刚刚这个国庆,对程序员来说,最糟心的事情莫过于 ZeroMQ 的作者 Pieter Hintjens 的安乐死。想必你的朋友圈也传过了那篇令人感怀的 A protocal for dying。如果你还没看,翻翻朋友圈,仔细读一读,然后收藏起来,一两年后再看上一看。可敬的 Pieter,临终前的 last words,也不放过自己搞 messaging 的本行,借用了 Alice 和 Bob(https://en.wikipedia.org/wiki/Alice_and_Bob )调侃了一番。 我对 Piet
Salt,一种全新的基础设施管理方式,部署轻松,在几分钟内可运行起来,扩展性好,很容易管理上万台服务器,速度够快,服务器之间秒级通讯。
核心思想 子分类 服务端的框架 移动端的框架 消息传输模型 生产者消费者模型(Producer-Consumer) Handler消息机制 消息传输模型 发布订阅模型(Pub/Sub 或Publisher-Subscriber) Kafka(或Jafka) 消息传输模型 发布订阅模型(Pub/Sub 或Publisher-Subscriber) Redis 消息传输模型 发布订阅模型(Pub/Sub 或Publisher-Subscriber) RabbitMQ 消息传输模型 发布订阅模型(Pub/
在 Java、Python 和 C++ 之间进行快速进程间通信(IPC)可以采用多种方法,说复杂也还好,主要还是要多了解通信协议等问题,RPC(远程过程调用、共享内存(Shared Memory)、管道(Pipe)通信等等都需要注意。下面可以好好看下。
在现代的分布式系统和实时数据处理领域,消息中间件扮演着关键的角色,用于解决应用程序之间的通信和数据传递的挑战。在众多的消息中间件解决方案中,Kafka、ZeroMQ和RabbitMQ 是备受关注和广泛应用的代表性系统。它们各自具有独特的特点和优势,适用于不同的应用场景和需求。
在P2P模型中,有几个关键术语:消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列,接收者从队列中获取消息。队列保留着消息,直到它们被消费或超时。
以上代码分为两个文件,一个是Server.cpp,另一个是Client.cpp。Server.cpp创建一个REP类型的socket,并绑定到"tcp://*:5555"地址上。在服务器的无限循环中,它接收来自客户端的请求消息,然后发送一个回复消息。
salt是一个异构平台基础设置管理工具(虽然我们通常只用在Linux上),使用轻量级的通讯器ZMQ,用Python写成的批量管理工具,完全开源,遵守Apache2协议,与Puppet,Chef功能类似,有一个强大的远程执行命令引擎,也有一个强大的配置管理系统,通常叫做Salt State System。
文章有点长,但是写的都挺直白的,慢慢看下来还是比较容易看懂,从Kafka的大体简介到Kafka的周边产品比较,再到Kafka与Zookeeper的关系,进一步理解Kafka的特性,包括Kafka的分区和副本以及消费组的特点及应用场景简介。
早期运维工作中用过稍微复杂的Puppet,下面介绍下更为简单实用的Saltstack自动化运维的使用。 Saltstack知多少 Saltstack是一种全新的基础设施管理方式,是一个服务器基础架构集中化管理平台,几分钟内便可运行起来,速度够快,服务器之间秒级通讯,扩展性好,很容易批量管理上万台服务器,显著降低人力与运维成本;它具备配置管理、远程执行、监控等功能,一般可以理解为简化版的puppet和加强版的func;通过部署SaltStack环境,可以在成千上万台服务器上做到批量执行命令,根据不同业务特性进
消息是互联网信息的一种表现形式,是人利用计算机进行信息传递的有效载体,比如即时通讯网坛友最熟悉的即时通讯消息就是其具体的表现形式之一。
一、消息中间件相关知识 1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等。 2、消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器,作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者,业务的发起方,负责生产消息传输给broker, 2.3 Consumer 消息消费者,业务的处理方,负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题,发布订阅模式下的消息统一汇集地,不同生产者向topic发送消息,由MQ服务器分发到不同的订阅者,实现消息的 广播 2.5 Queue 队列,PTP模式下,特定生产者向特定queue发送消息,消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收 2.6 Message 消息体,根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包,来封装业务数据,实现消息的传输 3 消息中间件模式分类 3.1 点对点 PTP点对点:使用queue作为通信载体
引用官方说法:ZMQ(以下 ZeroMQ 简称 ZMQ)是一个简单好用的传输层,像框架一样的一个 socket library,他使得 Socket 编程更加简单、简洁和性能更高。
Websocket Application Messaging Protocol 协议:https://github.com/wamp-proto/wamp-proto 1. 基础档案 引入: WAMP协议是一种建立在Websocket之上可以进行publish&subscribe和rpc的通信协议。它实现了类似ZeroMQ中的pub&sub通信模式,同时将这种模式用于传统的rpc通信,较好地解耦了通信端点之间的直接联系。 基础概念: broker:pub&sub通信模式中的中间件。 dealer:rpc
