在http/1应用中对二进制文件的传输交换有诸多限制和不便，特别是效率方面的问题。在protobuf这种序列化模式中对任何类型的数据格式都一视同仁，可以很方便的实现图片等文件的上传下载。...至于akka-grpc基于akka-streams的特性，我并没有感到太大的兴趣。如上所述，我们的目标是实现一种开放数据平台的终端接入接口。...akka-streams恰恰把总体方案限制在了内部系统集成模式，因为服务端客户端就是akka-streams的两端，是内部系统集成的场景。...也许，在开发一套内部IT系统的过程中akka-grpc可以很趁手。...上面提到，虽然http/2推出已经不短时间了，但尚未得到普及性的认可。即使是低点版本的websocket，也只能在一小撮专业的应用中得到使用。
而消息总线（message bus）则通过引入总线来彻底解除Publisher与Subscriber之间的耦合，类似设计模式中的Mediator模式。...AKKA提供的事件总线（Event Bus）可以看做是一种运用于特殊场景的消息总线，此时事件即为消息。...在AKKA中，Event Bus被定义为trait，定义了基本的订阅、取消订阅、发布等对应的方法，代码如下所示： trait EventBus { type Event type Classifier...的receive方法中，打印出我想要的消息。...AKKA自身也提供了默认的处理器，可以配置在application.conf文件中： akka { event-handlers = ["akka.event.Logging$DefaultLogger
所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。...Java 的并行 API 演变历程基本如下： 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread 5.0 中的 java.util.concurrent 6.0 中的 Phasers 等 7.0 中的...Fork/Join 框架 8.0 中的 Lambda Stream 的另外一大特点是，数据源本身可以是无限的。...流的构成 当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤： 获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换...这也是一个模仿 Scala 语言中的概念，作为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。 清单 14.
C# 8添加了异步流（Async Streams），允许异步方法返回多个值，从而扩展了其可用性。 异步流提供了一种用于表示异步数据源的绝佳方法。...C# 8中新提出的Async Streams去掉了标量结果的限制，并允许异步方法返回多个结果。...推送模型更适合“慢生产者和快消费者”的场景，因为生产者可以将数据推送给消费者，避免消费者不必要的等待时间。 Rx和Akka Streams（流式编程模型）使用了回压技术（一种流量控制机制）。...这种组合称为Async Streams。这是C# 8中新提出的功能。这个新功能为我们提供了一种很好的技术来解决拉取式编程模型问题，例如从网站下载数据或从文件或数据库中读取记录。...Async Streams提供了一种表示异步数据源的绝佳方法，例如，当消费者尚未准备好处理更多数据时。示例包含了Web应用程序或从数据库中读取记录
alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。...alpakka-kafka提供了kafka的核心功能：producer、consumer，分别负责把akka-streams里的数据写入kafka及从kafka中读出数据并输入到akka-streams...用akka-streams集成kafka的应用场景通常出现在业务集成方面：在一项业务A中产生一些业务操作指令写入kafka，然后通过kafka把指令传送给另一项业务B，业务B从kafka中获取操作指令并进行相应的业务操作...在alpakka中，实际的业务操作基本就是在akka-streams里的数据处理（transform），其实是典型的CQRS模式：读写两方互不关联，写时不管受众是谁，如何使用、读者不关心谁是写方。...alpakka提供的producer也就是akka-streams的一种组件，可以与其它的akka-streams组件组合形成更大的akka-streams个体。
这也是我将会在本文中专门讲述的一个部分。 生成代码 要在一个 Maven 工程中开始使用 Speedment，需要你将下面几行代码添加到你的 pom.xml 文件中。...创建实体 创建实体的方式非常直接。我们就使用实体生成的实现，把列的值设置好然后持久化到数据源就可以了。...Java 8 的 Stream API对数据库中的数据进行流式操作。...下面是一个示例，我们想要计算数据库中 hare 记录的总数。...就想做“创建”的例子中，更新可能会失败。也许颜色被定义为“值唯一”，棕色已经存在于hare中。那样的话，会抛出一个SpeedmentException异常.
