与接收消息函数最直接相关的东西肯定是消息本身，所以消息本身的内容就是我们的切入点。我们可以首先找到存放消息内容的地址，然后对地址下断，通过栈回溯最终定位到接收消息的函数
经过上篇文章的简单实战之后，今天来聊聊生产者将消息从客户端发送到 Broker 上背后发生了哪些故事，看不看由你，但是我保证可以本篇文章你一定可以学到应用背后的一些实质东西。
现在我们对生产者和消费者的工作方式有了一些了解，让我们来讨论 Kafka 在生产者和消费者之间提供的语义保证。 显然，可以提供多种可能的消息传递保证：
日常开发中，相信大家都对 Kafka 有所耳闻，Kafka 作为一个分布式的流处理平台，一般用来存储和传输大量的消息数据。在 Kafka 中有三个重要概念，分别是 topic、partition 和 offset。
https://blog.csdn.net/itcodexy/article/details/109574747
有时候让了解放双手，让电脑来帮我们自动发一些我们想要发的消息，挺省力的，比如说白天写好了演讲稿，晚上要在群里进行文字演讲，那么我们就可以用脚本来实现自动复制、粘贴和发送文字的功能，从而解放我们自己，不用亲自在电脑上反复干这个Ctrl C/Ctrl V这个累活儿。
Kafka 高水位（简称 HW）是 Kafka 中非常重要的一个概念，今天来聊一聊 HW。
网关在收到APP秒杀请求后，直接给MQ发消息。 消息的内容，并不一定是APP请求的Request，只要包含足够字段：比如用户ID、设备ID、请求时间等。 还需包含这个请求ID和网关ID。
Gradle 项目中 , 在 build.gradle 构建脚本中 , 添加如下依赖 ;
之前我们说redis中的发布订阅有点问题，问题就是会存在消息丢失的问题。当时我们说还有几个参数。而且redis的发布订阅的时候，信道的断路的问题也是消息丢失的原因之一。那么如何诸如QQ这种发布订阅的问题如何用redis去解决。这里咋大概的想一下这个问题。
消息队列具有高性能，高可用性，高并发的特点，是后端程序员必备的技能，本文叙述常见的使用消息队列的问题和最佳实践
异步消息是一个应用程序向另一个应用程序间接发送消息的一种方式，这种方式无需等待对方的相应。
自定义菜单针对开发者增加调起扫一扫、发图片、发地理位置等能力 自定义菜单作为能够帮助公众号丰富界面，让用户更好更快地理解公众号的重要功能，现在针对开发者增加了点击菜单后调起扫一扫（支持二维码/一维码）、发图片、发地理位置的能力，需开发实现。原有自定义菜单开发权限的公众号，均可获得以上能力。增加的详细能力如下： 1. 扫码推送事件 用户点击按钮后，微信客户端将调起扫一扫工具，完成扫码操作后显示扫描结果（如果是URL，将进入URL），且会将扫码的结果传给开发者，开发者可以下发消息。 2. 扫码推
昨天，在我的开源项目chat-system中查看聊天记录时，发现消息中如果有图片滚动条的位置就会算错，导致最后一条消息定位不准确。
经过上次文章的铺垫，相信大家对 java 的 NIO 有了一些感性的认识，也初步了解了它的 API 了，可以开始去阅读 Kafka Producer 端的发送消息的部分了。
‘分布式消息队列’包含两个概念 一是‘消息队列’，二是‘分布式’ 那么就先看下消息队列的概念，和为什么需要分布式 消息队列的定义 “消息”指进程间传送的数据 “队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器 消息被发送到队列中，消息队列充当中间人，将消息从源发送给目标 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致时，就需要消息队列，作为抽象层，弥合双方的差异 例如 （1）服务员点菜快，厨师做菜慢，服务员只需要下单给厨师，然后就可以继续去服务顾客，不需要等待厨师把菜做完 点菜单就相当于
创建消息队列时FreeRTOS会先给消息队列分配一块内存空间，这块内存的大小等于消息队列控制块大小加上（单个消息空间大小与消息队列长度的乘积），接着再初始化消息队列，此时消息队列为空。
可以看到，技术圈的风向一直在变，大数据、云的热度已经在慢慢消退，现在当红的是 AI 和 IoT。这些火热的概念，它最终要从论文和 PPT 落地，变成真正能解决问题的系统，否则就是一个空中楼阁。那不变的是什么？(一些题外话的感触)
从概念上讲，一条消息是一个发送方与一个或多个接收方之间的一次信息交换。自从大型机问世以来，消息交换一直是计算机编程和架构设计的重要组成部分。
