经过前 5 篇文章的介绍，估么着小伙伴们已经对消息生产和消费的流程应该有一个比较清晰的认识了。当然小伙伴们肯定也比较好奇，Kafka 能够处理千万级消息，那它的消息是如何在 Partition 上存储的呢？今天这篇文章就来为大家揭秘消息是如何存储的。本文主要从消息的逻辑存储和物理存储两个角度来介绍其实现原理。
监控系统俗称「第三只眼」，几乎是我们每天都会打交道的系统，它也一直是IT系统中的核心组成部分，负责问题的发现以及辅助性的定位。
一个组中MySQL Server（组成员）的最大数量是多少单个复制组中的允许组成员（MySQL Server）的最大数量是9个。如果有更多的Server尝试加入该组时，其连接请求将被拒绝。该限制数量是通过已有的测试案例和基准测试中得出的一个安全边界，在这个安全边界中，组能够安全、可靠、稳定地运行在一个稳定的局域网中。 组中的成员之间如何连接与通讯组中的成员之间，通过建立点对点的TCP连接与组中的其他成员进行通讯。这些连接仅用于组成员之间的内部通信和消息传递。用于建立TCP连接的地址信息由系统变量group_
单个 TaskManager 上的缓冲区总数通常不需要配置。需要配置时请参阅配置网络缓冲区文档。
上篇教程学院君演示了如何通过共享内存实现协程通信，不过这种方式太过繁琐，且维护成本高，Go 语言推荐使用消息传递实现并发通信，这种消息通信机制被称为 channel，中文译作「通道」，可理解为传递消息的通道。
WCF（Windows Communication Foundation）是由微软开发的一系列支持数据通信的应用程序框架，可以翻译为Windows通信开发平台
1. 铺垫 在本文中，我们将探讨Java NIO的Selector组件。 Selector是一个定义在java.nio.channels包中的抽象类。 选择器（selector）提供用于监视一个或多个
我们介绍了管道类型的基本语法，通常，管道都是支持双向操作的：既可以往管道发送数据，也可以从管道接收数据。但在某些场景下，可能我们需要限制只能往管道发送数据，或者只能从管道接收数据，这个时候，就需要用到单向通道。
InterSystems IRIS为IBM WebSphere MQ提供了一个接口，可以使用该接口在InterSystems IRIS和IBM WebSphere MQ的消息队列之间交换消息。要使用此接口，必须能够访问IBM WebSphere MQ服务器，并且IBM WebSphere MQ客户端必须与InterSystems IRIS在同一台计算机上运行。
消息是MQ中最小的概念，本质上就是一段数据，它能被一个或者多个应用程序所理解，是应用程序之间传递的信息载体。
本文原题“《NIO 入门》，作者为“Gregory M. Travis”，他是《JDK 1.4 Tutorial》等书籍的作者。
FileChannel 类可以实现常用的 read，write 以及 scatter/gather 操作，同时它也提 供了很多专用于文件的新方法。这些方法中的许多都是我们所熟悉的文件操作。
字符流：以字符为单位，每次次读入或读出是 16 位数据。其只能读取字符类型数据。
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。
gRPC 是一种现代开源高性能远程过程调用 （RPC） 可以在任何环境中运行的框架。它可以有效地连接服务 在数据中心内和数据中心之间，具有对负载平衡、跟踪、 运行状况检查和身份验证。它也适用于最后一英里 分布式计算，用于连接设备、移动应用程序和浏览器 后端服务。
Channel是一个对象,作用是用于源节点和目标节点的连接,在java NIO中负责缓冲区数据的传递。Channel本身不存储数据，因此需要配合缓冲区进行传输。
该项目介绍了如何在 PL 中的 HDL 与 FPGA 中的处理器上运行的嵌入式 C 之间传输数据的基本结构。
在上篇教程中，学院君给大家演示了如何通过通道（channel）传递消息实现 Go 协程间的通信， 接下来，我们将通过几篇教程的篇幅来系统了解通道类型及其使用，从而更好地理解 Go 并发编程及其实现，我们首先从通道基本语法说起。
前一段时间研究了大规模日志流高吞吐并行存储，通过深入研究Kafka的底层存储机制。我们发现Kafka的Zero-Copy零拷贝技术采用的是Java底层FileTransferTo方法，后期我们尝试了对TransferTo性能及其并行性能进行测试。以及后面在Kafka上面实现了并行TransferTo方法，并应有到了Apache Kafka系统中。
