前言开源社区有好多优秀的队列中间件，比如RabbitMQ和Kafka，每个队列都貌似有其特性，在进行工程选择时，往往眼花缭乱，不知所措。对于RabbitMQ和Kafka，到底应该选哪个？RabbitMQ架构RabbitMQ是一个分布式系统，这里面有几个抽象概念。broker：每个节点运行的服务程序，功能为维护该节点的队列的增删以及转发队列操作请求。master queue：每个队列都分为一个主队列
关于kafka的信息可以参考官方文档： https://kafka.apache.org/documentation/ (如果英文不好直接右击翻译成中文就可以，比看网上一堆文章都强)环境信息：IP角色10.0.83.71zookeeper、kafka10.0.83.72zookeeper、kafka10.0.83.73zookeeper、kafka先把主机名改掉， 分别到3台机器上改自己的：hos
在比较Kafka和RocketMQ哪个更适合你的项目之前，我们首先需要了解它们的基本概念和用途。Kafka和RocketMQ都是流行的消息队列系统，用于处理大量数据的实时流式处理。在选择哪个好之前，我们需要考虑项目的需求和特点，以及每个消息队列系统的优势和劣势。
以下是比较Kafka和RocketMQ的步骤以及每个步骤需要使用的代码示例：
| 步骤 | 描述 | Kafka代
消息队里在开发中的地位是核心基础，如果想提高系统的处理瓶颈上线，MQ队列是首选的组件。目前主流的队列有三种：Kafka，RocketMQ,RabbitMQ。可能有人会有疑问，怎么没有ActiveMQ。因为经过多年的发展，目前ActiveMQ的社区非常不活跃，其开始逐渐势微，这里暂不介绍。在业务中如何对MQ进行选型？首先是立足于本职场景，不要为了使用而使用。而从技术维度来分析，个人认为主要包括：可用
最近在学习MQTT，看了许多的文档，也看了一些相关Python代码，收获很大。这里记录下来，一方面自己用来复习，另一方面希望可以帮助到后面新接触MQTT的小伙伴。 网上看到了一个IoT应用的协议体系，觉得很好，先拿出来分享下（侵删）： 从上图可以看出，HTTP/MQTT/CoAP都是位于OSI网络协议的应用层。以下是这几个协议的区别。1. HTTP（超文本传输
目录开始使用Docker在OS X安装Docker理解镜像(images)和容器(containers)搜索&运行whalesay镜像构建你自己的镜像创建Docker Hub账号(account)&库(repository)标记(Tag),推送(Push),拉取(Pull)你自己的镜像whalesay镜像可以做到的更好, 尤其是当你不知道自己想要说什么的时候. 你可以输入更多的命令
Kafka和RocketMQ是目前非常流行的分布式消息系统，它们都能够高效地处理海量的消息数据。在本文中，我们将对Kafka和RocketMQ进行技术比较，分析它们在各方面的优缺点，以便读者在选择消息系统时能够做出更加明智的决策。一、架构设计Kafka和RocketMQ都是基于发布/订阅模式的消息系统，但是它们的架构设计有所不同。Kafka的架构设计比较简单，主要由生产者、消费者和Kafka集群三
# Docker 多镜像加速方案详解
## 1. 流程概览
下面是加速 Docker 多镜像的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择一个镜像加速器 |
| 2 | 注册一个账号 |
| 3 | 获取加速器地址 |
| 4 | 在 Docker 配置文件中配置加速器地址 |
| 5 | 重启 Docker 服务 |
## 2. 具体操作
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# Docker 镜像仓库配置指南
作为一名刚入行的开发者，配置 Docker 镜像仓库可能是你面临的第一个挑战。不用担心，本文将为你提供一份详细的指南，帮助你轻松掌握 Docker 镜像仓库的配置。
## 1. 镜像仓库概述
Docker 镜像仓库用于存储和管理 Docker 镜像。常见的镜像仓库有 Docker Hub、阿里云镜像服务、腾讯云镜像服务等。选择一个合适的镜像仓库对于提高开发
1.1.1.1 虚拟集群虚拟集群以大规模集群为基础开发，一个集群中包含多个VC。各VC在整个根集群范围内独立运行，共享统一的入口。权限许可的情况下，各虚拟集群间可以相互访问。支持Coordinator node和VC的data node在同一个物理节点上。统一管理在集群内部进行虚拟集群划分，在增强集群的扩展能力同时，提供统一的管理视图，集群
