个 Flink 的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用 TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用 clearAllState 函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...._ (10)没有使用回撤流报错 Table is not an append一only table....内使用Java Lambda表达式时，由于类型擦除造成的副作用，注意调用returns()方法指定被擦除的类型。...Skipping current checkpoint 在当前检查点还未做完时，收到了更新的检查点的barrier，表示当前检查点不再需要而被取消掉，一般不需要特殊处理。
业务上对数据切片，在上游kafka producer端将数据切片为10K，使用分区主键确保同一条数据发送到同一Partition，consumer对消息重组。...如果你的keyed状态包含在某个Flink的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用clearAllState函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...._ (10)没有使用回撤流报错 Table is not an append一only table....内使用Java Lambda表达式时，由于类型擦除造成的副作用，注意调用returns()方法指定被擦除的类型。...Skipping current checkpoint 在当前检查点还未做完时，收到了更新的检查点的barrier，表示当前检查点不再需要而被取消掉，一般不需要特殊处理。
在2017年我曾经写了一系列博客介绍akka-http，这里就不再叙述它的细节了。这篇我们只聚焦在解决当前问题上。...这个过程包括把HttpResponse Entity里的数据从某种类型转换成通讯用的二进制数据流、到了客户端再转换成目标类型。...因为akka-http提供了implicit val StringMarshaller，所以在上面的例子里我可以直接写成： complete("hello world!")...还有一项需求是在Reponse里返回一个数据流（多条数据），如当前交易项目清单。这个也比较容易：akka-http本身支持json-streaming。...具体使用方法如下： import akka.http.scaladsl.common.EntityStreamingSupport import akka.stream.scaladsl._
虽然Cassandra和MongoDB是分布式的，但也只限在它们已部署的不同节点上自由交流。现在看来，不同的数据微服务之间的交互还是需要通过serialization来实现的。...曾经花了点时间研究了一下akka-http：当时我初选的所谓系统集成工具，它是通过json格式数据交换来集成系统的。json是个标准数据格式，所以可以实现异类系统之间的数据交换。...实际上使用akka-http需要的门槛很高，即使akka-http已经提供了许多帮助http操作的类型，但光是理解http协议内容及httprequest，httpresponse细节、构建、使用方法就花去了我几个星期的精力...也就是说它可以代表一种自然的程序流程，虽然它还是需要client主动发起交互连接。由于产生的源代码中不涉及任何http协议相关类型及操作，使用起来更容易上手。...我将会在下面几篇博文里介绍使用scalaPB进行protobuf数据转换、gRPC微服务实现、gRPC的流式操作以及gRPC流与json之间转换方法等。
方案一 是采用MQ的方式将任务消息发出，在服务端进行处理，如下图所示： ?...方案二 采用比较流行的Akka框架来实现。 **Akka的五大特性 ** 易于构建并行和分布式应用 可靠性（Resilient by Design） 系统具备自愈能力，在本地/远程都有监护。...弹性，无中心（Elastic — Decentralized） 自适应的负责均衡，路由，分区，配置 可扩展（Extensible） 可以使用Akka 扩展包进行扩展。...因为之前一直研究Scala，Scala的多线程处理的性能是非常高的，那基于Scala语言而开发出来的Akka框架得到了广泛使用。...那么接下来我将使用一个非常简单的例子，以及一些测试用例展现一下它的性能。
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