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。
本篇，我们介绍一下消息队列(MessageQueue)以及生产中比较常使用的框架 RabbitMQ。
NIO 有三大核心部分：Channel( 通道) ，Buffer( 缓冲区), Selector( 选择器)
DatagramSocket是对UDP的封装，DatagramSocket本身不维护连接的状态，因为UDP协议面向非连接，所以也不会产生IO流，只是用来发送与接收数据报。在java中数据报使用DatagramPacket来表示，所以最有用的方法是send与receive，表示发送与接收报文。可以使用DatagramSocket来收发数据报，也可以使用DatagramChannel来收发数据。
现如今，我们使用通用的应用程序或库来相互通信。例如，我们经常使用HTTP客户端库从服务器上获取信息并通过web服务执行远程过程调用。但是，通用协议或它的实现有时并不能很好的伸缩。这就像我们不会使用通用HTTP服务器来交换大文件、电子邮件、还有像金融信息、游戏数据等实时信息。这些业务所需要的是高度优化实现协议，用于专门的目的。例如，您可能希望实现一个针对基于ajax的聊天应用程序、媒体流应用、大文件传输进行优化的http服务器。您甚至可能想要设计并实现一个完全符合您的需求的新协议。另一个不可避免的情况是，你不得不去处理一个遗留的专有协议，来保证和旧系统的互操作性。在这些情况下，重要的是在不牺牲最终应用程序的稳定性和性能的前提前，如何尽可能快的实现该协议。
浏览器跨标签页通信是指在同一个浏览器窗口中的多个标签页之间进行数据交流和信息传递的过程。通常情况下，每个标签页都是一个独立的浏览器上下文，它们之间是相互隔离的，无法直接访问对方的数据或进行通信。
# 需求 基于NIO实现 支持同时多个客户端接入 支持客户端发送文本消息到服务器 支持客户端自定义群聊名称 接收到客户端发送的消息之后，服务器需要将消息转发给目前在线的所有其他客户端 支持客户端退出群聊 服务端停止服务后，客户端自动断开连接 # 技术介绍 Non-blockingI/O 编程模型 Channel 通道 ServerSocketChannel 服务端通道 SocketChannel 客户端通道 ByteBuffer NIO中使用的读写缓冲区 Selector 多路复用器 将channel注册在
要想理解 channel 要先知道 CSP 模型。CSP 是 Communicating Sequential Process 的简称，中文可以叫做通信顺序进程，是一种并发编程模型，由 Tony Hoare 于 1977 年提出。简单来说，CSP 模型由并发执行的实体（线程或者进程）所组成，实体之间通过发送消息进行通信，这里发送消息时使用的就是通道，或者叫 channel。CSP 模型的关键是关注 channel，而不关注发送消息的实体。Go 语言实现了 CSP 部分理论，goroutine 对应 CSP 中并发执行的实体，channel 也就对应着 CSP 中的 channel。
Java NIO(New IO)是从Java 1.4版本开始引入的一个新的IO API，可以替代标准的Java IO API。本系列教程将有助于你学习和理解Java NIO。
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
老的Windows通讯开发平台有：WebService和.net Remoting等。
本篇文章属于一篇知识的捡漏和复盘类的文章，主要目的就是为了复盘一下gRPC的相关概念，并剖析其原理，相关知识点和使用大家可以参看之前的几篇文章：
Java NIO支持scatter/gather。scatter/gather是用于描述读取/写入的概念。 从通道中分散（scattering）读是指一个通道中的数据被读到多个缓冲区。这样，通道中的数据被分散（scatters）到多个缓冲区中了。 往通道中聚合（gathering）写是指写入一个通道中的数据来源于多个缓冲区。这样，多个缓冲区的数据被聚合（gather）到一个通道中了。 scatter/gather 适用于需要将传输的数据分开处理的场合。例如，如果一条信息包含消息头和消息体，可能需要将消息头和消息体分散到不同的缓冲区中，这样方便将消息头和消息体分开处理。
