"Pulsar is a distributed pub-sub messaging platform with a very flexible messaging model and an intuitive client API."
“Pulsar is a distributed pub-sub messaging platform with a very flexible messaging model and an intuitive client API.”
问题导读 1.什么是Pulsar？ 2.Pulsar都有哪些概念？ 3.Pulsar有什么特点？ 4.Flink未来如何与Pulsar整合？ Apache Flink和Apache Pulsar的开源数据技术框架可以以不同的方式集成，以提供大规模的弹性数据处理。 在这篇文章中，我将简要介绍Pulsar及其与其他消息传递系统的差异化元素，并描述Pulsar和Flink可以协同工作的方式，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。 Pulsar简介 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统，由Apache Software Foundation管理。 Pulsar是一种用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本地支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 - 延迟，超过一百万个主题的无缝可扩展性，以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。现在让我们讨论Pulsar和其它pub-sub消息传递框架之间的主要区别： 第一个差异化因素源于这样一个事实：虽然Pulsar提供了灵活的pub-sub消息传递系统，但它也有持久的日志存储支持 - 因此在一个框架下结合了消息传递和存储。由于采用了分层架构，Pulsar提供即时故障恢复，独立可扩展性和无平衡的集群扩展。 Pulsar的架构遵循与其他pub-sub系统类似的模式，因为框架在主题中被组织为主要数据实体，生产者向主体发送数据，消费者从主题（topic）接收数据，如下图所示。
runtime/trace[2]包含了一个强大的工具，用于理解和排查Go程序。其中的功能允许人们生成一段时间内每个Goroutine执行的跟踪记录。通过 go tool trace 命令[3]（或出色的开源工具gotraceui[4]），我们可以可视化和探索这些跟踪记录中的数据。
Wormhole是Facebook内部使用的一个Pub-Sub系统，目前还没有开源。 在网上搜索论文相关内容的时候，发现几个网站，首先是该篇论文有个视频： https://www.usenix.org/conference/nsdi15/technical-sessions/presentation/sharma 由此知道了OSDI(Operating Systems Design and Implementation )大会，并且搜索到一个最佳论文的网址： https://www.usenix.org/conferences/best-papers 以后可以关注下。 第二个发现的好的内容是： https://blog.acolyer.org/2015/05/14/wormhole-reliable-pub-sub-to-support-geo-replicated-internet-services/ 该博客会每天推送一篇论文，特别棒。 第3个是发现的一个学校课程：https://courses.engr.illinois.edu/cs525/sched.htm 里面有介绍该篇论文的ppt，其他内容也特别棒，可以关注下。
最近在GitHub上发起了一个关于Beego框架的小插件的开源仓库，这一举动虽然看似微小，但其中的快乐和意义却是无法用言语表达的。
现如今，消息中间件已经在很多公司的业务中被广泛使用：业务解耦，消峰填谷，对接大数据，流式计算等等各种玩法层出不穷。伴随着消息中间件的使用，你一定还听过 "消息队列"，“pub-sub”这些名词，我们今天就来聊一下这些消息中间件提供给业务的可使用的 "Style"。
Pub-sub架构（发布/订阅），异步的服务间通信方式，适用于无服务器和微服务。发布到主题的任何消息都会立即被主题的所有订阅者接收。
观察者模式和发布订阅模式有什么区别？大多数的回答都是：Publishers + Subscribers = Observer Pattern，24种基本的设计模式并没有发布-订阅模式，发布订阅模式属于并发型模式；像典型的Mq；这两种相似单并不可以划等号。
传统单体架构下的分布式事务概念并不适合微服务，面临的挑战很多(挑战问题点击标题见原文)，想在微服务中进行分布式事务处理？需要改变思路和视角：
会话跟踪（Session Tracking）是指在Web开发中跟踪和维护用户与Web应用程序之间的交互会话状态的过程。由于HTTP是无状态的协议，每个请求都是独立的，因此需要一种机制来跟踪用户在应用程序中的活动和状态。
string，int，list，map。Redis 最常见的用例是缓存对象以加速 Web 应用程序。
Dapr 是一个可移植的、事件驱动的运行时，它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的、无状态和有状态的应用程序，并可运行在云平台或边缘计算中，它同时也支持多种编程语言和开发框架。
