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为了保证多条命令组合的原子性，Redis提供了简单的事务功能以及集成Lua脚本来解决这个问题。简单介绍Redis中事务的使用方法以及它的局限性。
常见的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,kafka,前两个属于集群模式部署来提供高可用，后两个可以部署分布式模式提供HA。
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
这是笔者最近处理一个叫异步大点击的业务问题所思考出来的方案。由于mq使用的是亚马逊的sqs服务，而sqs是按请求数消费的原因，所以才有的将多消息合并为一条消息发送的想法。
在 Milvus 的云原生架构中，消息队列（Log Broker）可谓任重道远，它不仅要具备流式数据持久性、支持 TT 同步、事件通知等能力，还要确保工作节点从系统崩溃中恢复时增量数据的完整性。
ANSJ 这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现. 分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上 目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能 可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目. 分词的目的是创建一个高稳定可用的中文分词工具,可以利用到各种需要文字处理的场景中下面简单介绍一下Ansj中文分词的主要算法及特点. 数据结构 高度优化Trie树 在用户自定义词典以
在日常工作中，我们通常需要存储一些日志，譬如用户请求的出入参、系统运行时打印的一些info、error之类的日志，从而对系统在运行时出现的问题有排查的依据。
这个功能挺有意思的，里面需要注意的细节还真不少，现在拿出来跟大家分享一下，希望对你会有所帮助。
很多使用过 Kafka 的网友都在鼓吹，Kafka 可以吊打一切其它 MQ。也造成了很多网友都觉得 Kafka 才是牛逼哄哄的存在，给很多在技术选型方面的人造成了误导。
beMQ 是腾讯在 2013 年自研的分布式消息中间件系统，专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输，经过近 7 年上万亿的海量数据沉淀，目前日均接入量超过 25 万亿条。较之其它开源 MQ 组件，TubeMQ 的优势在海量实践（稳定性 + 性能）和低成本方面。9 月 12 日，腾讯在 ApacheCon 宣布 TubeMQ 开源。
这篇文章就谈谈对mq各种问题的思考，以及不同的mq业务方案的解决，注意这篇文章为了解决在学习三大mq的一些问题，和不同mq差异导致的出现的不同的消息解决方案，这往往是很多人所忽视的，我教你！
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候，发现大部分性能不达标的应用，问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题，那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外，是否还有其他更高效的途径呢？
有一个大的系统由A系统和B系统组成，A系统先将数据发送给MQ，然后MQ将数据发送给B系统，实现A系统和B系统之间的数据传输。A系统生产数据，称为生产者。B系统消费数据，称为消费者。MQ为存储数据的消息中间件。
在消费端，配置prefetch和concurrency参数便可以实现消费端MQ并发处理消息，那么这两个参数到底有什么含义？？
TubeMQ是腾讯在2013年自研的分布式消息中间件系统，专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输，经过近7年上万亿的海量数据沉淀，目前日均接入量超过25万亿条。较之于众多明星的开源MQ组件，TubeMQ在海量实践（稳定性+性能）和低成本方面有着比较好的核心优势。 TubeMQ 捐赠 Apache 基金会 9月12日，Apache软件基金会成立20周年之际，腾讯在ApacheCon宣布TubeMQ 开源。TubeMQ 启动计划捐赠 Apache 基金会的流程。 TubeMQ系统特点
（1）NameServer是一个几乎无状态的节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步
Kafka 消息框架，大家一定不陌生，很多人工作中都有接触。它的核心思路，通过一个高性能的MQ服务来连接生产和消费两个系统，达到系统间的解耦，有很强的扩展性。
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。
