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SpringBoot使用RabbitMQ消息队列

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开发大数据的正确姿势--交互式分析

在大数据技术领域里,用户通常希望获得高可靠、低延时的数据服务,来满足简单或者复杂的查询场景。本文为您深度揭秘交互式分析的核心技术以及应用场景,用交互式分析打开开发大数据的正确姿势!

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应用程序的架构演变,微服务不是终点

在信息量剧增的大背景下,新的问题层出不穷,变化多端而且变形的速度越来越快,新形态的存续时间越来越短。这个时候,创新业务模式、创新技术架构,成为必须。

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那些年,我们见过的 Java 服务端“问题”

导读 明代著名的心学集大成者王阳明先生在《传习录》中有云: 道无精粗,人之所见有精粗。如这一间房,人初进来,只见一个大规模如此。处久,便柱壁之类,一一看得明白。再久,如柱上有些文藻,细细都看出来。然只是一间房。

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应用上云新模式,Aliware 全家桶亮相杭州云栖大会

全面上云带来的变化,不仅是上云企业数量上的攀升,也是企业对云的使用方式的转变,越来越多的企业用户不仅将云作为一种弹性资源,更是开始在云上部署架构和应用,借助 Serverless 等技术,开发人员只需聚焦于业务代码,省去了对底层资源的维护,同时底层资源用起来会更节省。

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表格存储TableStore全新升级,打造统一的在线数据存储平台!

表格存储TableStore是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库,被广泛用于社交、物联网、人工智能、元数据和大数据等业务场景。表格存储TableStore采用与Google Bigtable类似的宽表模型,天然的分布式架构,能支撑高吞吐的数据写入以及PB级数据存储。

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现代IM系统中的消息系统架构 - 实现篇

序 消息类场景是表格存储(Tablestore)主推的方向之一,因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了方便用户基于Tablestore为消息类场景建模,Tablestore封装Timeline模型,旨在让用户更快捷的实现消息类场景需求。

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亿级消息系统的核心存储:Tablestore发布Timeline 2.0模型

互联网快速发展的今天,社交类应用、消息类功能大行其道,占据了大量网络流量。大至钉钉、微信、微博、知乎,小至各类App的推送通知,消息类功能几乎成为所有应用的标配。根据场景特点,我们可以将消息类场景归纳成三大类:IM(钉钉、微信)、Feed流(微博、知乎)以及常规消息队列。

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微服务消息队列(MQTT For IoT)Android Demo使用介绍

目前阿里云官方对于微消息队列 MQTT提供了很多语言的参考示例,但是在实际的使用中发现很多用户在使用Android Sample的时候总是会遇到问题,无法正常调试使用。本文主要介绍Android Sample的使用。

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如何使用MQTT.fx连接微服务消息队列

MQTT.fx 是目前主流的 MQTT 桌面客户端,它支持 Windows, Mac, Linux,可以快速验证是否可以与 IoT Cloud 进行连接并发布或订阅消息。目前很多同学在使用阿里云微服务消息队列时不知道如何使用该工具进行连接测试,本文主要演示如何使用该工具测试连接阿里云微服务消息队列的Broker。

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为什么要使用MQ消息中间件?这3个点让你彻底明白!

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阿里云 Linux 内核优化实战(sysctl.conf 和 ulimits )

一、sysctl.conf优化Linux系统内核参数的配置文件为 /etc/sysctl.conf 和 /etc/sysctl.d/ 目录。其读取顺序为: /etc/sysctl.d/ 下面的文件按照字母排序;然后读取 /etc/sysctl.conf 。

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剖析nsq消息队列(二) 去中心化代码源码解析

在上一篇帖子剖析nsq消息队列(一) 简介及去中心化实现原理中,我介绍了nsq的两种使用方式,一种是直接连接,还有一种是通过nslookup来实现去中心化的方式使用,并大概说了一下实现原理,没有什么难理解的东西,这篇帖子我把nsq实现去中心化的源码和其中的业物逻辑展示给大家看一下。

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基于 RocketMQ 的同城双活架构在美菜网的挑战与实践

本文整理自李样兵在北京站 RocketMQ meetup分享美菜网使用 RocketMQ 过程中的一些心得和经验,偏重于实践。 嘉宾李样兵,现就职于美菜网基础服务平台组,负责 MQ ,配置中心和任务调度等基础组件开发工作。

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SpringBoot2.0 整合 RocketMQ ,实现请求异步处理

一、RocketMQ简介 1、架构图片 2、角色分类 (1)、Broker RocketMQ 的核心,接收 Producer 发过来的消息、处理 Consumer 的消费消息请求、消息的持 久化存储、服务端过滤功能等 。

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RocketMQ一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢?

本文详细介绍一个新的消费组在启动时从何处开始消费,并信息介绍了CONSUME_FROM_MAX_OFFSET、CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET、CONSUME_FROM_TIMESTAMP其计算逻辑,解答CONSUME_FROM_MAX_OFFSET在什么情况下不生效并如何解决。

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如果你也想做实时数仓…

数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务,数据仓库的建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。

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