kafka学习1 - 线程、进程消息通信方式、JMS模型、Kafka原理图

UE5导入MetaHuman虚拟头像后,连接live link face,面部表情捕捉出错修正 UE5 利用live link face 驱动meta human面部表情捕捉 阅读详情

1、线程和线程之间的数据交互

两个不同的线程之间是可以通过堆内存的方式进行数据交互的;
T1线程的数据发送得到堆内存,T2线程就可以共享堆内存的数据。
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存在的问题:
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T1线程发送数据的速率是50/s,T2线程消费的速率是30/s,消费的速率小于生产的速率,就会有大量的数据积压在堆内存或者磁盘文件上,时间长了后,积压的数据就会越来越多,导致影响整个流程的性能。

2、进程和进程之间的数据交互

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进程与进程之间的通信可以通过消息中间件的方式

3、Java中实现消息传输的方式[JMS]

Java Message Service
原理图:
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1、点对点模式【P2P模式】

这种模式是一个消息只能发送给一个消费者消费,其他消费者是接收不到的,消费者接收到消息后会反馈给Provider生产者说明消息已被接受到,消息被消费完后就会丢失。
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2、发布-订阅模式【PS模式】

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发布-订阅模式是消费者订阅某个主题的消息,主题的消息可以被多个消费者订阅消费。

ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ是遵循JMS规范的;Kafka是部分遵循JMS的规范

在大数据场景中我们主要采用kafka作为消息中间件,而在javaEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果JavaEE和大数据在项目中进行融合,那么kafka是不错的选择。

4、kafka的原理图

在这里插入图片描述
在kafka中,通过偏移量的方式标记每个消息,来确保消息的顺序性。

医学图像处理实战:利用OpenSlide解析病理SVS切片的完整解决方案 本文介绍了使用openslide处理病理SVS切片的完整流程,从基础安装到科研应用。主要内容包括:1)SVS切片特点及openslide工具简介;2)环境配置与软件安装;3)基础操作:读取切片、查看信息、可视化不同层级图像;4)进阶操作:坐标裁剪与批量处理;5)科研方向拓展:结合AI模型进行病理分割分类、量化分析及可视化报告。教程提供了完整的代码示例,帮助毕业设计学生快速掌握病理图像分析的核心技能。 阅读详情

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记录从移动端、鸿蒙到物联网与AI的完整实战与思考。专注于分享可复用的工程方案与产品思维,尤其深入鸿蒙生态与全栈开发。以十年工程与管理沉淀,为你提供清晰的技术纵深路径。坚信技术的价值在于“贯通”与“落地”。 1773

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