从概念上讲，一条消息是一个发送方与一个或多个接收方之间的一次信息交换。自从大型机问世以来，消息交换一直是计算机编程和架构设计的重要组成部分。
组件间的关系 父子组件 兄弟组件（非嵌套组件） 祖孙组件（跨级组件） 通信方式 props：children props、render props 消息订阅-发布：pub-sub 集中式管理：redux conText：生产者-消费者模式 搭配方式 父子组件：props 兄弟组件：消息订阅-发布，集中式管理 祖孙组件：消息订阅-发布，集中式管理，conText（封装插件使用的多）
本文介绍在 Redis、Apache Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ 和 IBM MQ 等技术中使用的消息交换架构和路由方法的基本模式。另外介绍如何使用这些模式简化架构师和开发人员之间的互动。
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/03/feature-highlight--scaling-autoplay-videos-for-hundreds-of-milli
自从Dremel出来以后，跟风的行动就开始了。狗狗出品，必有跟屁虫，必有抄袭者，更有炒作的。Cloudera最开始宣传的时候，在2012年，它们做的一个新系统叫Impala，是Dremel的开源版。当然，其他两家批发商也没闲着，MAPR搞了个Drill，Hortonworks也许最忽悠也许最实际，说我们只需要改善 Hive就好，没必要搞其他飞机。 这个事情后来的发展，当然是Hortonworks继续搞它的HIVE，MapR现在天天叫着Drill是Dremel的开源实现。而Cloudera很早之前就悄悄的
今天这篇是关于实时流处理（real-time stream processing）的，这一类的系统这几年比较多了，但相对而言并没有之前提到的几类基础设施系统常见。为什么说这类系统如今更为常见呢？因为一般说来，或者说曾经有一个普遍的认知，就是 throughput 和 latency 难以兼得的事实：
发送者将消息发送给消息队列之后，不需要同步等待消息接收者处理完毕，而是立即返回进行其它操作。消息接收者从消息队列中订阅消息之后异步处理。
构建Web应用.png 构建Web应用 基础功能 请求方法 最常见的请求方法是GET和POST,除此之外,还有HEAD、DELETE、PUT、CONNECT 等方法 PUT代表新建一个资源,POST表示要更新一个资源,GET表示查看一个资源, 而DELETE表示删除一个资源 路径解析 客户端代理(浏览器)会将这个地址解析成报文,将路径和查询部分放在报文第一行 查询字符串 这个字符串会跟随在路径后,形成请求报文首行的第二部分 Cookie 能记录服务器与客户端之间的状态 设置的Cookie过多,将会导致报头
以上代码分为两个文件，一个是Server.cpp，另一个是Client.cpp。Server.cpp创建一个REP类型的socket，并绑定到"tcp://*:5555"地址上。在服务器的无限循环中，它接收来自客户端的请求消息，然后发送一个回复消息。
钟华，腾讯云高级工程师，Istio project member、contributor，专注于容器和服务网格，在容器化和服务网格生产落地方面具有丰富经验，目前负责 Tencent Cloud Mesh 研发工作。 引言 Dapr 是微软主导的云原生开源项目，2019年10月首次发布，到今年2月正式发布 V1.0 版本。在不到一年半的时间内，github star 数达到了 1.2 万，超过同期的 kubernetes、istio、knative 等，发展势头迅猛，业界关注度非常高。 Dapr 这个词是是
以前还傻傻的自己写分布式锁实现：基于缓存或 zookeeper 的分布式锁实现。果然，你能想到的轮子，99% 都已经有人造好了，并且，比你自己造的好的多。
作为分布式跟踪系统的标准化API，OpenTracing提供了一种通用的方式来追踪和分析分布式系统中的请求和操作。
By Wolfram Hempel November 21st 2016 Realtime is growing fast. From collaborative edits in Google Docs, chatting on Slack or auto-synced Trello cards to fully fledged trading platforms, multiplayer games or smart home controls, more and more apps are using
在 Database Mesh 中，Pisanix 是一套以数据库为中心的治理框架，为用户提供了诸多治理能力，例如：数据库流量治理，SQL 防火墙，负载均衡和审计等。在 Pisanix 中，Pisa-Proxy 是作为整个 Database Mesh 实现中数据平面的核心组件。Pisa-Proxy 服务本身需要具备 MySQL 协议感知，理解 SQL 语句，能对后端代理的数据库做一些特定的策略，SQL 并发控制和断路等功能。在这诸多特性当中，能够理解 MySQL 协议就尤为重要，本篇将主要介绍 MySQL 协议和在 Pisa-Proxy 中 MySQL 协议的 Rust 实现。
