解锁Kafka等消息队列中间件的测试之道
在这个数字化时代，分布式系统已经成为我们日常生活和工作不可或缺的一部分。而消息队列中间件，如Kafka、RabbitMQ等，更是这些系统中的关键组件。它们承担着消息传递、系统解耦、异步处理等重要职责。但你是否真正了解如何对这些中间件进行有效的测试呢？ 大咖公开课亮点 ● 深入剖析Kafka等消息队列中间件： 我们将详细介绍...
亿万级别Kafka演进之路：可靠性+事务+消息中间件+源码+日志
前言Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的-一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Storm、 Spark、 Flink等都支持与Kafka集成....
用flinkcdc读取rds的数据，然后再用flink计算指标，中间需要用kafka之类的中间件吗？
现在想用flinkcdc 读取rds的数据，然后再用flink计算指标，中间需要用kafka之类的中间件吗？
RabbitMQ、Kafka、RocketMQ消息中间件对比总结
前言不论Kafka还是RabbitMQ和RocketMQ，作为消息中间件，其作用为应用解耦、异步通讯、流量削峰填谷等。拿我之前参加的一个电商项目来说，订单消息通过MQ从订单系统到支付系统、库存系统等，当订单信息写入MQ后就不再关心后续操作，既达到了应用解耦又达到异步通信。因为订单的并发量较大，为了避免数据库承受不住，在订单信息持久化时通过MQ+定时任务将订单信息均匀的持久到数据库中，达到削峰填谷....
中间件优解——RabbitMQ和Kafka的高可用集群原理
前言大家对当前比较常用的RabbitMQ和Kafka是否有一些了解呢，了解的多一些也不是坏事，面试或者跟人聊技术的时候也会让你更有话语权嘛。今天就跟大家聊一聊RabbitMQ和Kafka在处理高可用集群时的原理，看看它们与RocketMQ有什么不同。小伙伴们可以重新温习一下常见的消息中间件有哪些？你们是怎么进行技术选型的？这篇文章，了解一下他们之间的区别。RabbitMQ的高可用之前我们的文章讲....
带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.1 消息队列RocketMQ版概述
第四章 云原生中间件4.1消息队列RocketMQ&&Kafka4.1.1 消息队列RocketMQ版概述消息队列RocketMQ版是阿里云基于Apache1RocketMQ构建的低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台，面向互联网分布式应用场景提供微服务异步解耦、流式数据处理、事件驱动处理等核心能力。
带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.2 消息队列RocketMQ版的优势
4.1.2 消息队列RocketMQ版的优势借助于优质的阿里云云原生基础设施而实现的消息队列RocketMQ版，有如下的优势：1.接入方便：创建即用，用户只需关注具体的业务逻辑，无需关注RocketMQ本身的版本迭代以及产品运维等方面的问题，极大的降低了用户在系统运维方面的成本投入。2.架构先进：消息队列RocketMQ版将存储和计算分离，可以独立按需水平的扩展存储和计算，从而满足高效弹性运维和....
带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.3 消息队列RocketMQ版最佳实践（上）
4.1.3 消息队列RocketMQ版最佳实践4.1.3.1异步解耦缩短链路传统架构中各个业务模块耦合严重，系统整体响应时间长，系统开发效率低是传统串行架构的痛点。消息队列RocketMQ版很好的解决了这些痛点，它可以轻松的解耦上游业务和下游系统，将无服务调用的链路进一步缩短，系统异步化后响应时间更短，开发效率更高。例如在用户注册场景下使用消息中间件可以将注册系统、短信通知系统、邮件通知系统解耦....
带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.3 消息队列RocketMQ版最佳实践（下）
《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.3 消息队列RocketMQ版最佳实践（上） https://developer.aliyun.com/article/1229137?spm=a2c6h.13148508.setting.30.33a64f0epOnbIV4.1.3.3 保序细数日常中需要保证顺序....
带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.4 消息队列Kafka版概述
4.1.4 消息队列Kafka版概述消息队列Kafka版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的消息队列服务。消息队列Kafka版广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，已成为大数据生态中不可或缺的部分。
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