qq_42268998的博客

是集中存放镜像文件的场所。仓库（repository）和仓库注册服务器（Registry）是有区别的。仓库注册服务器上往往存放多个仓库，每个仓库中又包含了多个镜像，每个镜像有不同的标签（tag）。最大的仓库是DockerHub (https://hub.docker.com)，存放了数量庞大的镜像供用户下载。可以把容器看做是一个简易版的Linux环境（包括root用户权限、进程空间、网络空间等）和运行在其中的应用程序。容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的类和对象，镜像好比是类，那么容器则是对象。

系统中只有一台redis服务器是不可靠的,容易出现单点故障,为了避免单点故障,可以使用多台redis服务器组成redis集群,redis支持三种集群模式.

我是一个程序员,维护了一个商品服务,它的背后直连Mysql数据库,假设商品服务对外每秒需要提供1万次查询,但背后的mysql每秒只能提供每秒5K次的查询,那mysql肯定顶不住,分分钟压垮,这种大流量场景很常见,比如双十一购物,春节抢车票.那么问题来了?有没有什么办法在Mysql不被压垮的同时,让商品服务支持每秒!万次的查询?当然有!没有什么是加一层中间层不能解决的,如果有,那就再加一层,这次我们要加的中间层就是Redis.

Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。消息的发布者不会将消息直接发布给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息。Kafka是一个开源的分布式事件流平台（Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能的数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

Celery是一个简单的,灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,专注于实时处理的异步任务队列,同时也支持任务调度,Celery本身并不是任务队列，它是一个分布式队列的管理工具，Celery封装好了操作常见任务队列的各种操作，比如说从监听某个任务队列并从该队列中拿到数据进行消费。

有些生产者想将消息发到一个Queue中,有些则是发给多个Queue中,甚至广播给所有Queue,于是我们还需要一个可以定制消息路由分发的策略的组件,交换器Exchange,将它与Queue绑定在一起,通过一个类似正则表达式的字符串,声明绑定的关系,让用户根据需要,选择要投递的序列,消息队列本质上就是类似链表的独立进程,链表里的每一个节点是一个消息,它介于生产者和消费者之间,在流量高峰时先慢慢暂存数据,然后再慢慢消费数据,可以很好的保护消费者,也就是削峰填谷,这个类似链表的进程就是队列。