快速部署高可用RabbitMQ集群

华为云计算 云知识 消息队列 消息队列 时间：2020-11-28 14:06:08 消息队列用于接收消息并以文件的形式顺序存储，一个队列的消息可以同时被多个消费者消费。 分布式消息队列RabbitMQ 是100%兼容开源RabbitMQ的云上消息队列服务，支持广播、事务消息、消

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华为云计算 云知识 并发用户数 并发用户数 时间：2020-12-24 09:29:50 并发用户数指在同一时刻内，对系统进行业务操作的用户数量，在云性能测试服务中为用户在定义测试任务阶段设置的虚拟用户数。 链接： https://support.huaweicloud.com/

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分布式消息队列 分布式消息队列有三个主流版本，分别是：Kafka版、RabbitMQ版和RocketMQ版。就RabbitMQ版一起了解下： 分布式消息队列RabbitMQ 是100%兼容开源RabbitMQ的云上消息队列服务，支持广播、事务消息、消息路由、死信队列、优先级队列等特性

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投入成本：采用高性能存储池，硬件成本可控。不受 fork 问题影响，容量利用率高。 并发能力：多线程，不易发生阻塞；并发能力可按需水平扩展。全部节点可写，适于应对流量高低峰。 运维扩容：容量扩容秒级完成，业务零感知。并发能力扩容分钟级完成，业务秒级感知。 了解更多 高可靠：数据可靠性高，强一致，性能稳定

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入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。 什么是队列元素？ 队列的数据元素又称为队列元素。 在队列中插入一个队列元素称为入队，从队列中删除一个队列元素称为出队。 因为队列只允许在一端插入，在

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华为云计算 云知识 消息队列有哪些 消息队列有哪些 时间：2020-10-13 09:48:18 ActiveMQ：每个人一开始都使用ActiveMQ，但是现在确实每个人都没有使用太多。 尚未通过大规模吞吐量方案验证，社区也不是很活跃。 单台机器的吞吐量为10,000级，并且吞吐量低于RocketMQ和Kafka。

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分布式缓存Redis可以用于数据高并发场景 分布式缓存Redis可以用于数据高并发场景 通过集群分片技术和读写分离技术使性能突破瓶颈，与开源相比内存资源利用率提升一倍，达到100%，性能可线性拉升，性价比达到最佳。 通过集群分片技术和读写分离技术使性能突破瓶颈，与开源相比内存资源

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华为云计算 云知识 数据复制服务 是否采用了并发技术 数据复制 服务是否采用了并发技术 时间：2021-03-23 15:58:19 并发技术是提升性能的关键技术，DRS在多个环节采用了并发技术，总体可以分为两个大类并发技术：读写类并发和线程类并发。 读写类并发 为了提升全量阶段历史数据的搬迁

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Kafka与DMS高级队列的差异 Kafka与DMS高级队列的差异 时间：2020-09-17 15:21:09 除了Kafka专享实例，分布式消息服务DMS的高级队列类型也兼容Kafka协议，二者在使用上有部分差异。 兼容社区版本 DMS高级队列 DMS高级队列基于Kafka社区0

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个信号量都有一个计数值和任务队列。通常信号量的计数值表示有效的资源数，即剩下的可被占用的互斥资源数。当任务申请(Pend)信号量时，如果申请成功，则信号量的计数值递减，如申请失败，则挂起在该信号量的等待任务队列上，一旦有任务释放该信号量，则等待任务队列中的任务被唤醒开始执行。 使用场景

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个信号量都有一个计数值和任务队列。通常信号量的计数值表示有效的资源数，即剩下的可被占用的互斥资源数。当任务申请(Pend)信号量时，如果申请成功，则信号量的计数值递减，如申请失败，则挂起在该信号量的等待任务队列上，一旦有任务释放该信号量，则等待任务队列中的任务被唤醒开始执行。 使用场景

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华为云计算 云知识 消息队列的应用场景 消息队列的应用场景 时间：2020-10-13 09:57:14 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构，使用较多的消息队列有ActiveMQ，Rabb

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正在等待持有会话释放锁资源。 只有当查询阻塞在系统内部锁资源时，waiting字段才显示为true。尽管等待锁资源是数据库系统最常见的阻塞行为，但是在某些场景下查询也会阻塞在等待其他系统资源上，例如写文件、定时器等。但是这种情况的查询阻塞，不会在视图pg_stat_activity中体现。

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华为云计算 云知识 华为云 CDN 无惧流量数据高并发，嗨购618 华为云CDN无惧流量数据高并发，嗨购618 时间：2022-06-08 17:22:20 【华为云CDN618秒杀】 近年来，大数据、云计算、人工智能、虚拟现实等数字技术快速发展，为电子商务创造了丰富的应用场景，电子

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链表加锁，这样会阻塞其他地方的访问。 改进的LRU算法 与mysql的改进LRU算法类似，也是将链表划分为hot和cold两个区，数据第一次被加入时先放入cold区，当再次命中时移入hot区。淘汰时优先淘汰cold区的数据。同时我们引入了一个lockfree的队列，以免在flush

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制查询并发运行的数量，通过限制查询并发数降低资源争抢，保证资源有序高效利用。 并发管理规则：短查询加速开启，复杂查询受资源池并发控制，简单查询受短查询并发控制；短查询加速关闭，复杂查询和简单查询均受资源池并发控制，短查询并发控制无效。 并发，即资源池中的最大查询并发数。并发管理作

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正在等待持有会话释放锁资源。 只有当查询阻塞在系统内部锁资源时，waiting字段才显示为true。尽管等待锁资源是数据库系统最常见的阻塞行为，但是在某些场景下查询也会阻塞在等待其他系统资源上，例如写文件、定时器等。但是这种情况的查询阻塞，不会在视图pg_stat_activity中体现。

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正在等待持有会话释放锁资源。 只有当查询阻塞在系统内部锁资源时，waiting字段才显示为true。尽管等待锁资源是数据库系统最常见的阻塞行为，但是在某些场景下查询也会阻塞在等待其他系统资源上，例如写文件、定时器等。但是这种情况的查询阻塞，不会在视图pg_stat_activity中体现。

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纯内存，硬件价格昂贵 - 受fork问题影响，容量利用率低   并发能力 扩展性强 - 多线程，不易发生阻塞；并发能力可按需水平扩展 - 全部节点可写，适于应对流量高低峰 扩展性弱 - 单线程，大key热key影响整体访问；并发能力无法独立扩展 - 仅半数节点(master)可写   运维扩容

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支持的各种C以及Lua模块，快速构造出足以胜任10K乃至1000K以上单机并发连接的高性能Web应用系统。 OpenResty的目标是让你的Web服务直接跑在Nginx服务内部，充分利用Nginx的非阻塞I/O模型，不仅仅对HTTP客户端请求,甚至于对远程后端诸如MySQL、Po

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以下是Kafka能够解决的问题： 1. 解决数据传输问题： Kafka可以帮助解决分布式系统之间大量数据传输的问题。在传统的数据传输方式中，由于数据量大，传输速度慢，容易阻塞系统。而Kafka通过将数据分割成小的消息块并分布在多个节点上，可以大大减少数据传输时的瓶颈，保证数据传输的效率和速度。 2. 解决数据处理问题：

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