文章翻译&整理自 Taylor 的 博客文章 Taylor 在今天发布了一个新工具：Laravel Horizon ，它为 Laravel Redis 队列提供了一个漂亮的仪表板和代码驱动的配置系统。
在本教程中，我们将介绍如何设置SSH密钥以支持代码部署/发布工具，配置系统防火墙，配置和配置数据库（包括密码！），以及设置任务调度程序（crons）和队列守护进程。本教程结束时的目标是让您拥有一个具有上述高级配置的完全可用的PHP应用程序服务器。
Laravel的队列系统默认是串行处理作业的，这意味着每个作业都要等待前一个作业处理完毕后才能开始处理。但是，有时候我们需要同时处理多个作业，这就需要并发处理。
前面学院君给大家介绍了 Laravel 底层基于 Redis 列表驱动的消息队列实现原理，以及基于消息队列的事件监听和和处理，今天我们继续来看 Laravel 中另一个可以使用消息队列的场景 —— 事件广播，此外，我们还可以结合 Redis 发布/订阅功能完成广播系统的 Websocket 服务端实现。
在上篇教程中，学院君给大家演示了如何通过 Redis + Socket.io 实现事件消息广播功能，这是一个非常简单的实现，目的在于帮助大家熟悉实时消息广播的底层流程，今天这篇教程，我们将结合 Laravel 生态提供的广播组件和前端技术栈来搭建一个生产环境可用的、更加系统的实时消息系统。
Laravel 是一个流行的 PHP Web 开发框架，其中一个非常有用的特性是队列（Queue）系统。队列是一种异步处理方式，可以将一些耗时的任务交给队列系统异步处理，从而让 Web 应用程序变得更加高效和稳定。
很多人吐槽 Laravel 框架性能不行，在我看来，除了每次新请求应用启动阶段由于 Laravel 框架本身的设计，导致服务容器加载服务确实增加了一些耗时外（不过这是由于 PHP 作为动态语言不能常驻内存，进而导致每次新请求需要重新初始化服务容器导致的，换做是常驻内存的静态语言，这反而可以是优点），我们是可以通过一些常规的手段将 Laravel 应用的性能优化到一个合理的水平的。况且服务容器并不是什么致命的缺点，相反，它所带来的系统扩展性和可维护性完全可以抵消它所产生的负面作用。
QtScrcpy 是一款支持通过 USB 或网络显示和控制 Android 设备的实时显示控制软件，不需要 root 权限。 其主要功能和优势包括：
在 Laravel 中，定义作业是通过实现 Illuminate\Contracts\Queue\Job 接口来完成的。这个接口定义了一个 fire 方法，用于处理作业的逻辑。下面是一个示例：：
在伴鱼发展早期，出现了一系列实时性相关的需求，比如算法工程师期望可以拿到用户的实时特征数据做实时推荐，产品经理希望数据方可以提供实时指标看板做实时运营分析。这个阶段中台数据开发工程师主要是基于「Spark」实时计算引擎开发作业来满足业务方提出的需求。然而，这类作业并没有统一的平台进行管理，任务的开发形式、提交方式、可用性保障等也完全因人而异。 伴随着业务的加速发展，越来越多的实时场景涌现出来，对实时作业的开发效率和质量保障提出了更高的要求。为此，我们从去年开始着手打造伴鱼公司级的实时计算平台，平台代号「Pa
简述 Laravel 的生命周期 Laravel 采用了单一入口模式，应用的所有请求入口都是 public/index.php 文件。 注册类文件自动加载器 : Laravel通过 composer 进行依赖管理，无需开发者手动导入各种类文件，而由自动加载器自行导入。 创建服务容器：从 bootstrap/app.php 文件中取得 Laravel 应用实例 $app (服务容器) 创建 HTTP / Console 内核：传入的请求会被发送给 HTTP 内核或者 console 内核进行处理 载入服务
概述 什么是队列？ 百度百科是这样说的 “队列”是在传输过程中保存数据的容器。 举几个生活中例子： * iphone手机新款发布，三里屯iphone进的新货。大家要排队买，不能说一大堆人一起
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/112052.html原文链接：https://javaforall.cn
在Web开发中，我们经常会遇到需要批量处理任务的场景，比如群发邮件、秒杀资格获取等，我们将这些耗时或者高并发的操作放到队列中异步执行可以有效缓解系统压力、提高系统响应速度和负载能力。
