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如何设计一个百万级的消息推送系统

先简单说下本次的主题,由于我最近做的是物联网相关的开发工作,其中就不免会遇到和设备的交互。 最主要的工作就是要有一个系统来支持设备的接入、向设备推送消息;同时还得满足大量设备接入的需求。 所以本次分享的内容不但可以满足物联网领域同时还支持以下场景: 基于WEB的聊天系统(点对点、群聊)。 WEB应用中需求服务端推送的场景。 基于 SDK 的消息推送平台。 技术选型 要满足大量的连接数、同时支持双全工通信,并且性能也得有保障。 在 Java 技术栈中进行选型首先自然是排除掉了传统IO。 那就只有选 NIO 了,在这个层面其实选择也不多,考虑到社区、资料维护等方面最终选择了 Netty。 最终的架构图如下: 现在看着蒙没关系,下文一一介绍。 协议解析 既然是一个消息系统,那自然得和客户端定义好双方的协议格式。 常见和简单的是 HTTP 协议,但我们的需求中有一项需要是双全工的交互方式,同时 HTTP 更多的是服务于浏览器。我们需要的是一个更加精简的协议,减少许多不必要的数据传输。 因此我觉得最好是在满足业务需求的情况下定制自己的私有协议,在我这个场景下其实有标准的物联网协议。 如果是其他场...

缓存架构之史上讲的最明白的RabbitMQ可靠消息传输实战演练

一、背景介绍:消息可靠传递的重要性 比如:某个广告主(如:天猫)想在我们的平台(如:今日头条)投放广告,当通过我们的广告系统新建广告的时候,该消息在同步给redis缓存(es)的时候丢失了,而我们又没有发现,造成该广告无法正常显示出来,那这损失就打了,如果1天都没有该广告的投放记录,那就有可能是上百万的损失了,所以消息的可靠传输多我们的广告系统也是很重要的。 其实,生活中这样的场景很场景,再比如:交易系统、订单系统都必须保证消息的可靠传输,否则,损失是巨大的!!! 二、如何保证消息的可靠传递呢? 1、设置交换机、队列和消息都为持久化 **持久化:**保证在服务器重启的时候可以保持不丢失相关信息,重点解决服务器的异常崩溃而导致的消息丢失问题。但是,将所有的消息都设置为持久化,会严重影响RabbitMQ的性能,写入硬盘的速度比写入内存的速度慢的不只一点点。对于可靠性不是那么高的消息可以不采用持久化处理以提高整体的吞吐率,在选择是否要将消息持久化时,需要在可靠性和吞吐量之间做一个权衡。 处于某种应用场景,如:大流量的订单交易系统,为了不影响性能,我们可以不设置持久化,但是我们会定时扫描数据库...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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