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Redis中的订阅、发布实现了发布/订阅消息范式，发布者不是计划发送消息给特定的订阅者，而是发布消息到不同的频道，发布者不需要知道是哪些订阅者订阅了消息。订阅者对一个或多个频道感兴趣，只需接收感兴趣的消息，不需要知道是什么样的发布者发布的消息。这种发布者和订阅者的解耦合可以带来更大的扩展性和更加动态的网络拓扑。
Java 9的 Reactive Streams是对异步流式编程的一种实现。它基于异步发布和订阅模型，具有非阻塞“背压”数据处理的特点。
如果您接收的订阅出现此错误消息，可能是由以下几种原因导致的：缺失凭据：某些视图在发布时具有嵌入的凭据。如果嵌入式凭据现已过时或视图在重新发布时未包含嵌入式凭据，则您可能会收到以上错误消息。
订阅是逻辑复制的下游端。订阅被定义在其中的节点被称为订阅者。一个订阅会定义到另一个数据库的连接以及它想要订阅的publication集合（一个或者多个）。
文章目录 一、注册订阅方法 二、完整代码示例 一、注册订阅方法 订阅方法注册的过程就是将 订阅方法参数类型 和 订阅类 + 订阅方法 封装类 , 保存到 Map<Class<?>, CopyOnWri
2015 年反应式流 (Reactive Stream) 规范诞生，定义了如下四个接口：
俗话说，实践出真知。学习亦是如此，理论与实践结合，才能展现知识学习的价值与力量。 今天我们来试试电子杂志订阅表的操作吧~ 实践来源：书籍《MySQL数据库原理、设计与应用》
在面试中会经常问到vue2.x双向数据绑定是怎么实现的，大多数面试者都会回答Object.defineProperty()方法对属性进行拦截，把data中的每个数据的读写都转化成getter/setter，当数据发生变化时候通知试图进行更新。本文将详细论述双向数据绑定的原理是怎么实现。
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制（GEO Replication）、快速扩容、灵活容错等特性，GEO Replication 可以原生支持数据和订阅状态在多个集群之间进行复制，GEO 目前在 Apache InLong 内部已经有长期稳定的实践，本文主要讲述 GEO 中的订阅状态的同步。
观察者模式又叫做 发布订阅模式，这个设计模式无论在工作还是生活的应用都是非常常见的，但是在我们的代码里面应用场景并不是很多，一般这种设计模式更多的是由 消息中间件进行替代，但是在swing等GUI框架里面可以看到大量的实际使用案例。
响应式编程最重要的是解决生产者和消费者之间的关系。如果生产者产生的数据过大，而消费者消费不过来，就会压垮消费者。所以就需要有一个重要的概念——流控。
Redis是我们很常用的一款nosql数据库产品，我们通常会用Redis来配合关系型数据库一起使用，弥补关系型数据库的不足。
现在大家都把 Feed 转到 FeedSky 来烧制了，FeedSky 好像服务器有点变得不稳定，今天下午3点多的时候就崩溃了一次，然后到现在位置，实时统计统计还是有问题，现在只能实时统计下午3点多，可能服务器有点不负重荷，不过如何我个人还是看到 FeedSky 的，今天就结合自己的经验给大家介绍下 FeedSky 的后台功能，如有不对，欢迎指出。
发布订阅模式（Publish-Subscribe Pattern）是一种消息传递模式，它将发送消息的客户端（发布者）与接收消息的客户端（订阅者）解耦，使得两者不需要建立直接的联系也不需要知道对方的存在。
之前写了四篇从Demo到源码、从表现到内部实现原理，通过源码的分析初步学习了RxJava2.X的一些基本操作及原理，有如下几点 1、Observable与Observer是如何发生订阅关系的 2、onNext、onComplete、onError被调用的次数限制及实现流程 3、onSubscribe方法为何会第一个被调用？及如何控制Disposable来取消订阅事件 4、分两篇分析了RxJava2.X切换订阅线程和观察者线程的源码
本文介绍了如何在 Oceanus 平台使用 tdsql-subscribe-connector 1 ，从 TDSQL-MySQL 订阅任务 2 创建，到 Oceanus 作业创建、最终数据验证，实现全流程的操作指导。需要注意的是，本文默认已经创建 TDSQL-MySQL 实例和 Oceanus 集群，并且二者在同一 VPC 下或者不同 VPC 下但网络已经打通。
在上一篇博客 【EventBus】EventBus 源码解析 ( 注册订阅者 | 订阅方法 | 查找订阅方法 ) 中 , 介绍了注册订阅者的第一个步骤 , 查找订阅者 ;
微信官方为提升小程序模板消息能力的使用体验，对模板消息的下发条件进行了调整。原有的小程序模板消息接口于 2020 年 1 月 10 日下线，届时将无法使用旧的小程序模板消息接口发送模板消息，取而代之的是新的一次性订阅消息和长期订阅消息。
Reactive Stream (响应式流/反应流) 是JDK9引入的一套标准，是一套基于发布/订阅模式的数据处理规范。响应式流从2013年开始，作为提供非阻塞背压的异步流处理标准的倡议。 它旨在解决处理元素流的问题——如何将元素流从发布者传递到订阅者，而不需要发布者阻塞，或订阅者有无限制的缓冲区或丢弃。更确切地说，Reactive流目的是“找到最小的一组接口，方法和协议，用来描述必要的操作和实体以实现这样的目标：以非阻塞背压方式实现数据的异步流”。
