当key可以转换为数字时，即key由数字组成，底层会编码为int，如果key长度小于44字节，采用embstr编码类型,否则采用非连续空间存储，为raw编码类型
近日公司服务器频频出现由于内存不足而引起的IIS工作不正常的情况，通过观察，服务器的大部分内存都被SQL SERVER所占用。要想让SQL SERVER释放掉占用的内存，只能通过重新启动MSSQLSERVER服务来实现，SQL SERVER 2000自身并未提供类似的功能。
由于之前做过的老项目中用的是通过JDBC直接连接oracle数据库，现在做一些接口程序，有的也是JDBC，总结记录了一些操作技巧，可以提高运行效率。
我经常被问到一些基本的关于解释消息存储在ActiveMQ中是如何工作的问题。在这里我将做一个高层面的解释。注意，上下文环境是它是在JMS范围内。如果你使用的是ActiveMQ的非JMS客户端(e.g.,STOMP,AMQP,MQTT,等)，那么它的行为在一些案例中会有所不同。 ActiveMQ JMS的持久性保证对于被标记为“持久的”而不能丢失的消息而言是非常强大的. 让我们看下它在ActiveMQ中是如何被运用的. 主题 主题使用了一个广播机制. 它允许我们在JMS领域使用发布订阅语义模型. 但当我们将一
Lambda架构背后的需求是由于MR架构的延迟问题。MR虽然实现了分布式、可扩展数据处理系统的目的，但是在处理数据时延迟比较严重。实际上如果内存和CPU足够强大，MR也可以实现近实时运算，但实际业务环境并非如此，因此我们需要权衡，选择实时处理和批处理所需要数据量和恰当的资源。
在第十章的时候，我们讨论了批处理——它总是读取一些文件作为输入，产生一些新文件作为输出。这里的输出就是一种“衍生数据”：即，如果有需要，我们可以通过再跑一遍批处理任务获取相同的结果集。从之前章节的讨论我们可以看出，这种思想简单却强大：像搜索引擎、推荐系统、分析系统等很多现代常见的数据系统都是基于这种思想构建的。
Java Message Service（JMS）是SUN提出的旨在统一各种MOM（Message-Oriented Middleware ）系统接口的规范，它包含点对点（Point to Point，PTP）和发布/订阅（Publish/Subscribe，pub/sub）两种消息模型，提供可靠消息传输、事务和消息过滤等机制。
在批处理模式下，所有的数据源和输出都各自有一个固定的模块(使用了Spark的Datasource API),然后对模块做配置即可，无需使用不同的模块。
操作系统的主要特性: 并发,共享,异步,虚拟性 分类 批处理系统 用户将一批作业提交给操作系统后就不再干预，由操作系统控制它们自动运行 批处理操作系统的特点是：多道和成批处理。 分时 实时 可以通过命令接口和程序接口方式把它的服务和功能提供给用户 程序在执行前已经实现地址转换的方法是静态重定位,执行中为动态重定位. 实现角度看,线程分为用用户空间的用户线程和核心空间的内核线程 死锁的必要条件 互斥条件,占有和等待条件,不可抢占,请求保持循环等待 进程控制原语 阻塞原语,唤醒原语 低级调度算法 先来先服务
前面文章介绍了ActiveMQ的相关内容，本文介绍ActiveMQ和Spring的整合开发
前面其实给大家写过这个了，这里的话在写一遍，而且也把整个过程写为了批处理，不需要你去做任何动作，只需要运行批处理点击执行就好！当然如果你对这个批处理有兴趣或者有疑问的话，可以在菜单栏进入留言即可！
注：本文将省略一部分与ActiveMQ无关的spring、mvc等代码，学习者需有SSM框架基础
JMS（JAVA Message Service,java消息服务）是java的消息服务，JMS的客户端之间可以通过JMS服务进行异步的消息传输。JMS（JAVA Message Service,java消息服务）API是一个消息服务的标准或者说是规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。
通过网络发送数据包或者给一个服务发送网络请求都是透明的操作，不会留下任何永久痕迹。尽管，我们可以将其永久地记下来（通过抓包工具或者日志工具），但通常不会这么做。即使消息代理会暂时地将消息写到外存中，但在其被消费后也通常会删除，这一切是因为，我们认为消息是一种暂态数据。
内聚： 标志一个模块内各个元素彼此结合的紧密程度；内聚从功能角度衡量模块内的联系，好的内聚模块应当恰好做一件事。 耦合： 是对一个软件结构内各个模块之间相互依赖程度的度量；耦合的强弱取决于模块间接口的复杂程度、进入或访问一个模块的点以及通过接口的数据。 需求的原则是：高内聚，低耦合。然而在实际需求过程中，往往会因为技术驱动，导致需求间耦合很紧，不利于后期有效地迭代开发。有效的解决办法是按流程、和业务梳理需求。
在AWS执行批处理任务时，允许按需配置多部分作业处理的应用架构，可用于对异构的系统的瞬时或延迟部署，并可扩展为“网格”型工作节点，通过并联的大批量任务处理实现快速收敛。面向批处理应用程序现在可以有很多的地方利用这种风格按需加工，包括理赔处理，大规模改造，媒体转码和多部分的数据处理工作。
我们都知道使用Spring可以简化我们的开发，同样的使用Spring也可以集成JMS来连接ActiveMQ，这里说明一下几个需要用到的类：
