Github：https://github.com/HangfireIO/Hangfire(opens new window)
推送通知已成为构建移动应用时需要考虑的重要功能。由于它们类似于短信，但发送不需要任何费用，许多企业现在更喜欢使用推送通知向应用用户发送信息和警报。
满足上面四个条件，其实比想象中要复杂。为了在实时统计的情况下保持精准度，我们需要知道某一个用户之前是否浏览过一篇文章，所以我们需要为每一篇文章存储浏览过它的用户的集合，并且在每次新增浏览时检查该集合进行去重复操作。
Hydra 是一个轻量级的 NodeJS 库，用于构建分布式计算应用程序，比如微服务。我们对轻量级的定义是：轻处理外部复杂性和基础设施依赖 —— 而不是有限的轻处理。 Hydra 声称对基础设施的依赖很轻，这是因为它唯一的外部依赖是 Redis。
Git是一个分布式版本控制系统，可以帮助开发人员在任何规模的项目上进行协作。Linux内核的开发人员Linus Torvalds在2005年创建了Git，以帮助控制Linux内核的开发。
在前面的文章中我们讲了许多Flutter中的组件和Flutter中的特定操作，但是单单使用Flutter里的组件和方法是不够的。
由于在之前的博客中已经搭建了双Master，其实多Master多Slave大同小异，因此这里并不会一步步的演示搭建多Master多Slave，而是从思路上，分析下重点应该注意的配置项。
接 RocketMQ实战（一），RocketMQ实战（二），本篇博客主要讨论的话题是：顺序消费、RMQ在分布式事务中的应用等。
随着物联网技术的迅猛发展，设备之间的互联互通变得越来越重要。为了实现设备之间的高效通信，MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）作为一种轻量级的物联网通信协议应运而生。本文将深入解析 MQTT 协议，探讨其特点、应用场景，并通过代码示例展示如何在实际项目中应用 MQTT 协议。
作者：朱丹阳，腾讯云监控开发工程师 腾讯云消息队列 CKafka 简介 消息队列 CKafka（Cloud Kafka）是基于开源 Apache Kafka 消息队列引擎，提供高吞吐性能、高可扩展性的消息队列服务。消息队列 CKafka 完美兼容 Apache Kafka 0.9、0.10、1.1、2.4 版本接口，在性能、扩展性、业务安全保障、运维等方面具有超强优势，让您在享受低成本、超强功能的同时，免除繁琐运维工作。 产品特点: 收发解耦：有效解耦生产者、消费者之间的关系。在确保同样的接口约束的前提
本篇参考：https://resources.docs.salesforce.com/sfdc/pdf/integration_patterns_and_practices.pdf
导语：本文介绍了腾讯云消息队列 CKafka 监控的最佳实践指南，帮助开发者免除繁琐的运维工作，并快速发现问题，提高工作效率。
Akka 帮助你构建可靠的应用程序，这些应用程序可以在一台机器中使用多个处理器核心（scaling up，纵向扩展）或分布在计算机网络中（scaling out，横向扩展）。实现这一点的关键抽象是，代码单元 Actor 之间的所有交互都是通过消息传递进行的，这就是为什么 Actor 之间传递消息的精确语义应该有自己的章节。
设计模式大集合 设计模式的定义和结构 软件设计模式是：在软件设计中，一个通用的，可重用的解决方案，用于解决给定上下文中的一个常见问题。 设计模式的描述 下面定义了一个标准描述设计模式的结构。 模式名称和分类 一个描述性和惟一的名称，有助于识别和引用模式。 意图 描述模式背后的目标和使用它的原因。 别名 模式的其他名称。 动机 由问题和可使用该模式的上下文组成的场景。 适用性 这种模式可用的情况;模式的上下文。 结构 模式的图形表示。类图和交互图可以用于此目的。 参与者 模式中使用的类和对象的列
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://medium.com/better-programming/rabbitmq-vs-kafka-1ef22a041793