首先声明几个数据结构 , 参考 【EventBus】EventBus 源码解析 ( 注册订阅者总结 | 从封装的数据结构角度分析 EventBus ) 博客 , 仿 EventBus , 设置几个重要的集合 ;
我们会通过模拟从库向主库获取对应 binlog 内容进行分析，大概架构图如下,我们会通过解析 binlog ,按照订阅通道配置的库表进行分析，所以几乎对主库没有影响。
Streaming API参考链接： https://trailhead.salesforce.com/en/modules/api_basics/units/api_basics_streaming https://resources.docs.salesforce.com/210/latest/en-us/sfdc/pdf/api_streaming.pdf 背景：工作中我们有可能会有这样相关的需求：某些数据很重要，需要实时监控是否有变化,或者某些数据在其他的平台有集成。如果有变化，不刷新页面或者做其
你是否在使用 Google Play 的订阅功能？要确保你的后端服务实现的方式是正确的。
数据接收服务器的作用 数据接收服务器就跟它的字面意思一样，负责接收从设备发送来的数据。它在设备和系统之间起着桥梁作用。有很多种方法可以从设备把数据发送给服务器，其中具有代表性的包括以下两种方法。 ● 准备一个使用了 HTTP 协议的 Web API 来访问设备（如通常的 Web 系统） ● 执行语音和视频的实时通信（如 WebSocket 和 WebRTC） 除此之外，还出现了一种名为 MQTT 的、专门针对物联网的新型通信协议。 本章将为大家介绍 HTTP 协议、 WebSocket、 MQTT 这几个典型协议。 HTTP 协议 HTTP 协议提供的是最大众化且最简易的方法。使用一般的 Web 框架就可以制作数据接收服务器。设备用 HTTP 的 GET 方法和 POST 方法访问服务器，把数据存入请求参数和 BODY 并发送（图 2.6）。 HTTP 协议是 Web 的标准协议，这一点自不用说。因此 HTTP 协议和 Web 的兼容性非常强。此外，因为 HTTP 协议有非常多的技术诀窍，所以我们必须在制作实际系统时审视服务器的结构，应用程序的架构以及安全性等。关于这点，有很多事例值得参考。另外， HTTP 协议还准备了 OSS 的框架，方便人们使用。
在众多设计模式中，可能最常见、最有名的就是发布 - 订阅模式了，本篇我们一起来学习这个模式。
前面我们一起学习了分布式通信中的远程调用（分布式通信技术之远程调用：RPC）。远程调用的核心是在网络服务层封装了通信协议、序列化、传输等操作，让用户调用远程服务如同进行本地调用一样。
【EventBus】EventBus 使用示例 ( 最简单的 EventBus 示例 ) 示例中 , 在 MainActivity 中调用
作者：姚琦，腾讯 CSIG 工程师 本文介绍了如何在 Oceanus 平台使用 tdsql-subscribe-connector [1] ，从 TDSQL-MySQL 订阅任务 [2] 创建，到 Oceanus 作业创建、最终数据验证，实现全流程的操作指导。需要注意的是，本文默认已经创建 TDSQL-MySQL 实例和 Oceanus 集群，并且二者在同一 VPC 下或者不同 VPC 下但网络已经打通。 上述流程图简要说明了使用 tdsql-subscribe-connector 时，整个数据流向情况。
消息能力是小程序能力中的重要组成部分，微信官方提供了订阅消息能力，以便实现开发者实现服务的闭环和更优的体验。可以支持在用户自主订阅后，推送消息到用户端（服务通知），用户点击查看详情可跳转至小程序的页面，实现服务的闭环，提高活跃度和用户粘性。
逻辑复制是一种基于数据对象的复制标识（通常是主键）复制数据对象及其更改的方法。我们使用术语“逻辑”来与物理复制加以区分，后者使用准确的块地址以及逐字节的复制方式。PostgreSQL两种机制都支持，请见Chapter 26。逻辑复制允许在数据复制和安全性上更细粒度的控制。
介绍： 在运行着的数据库驱动的应用程序中，SQL复制能解决许多问题。由于发送/订阅的模式不是十分容易理解，复杂的脚本语言和监视复制系统也是需要一定的思想在里面。希望在接下来的几个章节中能尽量将基本原理和操作阐述的详细完整些，便于大家理解。 在SQLServer中，复制就是产生或复制数据；比如你需要去创建一个你数据的副本，或者复制一个那份数据的改变，SQL复制就派上用场了。 复制的副本可以在同一个数据库中也可以在远程的分隔的服务器上。 副本与源数据保持实时同步，或者在规定时间间隔内保持同步。单步同步方式，就像
Reactive Streams Reactive Streams 是一个使用非阻塞背压机制的异步流处理标准。 back pressure（背压）是其中的关键概念。在异步模式中，消费者订阅生产者，从生产者那里获取数据，需要提供回调方法，当生产者产生新的可用数据后，就调用回调方法。当生产者发送数据的速度大于消费者处理的速度时，消费者就会抢占更多的资源来处理，并且有崩溃的可能。为了防止这种问题，需要一种机制，能让消费者通知生产者：生产速度太快了需要减速，然后生产者可以进行相应调整。这个机制就叫做背压。 背压可以