由于队列任务是长期存在的进程，因此如果不重新启动，他们不会注意到代码的更改。因此，使用队列任务部署应用程序的最简单方法是在部署过程中重新启动任务。您可以通过发出 queue:restart 命令优雅地重新启动所有进程：
IDE是集成了环境获取、代码编写、提示、编译、运行预览、分析、调试、命令行执行、版本控制、部署上线等全链路软件开发功能。
由于发送邮件、短信之类的操作通常涉及到第三方服务的调用，所以也是个响应时间不确定的耗时操作，如果放到处理用户请求进程中同步处理，需要等待很长时间才能获取响应结果，为了提升用户体验，可以让这些操作通过消息队列异步处理。
大家好，我是一哥，最近有小伙伴私聊我说他们的调度系统经常出问题，领导要求大家人在哪电脑背到哪，家庭生活一地鸡毛……，其实我也有类似的经历，今天给大家分享一下做调度系统的一些经验！
2019年4月1-2日，Flink Forward 2019 San Francisco会议在旧金山召开。Flink Forward会议邀请了来自Google, Uber, Netflix和Alibaba等公司在实时计算领域的顶尖专家和一线实践者，深入讨论了Flink社区的最新进展和发展趋势，以及Flink在业界的应用实践。随着近年来对Flink技术的广泛应用以及对Flink社区的活跃贡献，腾讯也受邀参加了会议并以主题Developing and Operating Real-Time Applications at Tencent介绍了腾讯大数据在实时计算平台建设上的工作。
还有 2 天开启春节七天宅家生活，GitHub 也凑了一把春节热闹，wifi-password 连续霸榜 3 天，作为一个能快速让你连上 Wi-Fi 的小工具，春节一定不能少了它的身影，有了它能免你口述 Wi-Fi 密码的烦恼。春节除了走亲戚，还有什么呢？没错，写寒暑假作业，虽然我们摆脱寒暑假作业已久，但，想想如果你在亲戚朋友面前，如何化文本为手写体，是不是成为亲戚中最靓的“别人家孩子”呢。当然，如果不走亲戚，宅在家，研究下股市，感受下荷包的心跳起伏，ticker 便是一个让你在终端炒股，集酷炫和实操为一体。
因为之前没上队列处理异步任务, 程序一直没问题. 直到某一天上了队列之后, 有同事反馈, 有异常数据上报. 赶紧排查了一下日志, 发现队列中的日志打点数据有问题,随后增加更多打点, 最后定位到了这个地方.
对应的基本工作流程是生产者（业务代码）先将消息数据推送到队列，然后再通过其他的处理进程来消费队列中的消息数据，从而实现生产者和消费者之间的解耦。因此，消息队列非常适用于一些需要异步执行的耗时操作（比如邮件发送、文件上传），或者业务临时的高并发操作（比如秒杀、消息推送），对于提升系统性能和负载非常有效，尤其是 PHP 这种本身不支持并发编程的语言，是实现异步编程的不二之选。
来这里找志同道合的小伙伴！ 背景 各业务系统为使用mysql的业务数据，重复开发出多套数据同步工具，一方面难以管理，另外部分工具性能也偏差。需要一个统一为mysql数据提供同步服务的平台。该平台需支持离线同步，实时订阅，实时同步三大基本功能。 架构 一、功能整合 1、各功能如何实现？ 离线同步：可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上； 实时订阅：通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列，供用户订阅消费； 实时同步：提供一些常见的订阅客户端料现，实时消费
Apache Spark在一个平台上统一了批处理、实时处理、流分析、机器学习和交互式查询。尽管Apache Spark提供了许多功能来支持各种用例，但它为集群管理员带来了额外的复杂性和较高的维护成本。让我们看一下底层资源协调器的一些高级要求，以使Spark成为一个平台：
对于多处理器调度，此处概述了多个处理器可能带来的问题和设计上的一些问题；对于实时调度，概述了两种调度方法：限时调度和速率单调调度。
作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 腾讯云原生实时数仓建设实践 实时数仓面临的挑战 实时数仓被广泛应用于腾讯各大业务，涉及的平台众多，从统计信息中可以看出，集群规模庞大，数据量极大。 复杂的使用场景和超大的数据量，导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求：希望查询响应更快，看板更新更及时，指标开发更快完成。因为时效性越高，数据价值也就越高。如何保障数仓的时效性是首要难题。 架构复杂度 如何在保障时效性的同时，降低架构复杂度以减少开发和维护成本，
