近日搭建一套基于ELK&Grafana的监控告警平台，目的是将生产端某性能日志导入ES中，通过Grafana进行可视化监测，同时设置告警。
每日推荐 本人主要介绍如何使用第三方友盟推送,前后端的操作. 本文作者 作者:zhuyuansj 连接:https://www.jianshu.com/p/453f2ead8d04 本文由作者授权发布 公司要求做一个服务器端的推送功能,客户端主要是以移动端为主,混合式的app前端,在友盟官网看了下demo,有后台服务器端,前端主要是原生安卓,IOS还有windos.所以根据自身实际能力,按照demo先弄了个原生安卓的前端和java的后台,调试成功。主要测试2个功能:单点推送客户端,推送所有客户端。
kafka 不能脱离 zookeeper 单独使用，因为 kafka 使用 zookeeper 管理和协调 kafka 的节点服务器。
大型互联网的系统一般会架构散布于多个数据中心和一些私有/公有云，由真实物理机以及虚拟机组成。架构中部署的关键工具包括实现报警的Zabbix，以及一个采集、聚合和存储度量的六阶段流水线。流水线主要由开源
根据RAFT论文，准备自己写一个RAFT包（两手准备，有别人开源的就好了QAQ）（论文地址 https://github.com/maemual/raft-zh_cn/blob/master/raft-zh_cn.md）
Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台，广泛应用于各大互联网公司的消息系统中。在 Kafka 中，生产者使用 push 模式将消息推送给 Kafka 集群，而消费者则使用 pull 模式从 Kafka 集群中拉取消息。本文对 Kafka 的 push 和 pull 两种模式进行比较，分析其优缺点。
当今的 Kubernetes 炙手可热，用户们寻求更多的方式和流程来进行 Kubernetes 集群上的应用部署。kubectl 已经成为底层工具，用户需要更易用的流程。Draft、Gitkube、Helm、Ksonnet、MetaParticle 以及 Skaffold 都是用来帮助开发人员在 Kubernetes 上进行应用构建和部署的工具。
作者 | Abhinav 译者：王庆 摘要：本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。 问题描述 电子商务门户希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。 解决方案 解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具： Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍
对于IM的开发者来说，离线消息推送是再熟悉不过的需求了，比如下图就是典型的IM离线消息通知效果。
越来越多的用户选择使用即时通信IM，并结合各厂商提供的系统级推送通道来进行消息通知，在接入使用的过程中，会遇到消息发送后，终端没接到推送的情况，本文档指引可以帮助用户进行一些排查，以便解决遇到的问题。
夜莺是一个服务端组件，类似 Grafana，可以对接不同的TSDB时序数据库作为数据源，支持的TSDB时序数据库如Prometheus、VictoriaMetrics、Thanos等等，只要数据进到这些库里了，夜莺就可以对数据源的数据进行分析、告警、可视化，以及后续的事件处理、告警自愈。
经历过稍有些规模的IM系统开发的同行们都有体会，要想实现大规模并发IM（比如亿级用户和数十亿日消息量这样的规模），在架构设计上需要一些额外的考虑，尤其是要解决用户高并发、服务高可用，架构和实现细节上都需要不短时间的打磨。
作者｜江烁 本文整理自 Pulsar Summit Asia 2022 上腾讯互娱 GDP 微服务开发平台网关技术负责人江烁的演讲《打通 Apache Pulsar 与 Envoy，构建高效游戏 OTO 营销平台实践》。本文将介绍介绍腾讯互娱利用 Apache Pulsar 和 Envoy 运营游戏 OTO 营销平台的经验。 腾讯互动娱乐旗下涵盖腾讯游戏、腾讯文学、腾讯动漫等多个互动娱乐业务平台。其中，腾讯游戏注册用户超过 8 亿。2022 年 6 月，腾讯游戏旗下王者荣耀日活跃用户数量超过 1 亿 6
每个分区日志记录是顺序的, 不可变的串行offset, 追加到结构化的commit log, 每个offset 在分区中唯一标识一条记录
现在可以集成各大厂商都自己研发的推送方式，比如小米推送、华为推送。他们自己推送肯定在自己的手机能收到，还有就是只要你有钱什么都能解决。。。。。
前短时间在腾讯云上买了一个linux 服务器，决心把kafka这一模快的知识补充起来啦。所以就搞起来。
集成 主要是用来将多个用户的开发模块构建成一个可运行版本；而 持续集成 则是在集成之上，尽量将每一次提交都进行一次构建，这个个过程就是 持续集成 。
网上看了几篇教程都是比较老的版本了，根据前人的智慧，然后自己摸索了下，简单几步实现了在手机上推送自定义的消息。
平台运营到一定阶段，一定会累积大批量的用户数据，这些用户数据是运营人员的黄金财产。而如何利用用户的数据来做运营（消息推送、触达消息、优惠券发送、广告位等），正是精准运营系统需要解决的问题。本文是基于信贷业务实践后写出来的，其它行业如保险、电商、航旅、游戏等也可以参考。
1 maven配置文件 <dependency> <groupId>cn.jpush.api</groupId> <artifactId>jpush-client</artifactId> <version>3.2.7</version> </dependency> <dependency> <groupId>cn.jpush.api</groupId> <artifactId
Kafka 是一个分布式的、发布-订阅式消息中间件。最初是由 Linkedin 领英公司基于 Scala 和 Java 语言开发的分布式消息系统，现已捐献给 Apache 软件基金会。事实上 Kafka 不仅仅是一个消息队列（MQ），其已然成为一个开源的分布式流处理平台。Kafka 具有高吞吐、低延迟的特性，许多大数据处理系统比如 Storm、Spark、Flink 等都能很好地与之集成。
运用业界领先的爬虫技术，判断页面内容是否有新内容产出，并过滤非站内内容,然后将内容链接推送至百度各个数据推送接口（如熊掌号、移动专区等）。
今天我们就来谈一谈消息队列的推拉模式，这也是一个面试热点，例如你在简历里面写了 RocketMQ ，基本上会问你 RocketMQ 采用的是推模式还是拉模式啊？是拉模式？不是有 PushConsumer 吗？
