伺服器設計方案之應用限流
在一個高併發系統中對流量的把控是非常重要的,當巨大的流量直接請求到我們的伺服器上沒多久就可能造成介面不可用,不處理的話甚至會造成整個應用不可用。 比如最近就有個這樣的需求,我作為客戶端要向kafka生產資料
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NTT 是一家全球電信公司,總部設在日本東京。在《財富》世界 500 強中,NTT 是世界第四大電信公司。NTT 通訊 (NTT Com) 是 NTT 的子公司,其全球 IP 網路 (GIN) 業務部擁有並運營
一、前言 訊息佇列中介軟體(簡稱訊息中介軟體)是指利用高效可靠的訊息傳遞機制進行與平臺無關的資料交流,並基於資料通訊來進行分散式系統的整合。通過提供訊息傳遞和訊息排隊模型,它可以在分散式環境下提供應用解耦、
在zk中會儲存AR(Assigned Replicas)列表,其中包含了分割槽所有的副本,其中 AR = ISR+OSR ISR(in sync replica):是kafka動態維護的一組同步副本
Apache Flink(以下簡稱Flink)專案是大資料處理領域最近冉冉升起的一顆新星,其不同於其他大資料專案的諸多特性吸引了越來越多人的關注。本文將深入分析Flink的一些關鍵技術與特性,希望能夠幫助讀者對
Hive是一個數據倉庫基礎工具在Hadoop中用來處理結構化資料,提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行執行(具體的Hive架構大家自行搜尋)。接下來主要講下Hadoop叢集
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最近開發閘道器服務的過程當中,需要用到kafka轉發訊息與儲存日誌,在進行壓測的過程中由於是多執行緒併發操作kafka producer 進行非同步send,發現send耗時有時會達到幾十毫秒的阻塞,很大程度上
部落格又斷了一段時間,本篇將記錄一下基於ignite對jdbc支援的特性在實際使用過程中的使用。 使用ddl和dml指令碼初始化ignite 由於spring-boot中支援通過 spring.d
微服務自成立以來就以不同的方式相互溝通。有些人更喜歡使用HTTP REST API,但這些API有自己的排隊問題,而有些則更喜歡較舊的訊息佇列,比如RabbitMQ,它們帶有擴充套件和操作方面的問題。 以K
溫馨提示:觀看視訊直接點選視訊連線,觀看 ppt 直接點選序號之後的連結。 Flink 的發展: 2010 年德國研究中心聯合柏林工業大學、柏林洪堡大學和波茲坦大學共同 發起的研究專案:Stratosp
序 本文主要研究一下flink的InternalTimeServiceManager InternalTimeServiceManager flink-streaming-java_2.11-1.7
為什麼使用訊息佇列 其實就是問問你訊息佇列都有哪些使用場景,然後你專案裡具體是什麼場景,說說你在這個場景裡用訊息佇列是什麼? 面試官問你這個問題,期望的一個回答是說,你們公司有個什麼業務場景,這個業務場
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幾年前,國內對開源的認知是:我們做不了開源,我們創新力不夠。那時候國產開源專案要進 Apache?想也別想!而現在 Apache 裡面的國內開源專案一隻手都數不過來。這裡是二叉樹第四季,我們跟你聊聊開源這件事兒