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云计算架构:Azure]比较流,逻辑应用(Logic App),函数和 WebJobs

例如,若要响应在 Azure 存储创建映像 Blob 这一事件,可以创建一个缩略图。WebJobs SDK 以 .NET 控制台应用程序的方式运行,可以部署到 WebJobWebJob 可以运行任何在应用服务沙盒中运行的程序或脚本。 WebJobs SDK 控制台应用程序可以在运行控制台应用程序的任何位置运行,例如本地服务器。 这不是完整的列表;WebJob 可以运行任何程序或脚本,只要该程序或脚本可以在应用服务沙盒中运行。 2 WebJobs(不带 WebJobs SDK)支持 NPM 和 NuGet。 若要在 host.json 文件自定义 JobHost 行为,则 Functions 提供的方式有限。 有时候,需要执行的操作无法在 JSON 文件通过字符串来指定。 可以在某服务构建一些项,并将其用于其他服务。

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为 Vue 的惰性加载加一个进度条

// 每日前端夜话 第412篇 // 正文共:1800 字 // 预计阅读时间:8 分钟 简介 通常用 Vue.js 编写单页应用(SPA)时,当加载页面时,所有必需的资源( JavaScript 首先在 components 目录创建一个新文件 eventHub.js: import Vue from 'vue' export default new Vue() 然后把 Webpack 配置为禁用预取和预加载 在脚本先导入 random 和 $eventHub,后面会用到: <script> import random from 'lodash.random' import $eventHub from ' /components/eventHub' </script> 导入之后,在脚本定义一些后面要用到的变量: // 假设加载将在此时间内完成。 只要它与路由视图位于同一即可,它在应用的整个生命周期中都可用: <template>

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    一次触摸,Android到底干了啥

    Android实际上是运行在linux内核上一进程,这一进程组合为用户提供UI,应用程序的安装等等服务。 ? 手机开机流程是linux内核先启动,启动完成之后会将Android进程启动起来,FrameWork属于这个进程之中。 构造函数会调用到jni创建NativeInputManager的c++对象, NativeInputManager构造函数创建 Sp<EventHub> eventHub = new EventHub () mInputManager = new InputManager(eventhub,this,this); eventHub对象构造函数做了下面几件事情:  1.  notifyMotion 4)对于InputDispatcher的notifyMotion:  ● 如果InputDispatcher设置了inputFilter,那么首先调用inputFilter来消费这些事件

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    一次触摸,Android 到底干了啥

    Android实际上是运行在linux内核上一进程,这一进程组合为用户提供UI,应用程序的安装等等服务。 手机开机流程是linux内核先启动,启动完成之后会将Android进程启动起来,FrameWork属于这个进程之中。 构造函数会调用到jni创建NativeInputManager的c++对象, NativeInputManager构造函数创建 Sp eventHub = new EventHub() mInputManager 对于InputReaderThread的start方法: 调用构造函数中保存的eventHub的getEvents方法获取input事件,在getEvent方法做的事 1)判断是不是需要打开input 的notifyMotion 4)对于InputDispatcher的notifyMotion: ● 如果InputDispatcher设置了inputFilter,那么首先调用inputFilter来消费这些事件

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    WebView流程分析(上)

    如果为true,则进行了一系列适屏排版、默认DPI等处理。 这个消息在webViewCore.java的EventHub的transferMessage()处理, 调用WebViewCore.java的webkitDraw();  webkitDraw() rebuildPicture()会创建一块新的SKPicture,  SkPicture 用来记录绘制命令,这些命令会在以后draw到一个指定的canvas上。  -> webViewCore.java EventHub.transferMessage()处理, WebViewCore.java.webkitDraw()-> WebViewCore.java.nativeRecordContent ,初始化一些viewport的变量,mViewportWidth等。

