AutoMQ 社区双周精选第九期((2024.03.11~2024.03.22)

本期概要

欢迎来到 AutoMQ 第九期双周精选!
在过去两周里,@funky-eyes 为社区优化了combined 模式下的启动脚本 HELP 输出。
主干动态方面,AutoMQ 发布了 1.0.2 版本,该版本支持堆内池化和堆外池化两种策略,且 AutoMQ 主分支现已完成对 Apache Kafka 3.7.0 的分支合并。

社区贡献者名单

@funky-eyes https://github.com/AutoMQ/automq/pull/967

该 PR 优化了 combined 模式下的启动脚本 HELP 输出

AutoMQ 主干动态

AutoMQ 1.0.2 版本发布

https://github.com/AutoMQ/automq/releases/tag/1.0.2

  • 新增内存分配策略配置参数,支持堆内池化和堆外池化两种策略
  • 支持 Linux 环境下的 JVM 堆大小自适应调节,支持 AutoMQ 内存相关配置自适应调节

AutoMQ 内核升级至 3.7.0

https://github.com/AutoMQ/automq/tree/mainAutoMQ

主分支现已完成对 Apache Kafka 3.7.0 的分支合并,并将在后续持续对 Apache Kafka 进行 M+1 的合并迭代

以上是第九期《双周精选》的内容,欢迎关注我们的公众号,我们会定期更新 AutoMQ 社区的进展。同时,也诚邀各位开源爱好者持续关注我们社区,跟我们一起构建云原生消息中间件!

END

关于我们

我们是来自 Apache RocketMQ 和 Linux LVS 项目的核心团队,曾经见证并应对过消息队列基础设施在大型互联网公司和云计算公司的挑战。现在我们基于对象存储优先、存算分离、多云原生等技术理念,重新设计并实现了 Apache Kafka 和 Apache RocketMQ,带来高达 10 倍的成本优势和百倍的弹性效率提升。

🌟GitHub 地址:https://github.com/AutoMQ/automq

💻 官网:https://www.automq.com

👀 B站:AutoMQ官方账号

🔍 视频号:AutoMQ

关注我们,一起学习更多云原生技术干货!

03-08
### autoMQ 技术概述 autoMQ 是一种用于简化消息队列配置和使用的工具,旨在帮助开发者更高效地管理分布式系统的通信机制[^1]。通过自动化的配置管理和灵活的消息传递模式,autoMQ 可以为多种应用场景提供支持。 #### 使用场景 在现代微服务架构中,不同组件之间的异步通信需求日益增加。autoMQ 提供了一种简单而强大的方式来实现这些功能,适用于以下几种典型情况: - **事件驱动架构**:当某个特定事件发生时触发相应的处理逻辑。 - **负载均衡**:分发任务到多个工作节点上执行,提高整体性能。 - **日志收集与监控**:集中化存储来自各个服务的日志数据以便后续分析。 #### 实现原理 为了达到上述目标,autoMQ 主要依赖于以下几个关键技术点: - **协议解析**:能够识别并适配不同的网络传输层协议(如 TCP/IP),从而确保跨平台兼容性。 - **动态路由选择**:基于预定义规则或实时状态调整消息转发路径,优化资源利用率。 - **持久化存储选项**:允许用户自定义消息保存策略,在必要情况下保障重要信息不丢失。 ```python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 声明一个名为 'hello' 的队列 channel.queue_declare(queue='hello') def callback(ch, method, properties, body): print(f"Received {body}") # 绑定回调函数至指定队列 channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True) print('Waiting for messages.') channel.start_consuming() ``` 此代码片段展示了如何利用 Python 中的 `pika` 库连接 RabbitMQ 并设置简单的消费者端监听器。虽然这不是直接关于 autoMQ 的例子,但它很好地说明了消息队列的基本操作流程。
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