业界消息总线技术分析-RocketMQ
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声明：某些图片/资料整理来自网络公开资料，站在巨人肩膀上二次整理，剖析业界分布式消息服务的核心开源消息总线技术。
2018-01-08 21:30:07
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业界消息总线技术分析-Disque
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1、概述n官方简介： Disque是一款内存是分布式队列，它由redis的作者开发，目前还处于rc版本阶段，具有以下特点：n 简单易用 n 性能出众，队列的JOB都存储在内存中n 支持可靠的JOB传递，包括至少接收1次和最多接收1次 n 支持消息轨迹查询 n 消息可以常驻内存，最长数年2、分布式模型—整体nServer Ø 集群部署、无状态、节点间相互有通信 Ø 单个节点也是集群模式，加入集群
2018-01-03 20:02:47
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业界消息总线技术分析-ZeroMQ
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1. ZeroMQ的设计理念引用官方的说法： “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。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。ZMQ 的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入 Linux 内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它
2018-01-02 11:45:54
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kafka源码解析之五：New Producer源码分析
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对于kafka，我们不仅在单机、集群、参数调优等方面，对kakfa全方位研究，更要在代码层解读，从原理到代码细节一一打开看看。(声明：所有这系列代码分析章节，有些图片/资料整理来自网络公开资料，站在巨人肩膀上二次仔细解读代码总结分享给大家)
2017-12-29 15:02:25
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业界消息总线技术分析-RabbitMQ
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1 概述RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现，最初由RabbitMQ Technologies Ltd开发并且提供商业支持的。该公司在2010年4月被SpringSource（VMWare的一个部门）收购。在2013年5月被并入Pivotal。 1.1 官网介绍 为应用提供健壮的消息投递，易于使用，能运行
2017-12-28 16:55:24
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kafka源码解析之八：Broker分析
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对于kafka，我们不仅在单机、集群、参数调优等方面，对kakfa全方位研究，更要在代码层解读，从原理到代码细节一一打开看看。(声明：所有这系列代码分析章节，有些图片/资料整理来自网络公开资料，站在巨人肩膀上二次仔细解读代码总结分享给大家)
2017-12-26 16:03:56
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kafka源码解析之六：New consumer协调者特性分析与代码走读
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对于kafka，我们不仅在单机、集群、参数调优等方面，对kakfa全方位研究，更要在代码层解读，从原理到代码细节一一打开看看。(声明：所有这系列代码分析章节，有些图片/资料整理来自网络公开资料，站在巨人肩膀上二次仔细解读代码总结分享给大家)
2017-12-22 17:35:22
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kafka源码解析之七：Delayed Request代码分析
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对于kafka，我们不仅在单机、集群、参数调优等方面，对kakfa全方位研究，更要在代码层解读，从原理到代码细节一一打开看看。(声明：所有这系列代码分析章节，有些图片/资料整理来自网络公开资料，站在巨人肩膀上二次仔细解读代码总结分享给大家)
2017-12-22 17:34:36
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kafka源码解析之四：性能关键路径controller分析
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对于kafka，我们不仅在单机、集群、参数调优等方面，对kakfa全方位研究，更要在代码层解读，从原理到代码细节一一打开看看。(声明：所有这系列代码分析章节，有些图片/资料整理来自网络公开资料，站在巨人肩膀上二次仔细解读代码总结分享给大家)
2017-12-22 16:31:32
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驾驭千级节点——揭秘PUMA大规模集群能力（一） ——需求分析
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这个系列的文章主要介绍了大规模PUMA集群的一些内容，包括产品对大规模集群的诉求、业界使用大规模kafka集群的分析、千级节点集群和单集群千万tps的可行性分析、PUMA针对千级节点集群在弹性伸缩上做的技术突破、最后介绍一下在华为企业云上进行大规模集群测试的过程及测试结论分析等等。
2017-11-24 18:54:54
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最新评论

Terence

2019-5-16 18:11:33 评论了：

【Free Style】kafka 解密：破除单机topic数多性能下降魔咒 (上)

<alert/>abb</alert>

2017-11-24 15:06:43 评论了：

kafka源码解析之三：Log模块读写源码分析——（四）

高晓云

2017-11-13 11:15:35 评论了：

kafka源码解析之二：Producer代码分析(scala版本）（上）