做这款插件确实有点吃饱了没事干的嫌疑，毕竟 maven-publish 已经提供了很好的支持，但一想到每次都要写一遍那一大段的 publishing 又会觉得，能省几行代码是几行代码，也看过其他人将 publishing 相关的内容抽离到一个独立的 gradle 文件中，想用的时候再 apply from 引入一下，但始终觉得，这种每次都要拷贝文件到仓库的方式显得太麻烦，就没有那种直接申明 GAV 就可以上传的嘛？所以，我就想到了开发这个插件。
现在Redis的集群功能已经Release。但是并没有一个官方直接提供的高可用性的API可以使用。有的只有解决方案，Sentinel和Cluster。所以有必要自己设计一套高可用的Driver层以供业务使用。
注: 此系列内容来自网络，未能查到原作者。感觉不错，在此分享。不排除有错误，可留言指正。
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址，每个Topic中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。
然后关于3这个环节，通常MQ存盘时都会先写入操作系统的缓存page cache中，然后再由操作系统异步的将消息写入硬盘。这个中间有个时间差，就可能会造成消息丢失。如果服务挂了，缓存中还没有来得及写入硬盘的消息就会丢失。
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。
答：Kafka是一个发布 - 订阅的消息队列中间件。这个消息传递应用程序是用“scala”编码的。 kafka 支持的协议是防AMQP协议，支持集群，负载均衡和动态扩容（zk）, 不支持事务；
消息队列（Message Queue，简称 MQ）是构建分布式互联网应用的基础设施，通过 MQ 实现的松耦合架构设计可以提高系统可用性以及可扩展性，是适用于现代应用的最佳设计方案。
作者 | Sergio De Simone 译者 | 马可薇 策划 | 丁晓昀 Slack 的开发者体验团队是由 8 个人专门负责的，该团队是为解决伴随组织和开发团队壮大而不断增长的成本问题。在 Slack 开发过程中成本最为高昂的部分，在于工程师需花费大量精力合并代码冲突、长时间的 CI 工作、片状测试和 CI 基础设施故障。 虽然可以让开发者们学习部分问题的解决方法，但随着团队的成长，所要花费的时间和成本是极不现实的。拥有一个特殊团队专注解决这类问题，不仅可以让开发团队效率更高，还能确保开发团
我们知道，一个微服务系统可能由成千上万的服务组成，每个服务都会有自己的配置，不同服务之间的有些配置是相同的，比如数据库。如果对于每个服务，我们都复制相同的配置，一旦该配置发生了变化,那么每个服务都需要修改，代价可想而知。
如上图所示是模拟客户的业务网页构建的一个并发访问模型。用户在页面点击从而产生一个HTTP请求，这个请求发送到业务生产进程，就会启动一个投递线程（Deliver Thread）调用Kafka的SDK接口，并发送3条消息到DMS（分布式消息服务），每条消息大小3k，需要等待3条消息都被处理完成后才会返回请求响应⑧。当消息达到DMS后，业务消费进程调用Kafka的消费接口把消息取出来，然后将每条消息放到一个响应线程(Response Thread)中进行处理，响应线程处理完后，通过HTTP请求通知投递线程，投递线程收到响应后返回回复响应。
消息的发布是指某个生产者向某个topic发送消息；消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息，进而从该topic消费数据。
聊天室概述 ---- 随着直播和类直播场景在微信内的增长，业务对临时消息通道的需求日益增长，聊天室组件应运而生。聊天室组件是一个基于房间的临时消息信道，主要提供消息收发、在线状态统计等功能。 1500w在线的挑战 ---- 视频号直播上线后，在产品上提出了直播后台需要有单房间支撑1500w在线的技术能力。接到这个项目的时候，自然而然就让人联想到了一个非常有趣的命题：能不能做到把13亿人拉个群？ 本文将深入浅出地介绍聊天室组件在演进过程的思考，对这个命题做进一步对探索，尝试提出更接近命题答案的方案
不会永久保存消息文件,而是启用文件过期策略,在磁盘空间不足或在凌晨4点删除过期文件,文件默认保存72小时,删除时不会判断该文件上的消息是否被消费
注意个人使用了4.9.4的Rocketmq版本进行学习部署使用。因为windows上使用docker部署不同版本的RockerMq可能会有不同的情况，这里仅保证4.9.4的版本可以正确运行。