post()方法调用流程 我们继续来看EventBus类，的另一个入口方法post() //已省略部分代码 public void post(Object event) { PostingThreadState postingState = currentPostingThreadState.get(); List<Object> eventQueue = postingState.eventQueue; eventQueue.add(event); if (!post
发布订阅（Publish-Subscribe）是一种消息传递模式，用于在软件系统中实现解耦和灵活的组件通信。在发布订阅模式中，消息的发送者（发布者）并不直接将消息发送给特定的接收者（订阅者），而是将消息发送到一个中心化的调度机制，通常称为消息代理或主题（topic）。订阅者可以通过订阅特定的主题来接收感兴趣的消息，从而实现了解耦和松散耦合的通信方式。 核心概念包括：
工作中需要微博的商业API，记录一下 不了解的TX先去看说说明 http://open.weibo.com/wiki/商业数据API
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息到频道（channel），订阅者 (sub) 从频道（channel）接收消息。
sql server 作为目前主流的数据库，用户遍布世界各地。sql server也有一些比较成熟的主备方案，目前主要有：复制模式(发布-订阅模式)、镜像传输模式、日志传输模式、故障转移集群。后面会一一介绍介绍各自的优缺点。
EventBus 中调用 EventBus.getDefault().register(this) 注册订阅者 ; 该方法中主要进行了如下
前言 之前总听别人说什么Reactive Cocoa + MVVM，但是没有找到讲解Reactive Cocoa相关的资料。结果进入新公司，项目里面有部分代码使用到了Reactive Cocoa,所以笔者在这记录自己学习Reactive Cocoa的笔记，同时也希望大家通过阅读这篇文章能学到点什么。 Reactive Cocoa简介 Reactive Cocoa(简称RAC，PS:不是ARC(自动引用计数)),是由Github开源的一个应用于iOS和OS开发的新框架，cocoa是苹果整套框架的简称，因此很多
31.4. 限制 逻辑复制当前有下列限制或者缺失的功能。这些可能在未来的发行中解决。 数据库模式和DDL命令不会被复制。初始模式可以手工使用pg_dump --schema-only进行拷贝。后续的模式改变需要手工保持同步（不过值得注意的是，模式其实不需要在两端保持绝对相同）。当一个活跃的数据库中模式定义改变时，逻辑复制是鲁棒的：当模式在发布者上发生改变并且被复制的数据开始到达订阅者但却不适合表模式时，复制将报错，直至模式被更新。在很多情况下，可以通过先对订阅者应用额外的模式更改来避免间歇性的错误。 序列数
在挺久以前我写过一篇分享 《在游戏服务器中使用分布式事务》 。当时尝试在我们的游戏服务中引入TCC模型的分布式事务机制，以优化好友和公会服务的一致性流程。 但是时间原因，但是写的第一版是深入我们当时的游戏业务的，第一版仅用在好友服上，既不通用测试也不完善。 后来逐渐把公会服务和聊天的功能也采用或部分采用这里的分布式事务的组件来实现，发现有大量的相似代码。 并且由于分布式事务的流程本身比较复杂，其他人接手的时候看起来就会比较吃力，所以我一直有计划重构这一块代码并且实现为更加通用且灵活的模块。 最近也是基本完成了这部分的工作，通用接口主要分为两部分。第一部分是 Write Ahead Log(WAL) 模块，第二部分是事务管理模块。 本此分享主要专注于第一部分 Write Ahead Log(WAL) 。
前面讲了Android如何通过串口通信操作硬件，但实际业务场景大多是既可以屏幕操控硬件也可以远程下发操控，这时就需要MQTT协议来完成这一工作。本文将介绍MQTT协议及其在物联网设备通信中的应用。
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？
本篇参考：https://developer.salesforce.com/blogs/2018/07/which-streaming-event-do-i-use.html
本文是一篇翻译，最近在看微服务架构方面的资料，看到这篇文章感觉有点意思，其实看过之后发现理论和思路应该目前大部分的架构都有了，在业界实际使用中也几乎都是这样的方案，算是一篇科普文章。而且文章也不算太长，所以试着翻译了，学习英语，也学习技术。
在数据库资源中添加redis集群，配置参数并将URL中cluster调整为true。
vue数据的双向绑定是通过数据劫持结合发布者-订阅者模式的方式来实现的。其核心就是通过Object.defineProperty()方法设置set和get函数来实现数据的劫持，在数据变化时发布消息给订阅者，触发相应的监听回调。也就是说数据和视图同步，数据发生变化，视图跟着变化，视图变化，数据也随之发生改变；
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