不了解 Kafka 的朋友建议先看一看我的下面这几篇文章，第一篇一定要看，其他的可以按需学习。
在实际应用中，往往对一个Topic下的消息还会有不同的细分，消费方会根据细分的类型消费Topic中特定的一部分消息，这就涉及到了消息过滤。
本文是 MQTT 协议的入门指南，提供了实用的代码示例。物联网和 MQTT 的初学者可以通过本文掌握 MQTT 的基本概念，快速开启 MQTT 服务和应用的开发。
在现代Web应用程序中，埋点上报是一种重要的数据收集和分析手段。本文将介绍前端埋点上报的几种常见方式，并详细阐述如何在项目中运用这些方式进行数据上报，以帮助开发者更好地进行数据收集和分析。
如果小明有一个全部数据都存储在本地的应用，而这部设备被他失手扔进了大海，然后数据也一并烟消云散了。为了避免这种情况发生，我们可以尝试将一个纯本地应用移植到 Web 端。
随着技术不断的成熟及市场需求的日益旺盛，实时开发已经成为当前大数据开发不可或缺的一部分。在整个实时开发的链路中，数据采集需要写入到Kafka，数据处理也需要使用到Kafka。今天我们就针对Kafka这个时下主流的消息中间件进行简单的介绍。
近期，关于 ChatGPT 的访问量有所下降的消息引发激烈讨论，不过这并不意味着开发者对于 AIGC 的热情有所减弱，例如素有【2023 最潮大语言模型 Web 开发框架】之称的大网红 LangChain 的热度就只增不减。
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这可能是您在面试中最容易遇到的问题。我的建议是首先给出版本控制的定义。它是一个记录一段时间内对一个文件或一组文件的更改的系统，以便您以后可以调用特定版本。版本控制系统由一个中央共享存储库组成，同事可以在其中对文件或文件集进行更改。然后，您可以提及版本控制的用途。
Iterable 公司每天代表客户发送大量营销消息，包括电子邮件、通知、短信、应用程序消息等，并且每天处理更多的用户数据更新、事件、自定义工作流状态。Iterable 日常处理的很多消息都可能触发系统中的其他操作，从而导致系统越来越复杂，产品易用性越来越低。随着客户数量不断增加，降低系统复杂性迫在眉睫。
OpenFabrics Interfaces (OFI) 是一个新的应用程序接口系列，它向中间件和应用程序公开通信服务。 Libfabric 是 OFI 的第一个成员，是在 OpenFabrics 联盟的支持下，由行业、学术界和国家实验室合作伙伴组成的广泛联盟在过去两年中设计的。 libfabric 在 verbs 接口的目标和目标的基础上进行构建和扩展，专门设计用于满足高性能应用程序的性能和可扩展性要求，例如消息传递接口 (MPI) 库、对称分层内存访问 (SHMEM) 库、分区全局地址 Space (PGAS) 编程模型、数据库管理系统 (DBMS) 以及在紧密耦合的网络环境中运行的企业应用程序。 libfabric 的一个关键方面是它被设计为独立于底层网络协议以及网络设备的实现。 本文简要讨论了创建新 API 的动机，描述了驱动其设计的新颖需求收集过程，并总结了 API 的高级架构和设计
RabbitMQ Assistant [1] 是一款 RabbitMQ 可视化管理与监控——深入了解您的队列、订阅与消费消息，展示完整的消息流图以及压力测试。
RabbitMQ Assistant 是一款 RabbitMQ 可视化管理与监控——深入了解您的队列、订阅与消费消息，展示完整的消息流图以及压力测试。
深入了解 CSI（Container Storage Interface）是什么以及它如何在 Kubernetes（k8s）中工作。
当从一个单体系统转向微服务架构（microservice architecture， MSA）时，处理分布式系统带来的复杂性是一个挑战。事务处理是其中的首要核心问题。在一个 Web 应用程序中使用本地事务完成的典型数据库事务，现在是一个复杂的分布式事务问题。在本文中，我们将讨论造成这种情况的原因、可能的解决方案以及使用 MSA 开发安全事务性软件系统的最佳实践。