producer发送消息完，只等待lead写入成功就返回了，leader crash了，这时follower没来及同步，消 息丢失。
导语：本篇文章主要从元数据，controller 逻辑等方面介绍了如何解决支撑百万 partition 的问题，运营大规模集群其实还涉及到磁盘故障、冷读、数据均衡等数据方面的问题，监控和报警服务同样非常的重要。（编辑：中间件小Q妹）
导语：本篇文章主要从元数据，controller 逻辑等方面介绍了如何解决支撑百万 partition 的问题，运营大规模集群其实还涉及到磁盘故障、冷读、数据均衡等数据方面的问题，监控和报警服务同样非常的重要。
（1）NameServer是一个几乎无状态的节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步
MySQL 主从复制是 MySQL 高可用机制之一，数据可以从数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
Kafka生态-Kafka Core，Kafka Streams，Kafka Connect，Kafka REST Proxy和Schema Registry Kafak的核心主要有Broker，Topic，日志，分区和集群。该核心还包括相关的工具，如MirrorMaker。 Kafka生态系统由Kafka Core，Kafka Streams，Kafka Connect，Kafka REST Proxy和Schema Registry组成。Kafka生态系统的大多数附件来自Confluent，而不是Apa
HW 、 LEO 等概念和上一篇文章所说的 ISR有着紧密的关系，如果不了解 ISR 可以先看下ISR相关的介绍。
社交，是游戏玩家的一项基本需求。那么，在游戏中，成熟稳定的聊天系统担负着玩家交流的重要使命。
Git是每个开发者的好帮手。但是，除了基本的提交和克隆，你真的了解Git的深层功能吗？本文将带你深入了解如何使用Git命令和多种编程语言统计代码提交情况。
MQ Push一条消息给消费者后，等待消费者的ACK响应，需要将消息标记为已消费。如果没有标记为消费，MQ会不断的尝试往消费者推送这条消息。
本文由微信开发团队工程师“ kellyliang”原创发表于“微信后台团队”公众号，收录时有修订和改动。
无论您计划对现有存储库做什么，首先必须创建一个克隆。无论您是计划贡献还是只是想查看它的历史，都需要存储库的本地副本。这说明所有通过jgit进行提交远程仓库的操作，都建立在本地有一个仓库与·远程仓库建立连接。
Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员的信息。每个 broker 都有一个唯一标识符，这个标识符可以在配置文件里指定，也可以自动生成。在 broker 启动的时候，它通过创建临时节点把自己的 ID 注册到 Zookeeper。Kafka 组件订阅 Zookeeper 的 /broker/ids 路径，当有 broker 加入集群或退出集群时，这些组件就可以获得通知。
TubeMQ是腾讯大数据在2013年开始研发的分布式消息中间件系统（MQ），专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输。经过近7年上万亿的海量数据沉淀，较之于众多的开源MQ组件，TubeMQ在海量实践（稳定性+性能）和低成本方面有一定的优势。一个礼拜前，TubeMQ开源了，本篇博文转载自官方公布的文档。博主花了半天搭建开发环境到运行，到发送消息接收消息体验下来，发现不管是腾讯的TubeMQ，还是rocketmq，他们的架构都或多或少参考了kafka的设计，所以上手会非常快。而且，开源版本很可能是内部版本的剖离版，刚开源还没来得及打磨，没做全面的验证测试。因为博主在测试过程中发现了一个特别大的bug，consumer接收消息时导致CPU100%，而且是必现的，有兴趣的可点击issue查看，博主提交issue后，官方开发立马就跟进了，这速度也是没谁了。相信不久后TubeMQ会是继kafka和rocketmq后又一个非常不错的选择。TubeMQ也有捐赠给Apache的想法，Apache中国内的顶级项目越来越多了，国内的开源大环境也越来越好了
Kafka将消息以topic为单位进行归纳 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker. producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息
