我们在Linux信号基础中已经说明，信号可以看作一种粗糙的进程间通信(IPC, interprocess communication)的方式，用以向进程封闭的内存空间传递信息。为了让进程间传递更多的信息量，我们需要其他的进程间通信方式。这些进程间通信方式可以分为两种: 管道(PIPE)机制。在Linux文本流中，我们提到可以使用管道将一个进程的输出和另一个进程的输入连接起来，从而利用文件操作API来管理进程间通信。在shell中，我们经常利用管道将多个进程连接在一起，从而让各个进程协作，实现复杂的功能。 传
基于消息的事件驱动机制是一个通用模型，广泛应用于桌面软件开发、网络应用程序开发、前端开发等技术方向中。本文主要描述基本模型、基本框架，用于说明不同技术的共性知识。可以理解为外部操作事件，被转化为消息存放于队列中；而每种类型的消息都有对应的处理；通过消息循环，完成读消息、调用消息处理这个过程。这个过程，只要应用不退出，会一直进行下去。下图的模型从Windows应用程序而来，但是具有一定的通用性。
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进程间通信 转自 https://www.cnblogs.com/LUO77/p/5816326.html
muduo是陈硕大神个人开发的C++的TCP网络编程库。muduo基于Reactor模式实现。Reactor模式也是目前大多数Linux端高性能网络编程框架和网络应用所选择的主要架构，例如内存数据库Redis和Java的Netty库等。
多线程编程已经成为了现代软件开发的重要组成部分。对于Linux操作系统而言，多线程的支持和实现更是被广泛应用。本文将通过详细解析Linux操作系统中的多线程概念、线程的创建与管理、同步与互斥、线程间通信等方面，并结合示例代码，来深入探讨Linux的多线程编程。
进程是操作系统进行资源分配的基本单位，每个进程都有自己的独立内存空间。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。
如果在函数返回的时候，调用者就能够得到预期结果（即拿到了预期的返回值或者看到了预期的效果），那么这个函数就是同步的。
目前对于同步，仅仅介绍了一个关键字synchronized，可以用于保证线程同步的原子性、可见性、有序性
前面我们讲到了使用消息队列解决了我们电商系统的各种问题，削峰填谷、异步处理以及系统间解耦合，同时也对其重复消息问题进行了详细方案讲解（你的消息队列如何保证消息不丢失，且只被消费一次，这篇就教会你，秒杀系统每秒上万次下单请求，我们该怎么去设计）。那我们在消息队列的使用过程中还有没有需要注意的地方呢？
最近生产环境的消息通知队列发生了大量的数据积压问题，从而影响到整个平台商户的交易无法正常进行，最后只能通过临时关闭交易量较大的商户来缓解消息队列积压的问题，经线上数据分析，我们的消息队列在面对交易突发洪峰的情况下无法快速的消费并处理队列中的数据，考虑到后续还会出现各种交易量突发状况，以下为针对消息队列（ActiveMQ）的优化过程。
消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分，本节将分别从下面三方面来分别展开叙述。
进程，能够完成多任务，比如在一台电脑上能够同时运行多个QQ。 线程，能够完成多任务，比如一个QQ中的多个聊天窗口。
我学习一个东西，喜欢先从整体上了解框架，然后再了解所学习的东西是框架中的哪一细分部分。今天就聊一聊Linux系统进程之间的通信。
本文是大型网站架构系列：消息队列（二），主要分享JMS消息服务，常用消息中间件（Active MQ，Rabbit MQ，Zero MQ，Kafka）。 【第二篇的内容大部分为网络资源的整理和汇总，供大家学习总结使用，最后有文章来源】 本次分享大纲(接上篇) 消息队列概述（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） 消息队列应用场景（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） 消息中间件示例（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） JMS消息服务 常用消息队列 参考（推荐）资料 本
面试中经常会被问到高性能服务模型选择对比，以及如何提高服务性能和处理能力，这其中涉及操作系统软件和计算机硬件知识，其实都是在考察候选人的基础知识掌握程度，但如果没准备的话容易一头雾水，这次带大家从头到尾学习一遍，学完这一篇再也不怕面试官刨根问底了！
多线程开发在订单管理系统中提高了系统的并发处理能力，使得系统更具有弹性和响应性。通过合理设计和使用多线程，可以提高代码的复用性，减少重复工作，使得系统更易于扩展和维护。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题，以及实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。
一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种
大型网站架构系列：消息队列 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
进程间通信（IPC，Inter-Process Communication），指至少两个进程或线程间传送数据或信号的一些技术或方法。
消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分，本节将分别从RocketMQ的消息存储整体架构、PageCache与Mmap内存映射以及RocketMQ中两种不同的刷盘方式三方面来分别展开叙述。
a. fork下来，起一个demo，上一个测试环境，遇到问题再去社区提问或找些实践文章；
unix操作系统里面，有一个fork操作，可以创建进程的子进程，或者说是复制一个进程完全一样的子进程，共享代码空间，但是各自有独立的数据空间，不过子进程的数据空间是拷贝父进程的数据空间的。
