在上一篇文章中，我讨论了Knative用于快速部署和自动调整无服务器容器。如果您希望您的服务由HTTP调用同步触发，那么Knative服务是很好的选择。然而，在没有服务器的微服务世界中，异步触发器更加常见和有用。这时，Knative三项赛就开始发挥作用了。
发布订阅模式(Publish–subscribe pattern)，最早是由苹果公司在 Mac OS 引入。
前面我们了解了如果在 Dapr 下面进行服务调用，以及最简单的状态管理，本节我们来了解如何启用 Dapr 的发布/订阅模式，发布者将生成特定主题的消息，而订阅者将监听特定主题的信息。
发布/订阅（Publish/Subscribe）模式是一种消息传递模式，其中消息发布者（发布者）将消息发送到特定的主题，而消息订阅者（订阅者）通过订阅感兴趣的主题来接收相关消息。这种模式提供了一种松散耦合的通信方式，允许不同组件之间以异步方式进行通信。
到目前为止，向应用程序发送基本的 HTTP 请求是一种有效使用 Knative 函数的方式。然而，无服务器的松耦合特性同时也适用于事件驱动架构。也就是说，可能在文件上传到 FTP 服务器时我们需要调用一个函数；又或者，在我们进行物品销售时需要调用一个函数来处理支付和库存更新的操作。与其操心我们的应用程序或函数监听上述事件的逻辑，不如当那些被关注的事件发生时，让 Knative 去处理并通知我们。
PubSubJS具有同步解耦，因此主题是异步发布的。这有助于保持程序的可预测性，因为在消费者处理主题时，主题的发起者不会被阻止。
前面我们提到，可以使用 Redis 的列表结构作为消息队列来使用，但是它有一个致命的弱点，那就是不支持消息多播，一个消息只能被一个消息消费掉。这在分布式系统流行的今天，肯定是不能接受的，或者说应该场景及其有限的。
Redis是一个内存数据结构存储库，用于缓存，高速数据摄取，处理消息队列，分布式锁定等等。
Redis提供了基于“发布/订阅”模式的消息机制，此种模式下，消息发布者和订阅者不进行直接通信，发布者客户端向指定的频道（channel）发布消息，订阅该频道的每个客户端都可以收到该消息（频道没有”创建“的概念，可以直接订阅、亦可直接发布消息）。
安全是 Dapr 的基础，本文我们将来说明在分布式应用中使用 Dapr 时的安全特性和能力，主要可以分为以下几个方面。
在上一篇文章Go 每日一库之 message-bus中，我们介绍了一款小巧、实现简单的异步通信库。作为学习，message-bus确实不错。但是在实际使用上，message-bus的功能就有点捉襟见肘了。例如，message-bus将消息发送到订阅者管道之后就不管了，这样如果订阅者处理压力较大，会在管道中堆积太多消息，一旦订阅者异常退出，这些消息将会全部丢失！另外，message-bus不负责保存消息，如果订阅者后启动，之前发布的消息，这个订阅者是无法收到的。这些问题，我们将要介绍的watermill都能解决！
添加服务帐号 google-play-developer-notifications@system.gserviceaccount.com，然后授予其 Pub/Sub 发布商的角色。
这个命令唯一做的就是， 将客户端的 REDIS_MULTI 选项打开， 让客户端从非事务状态切换到事务状态。
观察者模式又叫发布订阅模式（Publish/Subscribe），它定义了一种一对多的关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象，这个主题对象的状态发生变化时就会通知所有的观察者对象，使得它们能够自动更新自己。
PubSub是一种设计模式，中文叫发布订阅模式，简单来说就是消息发布者不直接向订阅者发布消息，而是发布到中介，而中介根据不同主题对消息进行过滤，并通知对该主题感兴趣的订阅者。该模式在前端现在很火的组件
PubSub是一种设计模式，中文叫发布订阅模式，简单来说就是消息发布者不直接向订阅者发布消息，而是发布到中介，而中介根据不同主题对消息进行过滤，并通知对该主题感兴趣的订阅者。该模式在前端现在很火的组件化开发十分常用，因为该模式松耦合，易于扩展的优点正式组件化开发所需要的。
打开浏览器，输入地址，按下回车，打开了页面。于是一个HTTP请求（request）就由客户端发送到服务器，服务器处理请求，返回响应（response）内容。
Redis 是完全开源的，高性能的 key-value 数据库，受到越来越多的业务场景应用。对于"发布/订阅"的消息模式，大家也许都比较了解，但是其实现原理及应用是否还存在模糊呢？
嗨，猫头虎博主在此！🐆🦉 今天我们要聊的是Go Cloud Development Kit的最新更新。如果你在寻找关于Go语言和云开发的最新资讯，那么这篇博文正适合你。我们将深入探讨2019年3月4日Google团队发布的这个令人兴奋的项目。让我们一起探索如何使云开发变得更简单、更高效吧！
