如何在优雅地Spring 中实现消息的发送和消费
本文将对rocktmq-spring-boot的设计实现做一个简单的介绍,读者可以通过本文了解将RocketMQ Client端集成为spring-boot-starter框架的开发细节,然后通过一个简单的示例来一步一步的讲解如何使用这个spring-boot-starter工具包来配置,发送和消费RocketMQ消息。
作者简介:辽天,阿里巴巴技术专家,Apache RocketMQ 内核控,拥有多年分布式系统研发经验,对Microservice、Messaging和Storage等领域有深刻理解, 目前专注 RocketMQ 内核优化以及 Messaging 生态建设。
通过本文,您将了解到:
- Spring的消息框架介绍
- rocketmq-spring-boot具体实现
- 使用示例
前言
上世纪90年代末,随着Java EE(Enterpri
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从零单排学Redis【铂金一】
前言 只有光头才能变强 好的,今天我们要上铂金段位了,如果还没经历过青铜和白银和黄金阶段的,可以先去蹭蹭经验再回来: 从零单排学Redis【青铜】 从零单排学Redis【白银】 从零单排学Redis【黄金】 这篇文章主要讲的是Redis主从复制。因为Redis集群的知识点有点多,所以铂金上分得要好几篇~ 文本力求简单讲清每个知识点,希望大家看完能有所收获 一、主从架构 1.1为什么要主从架构 Redis也跟关系型数据(MySQL)一样,如果有过多请求还是撑不住的。 因为Redis如果只有一台服务器的话,那随着请求越来越多: Redis的内存是有限的,可能放不下那么多的数据 单台Redis支持的并发量也是有限的。 万一这台Redis挂了,所有的请求全走关系数据库了,那就更炸了。 显然,出现的上述问题是因为一台Redis服务器不够,所以多搞几台Redis服务器就可以了 为了实现我们服务的高可用性,可以将这几台Redis服务器做成是主从来进行管理 tip:Redis作者已将Master/Slave架构改名为Master/Replica 1.2主从架构的特点 下面我们来看看Redis的主从架构...
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面向高维稀疏数据场景,阿里妈妈宣布开源XDL深度学习框架
据介绍,作为阿里巴巴旗下的大数据营销平台,阿里妈妈基于自身广告业务自主研发了深度学习框架X-Deep Learning(XDL),且已经大规模部署应用在核心生产场景。 阿里妈妈表示,这也是业界首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架,突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维连续数据而设计的现状。 数据的高维稀疏性既是阿里妈妈业务场景的重要特征,也是互联网的众多核心应用场景(如广告/推荐/搜索等)的特征,覆盖了大多数互联网企业的数据应用模式。对于难以与BAT研发能力比肩的众多互联网公司而言,阿里妈妈表示工业级深度学习框架XDL及内置算法方案的开源,将助力各大公司的技术升级,大大提升广告/推荐/搜索场景的精准性,缩短技术迭代周期。 面向广告、推荐、搜索研发,XDL覆盖互联网最核心的场景 随着深度学习的风靡,阿里妈妈以算法先行的方式
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