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    分布式专题|想进入大厂,你得会点kafka

    用户活动跟踪:Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动,浏览网页、搜索、点击等活动,这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic,然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析 ,因为前面说过,一个分区只能被每个消费的一个消费者进行消费,如果拆分成多个分区,就可以同时被多个消费者进行消费; broker最容易理解了:运行kafka进程的机器就是一个broker; kafka 如何支持传统消息的两种模式:队列和订阅 这两种模式都是基于kafka的消费机制决定的:生产者发送的消息会发到所有订阅了该topic的消费(consumer grop),但是每个消费只有一个消费者能够消费到这条消息 队列模式:所有消费者位于同一个消费,保证消息只会被一个消费者进行消费 发布\订阅模式:将消费者放在不同消费,这样每个消费者都能收到同一个消息 kafka如何保证消息顺序消费 kafka通过保证一个分区的消息只能被消费的一个消费者进行消费 ,所以生产者发送消息必须将消息发送到同一个分区,才能保证消息顺序消费; 如何在docker上安装kafka 安装kafka的前提是你要安装zookeeper 安装zookeeper # 创建文件夹 mkdir

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    使用SMM监控Kafka集群

    SMM非常聪明,可以仅显示那些将数据发送到选定Topic的生产者,并且仅显示那些从这些Topic消费消费。筛选对四个实体的任何一个进行选择。 • 我如何看到与此Topic相关的生产者和消费者? • 如何在指定的时间范围内找到进入该Topic的消息总数? 要访问此详细的Topic信息: 1. 在左侧导航窗格,点击Topic。 2. 监控消费者 查看有关消费的摘要信息 概览页面在页面右侧为您提供有关消费的摘要信息。您可以使用“活动”,“消极”和“所有”选项卡仅在活动或消极或所有消费查看消费。 使用“滞后”选项卡可以根据滞后的升序或降序对消费进行排序。 ? 查看有关消费的详细信息 要访问详细的消费信息: 1. 在左侧导航窗格,单击“ 消费”。 2. 查看消费资料 消费配置文件显示有关每个消费的详细信息,包括: • 包含的消费者数。 • 消费者实例的数量。 • 有关消费滞后的详细信息。 要访问消费个体资料: 1.

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    SpringBoot2.x系列教程(四十六)Spring Boot集成WebSocket之STOMP协议简介

    STOMP客户端 STOMP的客户端可以同时扮演两种角色:消息生产者和消息消费者。 作为生产者时通过SEND帧发送消息到指定的地址。 Spring Boot的STOMP 首先看STOMP在Spring Boot的简单流程图: ? 消费者客户端(左下组件):订阅地址(destination),并接收此目的地址所推送过来的消息。 request channel:一用来接收生产者型客户端所推送过来的消息的线程池。 response channel:一用来推送消息给消费者型客户端的线程池。 broker: 消息队列管理者,也称消息代理。 broker构建MESSAGE命令消息, 通过response channel推送给所有订阅对应地址的消费者 小结 本篇文章,关于STOMP协议相关内容就讲到这里,下篇文章,我们将以实战的形式,展示如何在

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    storm的数据流

    数据流 设计一个拓扑时,你要做的最重要的事情之一就是定义如何在各组件之间交换数据(数据流是如何被bolts消费的)。一个数据流指定了每个bolt会消费哪些数据流,以及如何消费它们。 ("word-reader"); ··· 在前面的代码块里,一个bolt由TopologyBuilder对象设定, 然后使用随机数据流指定数据源。 随机数据流 随机流是最常用的数据流。它只有一个参数(数据源组件),并且数据源会向随机选择的bolt发送元组,保证每个消费者收到近似数量的元组。 随机数据流用于数学计算这样的原子操作。 WordCounter(),2) .fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word")); ··· NOTE: 在域数据流的所有域集合必须存在于数据源的域声明 要使用直接数据流,在WordNormalizer bolt,使用emitDirect方法代替emit。