gRPC是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于Protobuf(Protocol Buffers)序列化协议开发，且支持众多开发语言。在gRPC中一个客户端可以像使用本地对象那样直接调用位于不同机器上的服务端应用的方法(methods)。这让你能够更容易的构建分布式的应用和服务。和其他 RPC系统类似， gRPC也是基于定义一个服务，指定服务可以被远程调用的方法以及他们的参数和返回类型。在服务端，实现服务的接口然后运行一个 gRPC服务来处理可出端的请求。在客户端，客户端拥有一个存根（stub在某些语言中仅称为客户端），提供与服务器相同的方法。
我们都知道日志在一个程序中有着重要的作用，撮合引擎也同样需要一个完善的日志输出功能，以方便调试和查询数据。
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。
嗨，我是小魔童哪吒，还记得咱们之前分享过GO 通道 和sync包的使用吗？咱们来回顾一下
我们都知道在 Java 当中有许许多多的使用上的问题，比如 Java 的锁，Java 的安全性，以及 Java 的IO操作，Java 中各种设计模式的使用，今天我们就来说说关于这个 Java 的IO。
Go语言采用CSP模型，让两个独立执行的程序通过消息传递的方式共享内存，Channel就是Golang用来完成消息通讯的数据类型。
在本文中，我们将学习什么是RabbitMQ，它是如何工作的，以及RabbitMQ的核心概念。 RabbitMQ是一个开源的消息代理软件。它接受来自生产者的消息并将其传递给消费者。它就像一个中间人，可以用来减少Web应用服务器的负载和投递时间。
编程语言的内存模型是理解编程语言如何管理和操作计算机内存的关键。 它定义了编程语言中变量、数据结构和程序的存储方式，以及它们之间的交互方式。通过理解内存模型，程序员可以更有效地利用内存资源，优化程序性能，并避免常见的内存错误。
在 gRPC 中，客户端应用程序可以直接在另一台计算机上的服务器应用程序上调用方法，就好像它是本地对象一样，从而使您更轻松地创建分布式应用程序和服务。与许多 RPC 系统一样，gRPC 围绕定义服务的思想，指定可通过其参数和返回类型远程调用的方法。
借助 gRPC，我们可以在 .proto 文件中一次定义我们的服务，并以 gRPC 支持的任何语言生成客户端和服务器代码，无论是在大型数据中心内的服务器，还是在个人的电脑的环境中，这些客户端和服务器代码都可以运行 – gRPC 可以为您处理不同语言和环境之间的通信。我们还获得了使用 protocol buffers 的所有优点，包括有效的序列化，简单的 IDL 和容易的接口更新。
SSL(Secure Socket Layer 安全套接层)是基于HTTPS下的一个协议加密层，最初是由网景公司（Netscape）研发，后被IETF（The Internet Engineering Task Force - 互联网工程任务组）标准化后写入（RFCRequest For Comments 请求注释），RFC里包含了很多互联网技术的规范！
在开始编程之前，我们先简单了解一下TCP的工作原理。TCP通信包括三个步骤：建立连接、数据传输和断开连接。当两台机器想通过TCP进行通信时，它们首先需要建立一个连接，然后才能开始数据传输。数据传输完毕后，连接就可以断开。
Go是并发语言，而不是并行语言。所以我们在讨论，我们首先必须了解什么是并发，以及它与并行性有什么不同。
美国计算机科学家，LaTex的作者Leslie Lamport说：“分布式系统就是这样一个系统，系统中一个你甚至都不知道的计算机出了故障，却可能导致你自己的计算机不可用。”一语道破了开发分布式系统的玄机，那就是它的复杂与不可控。所以Martin Fowler强调：分布式调用的第一原则就是不要分布式。这句话看似颇具哲理，然而就企业应用系统而言，只要整个系统在不停地演化，并有多个子系统共同存在时，这条原则就会被迫打破。盖因为在当今的企业应用系统中，很难寻找到完全不需要分布式调用的场景。Martin Fowler
本篇主要介绍kafka的分区和副本，因为这两者是有些关联的，所以就放在一起来讲了，后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码，以供参考~
介绍 在单体应用程序中，组件通过语言级的方法或函数调用进行彼此的调用。相比之下，基于微服务的应用程序是在多台机器上运行的分布式系统。每个服务实例通常是一个进程。因此，如下图所示，服务必须使用进程间通
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