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netty案例,netty4.1基础入门篇三《NettyServer字符串解码器》

在实际开发中,server端接收数据后我们希望他是一个字符串或者是一个对象类型,而不是字节码,那么; 1、在netty中是否可以自动的把接收的Bytebuf数据转String,不需要我手动处理? 答;有,可以在管道中添加一个StringDecoder。 2、在网络传输过程中有半包粘包的问题,netty能解决吗? 答:能,netty提供了很丰富的解码器,在正确合理的使用下就能解决半包粘包问题。 3、常用的String字符串下有什么样的解码器呢? 答:不仅在String下有处理半包粘包的解码器在处理其他的数据格式也有,其中谷歌的protobuf数据格式就是其中一个。对于String的有以下常用的三种: 3.1、LineBasedFrameDecoder 基于换行 3.2、DelimiterBasedFrameDecoder 基于指定字符串 3.3、FixedLengthFrameDecoder 基于字符串长度

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07 Confluent_Kafka权威指南 第七章: 构建数据管道

当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时,他们通常会应用如下几个示例,第一个就是构建一个数据管道,Apache Kafka是其中的终点。丽日,从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch,从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到,在将kafka集成到数据管道中的时候,每个公司都必须解决的一些特定的挑战,因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的,可靠的缓冲区,有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦,结合可靠性、安全性和效率,使kafka很适合大多数数据管道。

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