使用 RabbitMQ 和 RocketMQ 的人是幸运的，因为这两个 MQ 自身提供了延迟队列的实现，不像用 Kafka 的同学那么苦逼，还要自己实现延迟队列。当然，这都是题外话，今天咱们重点来聊聊 RabbitMQ 延迟队列的实现原理，以及 RabbitMQ 实现延迟队列的优缺点有哪些？ 很多人
1、之前kettle cdc mysql的时候使用的方案是canal+kafka+kettle，今天我们一起学习下使用kettle的插件Debezium直接cdc mysql。 注：CDC (Change Data Capture) 是一种技术，用于捕获和同步数据库中的更改。 1）Debezium步
基于常见的中间件(Mysql、ElasticSearch、Zookeeper、Kafka、Redis)等分布式集群设计的机制，自己总结了在在集群设计过程中需要考虑的通用问题。 ### 节点通信机制 主节点的增加、删除、通信机制。 ### 路由算法 即数据路由到哪个节点的策略机制。在集群内有多个节点，
https://juejin.cn/post/7043948967729561607 前言 大家好，我是程序员田螺。 零拷贝是老生常谈的问题啦，大厂非常喜欢问。比如Kafka为什么快，RocketMQ为什么快等，都涉及到零拷贝知识点。最近技术讨论群几个伙伴分享了阿里、虾皮的面试真题，也都涉及到零拷贝
https://www.jianshu.com/p/e36176ad3c06 一、背景： 以某物联网企业，传感器设备实时数据消费服务（Kafka-consumer）为例，调试筛选处理耗时的主题。 1. 原始日志格式（logback输出的）： 2018-07-11 11:49:22.413 INFO
https://xie.infoq.cn/article/8085241414e8959323ecd7811 一、消息队列是一个快递柜 我们来将快递柜与消息队列做一个对比 消息队列比作快递柜：有很多厂家生产快递柜，如：丰巢（apache kafka），速递易（alibaba RocketMQ），近邻
业务数据的变化，我们可以通过 FlinkCDC 采集到，但是 FlinkCDC 是把全部数据统一写入一个 Topic 中, 这些数据包括事实数据，也包含维度数据，这样显然不利于日后的数据处理，所以这个功能是从 Kafka 的业务数据 ODS 层读取数据，经过处理后，将维度数据保存到 HBase，将事
问题描述 使用Python SDK（Confluent）相关方法获取offset或lag时, 提示SSL相关错误, 是否有更清晰的实例以便参考呢？ 问题解决 执行代码，因为一直连接不成功，所以检查 confluent_kafka 的连接配置，最后定位是 sasl.password 值设置有误。此处，
实时数据一致性的定义以及面临的挑战 数据一致性通常指的是数据在整个系统或多个系统中保持准确、可靠和同步的状态。在实时数据处理中，一致性包括但不限于数据的准确性、完整性、时效性和顺序性。 下图是典型的实时/流式数据处理的流程： 流式数据以各种方式推送到kafka中 flink流式数据处理引擎将数据处理
前言 我之前在一家餐饮公司待过两年，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。 为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。 我当时在后厨显示系统团队，该系统属于订单的下游业务。 用户点完菜下单后，订单系统会通过发kafka消息给我们系统，系统读取消息
一、不推荐把“线程”注入到spring 将线程注入到Spring容器中并不是一个常见的做法，而且通常也不推荐这样做，原因如下： 生命周期管理困难： Spring管理的Bean生命周期由Spring容器管理，而线程的生命周期由JVM管理。将线程注入到Spring容器中会导致线程的生命周期与Spring
