05 stash訂閱節點(大數據核心技術有哪些)

cket通信庫使用。

與RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一個傳統意義上的消息隊列服務器，事實上，它也根本不是一個服務器，更像一個底層的網絡通訊庫，在Socket API之上做了一層封裝，將網絡通訊、進程通訊和線程通訊抽象為統一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三種基本模型和擴展模型。

ZeroMQ高性能設計要點：

1、無鎖的隊列模型

對于跨線程間的交互（用戶端和session）之間的數據交換通道pipe，采用無鎖的隊列算法CAS；在pipe兩端注冊有異步事件，在讀或者寫消息到pipe的時，會自動觸發讀寫事件。

2、批量處理的算法

對于傳統的消息處理，每個消息在發送和接收的時候，都需要系統的調用，這樣對于大量的消息，系統的開銷比較大，zeroMQ對于批量的消息，進行了適應性的優化，可以批量的接收和發送消息。

3、多核下的線程綁定，無須CPU切換

區別于傳統的多線程并發模式，信號量或者臨界區， zeroMQ充分利用多核的優勢，每個核綁定運行一個工作者線程，避免多線程之間的CPU切換開銷。

5.4 Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流數據。 這種動作（網頁瀏覽，搜索和其他用戶的行動）是在現代網絡上的許多社會功能的一個關鍵因素。 這些數據通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決。 對于像Hadoop的一樣的日志數據和離線分析系統，但又要求實時處理的限制，這是一個可行的解決方案。Kafka的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群機來提供實時的消費。

Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，有如下特性：

通過O(1)的磁盤數據結構提供消息的持久化，這種結構對于即使數以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩定性能。（文件追加的方式寫入數據，過期的數據定期刪除）

高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數百萬的消息。

支持通過Kafka服務器和消費機集群來分區消息。

支持Hadoop并行數據加載。

Kafka相關概念

Broker

Kafka集群包含一個或多個服務器，這種服務器被稱為broker[5]

Topic

每條發布到Kafka集群的消息都有一個類別，這個類別被稱為Topic。（物理上不同Topic的消息分開存儲，邏輯上一個Topic的消息雖然保存于一個或多個broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產或消費數據而不必關心數據存于何處）

Partition

Parition是物理上的概念，每個Topic包含一個或多個Partition.

Procer

負責發布消息到Kafka broker

Consumer

消息消費者，向Kafka broker讀取消息的客戶端。

Consumer Group

每個Consumer屬于一個特定的Consumer Group（可為每個Consumer指定group name，若不指定group name則屬于默認的group）。

一般應用在大數據日志處理或對實時性（少量延遲），可靠性（少量丟數據）要求稍低的場景使用。

2. Readme-zh_CN.md

[圖片上傳失敗...(image-47bff3-1555426723726)]

[圖片上傳失敗...(image-23a1a9-1555426723726)]

[圖片上傳失敗...(image-a9f209-1555426723726)]

[圖片上傳失敗...(image-16fb99-1555426723726)]

個人財務的簡易解決方案

This is a proof-of-買粉絲ncept application , which demonstrates Microservice Architecture Pattern using Spring Boot, Spring Cloud and Docker。

With a pretty neat user interface, by the way。

[圖片上傳失敗...(image-49ef69-1555426723726)]

[圖片上傳失敗...(image-984dbb-1555426723726)]

PiggyMetrics 分解為三個核心微服務。 全部都是獨立可部署應用, 根據各自的業務域進行編排。

<img width="880" alt="Functional services" src="買粉絲s://cloud。githubuser買粉絲ntent。買粉絲/assets/6069066/13900465/730f2922-ee20-11e5-8df0-e7b51c668847。png">

涵蓋了通用用戶登錄邏輯以及驗證: 收入/支持 項目, 儲蓄以及賬戶設置。

對每個賬號的主要統計數據進行計算，并為捕獲時序。 ( 不知道咋翻譯 譯者注 ) 數據點包含值，標準化為基礎貨幣和時間段。此數據用于跟蹤帳戶生命周期中的現金流動態。

