基于gRPC go实现消息发布订阅
使用gRPC go实现 基于Topic的高效消息订阅发布模型 姓名 张凯 中国电子云 目 录 gRPC go 介绍 01 gRPC四种通信模式及落地场景 02 根据proto生成go桩代码 03 订阅者动态注册 04 发布者消息推送 05 现场案例演示 06 gRPC go介绍 gRPC是什么? 01. 副标题 开篇思考几个问题 01. 副标题 gRPC介绍 Web开发 基于通信模式如何落地? 01. 副标题 流式传输 基于通信模式如何落地? 01. 副标题 以及,本次分享的 “ ” 基于Topic消息发布订阅 基于Topic的消息发布模型简介 01. 副标题 基于Topic的消息发布模型简介 01. 副标题 BRIAN KERNGHAN service PubSubService { rpc Publish(PublishRequest) 服务器和客户端的接口代码。 --go_out=.: 类似地,这个选项指定了非 gRPC 相关的 Protocol Buffers 消息结构体等 Go 语言代码的输出目录, 同样为当前目录。protoc-gen-go 插件会处理 .proto 文 件中的消息定义并生成对应的 Go 结构体。 订阅者动态注册 01. 副标题 type subscriber chan interface{}0 码力 | 31 页 | 2.42 MB | 1 年前3电商消息系统架构演进&mdash
0 码力 | 22 页 | 12.22 MB | 1 年前3基于amqp实现的golang消息队列MaxQ
7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 1/22 基于amqp实现的golang消息队列 MaxQ 2017-07-01 张培培 饿了么-基础框架组 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 2. IPC消息队列 3. AMQP协议 4. MaxQ架构模型 5. MaxQ相关特性 6. 使用场景和案例 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 3/22 1. 队列 跟消息队列相比,有哪些共性? 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ 生产者消费者 通信方式 存储方式 堆积能力 消息可靠性 生产消费关系 Pull/Push 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 5/22 2. IPC消息队列 跟消息队列相比,有哪些共性? 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.1680 码力 | 22 页 | 1.45 MB | 1 年前3分布式任务系统cronsun
@Copyright Sunteng Technology 分布式任务系统 cronsun 苏创绩 @Copyright Sunteng Technology 目录 01 任务系统 02 分布式任务系统 03 cronsun 04 心得体会 @Copyright Sunteng Technology Part One 01 任务系统 @Copyright Sunteng Technology Part Two 02 分布式任务系统 @Copyright Sunteng Technology 分布式系统的特点 1. 分布性 2. 对等性 3. 并发性 4. 缺乏全局时钟 5. 故障总是会发生 @Copyright Sunteng Technology 分布式 cron 分布式crond 分布式crontab cmd1 cmd2 cmd3 Chronos Chronos 是一个运行在 Mesos 之上的具有分布式容错特性的作业调度器 @Copyright Sunteng Technology Dkron 分布式高可用的任务调度系统 @Copyright Sunteng Technology 我眼里的“西施” 1. 可替代 cron 2. 分布式、高可用 3. 支持多种任务属性 4. 易用 5. 易部署 @Copyright0 码力 | 48 页 | 1.52 MB | 1 年前3Rust分布式账务系统 - 胡宇
第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 构建分布式账务系统 在 Fintech 公司落地 Rust 项目的经验分享 Airwalle x 胡宇 Airwallex 我们是一家跨境支付领域的 Fintech 独角兽 关于我们 E2 轮 Fintech 独角兽,业务遍布全球 关于我们: Airwallex 墨尔本 新加坡 伦敦 深圳 香港 北京 旧金山 上海 东京 提供高效,低成本的数字银行服务 关于我们: Airwallex 从设计架构到实现细节 项目介绍 分布式账务系统 Fintech 互联网 正确性 bug= 资损 bug 不可怕,快速迭代 可靠性 丢数据 = 资损 允许数据丢失 性能 超低延迟 + 高吞吐 超高吞吐 交易日志 审计,监管 调试使用 分布式账务系统 Fintech 领域中的软件与互联网软件的不同 需求分析 支付处理: ● 转账 高可用:在部分节点失效的情况下,依旧可以提供正确的 服务 超低延迟:实时交易,超低响应延迟 水平扩展性:利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩 展,应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性:业务逻辑与底层 API 解耦,当业务发生改变 时,底层 API 不用改变 分布式账务系统 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 分布式账务系统 存算分离 API 解耦 读写分离 层级账号 Rust ● 事务层与账户层分0 码力 | 27 页 | 12.60 MB | 1 年前34 seata-golang 分布式事务框架