Windows Server 2012 R2：细节信息汇总 【IT168 评论】对于翘首期待Windows Server 2012 R2带来重大革新的用户，我们恐怕要说一声抱歉——大家的愿望只能落空。相反，Windows Server 2012 R2通过关键领域的一系列细节变化积累量变，最终使这
Ubuntu - 开源镜像源更换汇总conda清华源批量添加单独添加Referencepip清华源临时设置设为默认其他国内源Reference 在使用 Ubuntu 及 Python 等的过程中，会用到各种包管理软件，比如 apt (Advanced Packaging Tool)，pip (Package Installer for Python)，conda等。但是这些包管理软件的服务器大部
一、简介 环境介绍 角色172.16.133.82 InfluxDb
172.16.133.82 Grafana
172.16.133.82 jmxtrans
kafka
172.16.133.82 node1 软件版本influxdb-1.7.7.x86_64.rpm
grafana-6.2.5-1.x86_64.rpm
jmxtrans-266.rpm
kafka_2.12-
目录kafka与rabbitMQ选型比较1.实际场景选择2.应用场景方面3.架构模型方面4.吞吐量比较5.集群负载均衡方面6.综合比较kafka与rabbitMQ选型比较1.实际场景选择RabbitMQ：交易数据,金融场景。具有较高的严谨性，数据丢失的可能性更小，同时具备更高的实时性；
kafka：高吞吐量，虽然可以通过策略实现数据不丢失，但从严谨性角度来讲，大不如rabbitmq；2.应用场景方
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2023-10-11 09:03:54
91阅读
特性ActiveMQRabbitMQRocketMQkafka单机吞吐量万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景topic数量对吞吐量的影响topic可以达到几百
日志统计分析，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计，而redis的主要场景是内存数据库，作为消息队列来说可靠性太差，而且速度太依赖网络IO，在服务器本机上的速度较快，且容易出现数据堆积的问题，在比较轻量的场合下能够适用。RabbitMQ,遵循AMQP协议，由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。kafka是Linkedin于2010年12月份开源
文章目录分区的好处生产者分区策略案例一：指定partition案例二：不指定partition，指定key自定义分区器 分区的好处（1）便于合理使用存储资源，每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。 （2）提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消
kafka介绍kafka是apache开源的消息队列顶级项目之一，在大数据场景下使用较多，由linkedin开源，目前社区活跃，全球较多组织开始使用kafka来进行数据交换。rabbitmq介绍RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。*功能上，两者都是实现了AMQP协议。那么在使用上的最大区别是什么呢？如何根据自己
好玩的AI Docker镜像有哪些好
随着人工智能（AI）的快速发展，使用AI技术进行各种应用的开发变得越来越普遍。为了简化AI开发的过程，Docker技术提供了一种方便的方式来封装和分发AI应用。Docker镜像是一种轻量级、独立和可移植的容器，其中包含了AI应用所需的所有依赖项和环境。在本文中，我们将介绍一些好玩的AI Docker镜像，并提供相关的代码示例。
## TensorFlow
原创
2023-11-23 05:19:36
488阅读
Kafka和RabbitMQ是最常用的两个消息中间件，很多场合两种都能使用，关于他们的选型，基本都会从吞吐量和可靠性两方面进行比较。吞吐量的比较一般认为Kafka优，这方便从架构和性能测试能明确回答，本文不再赘述，本文从两者的架构原理讨论两者的可靠性优劣。大多数网上文章简单的认为，RabbitMQ有消息确认机制，所以认为RabbitMQ更为可靠，但实际情况并非如此！先说结论：正确使用的情况下，两者