今天继续讲解异步并发执行中的Streams： 3.2.5.5.4. ...某流中的之前的某kernel完成状态的任何操作： （1）该操作必须等待之前的CUDA Context中的所有流中的所有操作都开始执行后，才能开始执行； （2）该操作将阻止之后的当前Context中的所有流中的所有操作执行...但是实际中，老卡上的第二点是不对的。...但是什么操作是所谓的“需要查询或者等待（依赖）某流中的之前的某kernel完成状态”的操作？...然后，因计算能力3.0或者更低的设备上的隐式同步问题，（多个）kernel之间的执行可能不能重叠，因为第二个流stream[1]中的kernel启动命令，是在第一个流中stream[0]中的D->H传输命令发布以后
插件和扩展：Akka 提供了丰富的插件和扩展机制，可以轻松集成其他库和框架，如 Akka HTTP、Akka Streams 等，以构建全栈应用程序。...下面看下Akka的特性： 可以更简单地构建并发和分布式系统 Akka基于Actor模型和Streams，让我们可以构建可伸缩的，并且可以高效使用服务器资源，使用多个服务器进行扩展的系统。...具有群集分片的事件源和CQRS（Command Query Responsibility Segregation，读写责任分离）。...解决线程安全问题的方式是使用锁，但锁的使用会影响性能、可能导致死锁，并且难以扩展到分布式系统中。...对共享内存在现代计算机架构上的误解 在多核CPU架构中，多线程之间不再有真正的共享内存，而是通过Cache行传递数据，使得共享变量的内存可见性成为问题。
今天讲解异步并发执行中的Streams： 3.2.5.5. .... cudaDeviceSynchronize()函数将等待（并不返回），直到之前的所有host线程中（控制）的所有流中的所有命令都完成后，再返回。...请注意这句话是现在来说不对的。在之前的老版本的CUDA中是对的，但是手册没有改。...精确的说，将等待所有和调用cudaDeviceSynchronize()所在的host线程，所设定的设备相同的，其他所有host线程中的，所有streams中的之前操作完成。...，这东西将等待event完成（recorded），后续的压入该流中的命令才能继续执行。
Martin还曾受雇于 Sun 公司，编写了 javac 的参考编译器，这套系统后来演化成了 JDK 中自带的 Java 编译器。...Akka包含很多模块，Akka Actor是Akka的核心模块，使用Actor模型实现并发和分布式，可以将你从Java的多线程痛苦中解救出来；Akka Streams可以让你以异步非阻塞的方式处理流数据...；Distributed Data可以帮助你在集群之间分享数据；Alpakka可以帮你为Akka Streams集成不同的数据源；Akka Persistence可以帮你处理Actor消息的持久化存储，...Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。...去年，在100 TB Daytona GraySort比赛中，Spark战胜了Hadoop，它只使用了十分之一的机器，但运行速度提升了3倍。
Lapce release v0.1.0 此版本最大的变化是 Lapce 将 GPU 后端从 Wgpu 更改为 OpenGL，以实现更好的兼容性，特别是双源混合功能使我们能够进行子像素文本渲染。...Streams 指引 在收集有关如何为我们的 Qovery 基础架构编写 GRPC 或 Websocket 服务器的信息时，我遇到了很多资源。...但是，尽管许多指南提供了对futures的深入讲解，但他们非常缺乏关于 Stream API 如何在 Rust 中工作的信息。而且，更重要的是，如何正确使用它。...文章链接，https://www.qovery.com/blog/a-guided-tour-of-streams-in-rust git-eq：(aka git earthquake) 地震是日本等许多国家日常生活的一部分.../master-bob@domain.com-1652438295) 如果有一些未提交的更改 add所有这些文件（即使您不在根目录中） 使用默认消息或提供的消息commit ...
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第10天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的...CUDA C runtime DAY6:阅读 CUDA C编程接口之CUDA C runtime DAY7:阅读 CUDA C编程接口之CUDA C runtime DAY8:阅读CUDA异步并发执行中的...Streams DAY9:阅读CUDA异步并发执行中的Streams 今天继续讲解异步并发执行中的Streams，好消息是，今天讲完就真的把Stream部分讲完了，我们可以继续往下走了： 3.2.5.5.6...回调函数不能调用任何CUDA API函数，无论是直接的，还是间接的调用。因为如果在回调函数中这样做了，调用CUDA函数的回调函数将自己等待自己，造成死锁。...其实这很显然的，流中的下一个任务将需要等待流中的之前任务完成才能继续，因为CUDA Stream是顺序执行的， 而如果你一个流中的某回调函数，继续给某流发布了一个任务，很有可能该回调函数永远也等待不完下一个任务完成
为了进一步说明这个概念，考虑一个实时股票市场数据源的情景。在金融应用中，实时更新股票价格和市场数据对于做出明智的决策至关重要。...它消除了在采取行动之前等待整个数据源可用的需要。 为什么要使用流？ 流提供了与其他数据处理方法相比的两个关键优势。 内存效率 使用流，处理前不需要将大量数据加载到内存中。...Node.js流的类型 Node.js 提供了四种主要类型的流，每种流都有特定的用途： Readable Streams 可读流 可读流允许从源（如文件或网络套接字）读取数据。...通过使用可读流并监听相应的事件，您可以高效地从源（例如文件）中读取数据，并对接收到的数据块执行进一步操作。...使用Node.js流的最佳实践 在使用Node.js Streams时，遵循最佳实践以确保最佳性能和可维护的代码非常重要。 错误处理：在读取、写入或转换过程中，流可能会遇到错误。
