中间件开发与业务开发，开发常用中间件

今天小编为大家分享Windows系统下载、Windows系统教程、windows相关应用程序的文章，希望能够帮助到大家！

基于内存的分布式文件系统：Alluxio

Alluxio是一个基于内存的分布式文件系统（Virtual Distributed File System），它是架构在底层分布式文件系统和上层分布式计算框架之间的一个中间件，主要职责是以文件形式在内存或其它存储设施中提供数据的存取服务。Alluxio的前身为Tachyon。

Alluxio 统一了数据访问的方式，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁，使应用可以通过Alluxio 提供的统一数据访问方式访问底层任意存储系统中的数据。

在大数据生态系统中，Alluxio 位于上层大数据计算框架和底层分布式存储系统之间，运行在上层的大数据计算框架可以忽略底层分布式存储系统的细节，直接和 Alluxio 进行交互，Alluxio 透明地将上层大数据框架的数据访问请求转发到底层分布式存储系统中，并将底层多个分布式存储系统中的数据自动缓存到Alluxio 中，从而提升某些上层大数据计算框架的数据访问速度的数量级。

#头号周刊# 云图说——云容器引擎 新手课堂 - 通过Helm模板快速部署中间件应用

云容器引擎（Cloud Container Engine）新手课堂 - 本期导读：通过全容器化Helm模板，快速部署中间件应用。

本期将指导用户另一种创建应用的方式，CCE首推全容器化中间件Helm模板，可快速完成中间件的部署。#华为云# #云图说#

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软考书上说，中间件技术目前还没有形成一个统一的定义。我一直也被中间件搞得云里雾里的。中间件还可以分为，底层、通用、集成三大类。想必中间件是个相对的概念。像jvm、clr，被认为是底层中间件；j2ee，weblogic又被称为通用中间件。它们在操作系统之上，又在应用程序之下。

【小红书消息中间件的运维实践与治理之路】近年来，消息领域的全面云原生化逐渐走向深入，比如 RocketMQ 5.0 版本的存算分离设计和 raft 模式，再比如 Kafka3.0 引入了分层设计的方式（tiered storage）和 raft 模式，以及近年来新崛起的 Pulsar 也开始采用云原生架构，在未来都可以针对具体业务需求引入进行功能迭代，发挥组件的最大价值。小红书消息中间件的运维实践与治理之路-阿里云开发者社区

呼叫中心中间件智能升级中的作用

#程序猿# #中间件# #redis# Redis_⼋种数据类型及其使⽤场景Redis是开源的，内存中的数据结构存储系统，他可以⽤作数据库，缓存和消息中间件。

Redis⽀持的⼋种数据类型：

五种基本数据类型：String，list，hash，set，zset

三种特殊数据类型：geospatial，hyperloglog，bitmap

互联网公司的技术栈小结：前端、后端、中间件、运维和工具。

中国天才少年！芯片之痛痛，更痛的是工业软件之痛！工业软件的自主！这是工业制造和理论技术的完美融合！要两头并进才是强大工业制造的基础！工业软件是指在工业领域里应用的软件，包括系统、应用、中间件、嵌入式等。一般来讲工业软件被划分为编程语言、系统软件、应用软件和介于这两者之间的中间件。其中系统软件为计算机使用提供最基本的功能，但是并不针对某一特定应用领域。而应用软件则恰好相反，不同的应用软件根据用户和所服务的领域提供不同的功能。

分布式任务调度中间件功能对比，主要涉及xxl-job、elastic-job、quartz，目前软件公司优先考虑xxl-job，如果需求简单用quartz也可以的，下面是3个中间件的功能清单对比

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都是成年人，要有自己的判断力，那些说ubuntu不稳定的，不知道有啥证据，相反我手里的ubuntu机器四年了，没掉过链子，高峰期也经历过五六千的QPS单机。还有那些说中间件不能跑在docker的，我手里生产环境多台多年了，没遇到过稳定性的问题，实践出真知

吉宏股份：公司拥有区块链核心技术，包括专业级别的BaaS、多链互联的中间件等，开发出多元化元宇宙应用，比如数字艺术品、供应链溯源、IPFS存储等；利用公司的行业影响力快速拓展并占领市场，目前公司秦宇宙平台用户已近百万，且这个数字还在不断增加。