作为一个合格的开发人员，对项目进行管理自然必不可少。今天就给各位看客介绍一下如何用git将自己的AS项目上传到码云。
RocketMQ 的主从同步机制如下： A. 首先启动Master并在指定端口监听； B. 客户端启动，主动连接Master，建立TCP连接； C. 客户端以每隔5s的间隔时间向服务端拉取消息，如果是第一次拉取的话，先获取本地commitlog文件中最大的偏移量，以该偏移量向服务端拉取消息； D. 服务端解析请求，并返回一批数据给客户端； E. 客户端收到一批消息后，将消息写入本地commitlog文件中，然后向Master汇报拉取进度，并更新下一次待拉取偏移量； F. 然后重复第3步；
RocketMQ 主从复制是 RocketMQ 高可用机制之一，数据可以从主节点复制到一个或多个从节点。
今天我们主要介绍一下RocketMQ，关于RocketMQ很多人只知道是阿里开源的一款MQ中间件，实际工作中还是用的RabblitMQ，本文以及接下来几篇文章，我会分享一下RocketMQ相关的知识，详细的介绍一下RocketMQ，希望可以帮助到需要的朋友们。
Etcd是CoreOS基于Raft协议开发的分布式key-value存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）。
如果MR/PR中的代码均来自某位开发人员，那么如果质量门禁未通过，这个发起MR/PR的人就是事主，找到他解决即可。这也是通常质量门禁红绿灯背后的逻辑。
最近收到很多RocketMQ使用者反馈在消息发送过程中偶尔会出现如下4个错误信息之一：
数据隐私防火墙的用途很简单：存在以防止Power Query无意中在源之间泄露数据。
最近面试了腾讯技术岗，一面和二面问了一些问题，下面给大家分享一下，有些题目是我根据自己的情况回答的，可以参考一下，小伙伴也可以试着自己回答一下。
当服务整体负载超出预设的上限阈值或即将到来的流量顶,即将会超过预设阈值时,为了保证重要或基本的服务能正常运行,拒绝部分请求或者将一些不重要,[断句]不紧急的服务或任务,[断句]进行服务的延迟使用或暂停使用;
家人们谁懂啊，早上起来发了日常的文章，出门的时候发现手机上腾讯云给的提示：COS欠费了。我不敢相信的我的眼睛！我之前每个月才花费几毛钱的，知道的伙伴都知道我这可是卖废品攒下来的钱！看了一下账单，我的天！
每个broker与nameserver集群的所有节点建立长连接，定时注册topic信息到所有nameserver。
服务指纹识别在渗透过程能让我们快速发现可利用的点，针对一个端口，其部署了什么服务，这个工作，nmap 可以很好的判断出结果，那么在不使用工具，仅仅通过 nc 或者 telnet 连接端口，有哪些服务可以一眼看出呢？
RocketMQ分布式集群是通过Master和Slave的配合达到高可用性的；Master 角色的Broker支持读和写，Slave角色的 Broker仅支持读，也就是Producer只能和Master角色的Broker 连接写入消息;Consumer可以连接Master角色的Broker，也可以连接Slave角色的Broker来读取消息；
前传：分布式消息队列 RocketMQ 源码分析 —— Message 拉取与消费（上） 本文主要基于 RocketMQ 4.0.x 正式版 1、概述 2、Consumer 3、PushConsumer 一览 4、PushConsumer 订阅 5、PushConsumer 消息队列分配 6、PushConsumer 消费进度读取 7、PushConsumer 拉取消息 8、PushConsumer 消费消息 9、PushConsumer 发回消费失败消息 10、Consumer 消费进度 11、结尾 --
生产者将数据直接发送到作为分区领导者的broker，而没有任何干预路由层。 为了帮助生产者做到这一点，所有 Kafka 节点都可以在任何给定时间回答有关哪些服务器处于活动状态以及主题分区的领导者在哪里的元数据请求，以允许生产者适当地引导其请求。
原文地址：https://dzone.com/articles/kafka-detailed-design-and-ecosystem
Kafka 是一个消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
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