需求: 如何利用ISCSI协议保留字段, 在Initiator和Tgt端传递, 完成一些控制开关或其他管理功能 ?
NVMe SSD具有高性能、低时延等优点，是目前存储行业的研究热点之一，但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题，而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要，例如：
一、在前面介绍了system v 消息队列的相关知识，现在来稍微看看posix 消息队列。 posix消息队列的一个可能实现如下图： 其实消息队列就是一个可以让进程间交换数据的场所，而两个标准的消息队
本文主要探讨了Linux消息队列的发送、接收以及异步通知机制。首先介绍了消息队列的发送和接收过程，然后详细描述了异步通知的方式，最后通过一个示例展示了如何使用epoll机制实现异步通知。
IPC的意思是“ 进程间通信机制”，Linux内核有三种常用IPC对象可以拿来做进程间通信--消息队列，共享内存，信号量。这三种IPC对象在Linux内核中都以链表的形式存储，它们都有特定的ID来标识（消息队列标识符msqid、共享内存标识符shmid，信号量标识符semid）。
操作系统版本：SUSE Linux Enterprise Server 10 SP4 32bit
DAX: 磁盘(disk)的访问模式有三种 BUFFERED、DIRECT、DAX。前面提到的由于page cache存在可以避免耗时的磁盘通信就是BUFFERED访问模式的集中体现；但是如果我要求用户的write请求要实时存储到磁盘里，不能只在内存中更新，那么此时我便需要DIRECT模式；大家可能听说过flash分为两种nand flash和nor flash，nor flash可以像ram一样直接通过地址线和数据线访问，不需要整块整块的刷，对于这种场景我们采用DAX模式。所以file_operations的read_iter和write_iter回调函数首先就需要根据不同的标志判断采用哪种访问模式, kernel在2020年12月的patch中提出了folio的概念，我们可以把folio简单理解为一段连续内存，一个或多个page的集合
系统的耦合性越高，容错性就越低。以电商应用为例，用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用，都会造成下单操作异常，影响用户使用体验。
基础概念 对于MQ，我们需要知道4个名词：队列管理器、队列、消息、通道；对于编程设计人员,通常更关心消息和队列,对于维护管理人员,通常 会更关心队列管理器和通道。如果我们把队列管理器比作是数据库,那么队列就是其中的一张表,消息就是表中的一条记录。 队列：我们可以简单地把队列看成一个容器，用于存放消息。 队列管理器：队列管理器构建了独立的 MQ 的运行环境，它是消息队列的管理者，用来维护和管理消息队列。 消息：MQ中的最小对象；默认情况下，消息缺省可以达到 4MB。消息可以分成持久消息和非持久消息。所谓“持久
http、websocket协议的数据报文，都可以通过抓包工具抓包，例如直接按f12。
场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信,传统的做法有两种 1.串行的方式 2.并行的方式
消息队列是Linux IPC中很常用的一种通信方式，它通常用来在不同进程间发送特定格式的消息数据。
Cannot send, channel has already failed: tcp://ip:61616 Javax.jms.JMSException: Cannot send, channel has already failed: tcp://ip:61616
一篇文章，想了很久，Spring-data-jpa，Spring-secuity都是想写的，不过由于代码量和深度都不小，最近又在使用mq，就想写一些关于mq的使用和看法，等mq结束，就准备Spring-data-jpa的编写。下班晚，家离的又远，常常回家就快11点了，所以就利用晚上回家的一点时间，以及早上5点钟左右起来写文章，想一边写，一边知识的积累，一边给大家一些干货的分享，文章是自己写，所以可能会有一些代码或者是架构，知识点上的问题，希望大家多多见谅，能多多的反馈。 RabbitMQ是一个消息代理。 官
1）集合类：List和Set比较，各自的子类比较（ArrayList，Vector，LinkedList；HashSet，TreeSet）；
在API接口同步请求过程中，不适合处理耗时过长、或者一直轮询的工作。此时，可以结合MQ异步队列任务进行后台处理。
MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。其中较为成熟的MQ产品有IBM WEBSPHERE MQ等等。
下载地址：https://www.ibm.com/developerworks/cn/downloads/ws/wmq/
1)集合类：List和Set比较，各自的子类比较(ArrayList，Vector，LinkedList；HashSet，TreeSet)；
技术文章第一时间送达！ 本文作者是CyanQueen，欢迎点击阅读原文 一.基础知识： 1）集合类：List和Set比较，各自的子类比较（ArrayList，Vector，LinkedList；HashSet，TreeSet）； 2）HashMap的底层实现，之后会问ConcurrentHashMap的底层实现； 3）如何实现HashMap顺序存储：可以参考LinkedHashMap的底层实现； 4）HashTable和ConcurrentHashMap的区别； 5）String,StringBuffer和
RabbitMQ 这个消息中间件，其实公司最近的项目中有用到，但是一直没有系统的整理，最近看完了《RabbitMQ实战 高效部署分布式消息队列》这本书，所以顺便写写。 那么关于 RabbitMQ 是什么？大家可以首先参考官网：http://www.rabbitmq.com 。这里我大概的介绍一下： RabbitMQ 是一个在AMQP协议标准基础上完整的，可服用的企业消息系统。它遵循Mozilla Public License开源协议，采用 Erlang 实现的工业级的消息队列(MQ)服务器。
偷偷和你们说，我搞了一份内部资料，该内部资料共有13张PPT，据作者透露，该PPT至少花了整整1周时间才编写完成，其内容简洁明了，内容深度足够，易于初学者理解，也给深度开发人员分享了不一样的消息队列的玩法。特别重要的是，该架构目前已大面积的稳定应用于生产环境。
其实呢，所谓的死信交换机就是一个普通交换机，只不过是某个队列用dead-letter-exchange这个属性绑定到一起了，当这个队列出现了死信，就会丢到我们这个死信交换机里了，就有点像垃圾桶一样的了。
Message Quete 消息队列，是指消息传输中存储消息的容器。多用于分布式系统。
消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
配置和使用WebSphere MQ A.设置环境变量 在shell中执行MQ的控制命令： ctrmqm strmqm 若识别这些命令，则说明PATH环境变量已配置好了； 若提示找不到命令，则说明需配置Linux环境变量，指定MQ的bin路径到PATH： 可选择修改系统的环境变量（/etc/profile文件，对全部用户可见）， 或只修改用户mqadmin的环境变量（/var/mqm/.bash_profile，只对当前用户可见。 下面列出前者的修改方式
要在Linux环境下安装RabbitMQ，首先我们要有一个Linux环境，此处我们使用CentOS7虚拟机进行演示。如果本地还没有装过虚拟机，可以参考我之前的文章搭建虚拟机环境：VMware Workstation 14安装教程、虚拟机环境搭建（VMware Workstation14 + centos7）、VMware+CentOS7 网络及静态IP配置。
一、下载7.5 Trial版本 http://www.ibm.com/developerworks/downloads/ws/wmq/ 这是下载网址，下载前先必须注册IBM ID，下载完成后一路Next即可（注：windows上安装时，会询问是否域环境，初次学习时，为简单起见，建议选择No） 安装完成后，MQ的Bin目录会自动添加到环境变量Path中，以后就可以直接用Dos命令行窗口操作(当然，也可以用图形化GUI方式通过IBM WebSphere MQ Explorer来管理) 注：安装时，强烈建议用管理
S：进程的状态,S表示休眠，R表示正在运行，Z表示僵死状态，N表示该进程优先值为负
结合上节使用到的MQ命令，本节系统阐述MQ的命令。 一、MQ命令集合 MQ命令集合有三种命令：控制命令、MQSC（MQ脚本命令）和PCF（Programmable Command Formats，可编程的命令格式）。 二、控制命令 控制命令：用于管理 WebSphere MQ的系统配置,包括队列管理器、侦听器、通道、日志的管理。 例如：创建队列管理器（crtmqm）,启动队列管理器（strmqm）,启动用于运行队列管理器MQSC命令的控制台（runmqsc）、运行通道（runmqch
注意，这里三台服务器都连接上互联网，另外RabbitMQ集群节点必须在同一网段里，如果是跨广域网，效果会变差。