两个系统或两个客户端之间进行消息传送，利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。
场景说明：用户注册，需要执行三个业务逻辑，分别为写入用户表，发注册邮件以及注册短信。
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢？本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。
2.删除服务（除非对自己电脑的软、硬件所需的服务比較清楚，否则不建议删除不论什么系统服务，特别是基础服务）
1. ActiveMQ 是什么？ ---- ActiveMQ 是 Apache 出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。 ActiveMQ 是一个完全支持 JMS1.1 和 J2EE 1.4 规范的 JMS Provider 实现，尽管 JMS 规范出台已经是很久的事情了，但是 JMS 在当今的 J2EE 应用中仍然扮演着特殊的地位。 2. JMS 规范 ---- 概述 Java 消息服务（Java Message Service，即 JMS）应用程序接口是一个 Java 平台中关于面向消息中间
消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。对于消息中间件，常见的角色大致也就有 Producer（生产者）、Consumer（消费者）。消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。
Spring Batch 是什么？ 官网中介绍 Spring Batch is a lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.（一款轻量的、全面的批处理框架，用于开发强大的日常运营的企业级批处理应用程序。）相对于他的特点定义我们肯定更倾向于他的使用的业务场景以及他是如何运作的。下面的篇幅将介绍整个springbatch的使用业务场景和它的结构原理以及如何去使用它们（最后会通过一个demo来演示）。 springbatch结合springboot 的demo：https://github.com/kellypipe/springbatch-springboot-demo
2、可以提高代码的重用性、简化操作、减少了编译次数并且减少了和数据库服务器的连接次数，提高了效率。
JMS即Java Message Service，是JavaEE的消息服务接口。JMS主要有两个版本：1.1和2.0。2.0和1.1相比，主要是简化了收发消息的代码。
消息中间件是值利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。 通过提供消息传递和消息排队模型，可以在分布式架构下扩展进程之间的通信。
最开始在Kafka 概述中提到了mirc-batch（微批处理），mirc-batch是Kafka 高性能的一个非常重要的原因，这一下子就使Kafka 成为了一个拥有近乎流式处理框架的的高吞吐级别，但是mirc相对于流式处理还是存在很大差异的，但是一些所谓的流式处理框架使用的也有mirc-batch（比如说spark Streaming），当然啦一些正统的流式处理框架，比如说storm、Flink使用的都是典型的流式处理。 本文按照 批处理、微批处理、流式处理来说一下为什么Kafka选择了micr-batch。 在介绍之前先说一下几个经典概念：
6.交易属性 键 默认值 描述 spring.jta.atomikos.connectionfactory.borrow-connection-timeout 30 从池借用连接的超时时间（以秒为单位）。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.ignore-session-transacted-flag true 创建会话时是否忽略事务标记。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.local-transaction-mode fa
javax.jms.ConnectionFactory 接口提供了一种创建 javax.jms.Connection 的标准方法，用于与JMS代理进行交互。虽然Spring需
Apache Flink 和 Apache Pulsar 的开源数据技术框架可以以不同的方式融合，来提供大规模弹性数据处理。Flink Forward San Francisco 2019 大会上郭斯杰发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。这篇文章会简要介绍 Apache Pulsar 及其与其他消息系统的不同之处，并讲解如何融合 Pulsar 和 Flink 协同工作，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。