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    Redis Streams介绍

    正如您上面的命令中看到的,在创建消费时,我们必须指定一个ID,在示例是$。这是必需的,因为消费在其他状态必须知道在连接后处理哪些消息,即刚刚创建该时的最后消息ID是什么? 如果按照我们提供的$,那么只有从现在开始到达Stream的新消息才会提供给该消费者。如果我们指定0,消费消费所有Stream历史的消息记录。当然,您可以指定任何其他有效ID。 您所知道的是,消费将开始消费ID大于您指定的ID的消息。因为$表示Stream当前最大的ID,所以指定$将仅消费新消息。 但是,必须始终指定一个强制选项GROUP,它拥有两个参数:消费的名称以及尝试读取的消费者的名称。还支持选项COUNT,它与XREAD相同。 每次消费者使用消费执行操作时,它必须指定其名称,唯一地标识该内的此使用者。 在上面的命令还有另一个非常重要的细节,在强制选项STREAMS之后的,请求的ID是一个特殊ID>。

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    一口气说出 6 种实现延时消息的方案

    ---- 延时消息(定时消息)指的在分布式异步消息场景下,生产端发送一条消息,希望在指定延时或者指定时间点被消费消费到,而不是立刻被消费。 基于 数据库(MySQL) 基于关系型数据库(MySQL)延时消息表的方式来实现。 通俗的讲,Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic ,然后在堆外内存创建一个基于时间的优先级队列,来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上,时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题: 内存开销:维护延时消息索引的队列是放在堆外内存的,并且这个队列是以订阅(Kafka消费)为维度的,比如你这个 Topic 有 N 个订阅,那么如果你这个 Topic QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息,你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后,是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 延时消息设计最合理的。

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    延时消息常见实现方案

    —1— 前言 延时消息(定时消息)指的在分布式异步消息场景下,生产端发送一条消息,希望在指定延时或者指定时间点被消费消费到,而不是立刻被消费。 基于 数据库(MySQL) 基于关系型数据库(MySQL)延时消息表的方式来实现。 通俗的讲,Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic ,然后在堆外内存创建一个基于时间的优先级队列,来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上,时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题: 内存开销: 维护延时消息索引的队列是放在堆外内存的,并且这个队列是以订阅(Kafka消费)为维度的,比如你这个 Topic 有 N 个订阅,那么如果你这个 —6— QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息,你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后,是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 延时消息设计最合理的。

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    一口气说出 6 种实现延时消息的方案

    延时消息(定时消息)指的在分布式异步消息场景下,生产端发送一条消息,希望在指定延时或者指定时间点被消费消费到,而不是立刻被消费。 基于 数据库(MySQL) 基于关系型数据库(MySQL)延时消息表的方式来实现。 通俗的讲,Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic ,然后在堆外内存创建一个基于时间的优先级队列,来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上,时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题: 内存开销:维护延时消息索引的队列是放在堆外内存的,并且这个队列是以订阅(Kafka消费)为维度的,比如你这个 Topic 有 N 个订阅,那么如果你这个 Topic QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息,你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后,是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 延时消息设计最合理的。

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    Kafka消费者架构

    如果您需要多个订阅者,那么您有多个消费。一个记录只交付给消费的一个消费者。 消费的每个消费者处理记录,并且该只有一个消费者将获得相同的记录。消费内的消费者均衡的处理记录。 ? 消费的每个消费者都是分区的“公平共享”的独家消费者。这就是Kafka如何在消费消费者进行负载平衡。消费内的消费者成员资格由Kafka协议动态处理。 如果新消费者加入消费,它将获得一个分区份额。如果消费者死亡,其分区将分发到消费剩余的消费者。这就是Kafka如何在消费处理消费者的失败。 消费是一相关消费者,执行任务,例如将数据放入Hadoop或向服务发送消息。消费每个分区具有唯一的偏移量。不同的消费可以从分区的不同位置读取。 每个消费是否有自己的偏移量? 如果消费者比分区更多,会发生什么? 额外的消费者仍然空闲,直到另一个消费者死亡 如果在同一个JVM的许多线程运行多个消费者,会发生什么? 每个线程管理该消费的一个分区份额。

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    【首席架构师看Event Hub】Kafka深挖 -第2部分:Kafka和Spring Cloud Stream

