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    MQ详解及四大MQ比较

    一、消息中间件相关知识 1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等。 2、消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器,作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者,业务的发起方,负责生产消息传输给broker, 2.3 Consumer 消息消费者,业务的处理方,负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题,发布订阅模式下的消息统一汇集地,不同生产者向topic发送消息,由MQ服务器分发到不同的订阅者,实现消息的 广播 2.5 Queue 队列,PTP模式下,特定生产者向特定queue发送消息,消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收 2.6 Message 消息体,根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包,来封装业务数据,实现消息的传输 3 消息中间件模式分类 3.1 点对点 PTP点对点:使用queue作为通信载体

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    解读中间件的2021:被云原生重塑之后,选型更难了

    本文是 “2021 InfoQ 年度技术盘点与展望” 系列文章之一,由 InfoQ 编辑部制作呈现,重点聚焦中间件领域在 2021 年的重要进展、动态,希望能帮助你准确把握 2021 年中间件领域的核心发展脉络,在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一,将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域,后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面,在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出,欢迎大家持续关注。 同时在此特别感谢胡伟琪(白慕)、林清山(隆基)、许文强、翟佳、周子博(按姓名首字母排序)几位大佬对本文的贡献,他们的真知灼见,是本文能与大家见面的关键。

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    快速上手联邦学习——腾讯自研联邦学习平台PowerFL实战

    导语:近10年,机器学习在人工智能领域迅猛发展,其中一个关键的推动燃料就是人类社会积累的大量数据。然而,尽管数据规模在总体上快速增长,绝大部分数据却分散在各个公司或部门内,导致数据被严重隔离和碎片化;也正因为此,各个组织间有很强的数据合作意愿,可是基于数据隐私和安全的考量,要在合规的情况下实现数据合作面临着诸多挑战。 基于上述原因形成的数据孤岛正严重阻碍着各方协同数据共同构建人工智能模型,也因此迫切需要一种新的机制来解决上述问题。联邦学习应运而生,通过这一新兴技术,可以在确保用户隐私和数据安全的前提下,各

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