在 TDMQ Pulsar 版控制台中，订阅代表一个具体的消费者以及其对某个 Topic 的订阅关系。当一个消费者订阅了某个 Topic 之后，则该 Topic 下的消息均可以被其消费。一个订阅可以订阅多个 Topic ，例如用户在一个 Topic 下创建了一个订阅后，其不仅会订阅当前的 Topic，还会订阅系统自动创建的重试队列 Topic。
事件驱动架构是计算机科学中一种高度可扩展的范例。它允许我们可以多方系统异步处理事件。
快手前天发布了《看见》一时间好评如潮，盖过了之前的《后浪》。现如今搞内容创作都要开始玩价值观导向了。不过互联网真是一个神奇的东西，我们足不出户就可以看到你想看的东西。不管是时下火热的抖音、快手，还是微信公众号、知乎。你只需要关注订阅你喜欢的领域，你就可以获取你想要的内容，甚至和创作者进行互动。创作者只需要创作的内容发布到对应的平台上，用户只需要在对应的平台上订阅自己喜欢的领域或者作者就可以了。用户和创作者并不认识，但是他们却可以“看见”。从编程范式上来说这就是发布-订阅。
消息队列的实现模式有两种，均由JSM定义，一种是点对对模式，另一种是发布订阅模式，两种模式的主要区别或解决的问题就是发送到对立的消息能否被重复消费（订阅）。
RocketMQ（以下简称MQ）作为消息中间件在事务管理，异步解耦，削峰填谷，数据同步等应用场景中有着广泛使用。当业务系统进行灰度发布时，Dubbo与HTTP的调用可以基于业界通用的灰度方式在我们的微服务治理与网关平台来实现，但MQ已有的灰度方案都不能完全解决消息的隔离与切换衔接问题，为此，我们在鲁班MQ平台（包含根因分析、资源管理、订阅关系校验、延时优化等等的扩展）增加了MQ灰度功能的扩展实现。
kafka 属于 Stream 的消费模型，为了支持多 partition 的消费关系，引入了 consumer group 的概念，同时支持在消费端动态的 reblance 操作，当多个 Consumer 订阅了同一个 Topic 时，会根据分区策略进行消费者订阅分区的重分配。只要 consumer-group 与 topic 之间的关系发生变更，就会动态触发 reblance 操作，诸如：
Java消息服务（Java Message Service，JMS）应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。 点对点与发布订阅最初是由JMS定义的。这两种模式主要区别或解决的问题就是发送到队列的消息能否重复消费(多订阅)
Redis 通过 PUBLISH 、 SUBSCRIBE 等命令实现了发布订阅模式。该功能提供两种信息机制， 分别是“发布订阅到频道”和“发布订阅到模式”。
前面我们说通过队列的rpush和lpop可以实现消息队列（队尾进队头出），但是消费者需要不停地调用lpop查看List中是否有等待处理的消息（比如写一个while循环）。为了减少通信的消耗，可以sleep()一段时间再消费，但是会有两个问题：
死信队列是一种特殊的消息队列，用于集中处理无法被正常消费的消息的队列。当消息在重试队列中达到一定重试次数后仍未能被正常消费，TDMQ Pulsar 版会判定这条消息在当前情况下无法被消费，将其投递至死信队列。
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Redis 中的pub/sub是指消息的发布订阅,是用来解耦系统的,以消息生产者和消息消费者的角色来定义两个系统.
来源：和大黄 blog.csdn.net/HEYUTAO007/article/details/50131089
“ 为什么Kafka在RangeAssigor、RoundRobinAssignor的基础上，又新增了PartitionAssignor，它解决了什么问题？”
订阅与发布时指某个生产者向某个Topic发送消息，消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息，进而从该topic消费数据。
设计模式的定义是：在面向对象软件设计过程中针对特定问题的简洁而优雅的解决方案。通俗一点说，设计模式是在某种场合下对某个问题的一种解决方案。如果再通俗一点说，设计模式就是给面向对象软件开发中的一些好的设计取个名字。
非持久订阅consumer只能消费在该consumer激活状态时传送给对应topic的消息才能被该consumer消费，一旦该consumer 挂掉到下次启动期间发布到该topic的消息不能被该consumer重新恢复时使用！！！
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Apache Pulsar 系列第一篇文章为读者们详细解释了 Pulsar 的消息保留和过期策略，本文是系列第二篇，主要从 Pulsar 设计的原理以及在 BookKeeper 中如何存储做一个梳理。
RabbitMQ 提供了 6 种消息模型，分别为：单生产单消费模型（Hello World）、消息分发模型（Work queues）、Fanout 消息订阅模式（Publish/Subscribe）、Direct 路由模式（Routing）、Topic 匹配模式（Topic）、RPC 远程过程调用（RPC）。
PubSubJS具有同步解耦，因此主题是异步发布的。这有助于保持程序的可预测性，因为在消费者处理主题时，主题的发起者不会被阻止。
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议），是一种基于发布/订阅（publish/subscribe）模式的“轻量级”通讯协议，该协议构建于TCP/IP协议上。
TDMQ是基于pulsar的金融级分布式消息中间件，是一个具备跨域、高可用、高并发的MQ。拥有原生的java、C++，Python，Go API，同时支持多种协议的接入（kafka、AMQP等）。同时支持 Kafka 协议以及 HTTP Proxy 方式接入，可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。目前TDMQ已逐步成为新一代分布式云上消息中间件。能够很好的兼容和满足客户丰富的业务场景。
eQ 基于go+protobuff实现的多种持久化方案的mq框架 Client For KiteQ Go: https://github.com/blackbeans/kiteq-client