    Spring Cloud Stream支持发布/订阅语义、消费和本机分区,并尽可能将这些职责委派给消息传递系统。 消费可以通过属性设置: spring.cloud.stream.bindings.input.group =名称 如前所述,在内部,这个将被翻译成Kafka的消费。 观察SendTo注释中指定的输出顺序。这些输出绑定将与输出的KStream[]按其在数组的顺序配对。 当失败的记录被发送到DLQ时,头信息被添加到记录,其中包含关于失败的更多信息,异常堆栈跟踪、消息等。 发送到DLQ是可选的,框架提供各种配置选项来定制它。 结论 Spring Cloud Stream通过自动处理其他同等重要的非功能需求(供应、自动内容转换、错误处理、配置管理、用户、分区、监视、健康检查等),使应用程序开发人员更容易关注业务逻辑,从而提高了使用

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    09 Confluent_Kafka权威指南 第九章:管理kafka集群

    消费offset存储的topic是__consumer_offsets。 但仅仅用在旧的消费下运行的,在zookeeper维护的消费。在与较老的消费一起工作时,你将访问–zookeeper参数指定的kafka集群。 这是因为消费名称要嵌入到要导入的文件。 注意,首先要关闭消费者。在执行此步骤之前,必须停止消费的所有消费者。如果在消费处于活动状态时写入新的offset,则不会读取这些offset。 客户端ID与消费 客户端ID不一定与消费的名称相同,消费者可以设置他们自己的客户端ID,而且你可能有许多位于不同组的消费者,他们指定的相同的客户端ID,最佳的方法是将每个消费的客户端ID 另外一种方法是使用表单的一个或者多个参数在命令行上指定选项,消费者属性KEY=VALUE,其中key是配置选项名。VALUE是设置它的值,者对于消费者选项设置消费ID非常有用。

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    Flink工作中常用__Kafka SourceAPI

    -集群地址:bootstrap.servers 4.消费者属性-消费id(如果不设置,会有默认的,但是默认的不方便管理):groupId 5.消费者属性-offset重置规则,earliest per-partition assignment:对每个分区都指定一个offset,再从offset位置开始消费; 默认情况下,从Kafka消费数据时,采用的是:latest,最新偏移量开始消费数据。 在Flink Kafka Consumer 库,允许用户配置从每个分区的哪个位置position开始消费数 据,具体说明如下所示: https://ci.apache.org/projects/flink ,同时新增了一个 kafka topic,如何在不重启作业的情况下作业自动感知新的 topic。 该情况下如何在不重启作业情况下动态感知新扩容的 partition?

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    延时消息常见实现方案

    开源 MQ 的实现方案 总结 参考 ---- 前言 延时消息(定时消息)指的在分布式异步消息场景 下,生产端发送一条消息,希望在指定延时或者指定时间点被消费消费到,而不是立刻被消费。 基于 数据库(MySQL) 基于关系型数据库(MySQL)延时消息表的方式来实现。 通俗的讲,Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic ,然后在堆外内存创建一个基于时间的优先级队列,来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上,时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题 内存开销: 维护延时消息索引的队列是放在堆外内存的,并且这个队列是以订阅(Kafka消费)为维度的,比如你这个 Topic 有 N 个订阅,那么如果你这个 Topic QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息,你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后,是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 延时消息设计最合理的。

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    关于kafuka的简单认识与理解「建议收藏」

    由producer指定 2、Producer:将消息发布到Kafka特定的Topic的对象 3、Consumers:订阅并处理特定的Topic的消息的对象 4、broker(Kafka服务集群) :已发布的消息保存在一服务器,称之为Kafka集群。 ​我们在消费数据时会在代码里面指定一个group.id,这个id代表的是消费的名字,而且这个group.id就算不设置,系统也会默认设置: conf.setProperty(“group.id”, ,现在consumerA去消费了一个topicA里面的数据,再让consumerB也去消费TopicA的数据,它是消费不到了,但是我们在consumerC重新指定一个另外的group.id,consumerC 而consumerD也是消费不到的,所以 在kafka,不同组可有唯一的一个消费者去消费同一主题的数据。

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