消息中间件：Kafka拉模式和RabbitMQ推模式

首先明确一下推拉模式到底是在讨论消息处理过程的哪一个步骤？一般而言，我们在谈论推拉模式的时候指的是 Comsumer 和 Broker 之间的交互。Producer 与 Broker 之间默认就是推的方式，即 Producer 将消息推送给 Broker，而不是 Broker 主动去拉取消息。

Kafka是通过一个提交日志记录的方式来存储消息记录，采用拉模式；而RabbitMQ则采用队列的方式，属于推模式。

Kafka 维护消费状态跟踪的方法：Topic 被分成了若干分区（Partition），每个分区在同一时间只被一个 Consumer 消费。这意味着每个分区被消费的消息在日志中的位置仅仅是一个简单的整数：offset。

用好Kafka，维护其消息偏移量（offset）对于避免消息的重复消费与遗漏消费，确保消息的Exactly-once是至关重要的。

Kafka消息所在位置由Topic、Partition、Offset三个因素决定。Kafka消费者消费的消息位置还与consumer的group.id有关。

Kafka 的新版本已经支持将 group 消费组的偏移量（offset）信息存储在 Kafka 中，而且由于之前存储在 Zookeeper 中，而 Zookeeper 并不适合大批量的频繁写入操作，官网也是建议使用 Kafka 来进行存储。

Metadata 是以 Topic 的形式存储在 Kafka 中的，topic 名为：__consumer_offsets。并且也提供了kafka_consumer_groups.sh 脚本来帮助我们查看偏移量情况。默认情况下__consumer_offsets有50个分区。

当Kafka需要实现负载均衡时，就需要在一个topic下建立多个partition，此时，partition和消费端之间是多对一的关系。消息通过负载均衡分配到不同的partition。

RabbitMQ通过队列的方式实现，当需要实现多订阅时，就在一个topic下建立多个队列，队列之间的消息完全一样。但某个队列如果需要实现负载均衡，就比较简单，只需要由每个队列来实现负载均衡就可以了。

Kafka和RabbitMQ实现负载均衡的地方不一样，Kafka是在消息保存进partition的时候，进行负载；RabbitMQ是在消息进行消费的时候进行负载。

Kafka中多个partiton的目的是为了负载均衡，而RabbitMQ中多个队列的目的是为了实现多订阅。

【全栈式中间件峰会聚焦运营商、能源行业，普元融合生态伙伴助信创“放心用”】7月29日，全栈式中间件信息技术应用创新峰会的又一重磅论坛“运营商、能源行业平行论坛”，聚合产学研用各领域专家，在“云端”开幕。论坛由全栈式中间件领导厂商#普元#，协同湖南鲲鹏生态创新中心、统信软件、达梦数据、openGauss社区、麒麟信安倾力打造。湖南省鲲鹏生态创新中心COO唐勇、统信软件生态中心总经理朱建忠、达梦数据渠道部总经理卢亚波、openGauss社区秘书长胡正策、麒麟信安高级副总裁任启还发表了致辞，充分肯定和普元在生态、技术、产品、市场等领域携手共建信息安全底座的成果，并寄语全栈一体化共创基础软硬件中国梦的美好未来。会上，普元与全栈生态伙伴立足各自领域的信创实践，围绕“全栈信创催化智慧未来”主题，深度解析如何满足运营商、能源企业#信创#“易用、好用、放心用”需求，助推行业复杂业务系统平滑迁移，实现从技术底座到上层业务应用的无缝对接，平稳走向智慧未来。

信创投资逻辑：国产软件赛道一览

1是中国软件、诚迈科技、麒麟信安为代表的操作系统厂商；

2是以海量数据、星环科技、太极股份为代表的数据库厂商；

3是以东方通、宝兰德等为代表中间件厂商；

4是各类办公软件，如替代office的办公软件，包括金山办公、福昕软件等；协同办公软件包括致远互联、泛微网络等；

5，安全、工业软件等赛道企业众多，不再罗列。

国产软件还包括数字货币、金融科技赛道，如南天信息、科蓝软件等，信创是未来长期的大战略，业绩空前较大，国产软件还会有很好的前景。

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