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WCF如何克服HTTP协议局限对不同模式实现

会被WCF信道层发送到层,并通过相应协议发送到目地。对于TCP协议来说,其本身就能一个双工通道,所以能够对以上三种MEP原生支持。 而HTTP协议,大家都知道它天生就基于Request/Reply模式,那么它是如何能够突破自己局限,为One-Way和Duplex交换模式支持呢? 订阅方向发布方发送订阅定于某一主题进行订阅,发布方接收到订阅后将订阅方添加到订阅列表之中。主题发布时候,发布方取当前主题订阅方,对它们进行广播。 ? 交换依赖于网络递,不同网络协议对双工通信具不同支持方式。对于TCP协议来说,其协议本身就是全双工网络通信协议,所以能够双工通信原生支持。 从交换角度讲,客户端调用服务端和服务端对客户端进行回调,本上是一样。所以,从HTTP层看,真正交换方式如左图所示。

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微信后台异步队列优化升级实践分享

1、引言 MQ 异步队列是微信后台自研重要组件,广泛应用在各种业务场景中,为业务解耦、缓冲、异步化等能力。 本文分享了该组件2.0版本功能特点及优化实践,希望能为类似业务(比如移动端IM系统等)队列设计一定参考。 由于MQ 1.0 任务只能本机费,网络下降将直接导致 Worker 费能力下降,进而产生积压,最终使服务受损。 为此,我们出了跨机费模式。 相比常规同步处理模型,它了一种轻逻辑异步化模型。一个冗长逻辑可以切分为很多小功能块进行串联和复用,每一级之间都 MQ 去充当缓冲和调度。 该流控策略通过收集任务执行成功率信,评估后端出,并通过反馈计算限制任务重试速度。 ?

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    IBM MQ运维使用手册

    在分布式计算环境中,为了集成分布式应用,开发者需要对异构网络环境下分布式应用通信手段。为了管理需要共享,对应用公共交换机制是重要。 三、基本概念 1)队列管理器     队列管理器是MQ系统中最上层一个概念,由它为我们基于队列服务。 由于采用了先进程序设计思想以及内部工作机制,MQ能够在各种网络条件下保证可靠递,可以克服网络线路差或不稳定现状,在过程中,如果通信线路出现故障或远端主机发生故障,本地应用程序都不会受到影响 MQI通道是MQ Client和MQ Server之间通讯和,与通道不同,它是双向。群集(Cluster)通道是位于同一个MQ 群集内部队列管理器之间通讯使用。 我们建立一条从系统A到系统B通道,通道代理将从队列中读取,并递这条信到系统B,然后等待确认。只MQ接到系统B成功收到信确认之后,它才从队列中真正将该信删除。

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    什么是 MQ

    什么是 MQ MQ(message queue),从字面意思上看,本是个队列,FIFO 先入先出,只不过队列中存放内容是message 而已,还是一种跨进程通信机制,用于上下游。 或者 A 一个 callback api,B 执行完之后调用 api 通知 A 服务。 这样 A 服务既不用循环调用 B 查询 api,也不用 callback api。同样 B 服务也不用做这些操作。A 服务还能及时得到异步处理成功。 ? 3. 2.Kafka 大数据杀手锏,谈到大数据领域内,则绕不开 Kafka,这款为大数据而生中间件,以其百万级 TPS 吞吐名声大噪,迅速成为大数据领域宠儿,在数据采集、、存储过程中发挥着举足轻重作用 MQ 选择 1.Kafka Kafka 主要特点是基于 Pull 模式来处理费,追求高吞吐,一开始就是用于日志收集和,适合产生大数据互联网服务数据收集业务。

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    详解微信异步队列 MQ 2.0 功能优化及拓展思路

    更优任务调度 现状分析 IOS通知功能,是MQ组件一个典型应用场景。微信后台具多IDC分布特点,不同IDC与苹果推送服务(APNs)之间网络参差不齐,部分链路故障频发。 由于MQ 1.0 任务只能本机费,网络下降将直接导致 Worker 费能力下降,进而产生积压,最终使服务受损。 为此,我们出了跨机费模式。 上图是群投递业务简化流程示意。随着微信群高速膨胀,其带来成本压力越来越大,业务同学出了批并行化优化方式。 相比常规同步处理模型,它了一种轻逻辑异步化模型。一个冗长逻辑可以切分为很多小功能块进行串联和复用,每一级之间都 MQ 去充当缓冲和调度。 该流控策略通过收集任务执行成功率信,评估后端出,并通过反馈计算限制任务重试速度。