Redis的发布订阅由PUBLISH，SUBSCRIBE，PSUBSCRIBE等命令组成,例子如下:
对于这个学派的新手来说，我会尝试用非常简单的方式去解释。基于海量写入的扇出架构尝试在写入时使用所有业务逻辑。初衷是为了给每个用户及用例准备好视图；当有人想要读取数据时，他们不必应用复杂的逻辑。于是读取就会变得轻松简单且通常可以保证恒定的读取时间。Twitter就基于海量写入的扇出架构。
Pub/Sub 模式是一种发布-订阅模式，其中一个组件（发布者）发布消息，而其他组件（订阅者）监听并接收这些消息。在 GraphQL 中，可以使用 Pub/Sub 模式来实现实时数据更新，使服务器能够向客户端推送数据变更。
使用 Redis 实现消息队列 普通的订阅 基于模式(pattern)的发布/订阅 看下源码实现 分析下源码实现 stream 的结构 streamCG 消费者组 streamConsumer 消费者结构 分析下源码实现 基于List的消息队列 基于 Streams 的消息队列 发布订阅 总结 参考 ◆使用 Redis 实现消息队列 Redis 中也是可以实现消息队列 不过谈到消息队列，我们会经常遇到下面的几个问题 1、消息如何防止丢失； 2、消息的重复发送如何处理； 3、消息的顺序性问题； 关于 mq
上篇文章 gRPC，爆赞 直接爆了，内容主要包括：简单的 gRPC 服务，流处理模式，验证器，Token 认证和证书认证。
云中树莓派（5）：利用 AWS IoT Greengrass 进行 IoT 边缘计算
并非每个处理程序都会产生新消息。您可以使用 Router.AddNoPublisherHandler 添加此类处理程序：
前一篇中《NanoMsg框架|C#中Nanomsg的PAIR和BUS使用》已经介绍了PAIR和BUS两个模式，这一篇我们把剩下几个常用的一起说了，像REQREP、PUBSUB和SURVEY，主要是因为NNanoMsg里面已经把这些都封装的差不多了，调用方式基本都一样，所以不就浪费章节了，这篇介绍完后我们就要来说Android这块怎么使用nanomsg，那个相对来说就比较麻烦多了。
为了使用分布式发布订阅（Distributed Publish Subscribe），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
像这种 65 哥通过朋友圈发布消息，关注 65 哥的好友能收到通知的场景叫做「发布/订阅机制」。
Pub/Sub（发布/订阅）是一种消息传递模式，它允许一个或多个订阅者监听一个特定的主题（频道），当有新的消息发布到该主题时，所有订阅者都会收到通知。
咱们在平时运行一些长时间都会一直运行的软件（如：某些云同步软件）的时候，某些功能因为考虑的情况可能不充分，导致体验不够好的时候，很多人都会忽视这个问题，除非这个问题影响到他正常使用了。但是也有部分用户会在软件的反馈框里面将问题反馈给开发者，顺带将错误日志也一并提交给开发者。然后过了一天或者半天，你再运行那部分功能的时候，发现问题已经解决了。可是，我们都没有更新软件呀，甚至连软件都没有重启，难道前面遇到的那个情况真的是因为自己太幸运踩中bug了吗？ 其实，我们之前遇到的问题，可能的确就是一个bug，但是在反馈问题给开发者后，开发者快速定位问题所在后，通过热更新将问题解决了。相当于我们使用的软件自动fix了一些bug，更新了一次版本。 那么，今天咱们聊一下热更新这个东西怎么样？我们也随意做个小demo看看这个有意思的功能是怎么做到的。
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统，并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
我们先来学习学习kafka的相关概念吧!只有知道了概念，关于kafka的知识我们才会认识得更加清晰。下图是kafka的生产消费图：
观察者模式你肯定知道并且用过，如果你没听过观察者模式这几个词，那发布-订阅模型你肯定知道。我们在使用Kafka等消息中间件时，就用到了发布-订阅模式进行数据的生产消费。你可以将发布-订阅模式理解为观察者模式。
发布/ 订阅系统 是 Web 系统中比较常用的一个功能。简单点说就是 发布者发布消息，订阅者接受消息，这有点类似于我们的报纸/ 杂志社之类的： (借用前边的一张图)
