PUSH和PULL的模式的特性

最新推荐文章于 2025-03-04 09:09:37 发布
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#系统架构

博客主要对PUSH和PULL模式的特性进行了对比，涉及信息技术领域中不同模式的特点分析，有助于了解两种模式在实际应用中的差异。

PUSH和PULL模式的特性对比
在这里插入图片描述

阿里面试这样问：Nacos用了 push 还是 pull模式 ？
xxsiyao的博客
07-09 2336
对于 Nacos 大家应该都不太陌生，出身阿里名声在外，能做动态服务发现、配置管理，非常好用的一个工具。然而这样的技术用的人越多面试被问的概率也就越大，如果只停留在使用层面，那面试可能要吃大亏。 比如我们今天要讨论的话题， Nacos 在做配置中心的时候，配置数据的交互模式是服务端推过来还是客户端主动拉的？ 这里我先抛出答案：客户端主动拉的！ 接下来咱们扒一扒 Nacos 的源码，来看看它具体是如何实现的？ 配置中心 聊 Nacos 之前简单回顾下配置中心的由来。 简单理解配置中心的作用就是对配置..
zeromq push-pull 模式
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john_crash的专栏
11-10 1万+
举一个例子，在并行处理中的一个经典情形。一个任务分发者拆解任务并进行分配，很多执行者领取任务然后执行，最后执行者将结果发送给一个收集者。见下图: - 最上面是产生任务的 分发者 ventilator - 中间是执行者 worker - 下面是收集结果的接收者 sink任务分发者首先给接受者sink发送“0”表示开始处理，然后给执行者发送一个休眠时间代表它的工作负载。// Task ven
消息系统该Push/Pull模式分析
小地盘的诺克萨斯
08-18 1111
信息推拉技术简介　　“智能信息推拉(IIPP)技术”是在网上信息获取技术中加入了智能成份，从而有助于用户在海量信息中高效、及时地获取最新信息，提高了信息系统主动信息服务的能力。如果引入基于IIPP的主动信息服务系统，则可根据用户的特性提供具有针对性的、个性化的信息服务。　　以往在Internet上搜寻信息，最常用的方法就是浏览器发出请求后，Web就将信息传送给用户，此过程用户需要“拉取”信息而被描述
Push-Pull和Open-Drain输出复位芯片对比
Airer_00的博客
03-04 542
1. 多设备总线（如I²C）。包含上拉（P-MOS）和下拉（N-MOS）管，可主动输出高/低电平。仅有一个下拉MOS管，输出低电平或高阻态（需外部上拉电阻）。低电平功耗较高（电流经电阻到地），高阻态功耗低。需额外电路（如电平转换器）才能兼容不同电压设备。低电平驱动强，高电平驱动弱（依赖外部电阻）。支持多设备并联（如总线共享），避免电平冲突。低电平由芯片驱动，高电平依赖外部上拉电阻。高/低电平均由芯片主动驱动，无需外部元件。高/低电平驱动均强，适合高速或大负载场景。高电平受上拉电阻和负载影响，可能波动。
open drain和push pull
ForDream321的专栏
08-21 6553
GPIO常常可以设置为输出和输入；在配置GPIO管脚的时候，常会见到两种模式：开漏（open-drain，漏极开路）和推挽（push-pull）这里先熟悉下什么是mos管：MOS管，即绝缘性场效应管。MOS英文全称为Metal-Oxide-Semiconductor即金属-氧化物-半导体，常用做开关元件；
消息系统Push/Pull模式分析
weixin_34327761的博客
01-29 292
信息推拉技术简介 “智能信息推拉（IIPP）技术”是在网上信息获取技术中加入了智能成份，从而有助于用户在海量信息中高效、及时地获取最新信息，提高了信息系统主动信息服务的能力。如果引入基于IIPP的主动信息服务系统，则可根据用户的特性提供具有针对性的、个性化的信息服务。以往在Internet上搜寻信息，最常用的方法就是浏览器发出请求后，Web就将信息传送给用户，此过程用户...
Kafka面试题----Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式
qq_38737545的博客
01-21 591
Kafka面试题----Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式
【Kafka专栏 02】一场关于数据流动性的权力游戏：Kafka为何青睐Pull拉取而非Push推送模式？
weixin_40736233的博客
06-11 1214
Kafka选择Pull模式而非Push模式主要是基于消费者自主性、资源优化、消息有序性与系统稳定性等方面的考虑。Pull模式赋予了消费者更大的灵活性和控制权，使得系统能够根据实际需求动态调整消息拉取策略。同时，这种模式也有助于避免资源浪费和系统过载的问题。因此，在设计和实现分布式消息队列系统时，Kafka的Pull模式选择为我们提供了一个宝贵的参考和借鉴。
git push 和 git pull 的默认行为
Lakers2015的博客
12-25 2546
文章目录前言一、git push 的默认行为二、upstream & downstream三、git pull 的默认行为 前言 之前记录过一篇 git push 中使用-u参数含义的博客，最近看到一片关于 git push默认行为的介绍文章，对于-u参数的理解就能更清晰，特此记录一下。 一、git push 的默认行为 当我们通过显式指定分支名进行初次push操作后，本地有了新的commit，此时执行git push命令会有什么效果呢？ 如果你未曾改动过git config中的push.def