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    腾讯开源万亿级分布式中间件 TubeMQ

    beMQ 是腾讯在 2013 年自研分布式中间件系统,专注服务大数据场景下海数据高性能存储和,经过近 7 年上万亿数据沉淀,目前日均接入超过 25 万亿条。 Tube MQ 集群运行管控和配置管理操作,对外接口等;通过 Master 节点,Tube MQ 集群里 Broker 配置设置、变更及查询实现了完整自动化闭环管理,减轻了系统维护复杂度; Tube MQ 采用随机读取模式, 同时为了降低时延又增加了内存缓存读写, 对于带 SSD 设备机器, 增加滞后转 SSD 处理,解决费严重滞后时吞吐下降以及 SSD 磁盘容小 ,以及系统运维安全考虑,Tube MQ 系统增加了 TLS 层加密管道,生产和费服务认证、授权,以及针对分布式访问控制访问令牌管理,满足业务和系统运维在系统安全方面需求; 资源利用率升改进 ,减少 Zookeeper 强依赖及瓶颈限制; 客户端改进 基于业务使用上便利性以,我们简化了客户端逻辑,使其做到最小功能集合,我们采用基于响应接收统计算法来自动剔出坏 Broker

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    腾讯万亿级分布式中间件TubeMQ正式开源

    TubeMQ是腾讯在2013年自研分布式中间件系统,专注服务大数据场景下海数据高性能存储和,经过近7年上万亿数据沉淀,目前日均接入超过25万亿条。 较之于众多明星开源MQ组件,TubeMQ在海实践(稳定性+性能)和低成本方面着比较好核心优势。 读取机制改进 Tube MQ采用随机读取模式,同时为了降低时延又增加了内存缓存读写,对于带SSD设备机器,增加滞后转SSD处理,解决费严重滞后时吞吐下降以及SSD磁盘容小 系统安全管控 根据业务不同数据服务需要,以及系统运维安全考虑,Tube MQ系统增加了TLS层加密管道,生产和费服务认证、授权,以及针对分布式访问控制访问令牌管理,满足业务和系统运维在系统安全方面需求 客户端改进 基于业务使用上便利性以,我们简化了客户端逻辑,使其做到最小功能集合,我们采用基于响应接收统计算法来自动剔出坏Broker节点,基于首次使用时作连接尝试来避免大数据发送时发送受阻

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    RabbitMQ设计原理解析

    这时候,第一种方式是A每隔一段时间来查询一次,看B是否执行完,这是拉方式;第二种方式是A一个回调地址,B执行完之后回调A,这是推方式;第三种就是使用MQ,A使用MQ给B发,B处理完再回一个 因为JMS是Java服务,Java标准API。而RabbitMQ是Erlang写,对Java支持会弱一些。但是RabiitMQ实现了AMQP标准协议。 上面两段如果我没讲明白,也没关系。只要知道更年轻Kafka没Exchange和Channel概念是类似于采取了约定大于配置方式服务。 Exchange四种类型:fanout、topic、direct和header。本上就是一堆MessageQueue,一个是要被复制几份,发到哪几个Binding队列去。 从生产者发送到exchange之后也ack机制来保证可靠。 Kafka只topic概念。这是因为Kafka设计上只用存一份,通过游标,发送后不立即删除

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    《吃透 MQ 系列》之扒开 Kafka 神秘面纱

    《吃透 MQ开篇 围绕 MQ 「一发一存一费」展开,讲解了 MQ 通用知识,同时系统性地回答了:如何着手设计一个 MQ? 它不就了一个数据通道能力吗,怎么还和平台扯上关系了? 这是因为 Kafka 从 0.8 版本开始,就已经在一些和数据处理组件了,比如: 1、Kafka Streams:一个轻流计算库,性类似于 Spark、Flink。 上篇文章中我到过:要吃透一个MQ,建议从「模型」这种最核心理论层面入手,而不是一上来就去看技术架构,更不要直接进入技术细节。 这时候,就了 Kafka 最画龙点睛一个解法:它将所进行了持久化存储,由费者自己各取所需,想取哪个,想什么时候取都行,只需要递一个 offset 即可。 ?

