昨晚翻了一下，虽然都是一些旧知识，不过深入下去对照着其他资料一起看，还是能发现一些有意思的地方。
使用MessageQueue类操作MSMQ，其在System.Messaging命名空间下，需要添加引用
belongs to 关联建立一个和另一个模型的一对一连接，使得模型声明每个实例都「属于」另一个模型的一个实例 。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116122.html原文链接：https://javaforall.cn
前面介绍了事件源（EventSource）和集群（cluster），现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式，由独立的写方程序和读方程序组成，具体原理在以前的博客里介绍过了。akka-typed应该自然支持CQRS模式，最起码本身提供了对写方编程的支持，这点从EventSourcedBehavior 可以知道。akka-typed提供了新的EventSourcedBehavior-Actor，极大方便了对persistentActor的应用开发，但同时也给编程者造成了一些限制。如手工改变状态会更困难了、EventSourcedBehavior不支持多层式的persist，也就是说通过persist某些特定的event然后在event-handler程序里进行状态处理是不可能的了。我这里有个例子，是个购物车应用：当完成支付后需要取个快照(snapshot)，下面是这个snapshot的代码：
点击蓝字 · 关注我们 前文回顾： 1.如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀一：拿捏SQL引擎（1） 2.如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀一：拿捏SQL引擎（2） 3.如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀一：拿捏SQL引擎（3） 4.如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀一：拿捏SQL引擎（4） 5.如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀二：拿捏执行器技术（1） 6.如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀二：拿捏执行器技术（2） 7.如何掌握ope
akka-typed中已经没有PersistentActor了。取而代之的是带有EventSourcedBehavior的actor，也就是一种专门支持EventSource模式的actor。EventSource的原理和作用在之前的博客里已经有了比较详细的介绍，这里就不再重复了。本篇直接从EventsourcedBehavior actor的具体应用开始介绍。支持EventSource应用的基本数据类型包括 指令Command, 事件Event，状态State。EventSourcing其实就是一个有限状态机fsm finite-state-machine，执行Command，产生Event，改变State，终而复始。下面是一个简单的EventSource类型定义：
前面提到过，akka-typed中较重要的改变是加入了EventSourcedBehavior。也就是说增加了一种专门负责EventSource模式的actor, 最终和其它种类的actor一道可以完美实现CQRS。新的actor，我还是把它称为persistentActor，还是一种能维护和维持运行状态的actor。即，actor内部状态可以存放在数据库里，然后通过一组功能函数来提供对状态的处理转变，即持续化处理persistence。当然作为一种具备EventSourcedBehavior的actor, 普遍应有的actor属性、方法、消息处理协议、监管什么的都还必须存在。在这篇讨论里我们就通过案例和源码来说明一下EventSourcedBehavior是如何维护内部状态及作为一种actor又应该怎么去使用它。
[root@controller ~]#yum install -y openstack-swift-proxy python-swiftclient python-keystoneclient python-keystonemiddleware memcached
使用页码表示法对前端开发比较友好,但是本质上是和偏移量表示发相似. 在这里我们将使用 jinzhu/gorm和 gin-gonic/gin 开发一个简单的分页接口
先谈谈akka-typed的router actor。route 分pool router, group router两类。我们先看看pool-router的使用示范：
我们在开发过程中经常面对多对多的情况，那么我们应该怎么做呢？在实际工作中，权限和角色符合一对多的情况，下面我就一简单的RBAC做个简单示例。 权限表
温馨提示: 更多 InfluxDB 配置参数讲述请参考 (https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/administration/config/)
zookeeper使用广泛，作为接近于开箱即用的一个服务，其日志的配置貌似没有作得很方便，接下来我们总结下这个日志配置的方法
我们安装两个依赖，一个是 MySQL 启动器，另一个是 gin-gonic/gin Web 框架启动器。
在Zookeeper中，数据存储分为两部分：内存数据存储和磁盘数据存储。本文主要分析服务器启动时内存数据库的初始化过程和主从服务器数据同步的过程。在此之前介绍一些数据存储涉及的基本类。 DataTree Zookeeper的数据模型是一棵树，DataTree是内存数据存储的核心，代表了内存中一份完整的数据(最新)，包括所有的节点路径，节点数据和ACL信息，对应watches等。类的主要属性为：
GORM内置了一个gorm.Model结构体。gorm.Model是一个包含了ID, CreatedAt, UpdatedAt, DeletedAt四个字段的Golang结构体。
性能测试监控 1压测端监控：JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana 在压测端，如果发现发出去的进程失败的比例比较多，可以考虑以下两种情形： 1）被测软件的性能达到瓶颈，接受不了如此多的请求。 2）压测端压测工具（比如JMeter）所运行的机器由于发送过多的线程，压测机器资源（CPU、内存、网络或者是磁盘）不够用，需要增加JMeter来解决。 这就需要在执行性能测试的时候，有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能，但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。 JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana环境可以安装在Windows、Linux或MAC任意操作系统下，本节以Windows为例进行讲解。 1.1下载安装InfluxDB
kafka-connect-hive是基于kafka-connect平台实现的hive数据读取和写入插件，主要由source、sink两部分组成，source部分完成hive表数据的读取任务，kafka-connect将这些数据写入到其他数据存储层中，比如hive到ES数据的流入。sink部分完成向hive表写数据的任务，kafka-connect将第三方数据源（如MySQL）里的数据读取并写入到hive表中。
