如何保证一个进程或线程能安全稳定地把一段消息发送到另一个进程和线程，甚至是另一台机器的进程或线程，再或是要通过代理转发到另一个进程或线程，一直是一个比较麻烦的问题。
Dissecting Message Queues 概述： 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息。在这个分析中，我看了几个不同的方面，包括API特性，易于部署和维护，以及性能质量.。消息队列已经被分为两组：brokerless和brokered。 brokerless消息队列是对等的，没有中间商参与信息的传递，而brokered队列有一些服务器端点之间。 性能分析的一些系统： Brokerless nanomsg ZeroMQ Brokered ActiveMQ
本文介绍了k8s官方提供的日志收集方法，并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较。最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心。 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式： stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志，k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容，只能tail日志文件查看。 在k
缓存系统：memcached（group cache）、redis、mongodb、Couchbase（CouchDB、Membase、CouchOne） http缓存：varnish、nginx、traficserver、squid 负载均衡：lvs、f5、nginx、haproxy 代理：nginx 集群操作系统（运行在单机系统上）：Mesos 集群管理：Kubernetes Web服务器：nginx、lighthttpd、apache、tengine WSGI实现： uWSGI、gunicorn We
操作系统：Centos,※,Ubuntu,Redhat※,,suse,Freebsd
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
在抢红包、活动秒杀这种短时间内流量突增的场景，或者是健康宝这种使用用户超级多的场景，我们均需要进行压力测试，确保服务稳定可用
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 概述 互联网技术发展越来越快，机房服务器也越来越多，运维工作的重要性不断上升。在上升的背后，运维工作的层级、需要考虑的事物也在增多，人员成本与时间成本更是大量上升，催生了自动化运维的需求。 Ansible、SaltStack、Puppet都是目前使用比较多的自动化化运维工具，其中使用了python用语言的Ansible和SaltStack，可移植性要更加优于Puppet。由于使用的脚本语法相对繁杂，同时移植性又不如其他两个工具，因此占有的市场也越来
互联网技术的发展，机房里面机器的数量随之增加，运维的难度和复杂度也在增加，需要投入的运维人员和成本也在增加，从而催生了一系列的自动化运维工具（Ansible、SaltStack、Puppet）的产生来减少运维的成本。 Ansible、SaltStack、Puppet都是目前比较受用户欢迎的自动化化运维工具，其中Ansible和SaltStack使用python编写，具有良好的可移植性。Puppet的使用脚本语法复杂，且可移植性比较差，目前的使用者慢慢变少。本文将对Ansible、SaltStack进行详细的比较。 2.Ansible和SaltStack的比较和选型
在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
原文地址：https://blog.csdn.net/linsongbin1/article/details/47781187
本人从传统外企转型到互联网已有3个年头，近两年来面试了很多来自传统行业的同行们。发现他们都有意走进处于风口的互联网，但是由于传统行业使用的技术栈与互联网的有所不同，即使有着强烈的学习和提升欲望，却不知道如何入手准备和提高。
随着公司业务的不断迅速增长，使得管理复杂的IT基础设施需求变得更为艰难。解决应对这一复杂变幻的挑战的最佳方法是让开发团队和运维团队紧密协作，实现灵活应对。拥有一个DevOps专家团队可以实现在最少时间服务中断的情况下实现IT基础设施的动态伸缩。
snakeMQ是一个跨平台的Python消息队列库。消息队列让不同主机间通信变得简单可靠。使用snakeMQ，只需要发送消息，剩下的事都交给snakeMQ处理。
采用了spring+quartz+fastjson+rabbitmq来实现。和传统SEDA架构区别比较大的地方在于：
自从学习.NET以来，优雅的编程风格，极度简单的可扩展性，足够强大开发工具，极小的学习曲线，让我对这个平台产生了浓厚的兴趣，在工作和学习中也积累了一些开源的组件，就目前想到的先整理于此，如果再想到，就继续补充这篇日志，日积月累，就能形成一个自己的组件经验库。