producerGroup: 组名 createTopicKey：创建topic，实际生产实践不允许生产者创建top。 defaultTopicQueueNums(默认为4)：默认的topic关联的队列数量 sendMsgTimeout(单位:ms)：发送消息连接broker超时时间。 compressMsgBodyOverHowmuch(默认压缩字节4096)：消息体达到多少压缩。 retryTimesWhenSendFailed (可配置)：发送失败重试次数 retryAnotherBrokerWhenNotStoreOK(默认false)：发送broker存储失败换个broker发送。 maxMessageSize(默认128K)：消息最大可以设置多大。 heartbeatBrokerInterval：与broker的心跳间隔(以微秒为单位，默认为30毫秒)
本文介绍在 Redis、Apache Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ 和 IBM MQ 等技术中使用的消息交换架构和路由方法的基本模式。另外介绍如何使用这些模式简化架构师和开发人员之间的互动。
通过《zookeeper知识结构1》了解了zookeeper是什么？为什么使用zookeeper? 以及zookeeper内部数据结构，选举机制 zab定义 ZAB全称ZooKeeper Atomic
签约SRVCC/eSRVCC业务的主叫LTE用户通过LTE网络发起呼叫，被叫域选网络为LTE网络，当主叫用户和被叫用户正在进行通话时，主叫用户从E-UTRAN网络移动到UTRAN/GERAN网络，发生eSRVCC切换：
为了使用集群分片（Cluster Sharding），你必须在项目中添加如下依赖：
一、 总的构架结构示意图： 如上图所示，目前系统总的分成六个模块，分别为网络/协议解析模块，用户帐号管理模块，消息处理模块，动作处理模块，数据均衡处理模块，客户状态处理模块 。 正常流程应该这么实现，以一个或者几个线程运行网络/协议解析模块，然后他根据具体的包类型分发给具体的命令处理模块，每个具体的命令处理模块 至少应该分别运行于不同的线程。 从上面的结构图可以看出，其中客户状态模块和网络/协议解析模块都是公用模块，其他的模块几乎都依赖于这两个模块。目前因为很多功能不予以实现，例如不实现离线消息，所以只有用
我们都知道，消息是由业务系统在运行过程产生的，当我们的业务系统产生了消息，我们就可以调用RocketMQ提供的API向RocketMQ发送消息，就像下面这样
为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
生产者将数据直接发送到作为分区领导者的broker，而没有任何干预路由层。 为了帮助生产者做到这一点，所有 Kafka 节点都可以在任何给定时间回答有关哪些服务器处于活动状态以及主题分区的领导者在哪里的元数据请求，以允许生产者适当地引导其请求。
为了从网络得到非接入层服务，网络中非接入层节点必须知道有关UE的信息。为了这个目的，UE不得不发起附属过程，该过程是在UE开机和初始接入网络时必须被执行的。 一旦该过程成功，MME上就会建立好一个该UE相关的上下文，并且UE与PDN GW 间的默认承载也建好了，还分配好了IP地址。既然UE已经基于IP联通，他就可以使用基于IP的网络服务了。如果IMS网络可以获得并且UE订阅了该服务，那么也可以使用IMS服务了。 NAS附属过程步骤如下：
经过前 5 篇文章的介绍，估么着小伙伴们已经对消息生产和消费的流程应该有一个比较清晰的认识了。当然小伙伴们肯定也比较好奇，Kafka 能够处理千万级消息，那它的消息是如何在 Partition 上存储的呢？今天这篇文章就来为大家揭秘消息是如何存储的。本文主要从消息的逻辑存储和物理存储两个角度来介绍其实现原理。
今天微信公众平台发布更新，自定义菜单新增扫一扫、发图片、发送位置等功能，这对于有意挖掘微信LBS服务的运营者来说更便捷了，订阅号不用返回微信界面就能扫图、发送图片、调用地理位置，用户体验更友好，自
设计原理 kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力. 持久性 kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再f