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    大数据技术周报第 010 期

    RocketMQ、Kafka 和 Pulsar 都是当今业界应用十分广泛开源队列(MQ)组件,笔者在工作中遇到关于 MQ 选型相关内容,了解到关于“事务”这个概念在不同 MQ 组件里不同内涵 故借此文,试着浅析一番这三种队列(MQ事务何异同,目是形成关于队列事务全景视图,给类似业务需求同学一些参考和借鉴。 3、Clickhouse实践之路(58技术)在数据日益增长当下,统数据库查询性能已满足不了我们业务需求。 而Clickhouse在OLAP领域快速崛起引起了我们注意,于是我们引入Clickhouse并不断优化系统性能,高可用集群环境。 /BigData-Notes[3] 不保证内容内容,获取自己觉得价值内容就可以了。

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    18 张图解支付宝钱包系统架构!

    、吞吐大和支持本地和XA事务等特性,适用于大吞吐、顺序、广播和日志数据等场景,在淘宝和支付宝着广泛应用,现已开源。 到server都是重新实现; 事务支持,包括本地事务和XA分布式事务; 支持HA复制,包括异步复制和同步复制,保证可靠性; 支持异步发送失败,支持本地恢复; 多种offset存储支持 因此meta相比于kafka升是巨大。meta在淘宝和支付宝都得到了广泛应用,现在每天支付宝每天经由meta路由达到120亿,淘宝也每天也上亿。 Meta适合应用: 日志,高吞吐日志本来就是kafka强项; 广播功能,如广播缓存配置失效; 数据顺序同步功能,如mysql binlog复制; 分布式环境下(broker,producer ,consumer都为集群)路由,对顺序和可靠性极高要求场景; 作为一般MQ来使用其他功能。

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    几百万条MQ积压了半天!

    假设一次交互平均时延1ms,把这1ms分解: 发送端准备数据、序列化、构造请求等逻辑时间,即发送端在发送网络请求前耗时 发送和返回响应在网络中耗时 Broker处理时延 若单线程发送 若费速度一直比生产速度慢,系统就会异常: MQ存储被填满无法服务 丢失 所以设计系统,要保证费端费性能>生产端发送性能。 MQ“死信队列”功能,会自动把这种反复费都失败丢到死信队列,避免一条卡主队列。 2、查看日志是否费错误 3、打印堆栈信,查看费线程卡点信 1.无法费业务效率(仅受费业务自身逻辑影响),但可MQ中堆积整体吞吐(批推比单推mq耗时较短)。 2.数据增同步,监控信采集。(非核心业务稳定大数据流操作)。 3.批处理意味数据积累和大数据,这会让单次最长时延变长。

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    中间件发展史是一个历史故事

    秒杀业务时,一下请求涌入时,很可能造成系统瘫痪,此时可以用队列缓冲一下 4.日志处理 将队列用在日志处理中,比如Kafka可以用来解决大日志问题 5.通讯 队列一般都内置了高效通信机制 由于商业壁垒,商业MQ应商想要解决应用互通问题,而不是去创建标准来实现不同MQ产品间互通,或者允许应用程序更改MQ平台 3.劫制天下 为了打破这个壁垒,同时为了能够让在各个队列平台间互融互通 JMS 试图通过公共 Java API 方式,隐藏单独 MQ 产品应 商实际接口,从而跨越了壁垒,以及解决了互通问题。 还就是阿里出台技术,你得应对这个技术万一被抛弃,社区黄掉风险,如果你们公司技术实力我觉得用RocketMQ 挺好 Kafka 特点其实很明显,就是仅仅较少核心功能,但是超高吞吐 为会话物理 Message ,服务器和应用程序之间数据,由Properties和Body组成。

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    IBM WebSphere MQ 系列(一)基础知识

    这些问题与用户业务没直接关系,但又必须解决,耗费了大时间和精力。 于是,出将应用软件所要面临共性问题进行炼、抽象,在操作系统之上再形成一个可复用部分,成千上万应用软件重复使用。这一技术思想最终形成为了中间件产品。   了强大、 安全、 稳定递主干,可帮助搭建企业服务总线(ESB)基础层。    4. 实现 MQI(Message Queue Interface) 接口,实现异步通信。       -  数据载体,与应用系统交互数据均被包装成。     自身带足够应用程序实现这种关联。  报文 Datagram message:数据报是不需要回复,报文只是一次单向送。