虽然EMQ已经搭建起来了,但是投入到业务使用中还面临着一些问题,当然MQTT设计之初也考虑了这一点,比如不是任何一个客户端都能链接到服务器和限制客户端能够对topic操作的权限 附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn EMQ官方地址:http://emqtt.com/ EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html 1.ACL鉴权 先说实际场景,我们需要监听每一台设备的链接和断开事件等EMQ的系统行为,这样的事件当然不是任何一个连接到服务器的终端,这样的限制就是A
概述 观察者模式又叫发布 - 订阅模式（Publish/Subscribe），它定义了一种一对多的关系，让多个观察者对象同时监听某一个目标对象（为了方便理解，以下将观察者对象叫做订阅者，将目标对象叫做发布者）。发布者的状态发生变化时就会通知所有的订阅者，使得它们能够自动更新自己。 观察者模式的使用场合就是：当一个对象的改变需要同时改变其它对象，并且它不知道具体有多少对象需要改变的时候，就应该考虑使用观察者模式。 观察者模式的中心思想就是促进松散耦合，一为时间上的解耦，二为对象之间的解耦。让耦合的双方都依赖于
提到 Node.js, 我们脑海就会浮现异步、非阻塞、单线程等关键词，进一步我们还会想到 buffer、模块机制、事件循环、进程、V8、libuv 等知识点。本文起初旨在理顺 Node.js 以上易混淆概念，然而一入异步深似海，本文尝试基于 Node.js 的异步展开讨论，其他的主题只能日后慢慢补上了。(附：亦可以把本文当作是朴灵老师所著的《深入浅出 Node.js》一书的小结)。 异步 I/O Node.js 正是依靠构建了一套完善的高性能异步 I/O 框架，从而打破了 JavaScript 在服务器
《Redis设计与实现》读书笔记（三十二） ——Redis集发布订阅设计与实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 redis的发布订阅由publish、subscribe、psubscribe等命令组成。客户端通过subscribe订阅频道，发布端通过publish进行发布。 例如，a、b、c三个客户端都执行了命令subscribe“new.it”，则表示这三个客户端都监听该频道的信息。此时，如果某个客户端执行publish “new.it” “hello”，则a、b、c三个
Kafka是分布式发布-订阅消息系统，它最初是由LinkedIn公司开发的，之后成为Apache项目的一部分，Kafka是一个分布式，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务，它主要用于处理流式数据。
在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
可能小伙伴的工作年限大部分已经超过三年甚至四年五年，不知道是否有一种危机感，我们写了那么多的需求代码没有20w行也有个10w行了吧，但是出去找工作的时候不是笔试被pass掉就是面试被pass，你会发现好多你只是知道但是回答不上来。这个时候你才知道去补习知识点，其实这种做法对自身发展不太友好的。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。也能实现订阅发布系统，我们来看看怎样用redis和python结合起来进行订阅发布的，
在了解了 Antd 组件库之后，我们现在开始学习了 Redux ，在我们之前写的案例当中，例如：todolist 案例，GitHub 搜索案例当中，我们对于状态的管理，都是通过 state 来实现的，比如，我们在给兄弟组件传递数据时，需要先将数据传递给父组件，再由父组件转发 给它的子组件。这个过程十分的复杂，后来我们又学习了消息的发布订阅，我们通过 pubsub 库，实现了消息的转发，直接将数据发布，由兄弟组件订阅，实现了兄弟组件间的数据传递。但是，随着我们的需求不断地提升，我们需要进行更加复杂的数据传递，更多层次的数据交换。因此我们为何不可以将所有的数据交给一个中转站，这个中转站独立于所有的组件之外，由这个中转站来进行数据的分发，这样不管哪个组件需要数据，我们都可以很轻易的给他派发。
我们去GitHub中查看其文档，可以发现他将subscribe定义变量成token，这就好比定时器方法的使用一样。为了我们取消定时器/订阅。
大概的讲了功能背景，组件化设计过程及一些基本原则，生命周期，组件的两种实现方式等。
每个订阅者可以订阅多个频道，发布者可以在某个频道里发布消息，订阅者会接受到自己订阅频道里发布的消息。
原文地址：https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
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