Redisson异步锁实现消息回调（分布式锁解锁的时候使用publish命令发布消息通知已释放锁） 源码实现如下：
在SpringBoot中使用ActiveMq默认是只能点对点推送, ActiveMq还有一种方式就是发布订阅, 一个发布者, 多个订阅者, 形成一个点对面
针对以上问题，有两个场景：使用阿里云的云服务器的RocketMQ和使用自己搭建的RocketMQ。但无论采用这两种的任何一种，都是可以在同一个topic下，通过tag来进行业务区分的。
作为一个.Net开发者，在如今这个信息大爆炸时代，网络上.net开发方面的信息浩如烟海(获取信息的渠道很多，比如各种 APP、公众号、聚合信息网站、博客园、InfoQ等等)，如何用有限的时间来获取并消化有效信息显得格外重要。
本文主要讨论Kafka组件中的消费者和其消费进度。我们将通过一个使用Scala语言实现的原型系统来学习。本文假设你知道Kafka的基本术语。
导语 | 在信息流场景，内容的请求处理、原子模块调度、结果的分发等至关重要，将会直接影响到内容的外显、推荐、排序等。基于消息100%成功的要求，我对Pulsar进行了调研，并采用Pulsar实现消息的可靠处理。本文主要参考Pulsar的官方文档和技术文章，对Pulsar的特性、机制、原理等进行整理总结。 一、Pulsar概述 Apache Pulsar是Apache软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多
（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。
本文介绍了高性能消息队列CKafka的核心原理，包括设计初衷、核心概念、关键组件、工作流程、性能指标、应用场景以及消费者和生产者如何协同工作。CKafka通过集群部署、消息有序处理、可扩展的数据结构等方式实现高性能，支持大量消费者的同时维持低延迟，并通过简单的配置和API实现高效的生产和消费。
在一个涉及多模块交互的系统中，如果模块的交互需要手动去调用对方的方法，那么代码的耦合度就太高了。所以产生了异步消息通信。实际上，各种各样的消息队列都是基于异步消息的。不过它们大部分都有着非常复杂的设计，很多被设计成一个独立的软件来使用。今天我们介绍一个非常小巧的异步消息通信库[message-bus](https://github.com/vardius/message-bus)，它只能在一个进程中使用。源代码只有一个文件，我们也简单看一下实现。
又是两个月没有写博客了，也有一个月没有玩单片机做手工学习了；前几天在某个群里看到，有个群友说自己用了个内存队列用来保存某个task的数据，然后在某一处又使用死循环来判断内存队列的数据是否大于0，针对这个问题，才引发了这一边博客，哈哈，之前看到过有些人碰到这种场景是开线程使用死循环来进行数据传输处理。其实针对这个问题，while并不算是一个很好的解决方案，具体的还得结合场景去进行判断如何找到最优的解决方案，在本篇博客，我会罗列出我所已知和这个议题相关的几种方案，以及写了的部分代码。
Topic和queue的最大区别在于topic是以广播的形式，通知所有在线监听的客户端有新的消息，没有监听的客户端将收不到消息；而queue则是以点对点的形式通知多个处于监听状态的客户端中的一个。
实时的响应总是让人兴奋的，就如你在微信里看到对方正在输入，如你在王者峡谷里一呼百应，如你们在直播弹幕里不约而同的 666，它们的背后都离不开长连接技术的加持。
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
Client和Server之间的通讯，是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client（客户端）。除了Java客户端外，还有非常多的其它编程语言的客户端。
观察者模式又叫发布订阅模式（Publish/Subscribe），它定义了一种一对多的关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象，这个主题对象的状态发生变化时就会通知所有的观察者对象，使得它们能够自动更新自己。
最近这个 Apache Pulsar 消息中间件非常的火，号称云原生时代最能打的消息中件，今天，就一起来看看它到底有多牛逼？
项目组使用阿里RocketMQ，对同一个消费组设置不同的tag订阅关系，出现消息丢失的问题，本文从rocketmq源码研究消息发布与订阅原理，并分析导致该问题的原因。
《微软Azure配置中心 App Configuration (一)：轻松集成到Asp.Net Core》已经介绍了Asp.net Core怎么轻易的接入azure 配置中心App Configuration(下称azure 配置中心)；
在很多MIS项目之中都有这样的需求，需要一个及时、高效的的通知机制，即比如当使用者A完成了任务X，就需要立即告知使用者B任务X已经完成，在通常的情况下，开发人中都是在使用者B所使用的程序之中写数据库轮循代码，这样就会产品一个很严重的两个问题，第一个问题是延迟，轮循机制要定时执行，必须会引起延迟，第二个问题是数据库压力过大，当进行高频度的轮循会生产大量的数据库查询，并且如果有大量的使用者进行轮循，那数据库的压力就更大了。
接 https://www.heanny.cn/post-523.html 现在小爱可以控制台灯了，但是siri不可以啊，那么，可以通过ha进行控制
Know Streaming 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,带你一起你参与开源！ 。
在物联网相关的应用开发中或多或少都会用到MQTT，以下这个开源项目是我基于杰杰大佬的mqttclient项目进行二次封装的接口：
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议），是一种基于发布/订阅（publish/subscribe）模式的轻量级通讯协议，该协议构建于TCP/IP协议上。MQTT最大优点在于，可以以极少的代码和有限的带宽，为连接远程设备提供实时可靠的消息服务。
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