ZeroMQ PUSH-PULL模式
08-11
根据引用[1]，PUSH-PULL模式（也称为管道模式）通过PUSH和PULL套接字实现负载均衡和任务分发。引用[2]提到，PUSH套接字会将任务均匀分发给所有已连接的PULL套接字（负载均衡），而PULL套接字会以公平排队的方式收集...
GPIO 的输出有 Push-pull 模式和 Open-drain 模式，分别用于什么场合？
04-22
首先，Push-pull模式的工作原理：使用两个MOS管（一个PMOS和一个NMOS）交替导通，能够主动输出高或低电平，驱动能力强，适合需要快速切换和高负载的场景。而Open-drain模式只有一个NMOS，当MOS管关闭时，输出高电平...
ZeroMQ的PUSH-PULL模式详解
在PUSH-PULL模式中，通信管道是单向的，这意味着数据只能从PUSH端流向PULL端，且PUSH端发送的数据不会被重复获取。如果PULL端（worker）没有在线，消息会被保留，直到worker连接上。这种模式下的负载均衡取决于...
如何优化ZeroMQ PUSH/PULL模式以防止消息丢失？
最新发布
08-12
我们正在讨论如何优化ZeroMQ的PUSH/PULL模式以防止消息丢失。根据引用内容，特别是引用[1]和引用[2]，我们可以总结出以下关键点： 1. 引用[1]指出，ZeroMQ文档承认在PUSH/PULL设置中存在消息丢失的问题，并建议在...
数据库设计 - 扩展性
永远sayYES的博客
08-27 3260
一、What 数据库模块可变更的能力叫做数据库扩展性。比如以下三个场景： 底层的表结构变更：比如新增两个字段。因为线上数据量一般都是比较大的，如果直接ALTER TABLE会锁表，线上服务会不可用。 水平分库的个数变化：比如两个水平分库变更为三个水平分库 底层存储介质变换：比如mongodb修改为mysql 二、Why 数据库扩展性是指随着产品的迭代，数据库可能也需要迭代变更。 三、How 方案一：离线迁移数据，数据库升级期间服务不可用。适用场景1、2、3。 发通告要升级服务 停止服务 数据变更 恢复
容器开放接口规范（CRI OCI）比较
永远sayYES的博客
08-20 2847
CRI VS OCI 一、CRI - Container Runtime Interface 高层次的容器运行时抽象接口，比如怎么从仓库拉取镜像，怎么管理镜像。 containerd 来自Docker，实现了CRI，接受上游的命令（比如Docker，K8S调度），拉取镜像，并管理镜像，然后转交给底层的运行时（比如runC） CRI-O 来自Red Hat, IBM, Intel, SUSE，openshift使用的是CRI-O。 CRI 接口定义 // Runtime service defines the
数据库设计 - 主从一致性
永远sayYES的博客
08-27 1131
一、What 主从一致性是指主库和从库在某一时刻数据可能会不一致。 二、Why 因为主从分组架构中，从库是需要时间来同步主库的数据库的，所以在某一时刻数据可能会有差别。比如主库0时刻修改了一条记录，500毫秒后才会同步到从库，那么从0时刻至500毫秒时刻主从的数据是不一致的，如果此时刚好有一个查询打到从库，则读到的是旧数据。 三、How 方案一：忽略不计 如果业务侧是可以忍受读到短时间的一个脏数据的（通常只要用户刷新一下就是正确数据），那么忽略不计其实是最经济实惠的方式，只要业务允许，那么我们的架构也可
接入层的负载均衡、高可用、扩容
永远sayYES的博客
07-15 688
一、接入层的负载均衡 利用nginx的反向代理来实现站点层web-server的负载均衡，负载均衡算法有：随机，轮询，静态权重，一致性hash等。 接入层的负载均衡实现是依赖于LVS的负载均衡（操作系统级别，比nginx应用层性能更好） 使用F5（硬件级别，性能比LVS更好） 二、接入层的高可用 不管使用LVS，还是F5，虽然性能比nginx好很多，但是依然存在单点问题。需要通过keepalived + VIP 来保证高可用 三、接入层的扩容 虽然现在实现了高可用，负载均衡，但是还是受限于一台
架构案例 - Feed业务架构设计实践
永远sayYES的博客
08-20 633
一、What Feed：订阅源 经典场景，比如微博，Twitter，Facebook等社交网站，朋友圈等等 特点是单人写，多人读 数据：关系、粉丝、发布的feed消息 难点：自己的主页是别人发布的feed组成，当并发量高的情况下（比如郭德纲发了一条feed），如果设计的不好，那么会造成粉丝拉取主页很慢 二、How 拉模式（读扩散）： 适合数据量小，并发量小的初创阶段。当数据量和并发量上去的时候，会出现主页读取慢的情况 优点：feed存一份，存储小，逻辑简单 缺点：用户集中访问数据，性能差（指拉取主页
如何保证Session一致性
永远sayYES的博客
07-15 606
如何保证Session一致性？ 一、方案 Session同步法 多台web-server互相同步数据，缺点是水平扩展受限，因为每台web-server都是存储所有的session 客户端存储法 session存储到浏览器cookie中，每个客户端只要存储一个用户的数据了。缺点是占用外网带宽、大小受限（因为cookie有大小限制） 反向代理hash一致性 四层Hash和七层Hash都可以做，保证一个用户的请求落在一台web-server上，缺点是不能保证高可用，如果一台web-server down机了，上
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