Dissecting Message Queues 概述: 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息。在这个分析中,我看了几个不同的方面,包括API特性,易于部署和维护,以及性能质量.。消息队列已经被分为两组:brokerless和brokered。 brokerless消息队列是对等的,没有中间商参与信息的传递,而brokered队列有一些服务器端点之间。 性能分析的一些系统: Brokerless nanomsg ZeroMQ Brokered ActiveMQ
SaltStack是基础架构管理的一种自动化工具。部署轻松,在几分钟内可运行起来,扩展性好,很容易管理上万台服务器,速度够快。与服务器之间的交流,以毫秒为单位。SaltStack提供了一个动态基础设施通信总线用于编排,远程执行、配置管理等等。SaltStack项目于2011年启动,年增长速度较快,五年期固定基础设施编制和配置管理的开源项目。SaltStack社区致力于保持slat项目集中、友好、健康、开放。
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
本文是大型网站架构系列:消息队列(二),主要分享JMS消息服务,常用消息中间件(Active MQ,Rabbit MQ,Zero MQ,Kafka)。 【第二篇的内容大部分为网络资源的整理和汇总,供大家学习总结使用,最后有文章来源】 本次分享大纲(接上篇) 消息队列概述(见第一篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(一)) 消息队列应用场景(见第一篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(一)) 消息中间件示例(见第一篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(一)) JMS消息服务 常用消息队列 参考(推荐)资料 本
在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
分布式系统理念渐渐成为了后台架构技术的重要选择,本文介绍了作者在手游领域对分布式系统进行的种种尝试,并在尝试中制定了对服务的定义、整体框架的构建以及服务内部拆分的流程。
大型网站架构系列:消息队列 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明:用户注册后,需要发注册邮件
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题,以及实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件。
clipper是一个开源的低延时的预测系统,地址为http://clipper.ai/ , 是加州大学伯克利分校RISE Lab开发并开源的,下面是使用过程中的一些笔记,特此记录。
2.在客户端与服务器进行通讯时,客户端调用服务端接口后,必须等待服务端完成处理后返回结果给客户端才能继续执行,这种情况属于同步调用方式。
上文:spring整合中间件(RocketMQ、kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ)ActiveMQ
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 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
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题
在现代金融市场中,量化交易已经成为投资领域中一种越来越普遍和重要的交易方式。然而,对于量化交易策略来说,延迟问题是一个不可忽视的挑战。本篇博客将深入探讨在使用Python进行量化交易时,如何有效地降低延迟,提高交易系统的执行效率。
ansible是一种由Python开发的自动化运维工具,集合了众多运维工具(puppet、cfengine、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。ansible是基于模块工作的,本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块,ansible只是提供一种框架。主要包括:
众所周知,开发低耦合系统是软件开发的终极目标之一。低耦合的系统更加容易扩展,低耦合的模块更加容易复用,更易于维护和管理。我们知道,消息队列的主要功能就是收发消息,但是它的作用不仅仅只是解决应用之间的通信问题这么简单。消息队列作为常用的中间件,经常被用来对系统解耦,对模块解耦。增强系统的可扩展性和模块的可复用性。
本系列的内容,参考了电子工业出版社出版的《ZeroMQ云时代极速消息通信库》这本书的内容编排,如果你想阅读书籍,我只告诉你原价108元。
本文将主要介绍开源软件 SaltStack 自动化运维工具在大型云计算环境中,如何帮助管理员快速完成运维任务,降低运维工作量,提高效率。根据不同业务特性,进行配置,实现集中化管理、分发文件、采集服务器数据,规范业务等功能。 原题:自动化运维工具 SaltStack 在云计算环境中的实践 随着云计算技术的快速普及与发展,越来越多的企业开始学习和搭建自己的云平台代替传统的 IT 交付模式,企业的 IT 环境也随之越来越复杂,常规的运维方法与技术已经无法满足现在云环境中系统的配置与变更。基于云计算的发展,大数据
一、面临的问题 一个完整的程序开发流程少不了部署发布这个环节,而部署发布是一个重复的过程,最基本的操作包含停止系统服务、更新软件包、重启系统服务,复杂的还需要做好监控、灰度发布、回滚等。在只有少量服务器的情况下,大多数运维人员会选择手动更新,减少自动化部署发布的开发成本。而当服务器数量增加,甚至服务器可能存在于跨地域的不同机房情况下,如何减少部署发布的人力和时间成本,实现自动化部署发布和无缝发布,而且在部署发布期间仍然能够正常提供服务,就成为一个至关重要的问题。 在我们发布风控情报服务的时候,就遇到了自动化