在实现本文提到的Android平台国标GB28181接入终端的实时位置上报之前，之前已经完成了Android终端GB28181常规功能接入，采集到实时音视频数据，编码PS打包后，按需传到GB28281服务平台，媒体流支持最新GB28181-2016的UDP和TCP被动模式，参数配置，支持注册有效期、心跳间隔、心跳间隔次数、TCP/UDP信令设置，支持RTP Sender IP地址类型、RTP Socket本地端口、SS-R-C、RTP socket 发送Buffer大小、RTP时间戳时钟频率设置，支持注册成功、注册超时、INVITE、ACK、BYE状态回调等。
Kafka，作为一个高性能的分布式消息队列系统，在处理大数据流和实时数据管道中扮演着至关重要的角色。在设计和实现过程中，Kafka面临了一个关键的选择：采用Pull模式还是Push模式进行数据传输。经过深思熟虑，Kafka最终选择了Pull模式，这一决策背后蕴含着多个重要的原因和考量。
今天出现了这样一个问题, A说他的kafka消息发送了; B说它没有接收到; 那么问题来了：
对于任意系统，想要同时满足三高都是一件非常困难的事情，大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证。
WebSocket 是 HTML5 一种新的协议。它实现了浏览器与服务器全双工通信，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯，它建立在 TCP 之上，同 HTTP 一样通过 TCP 来传输数据，但是它和 HTTP 最大不同是：
分区策略决定 producer 将消息怎么分发到 partition 中， 分区策略不合适可能导致数据倾斜， 有些时候我们需要实现顺序消息， 也需要将同一业务的消息都发送到同一个 partition 上。生产端将消息发送给 broker 之前主要经过拦截、序列化、分区(Partitioner)几个步骤。分区器主要读取 partition 配置(生产端配置partitioner.class, 默认值是 DefaultPartitioner)
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
MQ都得有消息模型，就会产生比如队列（Queue）、主题（Topic）、分区（Partition）这些名词，但是概念上却不尽相同。
许多人都知道智能手机会追踪他们的位置，但是，在已经主动关闭了定位服务，且没有使用任何应用程序，甚至都没有插入运营商的SIM卡的情况下，你觉得手机还会被定位吗？ Quartz的调查表明，即使你已经采取了
rsyslog服务使用日志消息的设备和优先级来确定如何进行处理。其配置规则位于/etc/rsyslog.conf文件和/etc/rsyslog.d的目录中扩展名为.conf的任何文件。通过在/etc/rsyslog.d目录中安装适当的文件，可以添加规则。 例如:添加一条规则，以下行会将发送给authpriv设备的任何优先级的消息记录在文件/var/log/secure中
WCF（Windows Communication Foundation）是由微软开发的一系列支持数据通信的应用程序框架，可以翻译为Windows通信开发平台
1553B总线组成包括总线控制端（BC:Bus Control）、远程终端（RT：Remote Terminal）和总线监视端（MT：Monitor Terminal）。
粘包：例如服务端依次将两条消息发送给客户端，我们暂且简单的将这两条消息举例为"Hello"、"Unity"，而客户端一次性读取到的内容却是"HelloUnity"，像这种一次性读取到两条消息中数据内容的情况称之为粘包。
类比两个人初认识的一个过程。比如一个男生初次认识一个女生，男生第一次看到这个女生就一见钟情，想要认识女生。
Kafka的存储机制以及可靠性 一、kafka的存储机制 kafka通过topic来分主题存放数据，主题内有分区，分区可以有多个副本，分区的内部还细分为若干个segment。 所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹，文件夹的名字是主题名加上分区编号，编号从0开始。 1、segment 所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件。 一个分区会被划分成大小相等的若干segment，这样一方面保证了分区的数据被划分到多个文件中保证不会产生体积过大
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