依托于Spark Streaming /Spark SQL，封装了一套通过配置和SQL就能完成批处理和流式处理的引擎，这样可以很好的完成复杂的ETL处理过程，实现了数据的流转和变换。
Apache Flink 和 Apache Pulsar 的开源数据技术框架可以以不同的方式融合，来提供大规模弹性数据处理。4 月 2 日，我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。这篇文章会简要介绍 Apache Pulsar 及其与其他消息系统的不同之处，并讲解如何融合 Pulsar 和 Flink 协同工作，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。
Alt+Esc 系统会按照窗口图标在任务栏上的排列顺序切换窗口，但这种方法只能切换非最小化的串钩，对于最小化的窗口，它只能被激活，不能被放大。
Spring-Core: 核心工具类，Spring其他模块大量使用Spring-Core; Spring-Bean:Spring定义的Bean支持； Spring-Context:运行时Spring容器; Spring-Context-Support:Spring容器对第三方包的集成支持； Spring-Expression:使用表达式语言在运行时查询和操作对象。
本文主要讲述ActiveMQ与spring整合的方案。介绍知识点包括spring，jms，activemq基于配置文件模式管理消息，消息监听器类型，消息转换类介绍，spring对JMS事物管理。 1. spring整合activemq配置文件说明 1.1 配置ConnectionFactory ConnectionFactory是用于产生到JMS服务器的链接的，Spring提供了多个ConnectionFactory，有SingleConnectionFactory和CachingConnectionFac
JMS的全称是Java Message Service，即Java消息服务。它主要用于在生产者和消费者之间进行消息传递，生产者负责产生消息，而消费者负责接收消息。把它应用到实际的业务需求中的话我们可以在特定的时候利用生产者生成一消息，并进行发送，对应的消费者在接收到对应的消息后去完成对应的业务逻辑。对于消息的传递有两种类型，一种是点对点的，即一个生产者和一个消费者一一对应；另一种是发布/订阅模式，即一个生产者产生消息并进行发送后，可以由多个消费者进行接收。
众所周知，消息中间件是大型分布式系统中不可或缺的重要组件。它使用简单，却解决了不少难题，比如异步处理，系统耦合，流量削锋，分布式事务管理等。实现了一个高性能，高可用，高扩展的系统。本章通过介绍消息中间件的应用场景，消息中间件的传输模式，ActiveMQ快速入门 三个方面来对消息中间件进行入门介绍。还在等什么，赶快来学习吧！
众所周知，消息中间件是大型分布式系统中不可或缺的重要组件。它使用简单，却解决了不少难题，比如异步处理，系统藕合，流量削锋，分布式事务管理等。实现了一个高性能，高可用，高扩展的系统。本章通过介绍消息中间件的应用场景，消息中间件的传输模式，ActiveMQ快速入门 三个方面来对消息中间件进行入门介绍。还在等什么，赶快来学习吧！
如果你没有合适的工具，编辑视频可能会是一件非常痛苦的事情。我们知道有很多工具可用于图像编辑，可以快速裁剪图像、调整图像大小或处理图像，但不能对视频执行批量的操作。
随着公有云服务器的日渐普及，安全问题也就日益突出，本文就来简单讲述一下，云服务器最基础的安全配置。
mybatis和spring boot整合、redis(单机版)和spring boot整合、redis(集群)和spring boot整合、httpclient和spring boot整合、rabbitMQ/active MQ和spring boot整合。
在之前的文章中，我们详细的介绍了 kafka 的架构模型，在集群环境中，kafka 可以通过设置分区数来加快数据的消费速度。
CORS ( Cross Origin Resource Sharing，跨域资源共享)机制允许Web应用服务器进行跨域访问控制，从而使跨域数据传输得以安全进行。浏览器支持在API容器中(如XMLHttpRequest或Fetch )使用CORS,以降低跨域HTTP请求所带来的风险。
从今天开始，重新总结一下Spring的相关知识，主要是结合《Spring实战（第四版）》和 《JavaEE开发的颠覆者——SpringBoot实战》这两本书以及官方文档，同时加入自己的一点点点小小小理解，如有不当之处，还请指正。
一、编译 虽然ActiveMQ提供了发布版本，但是建议同学们自己下载源代码编译，以后万一有坑，还可以尝试自己改改源码。 1.1 https://github.com/apache/activemq/releases 到这里下载最新的release版源码（当前最新版本为5.13.2），并解压到某个目录(以下用$ACTIVEMQ_HOME代替解压根目录) 1.2 编译 cd $ACTIVEMQ_HOME mvn clean install -Dmaven.test.skip=true 编译成功后，在$ACTIV
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