大家都知道浏览器推送的通知吧，类似于这种的，这就是浏览器通知推送，只有当你同意推送，你才会收到类似的消息通知！
Kafka 由一个或多个节点组成的工作集群，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以在 Kafka 集群的不同节点之间分布数据/负载，并且它天生具有可扩展性、可用性和容错性。
消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如，单条推送消息下发APP用户总量有多少，成功推送到手机的数量有多少，又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表，我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
说到监控告警平台，大家应该都不会陌生，对于线上系统而言可以说是个标配，各个公司或项目也都会有搭建自己的监控告警平台的实际诉求。
书接上回，我们介绍了如何实现在线Excel多人协作的整体设计。其中很重要的一点“如何保证用户消息有序、不丢、不重”我们没有做过多的解释。本文我们分析下如何保证协作编辑的场景下，消息 「有序」 「不丢」 「不重」 。
5、”git commit -m “xxxxxxx” ” 这次提交的信息，”xxxxxx”提交备注尽可能的写的详细，方面后续查找问题
在第三章中，我们学习到了 Kafka C# 客户端的一些使用方法，学习了如何编写生产者程序。
快递小哥手上有很多快递需要送，他每次都需要先电话一一确认收货人是否有空、哪个时间段有空，然后再确定好送货的方案。这样完全依赖收货人了！如果快递一多，快递小哥估计的忙疯了……如果有了便利店，快递小哥只需要将同一个小区的快递放在同一个便利店，然后通知收货人来取货就可以了，这时候快递小哥和收货人就实现了解耦！
本教程是关于 Kafka 知识的教程，从 C# 中实践编写 Kafka 程序，一边写代码一边了解 Kafka。
发布于 2018-05-07 11:16 更新于 2018-09-01 00:08
概要：在使用storm分布式计算框架进行数据处理时，如何保证进入storm的消息的一定会被处理，且不会被重复处理。这个时候仅仅开启storm的ack机制并不能解决上述问题。那么该如何设计出一个好的方案
文章看点：本文主要是介绍了勒索软件通过加载签名杀软驱动程序aswArPot.sys，并通过DeviceIoControl来和驱动通信，调用驱动的内核层函数KeAttachProcess和ZwTerminateProcess函数，来关闭进程。
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
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“流数据”是连续生成的数据，通常由某些外部源（如远程网站，测量设备或模拟器）生成。这种数据在金融时间序列，Web服务器日志，科学应用程序和许多其他情况下很常见。我们已经了解了如何在[实时数据]（06-Live _Data.ipynb）用户指南中显示可调用的任何数据输出，我们还看到了如何使用HoloViews流系统在用户指南中推送事件部分[响应事件]（11-响应_到Events.ipynb）和[自定义交互]（12-Custom Interactivity.ipynb）。
然而，如果此时服务器又有了新的新闻，在用户没有主动刷新的情况下，服务器是不会主动推送给用户的。 推送解决了这个困境，它让服务器主动连接APP，通知APP有了新的新闻，可以再请求。收到推送的APP（即使已关闭）又去服务器请求最新的新闻，用户就能看到了。 二、实现推送的方法 实现一个推送系统需要服务器端和终端的配合。 方法一：轮询 即不停地向服务器发送请求（既然不知道什么时候会发生，那就一遍一遍的问吧）。 缺点：手机消耗电量、流量大；服务器也要处理大量的请求，压力大。
第一版红包功能上线后，收集到不少问题。核心问题是消息延迟，导致有些人先看到红包，有些人晚看到红包，同时导致消息顺序混乱。
当Server收到消息发送者发送过来的消息后，Server端主动把消息推送给client，这个方式实时性比较好，但是增加了Server的工作负担，对Server的性能造成影响；另外Client如果不能够及时处理Server推送的消息，也是很大的问题。
一、下载极光推送PHP SDK，解压后放在/protected/components/目录下，如下图所示：
（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除） 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。 （2）发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者） 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多种不同的订阅者，临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息，而持久订阅者则监听主题的所有消息，即使当前订阅者不可用，处于离线状态。
直播弹幕是直播系统的核心功能之一。如何迅速作出一个有很好扩展性的弹幕系统？如何应对业务迅速发展？相信很多工程师/架构师都有自己的想法。
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
👉腾小云导读 移动互联网后半场，海量技术已经成为了标配。在架构设计时，开发者能做什么、要考虑什么，从而实现一个设计精良的架构？欢迎往下阅读，和腾讯后台技术专家吕远方一起聊架构设计！ 👉看目录 点收藏 1 背景 2 架构的边界 3 架构的组织属性 4 架构的反馈 5 总结 01 背景 腾讯面向内部开发者的海量服务之道系列课程颇具名气，它为司内外海量用户提供互联网服务的经验传承。无数开发者尤其是后台技术栈的开发者都获益于这些课程，从而成长起来。本篇我们将提炼这个核心课程精髓，供广泛开发者参考。 海量服务的核心
一、需求 1、对于所有任务产生的实时数据，通过Kafka及时推送。 2、对于新加任务需要去历史全量数据表中获取该任务已有的历史数据。 3、爬虫集群在生产数据时需要去全量数据中进行下匹配，如果不存在
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