0x00 背景 最近都在写反序列化漏洞的知识，本着循序渐进的过程，本篇研究到了反序列化与POP CHAIN相关的知识。在探索这方面知识的过程中，请教了许多师傅们并获得了相关案例和教科书般的文章，收获很多。今天斗哥就带着萌新们初探反序列化与POP CHAIN的相关知识。 什么是POP CHAIN？这里给出我自己的理解：把魔术方法作为最开始的小组件，然后在魔术方法中调用其他函数(小组件)，通过寻找相同名字的函数，再与类中的敏感函数和属性相关联，就是POP CHAIN 。此时类中所有的敏感属性都属于可控的。当
如果你使用了Salesforce一段时间的话，会发现Salesforce有一个叫Assets的标准对象。很多同学在实际项目中通常都会将这个对象隐藏起来，感觉这就是一个鸡肋的功能，但是Assets真的是一个鸡肋吗？Salesforce设计这个功能的逻辑到底是什么呢？今天我们就来了解下这个不招人待见的Assets。总体来说Assets有三个作用：
我在用redis做数据存储，一个场景需要这样的功能，当有一条新的数据插入到redis里后，我有没有什么方法可以得知。请各位朋友帮忙看一下。
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：
在本文中，我们将重点介绍以太坊上复杂的交易生命周期；开发者在这些情况下尝试让 dapp 提供理想的用户体验的挑战；以及 dfuse 是如何帮助突破这些挑战的。
在现在的微服务系统中，客户端的一次操作往往需要经过多个模块、多个中间件、多台机器的相互协作才能完成。在这一系列的请求中，可能是串行也可能是并行，那么如何确定客户端的一次操作背后调用了哪些应用、哪些模块，经过了哪些节点，每个模块的调用先后顺序是怎样的，每个模块的性能问题如何？随着业务系统模型的日趋复杂化，分布式系统中急需一套链路追踪（Trace）系统来解决这些痛点。 分布式服务跟踪是整个分布式系统中跟踪一个用户请求的过程，包括数据采集、数据传输、数据存储、数据分析和数据可视化，捕获此类跟踪让我们构建用户交互背后的整个调用链的视图，这是调试和监控微服务的关键工具。
在微服务系列的这篇文章中，我们将讨论API网关以及它们如何帮助我们解决基于微服务架构的一些重要问题。我们在本系列的第一篇文章中描述了这些和其他问题。
按照issue数量从多到少排序: https://github.com/rust-lang/rust/labels?page=2&sort=count-desc，仅列出前几页
对于基本的健康跟踪，Sentry 接受包含会话更新事件的 envelopes。这些会话更新事件可用于通知 Sentry 有关 release 和 project 相关 project 健康状况的信息。
消息队列是当代分布式系统架构中非常重要的一部分，在应用解耦、流量削峰、异步通信等方面有非常多的应用场景。目前最为我们所熟知的消息队列有：ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、Pulsar和RocketMQ，他们都有哪些优势和劣势， 我们应该如何选择呢？相信这是摆在很多开发者面前的问题。
Git 和其它版本控制系统（包括 Subversion 和近似工具）的主要差别在于 Git 对待数据的方式。 从概念上来说，其它大部分系统以文件变更列表的方式存储信息，而 Git 是把数据看作是对小型文件系统的一系列快照。
规划范围管理是为记录如何定义、确认和控制项目范围及产品范围，而创建范围管理计划的过程。
我：Git是一个跟踪代码更改的版本控制系统，而GitHub是一个基于Web的Git版本控制存储库托管服务。它提供了Git的所有分布式版本控制和源代码管理（SCM）功能，并提供了一些自己的特性。对于开发人员而言，这是他们可以在其中存储项目并与志趣相投的人建立联系的地方。您可以将其视为“代码云”。（百度百科）
代码文件：src\main.js 如果指定了特定的启动参数：trace vscode会在启动之初，执行下面的代码：
在我之前的工作中，我尝试过用自己的图像在PyTorch中训练一个图像分类器，然后用它来进行图像识别。现在，我将向你们展示如何使用预训练的分类器在一张图像中检测多个目标，之后在整个视频中跟踪他们。
发布订阅是一种设计模式，它允许应用程序组件之间进行松散耦合。 其实订阅发布设计中主要是发布者生成事件通道，用于在不了解任何订阅者存在的情况下通知订阅者。
机器学习模型的应用方法多种多样，不一而足。 例如，在客户流失预测中，当客户呼叫服务时，系统中便可以查找到一个静态统计值，但对于特定事件来说，系统则可以获得一些额外值来重新运行模型。
通常我们说的设计模式，指的是GoF23（Gang of Four），包括23个常用的设计模式。这里尝试从不同的角度聊一聊其中几个设计模式。
;交换ax和bx中的值 assume cs:code ;假设cs的值是code code segment ;定义一个段的开始 mov ax,2000h mov ss,ax mov sp,0 add sp,10 ;在Debug中跟踪执行，可以看到mov ss,ax和mov sp,0是必须一起执行的，不能打断。 mov ax,1 ;初始化ax和bx mov bx,2 push ax
当业务员点击标准采购提交按钮的时候，把采购订单的信息触发到OA流程，在OA里做审核，OA审核完成之后，再把审核结果回写到U9。
WebSocket协议是应用程序处理实时消息的方法之一。最常见的替代方案是长轮询(long polling)和服务器推送事件(server-sent events)。这些解决方案中的每个都有其优缺点。在本文中，我将向您展示如何使用 SpringBoot实现 WebSocket。我将介绍服务器端和客户端设置，使用 WebSocket协议之上的 STOMP进行相互通信。
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