ShardingSphere实现分库分表，如何管理分布在不同数据库实例中的成千上万张分片表？
有需求了解一下Opentsdb的源码，然后想着能在本地run起来，打些断点和日志来跟一下，然后兴致勃勃去网上找了资料看看能否快速run起来，但是发现所有的博客、文档啥的好像都来自同一出处，而且最后run起来也是很模糊，按教程我还是没成功。于是自己摸索着，慢慢解决问题run了起来，然后记录一下，希望对想要学习opentsdb的同学有帮助。转载的话麻烦注明出处~
开源的时间序列数据库。什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间磁盘使用率、网络流量、CPU的使用率等。
前言： Influxdb也是有influxdata公司(www.influxdata.com )开发的用于数据存储的时间序列数据库.可用于数据的时间排列。在整个TIG(Telegraf+influxdb+grafana)方案中，influxdb可算作一个中间件，主要负责原始数据的存储，并按照时间序列进行索引构建以提供时间序列查询接口。在整个TIG方案中，应该先构建的就是Influxdb。 Influxdb研究与实践： influxdb介绍： 使用TSM(Time Structured Merge)存储引擎，
Shipyard是一个集成管理docker容器、镜像、Registries的系统，它具有以下特点：
Terraria是一款二维沙盒游戏，类似于Minecraft（我的世界），允许玩家在开放的世界中探索，构建和战斗。2015年，Terraria开发者宣布支持Linux，这意味着玩家可以托管他们自己独立的Terraria服务器。
FileZilla是一款非常流行的免费、开源FTP软件，分为客户端FileZilla Client和服务器端FileZilla Server两个版本，具备所有FTP软件功能。可控性、有条理的界面和管理多站点的简化方式使得FileZilla Client成为一个方便高效的FTP客户端工具，而FileZilla Server则是一个小巧且支持FTP、FTPS、SFTP等文件传输协议的FTP服务器软件，官方网站：https://filezilla-project.org/。
本章主要介绍 CIFS 与 CIFS Homedir 概念及其配置，方便初学者快速入门;
本文是 HelloZooKeeper 系列的最后一篇文章，接下来主要聊聊面试中如果被问到 ZooKeeper 的问题如何回答，也可以当作学完本系列的测试。
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在 Cloudera，我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此，我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署，您可以降低配置错误的风险，促进环境中跨多个集群的一致部署，并帮助更快地交付业务价值。
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
[root@controller ~]# yum -y install openstack-swift-proxy python-swiftclient python-keystoneclient python-keystonemiddleware memcached xfsprogs rsync openstack-swift-account openstack-swift-container openstack-swift-object
InfluxDB（时序数据库）（influx，[ˈɪnflʌks]，流入，涌入），常用的一种使用场景：监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况，然后就可以根据统计的数据，利用图形化界面（InfluxDB V1一般配合Grafana）制作内存使用情况的折线图；可以理解为按时间记录一些数据（常用的监控数据、埋点统计数据等），然后制作图表做统计；
3.单击下一步：确认配置信息，展开地域和机型，记录地域和可用区，并确认全部信息无误后，勾选同意《腾讯云服务协议》和《退款规则》，单击立即购买。
本篇是系列中的第三篇内容，我们继续聊聊如何把一个简化过的私有云环境部署在笔记本里，以满足低成本、低功耗、低延时的实验环境。
OpenStack 对象存储（Swift）是一种用于存储和管理大量数据的系统。它就像是一个超级大的云盘，可以存储各种各样的文件，比如照片、视频、文档等等。与传统的文件存储不同，对象存储不关心文件的目录结构或层级关系，而是将每个文件视为一个独立的对象（Object）。每个对象都有一个唯一的标识符，我们可以通过这个标识符来找到和访问对象。
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NextCloud 是一款用于创建网络硬盘的开源客户端和服务器软件。每个人都可以借助该软件自行搭建私人的网盘服务。 NextCloud 的服务端采用 PHP 编写，底层存储默认保存在服务器的本地硬盘中。通过修改 NextCloud 配置，可以使用腾讯云对象存储 COS 作为底层存储，享受对象存储 COS 带来的更低廉的存储成本、更高的可靠性和容灾能力，以及无限的存储空间。 本文将介绍 NextCloud 服务端所依赖的环境，并分析对比本地存储与对象存储 COS 的区别，最后将讲解实战搭建个人网盘。 注
当然大家可以直接用notepad++、DW、和EditPlus等这些代码编译工具直接制作一个HTML单文件也是可以的。
在ReactiveCocoa 中，开源库作者为我们提供了很多种魔法，“黑”魔法，“红”魔法……今天就让先来看看“红”魔法。
接下来是Rxjava的SDK中subscribe()的传入参数 是Observer时候（observable.subscribe(observer);）的源码：
在我们开发过程中，相信应该有很多人使用过EventBus 3.0，这个确实方便了我们，少些了很多代码，这是个优秀的库，我们接下来进行对他剖析。 我们使用EventBus 3.0的过程：
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 今天来介绍一款工具Squaretest，它是一款自动生成单元测试的插件，为什么会用到它？ 主要因为最近公司上了代码质量管控的指标，会考评各个项目的单元测试覆盖率，以及sonar扫描出来的各种问题，很多老项目老代码，或者着急交付的项目，单元测试严重缺失，覆盖率只有5%不到。 所以几个小伙伴这几天就在疯狂的堆单元测试，3个人堆了2天才堆到30%，于是我也来上手帮忙写了两个，写到第二个的时候就发现，这个活不应该是人干的，要去看原来的代码，然
EventBus是一个开源库，它利用发布/订阅者者模式来对项目进行解耦，达到实现多组件间通信效果。大概流程是注册订阅者-> 生产者POST 事件 -> 订阅者消费
传统上，加载Javascript文件都是使用<script>标签。 就像下面这样： <script type="text/javascript" src="example.js"></scrip
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