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杭州.Mark
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2017年7月24日
消息中间件Client模块划分
摘要: 在之前MQ系统架构的基础上划分Client的模块
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posted @ 2017-07-24 09:40 杭州.Mark
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2017年7月17日
Broker模块划分
摘要: 本篇在上一篇《消息中间件架构讨论》的基础上分析Broker的模块划分。
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posted @ 2017-07-17 09:44 杭州.Mark
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2017年7月11日
消息中间件架构讨论
摘要: 接上一篇的《业务方对消息中间件的需求》,在可用性和可靠性的基础上,讨论各种架构的优缺点,最后给出自己关于消息中间件的架构思考。
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posted @ 2017-07-11 09:41 杭州.Mark
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2017年7月10日
Netty ByteBuf源码分析
摘要: Netty的ByteBuf是JDK中ByteBuffer的升级版,提供了NIO buffer和byte数组的抽象视图。 ByteBuf的主要类集成关系:
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posted @ 2017-07-10 09:48 杭州.Mark
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2017年7月1日
业务系统对消息中间件的要求(接上一篇《分布式消息中间件中的一些概念》)
摘要: 接上一篇《消息中间件的一些概念》来谈一谈业务系统对消息中间件的需求
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posted @ 2017-07-01 11:26 杭州.Mark
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2017年6月29日
分布式消息中间件中的一些概念(接上一篇的《什么是分布式消息中间件?》)
摘要: 接上一篇《什么是分布式消息中间件?》介绍分布是消息中间件中的一些概念。
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posted @ 2017-06-29 08:01 杭州.Mark
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2017年6月27日
ByteBuffer源码分析
摘要: 介绍ByteBuffer的源码
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posted @ 2017-06-27 15:42 杭州.Mark
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2017年6月26日
Kafka官方文档翻译——实现
摘要: Kafka官方文档《实现》一章的翻译。 另附个人公众号,计划写一个系列的文章《MQ从入门到...》,会从最基础的MQ介绍到最终设计和实现一个MQ,欢迎长期关注和交流。
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posted @ 2017-06-26 16:03 杭州.Mark
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2017年6月25日
什么是分布式消息中间件?
摘要: 什么是分布式消息中间件? 对于分布式消息中间件,首先要了解两个基础的概念,即什么是分布式系统,什么又是中间件。
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posted @ 2017-06-25 20:07 杭州.Mark
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2017年6月24日
Kafka官方文档翻译——设计
摘要: 我们设计Kafka用来作为统一的平台来处理大公司可能拥有的所有实时数据源。为了做到这点,我们必须思考大量的使用场景。 它必须有高吞吐去支持大数据流,例如实时日志聚合。 它必须优雅的处理数据积压,以支持定期从离线系统加载数据。 这也以为这系统必须支持低延迟的分发来处理传统消息系统的场景。
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posted @ 2017-06-24 12:03 杭州.Mark
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2017年6月23日
Kafka官方文档翻译——简介
摘要: Kafka是一个分布式的流平台。这意味着什么? 我们认为流平台有3个核心的能力 允许发布和订阅记录流。在这方面类似消息队列和企业级的消息系统。 允许以容错的方式存储记录流。 允许以流的形式处理记录。
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posted @ 2017-06-23 10:12 杭州.Mark
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2017年2月19日
Zore copy(翻译《Efficient data transfer through zero copy》)
摘要: 本文描述通过一种叫做Zore Copy的技术来提升运行在Linux和UNIX上的Java程序的IO性能。 Zero copy避免冗余的数据拷贝并减少用户态和内核态之间的上下文切换。
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posted @ 2017-02-19 15:05 杭州.Mark
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2017年1月14日
Netty轻量级对象池实现分析
摘要: 对象池其实就是缓存一些对象从而避免大量创建同一个类型的对象,类似线程池的概念。对象池缓存了一些已经创建好的对象,避免需要时才创建对象,同时限制了实例的个数。池化技术最终要的就是重复的使用池内已经创建的对象。从上面的内容就可以看出对象池适用于以下几个场景: 1. 创建对象的开销大 2. 会创建大量的实例 限制一些资源的使用
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posted @ 2017-01-14 17:43 杭州.Mark
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2014年6月16日
记一次查内存异常问题(续《记一次Web应用CPU偏高》)
摘要: 继上次排查CPU问题后继续查内存问题并解决。
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posted @ 2014-06-16 22:47 杭州.Mark
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2014年6月5日
记一次Web应用CPU偏高
摘要: 记录一次JVM CPU飚高的问题查找
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posted @ 2014-06-05 16:07 杭州.Mark
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