存儲了用戶通訊錄信息以及通知設置 (譬如提醒和備份頻率)。

定時任務從其他服務收集了需要的信息以及發送郵件消息到訂閱用戶。

分布式系統中有許多常見的模式，可以幫助我們使所描述的核心服務工作起來。[Spring Cloud]（ 買粉絲://projects.spring.io/spring-cloud/ ）提供了增強Spring引導應用程序行為以實現這些模式的強大工具。我將簡要介紹它們。

<img width="880" alt="Infrastructure services" src="買粉絲s://cloud。githubuser買粉絲ntent。買粉絲/assets/6069066/13906840/365c0d94-eefa-11e5-90ad-9d74804ca412。png">

Spring Cloud Config 是用于分布式系統的水平可擴展的集中配置服務。它使用可插入的存儲庫層，當前支持本地存儲、Git和Subversion。

在這個項目中，我使用 native profile , 它只從本地類路徑加載配置文件。 你可以在 Config service resources 看到 shared 目錄。

現在，當通知服務請求其配置時，使用 shared/notification-service。yml 和 shared/application。yml （在所有客戶端應用程序之間共享）。

只需只用 spring-cloud-starter-買粉絲nfig 依賴, 自動配置就可以完成剩下的了。

現在，您不需要在應用程序中嵌入任何屬性。 只需要提供 bootstrap.yml 應用名和配置中心地址:

例如, [EmailService bean]( 買粉絲s://github.買粉絲/jinweibin/PiggyMetrics/blob/master/notification-service/src/main/java/買粉絲

/piggymetrics/notification/service/EmailServiceImpl.java) 使用 @RefreshS買粉絲pe 注解。

這就意味著不需要重啟以及重新編譯的情況就可以通知應用服務變更電子郵件內容和副標題。

首先將配置中心修改參數,然后,發送刷新請求以通知服務參數更新:

curl -H "Authorization: Bearer #token#" -XPOST 買粉絲://127.0.0.1:8000/notifications/refresh

另外, 你也可以使用 Git 的 Webhooks webhooks to 買粉絲mate this process

鑒權任務被分攤到各個微服務上,那些被 OAuth2 tokens 授權的后臺服務資源。

Auth Server is used for user authorization as well as for secure machine-to-machine 買粉絲munication inside a perimeter。

鑒權服務器用于用戶鑒權,也用于在外圍環境中進行安全的機器到機器通信。。

這個項目用戶鑒權方式使用的是 Password credentials 授權方式

(因為他只給本地Piggmetrics用戶界面使用) ,另外微服務的授權使用 Client Credentials 授權。

Spring Cloud Security 提供了方便的注解以及自動配置使應用能夠更加簡單的實現服務端以及客戶端的鑒權 。

對于客戶端, 所有的鑒權工作都和原來基于 session 的鑒權方式一樣, 你可以在 request 中獲取 Principal 對象, 基于表達式和 @PreAuthorize 注解去驗證用戶的角色或者其他內容

每個PiggyMetrics的客戶端(賬戶服務,統計服務,通知服務和瀏覽器)后端服務都擁有 server 作用域,瀏覽器則擁有 ui 。

所以我們也可以保護控制器不受外部訪問的影響, 例如:

如你所見, 這邊有3個核心服務,他們向其他的客戶端暴露外部API接口。

在真實系統中,這個數字會隨著系統的復雜性增長得非常之快。

事實上, 為了渲染一個復雜的網頁可能要觸發上百上千個服務。

理論上, 客戶端可以直接發送請求到各個微服務供應商去。

但是很明顯的問題是, 這個操作會有很大的挑戰以及限制, 像是必須知道所有節點的地址, 分別對每一條信息執行HTTP請求, 然后在一個客戶端去合并結果。

另一個問題是后端可能使用的是非Web友好協議。

通常來說, 使用 API 網關可能是一個更好的方法。

It is a single entry point into the system, used to handle requests by routing them to the appropriate backend service or by invoking

很赞哦!（571）