一个优秀的分布式消息队列，个人分析应该具备以下的能力：高吞吐、低时延（因场景而异），传输透明，伸缩性强，有冗灾能力，一致性顺序投递，同步+异步的发送方式，完善的运维和监控工具，开源。
本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析
当我试图用一则通俗的比喻来说明这个概念的时候，我想到一个有意思的比喻：如果把队列抽象成一个集合体，那么消息队列也就是一堆消息的集合。按照这个思路我想到了「杂志」。这不就是一堆消息的集合吗，关心这些消息的人都能通过「购买」来获得这些消息，而我可以通过不同种类的「杂志」或许到不同的消息。并且如果我作为出版方，我可以提供所有出版过的「杂志」，也可以选择让读者只能购买近期的。
队列作为一种比较抽象的数据结构，在程序世界中被广泛的应用，而实现方式和形态也各式各样，有使用进程内堆栈实现的，如stl库中的queue;有基于管道、Shmem实现的，如常见的同机进程间通信模型，而随着分布式系统应用越来越广泛，跨机通信的场景需来需多，面临的问题不仅是消息投递问题，分布式系统普适性的挑战也随着应用场景的多样性而越来越多。
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。
因为工作需要，对ZeroMQ进行简单的研究使用，为了使大家更好、更快的学习使用ZeroMQ，本文将从下载、安装、编译、几方面来对ZeroMQ做个简明的教程总结。
一、消息中间件相关知识 1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。 2、消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器，作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者，业务的发起方，负责生产消息传输给broker， 2.3 Consumer 消息消费者，业务的处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题，发布订阅模式下的消息统一汇集地，不同生产者向topic发送消息，由MQ服务器分发到不同的订阅者，实现消息的 广播 2.5 Queue 队列，PTP模式下，特定生产者向特定queue发送消息，消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收 2.6 Message 消息体，根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包，来封装业务数据，实现消息的传输 3 消息中间件模式分类 3.1 点对点 PTP点对点:使用queue作为通信载体
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。
ØMQ （也拼写作ZeroMQ，0MQ或ZMQ)，号称号称是“史上最快的消息队列”，基于c语言开发。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。
在 Java、Python 和 C++ 之间进行快速进程间通信（IPC）可以采用多种方法，说复杂也还好，主要还是要多了解通信协议等问题，RPC（远程过程调用、共享内存（Shared Memory）、管道(Pipe)通信等等都需要注意。下面可以好好看下。
小爱接入层是小爱云端负责设备接入的第一个服务，也是最重要的服务之一，本篇文章介绍了小米技术团队2020至2021年在这个服务上所做的一些优化和尝试，最终将单机可承载长连接数从30w提升至120w+，节省了机器30+台。
本文从GitHub中整理出15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。 Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架 Diesel提供一个整洁的AP
Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
ZeroMQ和RabbitMQ是目前两种业界最为流行的消息队列，ZeroMQ的优势在于性能和轻量级，使用上类似于Socket通信，帮助应用封装了底层通信的细节，同时异步和不持久化消息的特点使得ZeroMQ拥有极其出色的性能，适用于高吞吐量/低延迟的应用场景。同时ZeroMQ与一般的消息中间件不同，它不需要部署和运行消息服务器，其客户端扮演了消息服务器的角色。但是，过于专注底层通信的设计理念让ZeroMQ灵活的同时也让应用披上沉重的包袱，对于一些不允许丢失消息的应用场景，应用不得不考虑消息的持久化的问题或者通过重发避免消息丢失。同时，异步发送消息的实现方式使得客户端无法参与消息的发送过程，这也是ZeroMQ设计上本身就无法支持事务的一个原因。
最近要为公司的消息队列中间件进行选型，市面上相关的开源技术又非常多，如ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka，还有阿里巴巴的RocketMQ等。 这么多技术，如何进行选型呢？ 首先对于阿里的RocketMQ，因为是阿里开源的，对于国内开源的保持谨慎的态度，暂时不采取该中间件。 所以只能在ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka中间选一款作为消息队列中间件。 下面从几个维度来对比下 1、社区活跃度 从目前网上的资料上看，RabbitMQ、activeMQ、Zero
Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于 zookeeper 协调的分布式日志系统（也可以当做 MQ 系统），常见可以用于 web/nginx 日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。
尽管 CMake 是跨平台的，在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植，但有时源代码并不完全可移植；例如，当使用依赖于供应商的扩展时，我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关，我们将在第十三章，替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱，并提供了如何实施此类解决方案的建议。
Karmada作为开源的云原生多云容器编排项目，吸引了众多企业共同参与项目开发，并运行于生产环境中。同时多云也逐步成为数据中心建设的基础架构，多区域容灾与多活、大规模多集群管理、跨云弹性与迁移等场景推动云原生多云相关技术的快速发展。
我们从GitHub中整理出了15个最受欢迎的Python开源框架，这些框架包括事件I/O、OLAP、Web开发、高性能网络通信、测试、爬虫等。 1. Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 2. Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
基于Web服务器的应用系统由于提供浏览器界面而无须安装，大大降低了系统部署和升级成本，得以普遍应用。目前，很多企业的核心业务系统均是Web应用，但当Web应用的数据量和访问用户量日益增加，系统不得不面临性能和可靠性方面的挑战。因此，无论是Web应用系统的开发商或最终用户，都要求在上线前对系统进行性能，科学评价系统的性能，从而降低系统上线后的性能风险。
接口性能是做接口性能测试过程中使用的测试策略以及Groovy脚本实现，以及性能测试工具的实现，如timewatch和netdata汉化，欢迎关注“FunTester”。
性能测试对于大部分测试人员都是一个神秘地带，因为在很多公司，性能测试都是由一个性能测试团队来做，所以普通测试人员没有机会接触到真实的性能测试，因而很难学习到很多新的测试实践知识。
ps：性能测试很多专有名词，eg 性能测试 负载测试 压力测试 容量测试 极限测试等， 概念又多又乱，界限又很模糊，如下：
性能测试：是指在特定情况下测试系统如何执行的。资源的使用、可扩展性和可靠性也是性能测试的范畴。性能测试是性能工程的一个子集，主要发现软件架构以及设计导致的性能问题。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理，构建成功的基石 在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议 在自动化测试中，重要的不是工具 在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 如何进行有效的性能测试 所有性能相关的文章，均会同步发布至下面的公众号，大家可
在当今快节奏的软件开发环境中，性能测试是确保应用程序在各种条件下都能稳定运行的关键步骤。通过性能测试，开发团队能够识别和解决潜在的性能瓶颈，提高系统的可伸缩性和响应性。本篇博客将深入探讨性能测试的方法、工具和最佳实践，助力开发者更好地理解和应用性能测试。
公司的这个产品需要做性能测试。得知道哪些功能需要先做性能测试，哪些功能后做性能测试。
在前面几篇性能测试相关文章，我们积累的大量的各种相关知识，下面我们基于我的实践和性能测试原理对性能测试流程进行一次整体的总结。
性能测试报告是性能测试的产出物之一，它是对系统性能测试结果和数据的总结和分析，记录了系统在不同负载和场景下的性能表现和性能问题。性能测试报告提供了有关系统性能的详细信息，供项目团队、开发人员和其他相关利益相关者参考。
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提起性能测试，可能很多互联网从业人员会感觉比较混淆（不仅仅只是测试人员会弄混淆，很多开发人员、管理人员对性能测试也都是一知半解）。性能测试，它是属于测试领域一个专业细分领域，其涉及到的范围和所需要的技能也是非常广而精，从大的类型来划分，常见的它又被分为：
从14年入行至今，今年是我从事软件测试工作的第十个年头。从功能到自动化测试，然后负责性能测试团队和质量团队的技术专项治理，再到测试专家角色，负责整个技术项目的产品/运营和质量保障工作。其中性能测试和线上稳定性保障，算是我最擅长的技术领域。很多同学咨询过我，性能测试如何入门，如何快速提升压测和性能优化相关的技能。
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