ØMQ (也拼写作ZeroMQ,0MQ或ZMQ),号称号称是“史上最快的消息队列”,基于c语言开发。ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层,像框架一样的一个socket library,他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库,可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。
因为工作需要,对ZeroMQ进行简单的研究使用,为了使大家更好、更快的学习使用ZeroMQ,本文将从下载、安装、编译、几方面来对ZeroMQ做个简明的教程总结。
本文翻译自国外论坛 medium,原文地址:https://medium.com/better-programming/rabbitmq-vs-kafka-1ef22a041793
ZeroMQ是一个消息队列网络库,实现网络常用技术封装。在C/S中实现了三种模式,这段时间用python简单实现了一下,感觉python虽然灵活。但是数据处理不如C++自由灵活。 1.Request-
原文地址:https://blog.csdn.net/linsongbin1/article/details/47781187
Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统。Apache Storm使可靠地处理无界数据流变得容易,为实时处理做了Hadoop为批处理做的事情。Apache Storm很简单,可以和任何编程语言一起使用,使用起来很有趣!Apache Storm有很多用例:实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。ApacheStorm速度很快:一个基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。它是可扩展的,容错的,保证您的数据将被处理,并且易于设置和操作。
1:Storm作为一个实时处理的框架,产生的消息需要快速的进行处理,比如存在消息队列ZeroMQ里面。 由于消息队列ZeroMQ是C++写的,而我们的程序是运行在JVM虚拟机里面的。所以需要jzmq这个桥梁来黏合C++程序接口和Java程序接口。 ZeroMQ的官方网址:http://zeromq.org/ 1:MetaQ(全称Metamorphosis)是一个高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件,思路起源于LinkedIn的Kafka,但并不是Kafka的一个Copy。MetaQ具有消息存储顺序写、吞
要使用storm首先要安装以下工具:JDK、Python、zookeeper、zeromq、jzmq、storm (注:各个模块都是独立的,如果安装失败或者卡顿可以单独百度某个模块的安装,都是可以的。) JDK1.7安装 参见上篇《Ubuntu下安装配置JDK1.7》http://www.cnblogs.com/stone_w/p/4469548.html 第一步,安装Python2.7.2(ubuntu) wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.2/Python
ZeroMQ和RabbitMQ是目前两种业界最为流行的消息队列,ZeroMQ的优势在于性能和轻量级,使用上类似于Socket通信,帮助应用封装了底层通信的细节,同时异步和不持久化消息的特点使得ZeroMQ拥有极其出色的性能,适用于高吞吐量/低延迟的应用场景。同时ZeroMQ与一般的消息中间件不同,它不需要部署和运行消息服务器,其客户端扮演了消息服务器的角色。但是,过于专注底层通信的设计理念让ZeroMQ灵活的同时也让应用披上沉重的包袱,对于一些不允许丢失消息的应用场景,应用不得不考虑消息的持久化的问题或者通过重发避免消息丢失。同时,异步发送消息的实现方式使得客户端无法参与消息的发送过程,这也是ZeroMQ设计上本身就无法支持事务的一个原因。
最近要为公司的消息队列中间件进行选型,市面上相关的开源技术又非常多,如ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka,还有阿里巴巴的RocketMQ等。 这么多技术,如何进行选型呢? 首先对于阿里的RocketMQ,因为是阿里开源的,对于国内开源的保持谨慎的态度,暂时不采取该中间件。 所以只能在ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka中间选一款作为消息队列中间件。 下面从几个维度来对比下 1、社区活跃度 从目前网上的资料上看,RabbitMQ、activeMQ、Zero
snakeMQ是一个跨平台的Python消息队列库。消息队列让不同主机间通信变得简单可靠。使用snakeMQ,只需要发送消息,剩下的事都交给snakeMQ处理。
本文介绍了k8s官方提供的日志收集方法,并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较。最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心。 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式: stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志,k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容,只能tail日志文件查看。 在k
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