是不是平常听到说消息队列啊，JMS啊，MQ啊 、kafka啊巴啦啦的一堆术语，听不懂？关系混乱？今天就让我们来一起来看看他们都是什么吧。
是不是平常听到说消息队列啊，JMS啊，MQ啊 、kafka等一堆术语，听不懂？关系混乱？今天就让我们来一起来看看他们都是什么吧。
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。
译自：Distributed transaction patterns for microservices compared
加密技术让区块链技术变得更加强大，并逐渐从其他技术中脱颖而出。密码学使用了先进的数学原理和方法来传输和存储数据，这种存储方式要求只有数据接收者才能对数据进行读取和处理。
Kafka是开源事件流软件，可允许您构建事件驱动系统。虽然有其他指南，但我希望专注于可视化Kafka背后的主要概念。这样，当你阅读其他指南时，你会感到更自信。
原文标题：Meson: Workflow Orchestration for Netflix Recommendations 译者：刘翔宇 审校：刘帝伟 责编：周建丁 未经许可，谢绝转载。机器学习投稿、采访请联系zhoujd@csdn.net 在Netflix，我们的目标是在你观看之前预测你想观看的。为做到这一点，我们每天运行了大量的机器学习（ML）工作流。为了支持建立这些工作流并且有效利用资源，我们开发了Meson。 Meson是一个通用的工作流编排和调度框架，用于管理跨异构系统执行工作负载的ML管
可靠的数据传输是系统的属性之一，不能在事后考虑，就像性能一样，它必须从最初的白板图设计成一个系统，你不能事后把系统抛在一边。更重要的是，可靠性是系统的属性，而不是单个组件的属性，因此即使在讨论apache kafka的可靠性保证时，也需要考虑其各种场景。当谈到可靠性的时候，与kafka集成的系统和kafka本身一样重要。因为可靠性是一个系统问题，它不仅仅是一个人的责任。每个卡夫卡的管理员、linux系统管理员、网络和存储管理员以及应用程序开发人员必须共同来构建一个可靠的系统。 Apache kafka的数据传输可靠性非常灵活。我们知道kafka有很多用例，从跟踪网站点击到信用卡支付。一些用例要求最高的可靠性，而另外一些用例优先考虑四度和简单性而不是可靠性。kafka被设计成足够可配置，它的客户端API足够灵活，允许各种可靠性的权衡。 由于它的灵活性，在使用kafka时也容易意外地出现错误。相信你的系统是可靠的，但是实际上它不可靠。在本章中，我们将讨论不同类型的可靠性以及它们在apache kafka上下文中的含义开始。然后我们将讨论kafka的复制机制，以及它如何有助于系统的可靠性。然后我们将讨论kafka的broker和topic，以及如何针对不同的用例配置它们。然后我们将讨论客户，生产者、消费者以及如何在不同的可靠性场景中使用它们。最后，我们将讨论验证系统可靠性的主体，因为仅仅相信一个系统的可靠是不够的，必须彻底的测试这个假设。
Kafka最初是由Linkedin公司开发的，是一个分布式的、可扩展的、容错的、支持分区的（Partition）、多副本的（replica）、基于Zookeeper框架的发布-订阅消息系统，Kafka适合离线和在线消息消费。它是分布式应用系统中的重要组件之一，也被广泛应用于大数据处理。Kafka是用Scala语言开发，它的Java版本称为Jafka。Linkedin于2010年将该系统贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目之一。
Map/Reduce，简而言之，map()和reduce()是在集群式设备上用来做大规模数据处理的方法。
Salesforce用户界面必须由于Salesforce数据的更改而自动更新。这个场景其实在我所经历的项目中用到的不是特别多，因为客户可能直接点击刷新按钮就直接看到了最新的数据，而不是那种一直不刷新然后基于数据变化以后等着自动刷新。所以这种集成模式应该是基于某种特定的行业数据变动很快要求实时性的UI查看那种。
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