搭建集群后，主节点和从节点的交换机和消息队列是镜像的。如果此时主节点宕机了，从节点还能继续消费，Queues中的Node会替换成子节点，当主节点重启完成后，会加入到对应的Node子节点中，这样就形成了高可用架构。
目录： 一、什么是RabbitMQ 二、RabbitMQ运用场景 三、RabbitMQ优势及特点 四、Centos7中Docker安装RabbitMQ 五、.Net Core 中使用Rab
Linux里的信号量是一种睡眠锁，调用者试图获得一个已被占用的信号量时，信号量会将其推入一个等待队列，让其睡眠。当该信号量被释放后，等待队列中的任务会被唤醒，获得该信号量。
今天我们来学习如何避免单点的MQ故障而导致的不可用问题，这个就要靠MQ的集群去实现了。
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。
管道一般为有亲缘关系进程提供单路数据流， 通过pipe（int fd[2]）创建， 返回两个文件描述符, fd[0] 用于读，fd[1]用于写。 通过 read 和 write 函数进行 操作。
1、启动消费者的SRApplication.java 2、启动生产者的Test.java中的测试方法
消息队列 消息队列是Linux IPC中很常用的一种通信方式，它通常用来在不同进程间发送特定格式的消息数据。 消息队列和之前讨论过的管道和FIFO有很大的区别，主要有以下两点(管道请查阅我的另一篇文章：https://cloud.tencent.com/developer/article/1021159)： Ø 一个进程向消息队列写入消息之前，并不需要某个进程在该队列上等待该消息的到达，而管道和FIFO是相反的，进程向其中写消息时，管道和FIFO必须已经打开来读，否则写进程就会阻塞（默认情况下）。 Ø IP
top，观察内存占用率（这里图是重启之后一段时间的）但是cpu占用率比较高，很快就降下去了，这里耽误了一下时间，top -Hp pid,确认那个线程占用率高，jstack看了下对应的线程在作甚
本文翻译自 KubeCon+CloudNativeCon Europe 2022 的一篇分享：Better Bandwidth Management with eBPF。
这是《结合例子学习eBPF和bcc》系列的第二篇文章。本文将介绍如何获取追踪目标函数的参数信息以及如何更好的进行结果输出。
继我上一篇博客后 分布式消息队列RocketMQ学习教程① 上一篇博客最主要介绍了几种常用的MQ，所以本博客再简单介绍一下RocketMQ的原理和简单的例子，基于Java实现，希望可以帮助学习者
一、RocketMQ基础知识介绍 Apache RocketMQ是阿里开源的一款高性能、高吞吐量、队列模型的消息中间件的分布式消息中间件。RocketMQ具有以下特点： 上图是一个典型的消息中间件收发
1.安装php-amqplib 服务 在composer.json配置 { "require": { "php-amqplib/php-amqplib": ">=2.6.1" } } 2.执行composer.phar install 来安装 3.引入mq文件 define('EXTEND_PATH', '../vendor/autoload.php'); use app\synchronous\model\RabbitMqModel; use PhpAmqpLib\Connection\AMQPStrea
前言：MQ做应用解耦，流量削峰 这些是常识，RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消息的中间件）。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而集群和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库 常用的主流的MQ有四个 ActiveMQ: Apache下的一个子项目。使用Java完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，少量代码就可以高效地实现高级应用场景。可插拔的传输协议支持，比如：in-VM, TCP, SSL, NIO, UDP, multicast, JGroups and JXTA transports。ActiveMQ支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。 Kafka： Apache下的一个子项目，使用scala实现的一个高性能分布式Publish/Subscribe消息队列系统，具有以下特性：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