微信号: scottlewis 分布式事务框架 Seata-Golang 刘晓敏 H3C ⽬ 录 Demo 演示 01 Seata 原理 02 Mysql driver 原理 03 Mysql driver 接⼊ 04 TODO & QA 05 分布式事务就是指事务的参与者、⽀持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系 统的不同节点之上。简单的说,就是 统的不同节点之上。简单的说,就是⼀次⼤的操作由不同的⼩操作组成,这些⼩的操作分布在不同的服务器 上,且属于不同的应⽤,分布式事务需要保证这些⼩操作要么全部成功,要么全部失败。本质上来说,分布 式事务就是为了保证不同数据库的数据⼀致性。 什么是分布式事务问题? Demo 演示 整体机制: • ⼀阶段:业务数据和回滚⽇志记录在同⼀个本地事务中提交,释放本地锁和连接资源。 • ⼆阶段: • 提交异步化,⾮常快速地完成。0 码力 | 14 页 | 3.23 MB | 1 年前3华为云分布式事务DTM最佳实践
org github.com/apache?q=servicecomb 华为云分布式事务DTM最佳实践. 王启军 2 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 王启军,华为云PaaS团队架构师,负责微服 务框架的开发。曾任当当网架构师,主导电商平台 架构设计;曾就职于搜狐负责手机微博的研发。 《持续演进的Cloud Native》作者,微信公众号 适用广泛性 一般 一般 高 低 产品成熟度 高 高 一般 低 方案对比 6 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 分布式事务管理中间件 (Distributed Transaction Management,DTM) 7 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache0 码力 | 15 页 | 3.10 MB | 1 年前3分布式异地多活架构实践之路
讯飞输入法异地多活架构实践之路 凌 军 自我介绍 • 凌军 • 2010年加入科大讯飞 • 讯飞输入法、灵犀语音助手等产品服务端架构负责人 • 科大讯飞消费者BG基础平台架构负责人 产品介绍 • 稳居国内输入法第一阵营 • 2010-10~至今 • 4亿用户 • 1.1亿月活 来自:中国科学院《互联网周刊》 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些挑战 • 主从模式 (单点写,多点读) 用户个性化数据同步、账号等 读写均衡 多主模式 (多点读写) 分布式日志收集等 写多读少 汇聚模式 (多点写,单点读) 内容统计指标获取、内容榜单等 读写均衡 混合模式 (多点写,单点读, 单点写,多点读) 非核心业务 老版本兼容服务、运营活动、配置、管 理平台、官网、论坛等 N/A 本地模式 (单点读写) 设计思路 核心业务异地多活 精准流量调度 Push无状态数据 CRSync异步同步 Service实时同步 北京IDC 合肥IDC 广州IDC 最终一致性 MQ 消息接口 消息状态库 定时补偿 MQ 监控 sdk Service 消息状态上报 调用重试/查询接口 同步消息管理服务 全局消息id生成 消息管理(预写、删除等) 重试、查询、监控接口 sdk CRSync CRSync sdk sdk Processor0 码力 | 36 页 | 1.66 MB | 1 年前3202309 MeterSphere ⼀站式开源持续测试平台
⼀站式开源持续测试平台 2023 年 9 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险,提⾼可靠性,使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程,作为软件 造成测试阻塞的三个⽅⾯ 测试平台是提⾼⽣产能效最⾼效⽅法之⼀ 开发中 等待测试 测试中 建设测试平台,提升测试整体的吞吐量 测试跟踪 测试计划 测试环境 测试数据 测试资源 API 项⽬ 管理 ⼈员 管理 接⼝ 测试 功能 测试 性能 测试 UI 测试 其他 测试 从系统⻆⾊的⻆度来看,下游的 ⽣产⼒决定上游的⽣产速度。通 过测试平台的建设,最终推动研 发效能的提升。 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 MeterSphere 的使命 MeterSphere 是⼀站式的开源持续测试平台,遵循 GPL v3 开源许可协议,涵盖测试 管理、接⼝测试、UI 测试和性能测试等功能,全⾯兼容 JMeter、Selenium 等主流开 源标准,有效助⼒开发和测试团队充分利⽤云弹性进⾏⾼度可扩展的⾃动化测试,加0 码力 | 45 页 | 4.65 MB | 1 年前3Building Linux Distribution(Linux 分布式)- 贾晓宇
0 码力 | 19 页 | 723.62 KB | 1 年前3
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