实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的，主要是从了解akka-streams的原理为出发点。...因为akka-streams是akka系列工具的基础，如：akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的，其实没有真正把akka-streams用起来。...这段时间所遇到的一些需求也是通过集合来解决的。不过，现在所处的环境还是逼迫着去真正了解akka-streams的应用场景。...所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。这是这次写akka-streams的初衷：希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。...akka-streams提供了简便一点的运算方式runWith：指定runWith参数流组件的M为最终运算值。
import com.sksamuel.pulsar4s.akka.streams...._val pulsarSource = source(consumerFn, Some(MessageId.earliest)) Akka 源的物化值是 Control 的一个实例，该对象提供了一种"...现在，我们可以像往常一样使用 Akka Streams 处理数据。.../mytopic")val producerFn = () => client.producer(ProducerConfig(topic))import com.sksamuel.pulsar4s.akka.streams.../src/test/scala/com/sksamuel/pulsar4s/akka/streams/Example.scala [7] Pulsar Function: https://pulsar.apache.org
一、Spark中Master与Worker之间的通信过程 ?...-- 添加akka的actor依赖 --> com.typesafe.akka...-- 多进程之间的Actor通信 --> com.typesafe.akka...case RegisterWorkerInfo(workId, core, ram) => { //将worker的信息存储起来,存入HashMap中 if(!...//检查策略,周期性(6000ms)的取出两次心跳间隔超过3000ms的worker,并从map中剔除 context.system.scheduler.schedule(Duration.Zero
akka-stream是多线程non-blocking模式的，一般来说，运算任务提交到另外线程后这个线程就会在当前程序控制之外自由运行了。...任何时候如果需要终止运行中的数据流就必须采用一种任务柄（handler）方式来控制在其它线程内运行的任务。这个handler可以在提交运算任务时获取。...source是一个不停顿每秒发出一个数字的数据源。如上所述：必须把KillSwitch放在source和sink中间形成数据流完整链状。...实例就像immutable对象，我们可以在多个数据流中插入SharedKillSwitch，然后用这一个共享的handler去终止使用了这个SharedKillSwitch的数据流运算。...下面是本次示范的源代码： import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream._ import akka.actor._ import scala.concurrent.duration
Node中的streams流 streams流是Node中的最好的特性之一。它在我们的开发过程当中可以帮助我们做很多事情。比如通过流的方式梳理大量数据，或者帮我们分离应用程序。...和streams流相关的内容有哪些呢？大致有这么几点： 处理大量数据 使用管道方法 转换流 读写流 解耦I/O 处理大量数据 有一个很经典的问题：计算npm所有可使用的Node模块。...第二，请求的过程中有可能会报错。 这是因为，数据量太多，需要多一些内存去缓冲所有的数据。 尝试读写流 我们可以先用读写流来体会一下streams的用法。...流的使用规则 通常情况下，我们创建流的时候应该尽量避免直接使用内置的streams模块。因为不同版本下它们的表现结果可能不太一致。...我们可以使用与核心流模块相关的其他模块，比如fs，这样在未来的代码维护中,我们可以相对轻松一些。 流的类型 如果我们想创建一个让别人可以读的流，我们就用需要使用可读流。
文章目录 集群中的分布式发布订阅 依赖 简介 发布 主题组 发送 DistributedPubSub 扩展 传递保证 集群中的分布式发布订阅 依赖 为了使用分布式发布订阅（Distributed Publish...DistributedPubSub 扩展 在上面的示例中，使用akka.cluster.pubsub.DistributedPubSub扩展启动和访问中介。...use-dispatcher = "" } 建议在 Actor 系统启动时通过在akka.extensions配置属性中定义它来加载扩展。...akka.extensions = ["akka.cluster.pubsub.DistributedPubSub"] 传递保证 与 Akka 中的「 Message Delivery Reliability...如果你需要至少一次的传递保证，我们建议与「Kafka Akka Streams」集成。 ---- 英文原文链接：Distributed Publish Subscribe in Cluster.
介绍 从Play2.5.x开始，Play使用Akka Streams实现流处理，废弃了之前的Enumerator/Iteratee Api。...根据官方文档描述，迁移至Akka Streams之后，Play2.5.x的整体性能提升了20%，性能提升相当可观。...该项目目前的流处理功能基于Enumerator/Iteratee实现，Akka Stream的实现放在一个单独的项目开发(RM-AkkaStreams)。...实现 由于ReactiveMongo暂时还没有提供Akka Streams的流处理实现，所以无法直接通过map/flatMap直接返回一个Stream写回响应： @Singleton class TestStreamController...akka.actor.Status.Success(()) } } Ok.chunked(source) .withHeaders( "Content-Type
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