铺垫 无论是什么类型的消息队列，恐怕都离不开三个东东：读取端 、消息存储平台、写入端，无论你给这三者起了什么样子的名字。也就是写入、存储、读取。 写入端通常被叫做“生产者”，producer。读取通常被叫做“消费者”，consumer。存储端则名字各有不同，比如nsq中叫nsqd；kafka叫做broker，broker也是消息中间件们比较爱使用的名字。 消息结构设计 消息体设计其实都是通用的。一个消息体总是由两部分组成：header和body。 这基本上是最主要的两个部分。header负责封装那些与除了消
文章摘要：MQ分布式消息队列大致流程在于消息的一发一收一存，本篇将为大家主要介绍下RocketMQ存储部分的架构 消息存储是MQ消息队列中最为复杂和最为重要的一部分，所以小编也就放在RocketMQ系列篇幅中最后一部分来进行阐述和介绍。本文先从目前几种比较常用的MQ消息队列存储方式出发，为大家介绍RocketMQ选择磁盘文件存储的原因。然后，本文分别从RocketMQ的消息存储整体架构和RocketMQ文件存储模型层次结构两方面进行深入分析介绍。使得大家读完本文后对RocketMQ消息存储部分有一个大致的了解和认识。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅（如果有童鞋没有读过之前的文章，建议先好好读下之前小编写的篇幅或者其他网上相关的博客，把RocketMQ消息发送和消费部分的流程先大致搞明白）： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现） （6）消息中间件—RocketMQ消息消费（三）（消息消费重试）
RabbitMQ基于主从模式实现高可用。RabbitMQ有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式。 （1）单机模式： 单机模式就是demo级别的，生产中不会有人使用。 （2）普通集群模式 普通集群模式就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例，每个机器启动一个。但是创建的queue只会放在一个rabbitmq实例上面，但是其他的实例都同步了这个queue的元数据。在你消费的时候，如果连接到了另一个实例，他会从拥有queue的那个实例获取消息然后再返回给你。
一 、解耦：现场画个图来说明一下，A系统发送个数据到BCD三个系统，接口调用发送，那如果E系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？现在A系统又要发送第二种数据了呢？A系统负责人濒临崩溃中。。。再来点更加崩溃的事儿，A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办？我要不要重发？我要不要把消息存起来？ 这就造成和各个子系统和A系统耦合度非常高,所有子系统依赖于A系统,由A系统负责接收和处理数据,而我们引入了消息中间件时,A只需要将消息发送给MQ就不用管了,后面MQ负责进行转发数据,如果需要新加接收消息的系统或者去除接收消息的系统只需要在中间件和子系统进行配置即可.
宏基因组组装的目的是从宏基因组测序数据中重建微生物基因组。这种方法从根本上推进了对宿主相关微生物群落和自由生活微生物的研究。2023年3月，《Briefings in Bioinformatics》发表了一项研究结果，使用模拟、模拟群落和人类肠道微生物组的宏基因组测序数据集，对19种宏基因组组装工具进行了基准测试。
数据结构和算法，软素质，工程素养，履历背景，学历，带团队管理，技术广度、技术深度、项目经验、系统设计
多个消息生产者向消息队列发送消息，多个消费者消费消息，每个消息只会被一个消费者消费
通过以上文章已经把kafka基本概念整理了一下，从生产者到Broker消费者。下面来简单总结一下，为什么kafka能做到这么高的吞吐。
目前来说市面上可以选择的消息队列非常多，像activemq，rabbitmq，zeromq已经被大多数人耳熟能详，特别像activemq早期应用在企业中的总线通信，基本作为企业级IT设施解决方案中不可或缺的一部分。目前来说Kafka已经非常稳定，并且逐步应用更加广泛，已经算不得新生事物，但是不可否认Kafka一枝独秀如同雨后春笋，非常耀眼，今天我们仔细分解一下Kafka，了解一下它的内幕。以下的内容版本基于当前最新的Kafka稳定版本2.4.0。文章主要包含以下内容：
PS：对于架构来说rocketMq的性能至关重要，只要用到消息队列的都是比较核心的应用，所以很多东西需要处理。
Rabbitmq大体上可以分为两部分（Exchange和MQ），所有发送给RabbitMQ的消息都会先交给Exchange， Exchange的功能类似于路由器，它会根据自身类型（fanout、direct、topic）以及binding信息决定一个消息该被放到哪一个MQ， 而MQ的功能在于暂时存储消息，并将MQ中的消息以订阅或者poll的方式交给接收方。