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    如何设计一个中间件? 中间件总体架构

    MQ 概念 1.(Message) MQ中最小概念,本上就是一段数据,它能被一个或者多个应用程序所理解,是应用程序之间载体。 5.监听器(listener) MQ产品特性 可靠性 这个特点可以说是中间件立足之本,对于应用来说,只要成功把数据交给中间件,那么关于数据可靠问题就由中间件来负责。 不重复 不重复播也就是断点续功能,特别适合网络不稳定环境,节约网络资源。 异步性 异步性是指,接受信双方不必同时在线,具脱机能力和安全性。 MQ适用场景介绍 MQ队列是应运松偶合概念而产生,主要以队列和发布订阅为机制,以异步方式将可靠费端一种基础产品。 它被广泛应用与跨平台、跨系统分布式系统之间,为它们高效可靠异步机制。

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    中华石杉Java面试突击第一季笔记一(队列)

    如何保证队列高可用? 如何保证不被重复费?如何保证费时幂等性? 如何保证可靠性,要是丢失了怎么办? 如何保证顺序性? 如何解决队列延时以及过期失效问题? 系统复杂性高:技术要求高,需要考虑重复费、丢失、顺序性等问题。 仅仅较少核心功能,但是超高吞吐,ms级别延迟,极高可用性以及可靠性,分布式可以任意扩展。 同时kafka最好是支撑较少topic数即可,保证其超高吞吐。 每个实例都同步queue元数据,在时候,随机连接实例会从queue所在实例上拉取数据过来,此时会在RabbitMQ中存在大数据。 如果MQ收到了,那么可以交事务。但是事务机制是同步,会导致吞吐会下来。

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    如何创建一条可靠实时数据流

    数据生命周期一般包含“生成、费”三个阶段。在些场景下,我们需要将数据变化快速地反馈到在线服务中,因此出现了实时数据流概念。如何衡数据流是否“可靠”,不同业务之间关注指标差别很大。 复杂实时数据流系统可以认为是这三个模块多次组 合。一般来说,我们会使用 Message Queue 作为数据模块,因此在下文中使用MQ来代替模块。 第一种情况,在生成时候,生产者一般都会先落地到本地磁盘,再由一个单独程序从磁盘读取数据并发送到 MQ。这样几个好处: 当生产者发生宕机时候,并不影响数据继续发送。 避 免因为网络抖动或者 MQ 性能出现问题时,影响生产者对外服务。一般来说,数据是生产者在对外服务过程中产生。 如果由生产者直接将数据写入 MQ,为了保证数据和对外响应结果一致性,不能使用异步写方式,需要同步写。因此在出现网络抖动或者 MQ 写延迟过长时候,会导致生产者无法对外服务。

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    Kafka、RocketMQ、RabbitMQ、ActiveMQ比较MQ队列技术应用Kafka、RocketMQ、RabbitMQ比较队列选择建议

    MQ队列技术应用 1.解耦 解耦是队列要解决最本问题。 2.最终一致性 最终一致性指是两个系统状态保持一致,要么都成功,要么都失败。 1.ActiveMQ 优点 单机吞吐:万级 topic数都吞吐影响: 时效性:ms级 可用性:高,基于主从架构实现高可用性 可靠性:较低概率丢失数据 功能支持:MQ领域功能极其完备 2.Kafka 号称大数据杀手锏,谈到大数据领域内,则绕不开Kafka,这款为大数据而生中间件,以其百万级TPS吞吐名声大噪,迅速成为大数据领域宠儿,在数据采集、、存储过程中发挥着举足轻重作用 RabbitMQ优点: 由于erlang语言特性,mq 性能较好,高并发; 吞吐到万级,MQ功能比较完备 健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言、文档齐全; 开源管理界面非常棒,用起来很好用 没mq 核心中去实现JMS等接口,些系统要迁移需要修改大代码 队列选择建议 1.Kafka Kafka主要特点是基于Pull模式来处理费,追求高吞吐,一开始就是用于日志收集和

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