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。举例：比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步，由于对数据库的数据操作是具有顺序性的，如果操作顺序搞反，就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作，这个顺序必须是这样，如果在同步过程中，消息的顺序变成了 删除->插入->更新，那么原本应该被删除的数据，就没有被删除，造成数据的不一致问题。
大家好，今天继续分享c++多线程里面的知识，下面分享的内容，和我们在linux应用多线程编程原理是一样的。下面开始正式分享：
从本文开始，我们通过一个系列来介绍消息队列 Kombu（为后续Celery分析打基础）。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题
两者的区别在哪？ 异步相对于同步来说，页面非阻塞，减少了用户等待的时间体验相对来说比较好
在裸机编程中，经常会使用全局变量进行功能间的通信，如某些功能可能由于一些操作而改变全局变量的值，另一个功能对此全局变量进行读取，根据读取到的全局变量值执行相应的动作，达到通信协作的目的。而实时操作系统往往采用邮箱、消息队列、信号用于线程间的通信。
通常我们使用Handler的消息延时都是调用sendMessageDelayed函数实现的，其中delayMillis是需要延时的毫秒。
本文将从消费顺序性这个问题出发，深度剖析 Kafka/RocketMQ 消费线程模型。
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。举例： 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步，由于对数据库的数据操作是具有顺序性的，如果操作顺序搞反，就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作，这个顺序必须是这样，如果在同步过程中，消息的顺序变成了 删除->插入->更新，那么原本应该被删除的数据，就没有被删除，造成数据的不一致问题。
文章摘要：很多人喜欢把RocketMQ与Kafka做对比，其实这两款消息队列的网络通信层还是比较相似的，本文就为大家简要地介绍下Kafka的NIO网络通信模型
在 Java 开发当中，我们用到的关于缓存使用的比较较多的就是 Redis，而关于 Redis 的面试题，也是我们在面试的过程中，会经常性的被问到，比如，Redis 为什么这么快，Redis存储的数据结构等等之类的面试题，而最近，又出现了新的内容，那就是 Redis 中的多线程。
消息队列是分布式应用间交换信息的重要组件，消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列可以存储消息直到它们被应用程序读走。
这篇文章最开始投给我的时候，没有引起太多的重视，但是看了内容之后，真是被里面的细节吸引了。
Message queue概述： 多个独立的进程之间可以通过消息缓冲机制来相互通信，这种通信的实现是以消息缓冲区为中间介质，通信双方的发送和接收操作均以消息为单位。 消息队列一旦创建后即可由多进程共享，发送消息的进程可以在任意时刻发送任意个消息到制定的消息队列上，并检查是否有接收进程在等待它所发送的消息，若有则唤醒它。而接收信息的进程可以在需要消息的时候到制定的消息队列上获取消息，如果消息还没有到来，则转为睡眠状态等待 消息队列是IPC对象的一种 消息队列有消息队列ID来唯一标识 消息队列就是一个消息的列别
我们已经见过了使用subprocess包来创建子进程，但这个包有两个很大的局限性：1) 我们总是让subprocess运行外部的程序，而不是运行一个Python脚本内部编写的函数。2) 进程间只通过管道进行文本交流。以上限制了我们将subprocess包应用到更广泛的多进程任务。(这样的比较实际是不公平的，因为subprocessing本身就是设计成为一个shell，而不是一个多进程管理包) threading和multiprocessing (请尽量先阅读Python多线程与同步) multiproce
ipcs命令用于报告Linux中进程间通信设施的状态，显示的信息包括消息列表、共享内存和信号量的信息。可以帮助开发人员定位进程间通信中出现的问题。
本文来自 Apache RocketMQ 的资深用户丁威，他和 MyCat 的核心开发者周继锋合著了《RocketMQ技术内幕：架构设计与实现原理》一书，目的是希望用图解的方式梳理 RocketMQ的核心原理。
前言 多线程的应用在Android开发中是非常常见的，常用方法主要有： 继承Thread类 实现Runnable接口 Handler AsyncTask HandlerThread IntentService 今天，我将全面解析多线程中 HandlerThread的源码 Carson带你学多线程系列 基础汇总 Android多线程：你必须要了解的多线程基础知识汇总 基础使用 Android多线程：继承Thread类 使用解析（含实例教程） Android多线程：实现Runnable接口 使用
在现代的分布式系统和实时数据处理领域，消息中间件扮演着关键的角色，用于解决应用程序之间的通信和数据传递的挑战。在众多的消息中间件解决方案中，Kafka、ZeroMQ和RabbitMQ 是备受关注和广泛应用的代表性系统。它们各自具有独特的特点和优势，适用于不同的应用场景和需求。
如果是windows电脑中，可以打开任务管理器，可以看到有一个后台进程列表。对，那里就是查看进程的地方，而且可以看到每个进程的内存资源信息以及cpu占有率。
String 是最基本的 key-value 结构，key 是唯一标识，value 是具体的值，value其实不仅是字符串， 也可以是数字（整数或浮点数），value 最多可以容纳的数据长度是 512M。
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