一开始从索引参数调整， forcemerge 任务引入等多个手段来缓解问题，但是伴随数据的快速膨胀还是遇到类似高命中查询等难以优化的问题，从而引出了索引拆分方案的探索与实施。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务，成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜，性能调优常规手段有：
消息队列，即MQ，是典型的生产者、消费者模型。生产者不断生成消息添加到队列中，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，这样就实现了生产者和消费者的解耦。
在一个名为种花家的小镇上，生活着一群热爱编程的人。他们致力于构建出高效、可维护的软件系统，而 Spring Boot 框架成为了他们的不二之选。这个小镇上的人们每天都在用 Spring Boot 框架创造着令人瞩目的应用程序。
同步：程序从上往下执行 异步：程序从上往下执行会有多个分支共同执行（即开多个线程）。
在石墨文档的部分业务中，例如文档分享、评论、幻灯片演示和文档表格跟随等场景，涉及到多客户端数据同步和服务端批量数据推送的需求，一般的 HTTP 协议无法满足服务端主动 Push 数据的场景，因此选择采用 WebSocket 方案进行业务开发。
如果是保存不重要的数据可以使用RDB方式（比如缓存数据），如果是保存很重要的数据就要使用AOF，但是两种方式也可以同时使用。
宜信于2019年3月29日正式开源nextsystem4（以下简称“NS4”）系列模块。此次开源的NS4系列模块是围绕当前支付系统笨重、代码耦合度高、维护成本高而产生的分布式业务系统解决方案。NS4系列框架允许创建复杂的流程/业务流，对于业务服务节点的实现可串联，可分布式。其精简、轻量，实现了“脱容器”（不依赖tomcat、jetty等容器）独立运行。NS4系列框架的设计理念是将业务和逻辑进行分离，开发人员只需通过简单的配置和业务实现就可以实现逻辑复杂、性能高效、功能稳定的业务系统。
其实这里要讲的就是使用MQ的好处，MQ的的使用场景有很多，但是比较核心的有3个：解耦、异步、削峰
MQ都使用磁盘来存储消息。这样服务器下电也不会丢数据。绝大多数用于生产系统的服务器，都会使用多块磁盘组成磁盘阵列，这样即使其中的一块异常，也可把数据从其他磁盘中恢复。
TubeMQ是腾讯大数据在2013年开始研发的分布式消息中间件系统（MQ），专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输。经过近7年上万亿的海量数据沉淀，较之于众多的开源MQ组件，TubeMQ在海量实践（稳定性+性能）和低成本方面有一定的优势。一个礼拜前，TubeMQ开源了，本篇博文转载自官方公布的文档。博主花了半天搭建开发环境到运行，到发送消息接收消息体验下来，发现不管是腾讯的TubeMQ，还是rocketmq，他们的架构都或多或少参考了kafka的设计，所以上手会非常快。而且，开源版本很可能是内部版本的剖离版，刚开源还没来得及打磨，没做全面的验证测试。因为博主在测试过程中发现了一个特别大的bug，consumer接收消息时导致CPU100%，而且是必现的，有兴趣的可点击issue查看，博主提交issue后，官方开发立马就跟进了，这速度也是没谁了。相信不久后TubeMQ会是继kafka和rocketmq后又一个非常不错的选择。TubeMQ也有捐赠给Apache的想法，Apache中国内的顶级项目越来越多了，国内的开源大环境也越来越好了
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。
伴随政府采购业务的快速发展，政采云的商品数据量也在快速膨胀，其中由 ES 进行提供的商品检索服务压力，也越来越大。由于商品模型中基础商品和交易商品的定义，导致商品本身的量会相对一般的电商场景多出一倍。
在 ArchSummit 2023 北京站上，字节跳动刘浩杨分享了《字节跳动超大规模 Metrics 数据采集的实践和探索》，他从字节跳动可观性平台的建设入手，讨论了字节跳动数据采集所面临的问题和挑战，介绍了在数据采集方面的内核优化和工程实践，为许多在数据采集方面的企业提供了可落地的参考思路，本文为分享文章整理～
云计算发展这么多年，弹性是云计算从业者最关注的技术能力之一，但是真正落实到具体的案例上，很少有客户能把弹性用好，弹性反而成为了一种口号，一种理想的架构，本文尝试讨论为什么现实和理想差距这么大，以及有哪些低投入高回报的弹性方案。
本文由 ImportNew - Jaskey 翻译自 javarevisited。欢迎加入翻译小组。转载请见文末要求。
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