上篇教程我们完成了广播系统的后端配置和事件分发，并探究了底层源码的实现，最终落地的都是通过 Redis 发布命令发布消息。
上篇教程学院君给大家演示了如何在 Windows 中安装 WSL 版 Ubuntu 虚拟机，并且在虚拟机中安装了 PHP、Composer、Git 等 PHP 开发基础软件，此外还简单介绍了 WSL 虚拟机与 Windows 宿主机之间的文件同步机制。
中文文档：https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
Horizon 是 Laravel 生态圈里的一员，为 Laravel Redis 队列提供了一个漂亮的仪表板，允许我们很方便地查看和管理 Redis 队列任务执行的情况。
PHP 是搭建 Web 服务的常用开发语言之一，基于 PHP 也衍生出了众多 Web 开发框架，Laravel 便是其中的优秀代表，它具有富于表达性且简洁的语法，提供了众多功能，例如模板引擎，MVC 架构支持，安全性高，开发者工具，数据库迁移等，可以满足不同场景或规模的 Web 应用开发。 本篇教程将为您指导，如何通过 SCF Web Function，快速部署您的 Laravel 业务上云。 01. 模板部署 - 无需改动业务代码，一键部署 1. 登录 Serverless 控制台，单击左侧导航栏的「函
Kubernetes 是当前非常流行的容器编排框架，在其发展早期重点以微服务类应用为主。
译注: 期待 Laravel 5.0 已经很久很久了, 之前跳票说要到今年一月份发布. 从一月份就一直在刷新官网和博客, 始终没有更新的消息, 前几天终于看到官网文档切换到了 5.0 版. 新版本带来了众多令人激动的新特性, 尤其是定时任务队列和表单请求两个特性, 光看一下更新说明中的简单介绍都忍不住要上手尝试了. 今天总算抽出一点时间把官方的新特性说明文档简单地翻译了一下, 希望所有喜欢 Laravel 框架的朋友都能感受到这个版本带来的激动人心的改变. 当然, 如果你需要的是 Phalcon 那样的性能
前言 在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中，我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题，针对具体场景介绍了一些通用技术，此外特征系统还有另一个重要话题：特征生产调度。本文将以美团点评酒旅在线特征系统为原型，介绍特征生产调度的架构演进及核心技术。 架构演进共包含三个阶段，不同阶段面临的需求痛点和挑战各有不同，包括导入并发控制、特征变更原子切换、实时特征计算框架涉及、实时与离线调度融合等。本文我们将从业务需求角度出发，介绍系统演进的三个阶段所解决的主要问题和技术手段，然后把系统演化过程中的一些
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，具有速度快、支持多语言、移植性高的特点。而移植性高的体现就在于Spark的部署方式有多种模式，如：本地local、Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN、EC2、Mesos、K8S等等。
本⽂主要针对波分运营管理系统展开介绍，即波分事件中⼼主要⽬的与技术⼿段浅谈。⽽开放光系统运营关键核⼼就是事件（event），运营事件的⽬标是⼀个事件解决⽹络的⼀个具体的问题。事件中⼼则是将⽹络所经历的所有事件准确的记录并汇集在⼀起。事件中⼼的每个事件需要准确描述⼀个具体的问题，并描述该问题带来的影响。所以我们研发了波分数据处理平台，其包含对性能数据标准定义、采集、数据实时计算功能。
涂小刚，微信高级开发工程师，负责微信大数据平台开发及建设。 王玉君，腾讯云后台高级开发工程师，负责腾讯云原生系统开发及建设。 前言 架构转型，拥抱云原生服务生态 当前微信内部的大数据计算平台是基于自研的 Yard 资源调度系统[1]来建设，Yard 的设计初衷除了提供在线服务资源隔离外，另一方面是为了提高在线服务机器的整体资源利用率，其核心策略是在机器空闲时能在上面跑一些大数据离线任务。但是对接业界各种大数据计算框架（例如 Hadoop MapReduce、Spark、Flink 等）都需要专门定制化开
在 Laravel 中，除了使用 dispatch 辅助函数通过 Illuminate\Bus\Dispatcher 显式推送队列任务外，还可以通过事件监听的方式隐式进行队列任务推送，在这个场景下，事件监听器实际上扮演了「任务类」的角色。
