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Netty实践(三):实际场景下的数据通信

数据通信的场景:长连接 OR 短连接 在实际场景中,我们如何使用Netty进行通信呢?大致有3种方式: 第一种,使用长连接通道不断开的形式进行通信,也就是服务器和客户端的通道一直处于开启的状态。如果服务器性能足够好,并且我们的客户端数量也比较少的情况下,是适合使用长连接的通道。 第二种,采用短连接方式,一次性批量提交数据,也就是我们会把数据保存在本地临时缓冲区或者临时表里。当达到数量时,就进行批量提交;或者通过定时任务轮询提交。这种情况是有弊端的,就是无法做到实时传输。如果应用程序对实时性要求不高,可以考虑使用。 第三种,采用一种特殊的长连接。特殊在哪里呢?在指定的某一时间之内,服务器与某台客户端没有任何通信,则断开连接,如果断开连接后,客户端又需要向服务器发送请求,那么再次建立连接。这里有点CachedThreadPool的味道。 本篇博客将采用Netty来实现第三种方式的数据通信,接下来我们一起来看看吧~ Netty数据通信代码实例 请求消息对象 packageday3; importjava.io.Serializable; publicclassRequestimplement...

玩儿透ELK体系大型日志分析集群方案设计.搭建.调优.管理

实时日志分析作为掌握业务情况、故障分析排查的一个重要手段,目前使用最多最成熟的莫过于ELK方案,整体方案也有各种架构组合,像(Rsyslog/filebeat/...)->Elastic->Kibana、(Rsyslog/filebeat/...)->Redis->Logstash->Elastic->Kibana、(Rsyslog/filebeat/...)->Kafka->Logstash->Elastic->Kibana等等,复杂点的有Spark的引用,再复杂点的引入Hadoop系列。每种方案适合不同的应用场景,没有优劣之分,我目前用的是Rsyslog->kafka->(Logstash/Spark)->Elastic->Kibana和Rsyslog->Rsyslog中继->Kafka->(Logstash/spark)->Elastic->Kibana方案,中间使用Spark对日志进行再次聚合。 从整体架构进行抽象总结,其实就是采集->清洗->索引-&g...

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