本来准备给 Redis 实战入门篇做个收尾了，不过想起来 Laravel 进阶组件部分还剩下文件存储、邮件和通知这几个功能没有介绍，不如索性一并介绍下，因为它们并不是和 Redis 风马牛不相及，我们可以将这些耗时操作通过消息队列异步处理来提升页面响应速度，优化用户体验。
总第522篇 2022年 第039篇 经过近3年的建设打磨，美团流水线引擎完成了服务端的基建统一，每日支撑近十万次的流水线执行量，系统成功率保持在99.99%以上。本文主要介绍美团在自研引擎建设层面遇到的挑战以及解决方案。希望对大家能够有所帮助或启发。 1. 背景 2. 问题及思路 2.1 业务介绍 2.2 主要挑战 2.3 解决思路 3. 整体架构 4. 核心设计点 4.1 作业调度设计 4.2 资源池划分设计 4.3 组件分层设计 5. 后续规划 1. 背景 持续交付这个概念最早在2006年敏捷大会上
先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时，每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将它们调入内存，为它们分配资源、创建进程，然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时，则每次调度是从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。该进程一直运行到完成或发生某事件而阻塞后才放弃处理机。
Laravel 自带了一个功能强大的 REPL —— Tinker，所谓 REPL，是 Read–Eval–Print-Loop 的缩写，这是一种交互式 Shell：获取用户输入并执行它们，然后将结果打印出来返回给用户。
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越负责，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
要求学生了解进程的定义与特征、进程的状态与切换、进程管理的数据结构、进程的创建与终止、阻塞与唤醒、挂起与激活以及处理机调度的相关概念。
在上面的示例广播事件 UserSignedUp 中，我们通过 Channel 定义了一个公共频道广播，即所有客户端都可以接收到这个事件消息：
其实本文不知道算不算一个知识点分享，过程很美妙，但结果很失败。我们在利用OptaPlanner的Real-Time planning(实时规则)功能，设计实时在线规划服务时，遇到一个属于OptaPlanner7.8.0.Final版本的Bug。在实现实时在线规划服务的过程中，我做过很多尝试。因为需要实时在线的服务，因此，需要设计多线程并发为外界请求提供响应，需要实现消息队列来管理并发请求的时序等问题。这些Java方面的并发处理，我们暂时不详述，这方面的牛的人太多了，我只是新手，站在别人的肩膀上实现的代码而已。在本文我着重介绍一下，我在尝试使用OptaPlanner的Real-Time Planning功能时遇到的问题，最终确认问题出自OptaPlanner引擎自身, 并通过JIRA向OptaPlanner 团队提交issue过程。 关于OptaPlanner的Real-time planning 先看看正常情况下，我们对OptaPlanner的应用场景。平时我们使用OptaPlanner时，不外乎以下几个， 构建Problem对象 + 构建Solver对象-> 启动引擎 -> 执行规划 -> 结束规划 -> 获得方案-> 获取结果方案,如下图。 这种应用模式下，引擎处于一个非实时状态，只是一个调用 -> 获取规划结果的简单交互过程。
1.index.php：自动加载函数的添加、服务容器实例化与服务注册、路由加载、请求实例化与路由分发、响应生成与发送
Supervisor是用Python开发的一个client/server服务，是Linux/Unix系统下的一个进程管理工具，不支持Windows系统。它可以很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程。用Supervisor管理的进程，当一个进程意外被杀死，supervisort监听到进程死后，会自动重启。
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