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ProtoBuf(全称ProtocolBuffer)是数据结构序列化和反序列化框架,语言无关、平台无关:即ProtoBuf支持Java、C++、Python等多种语言,支持多个平台高效:即比XML更小、更快、更为简单扩展性、兼容性好:你可以更新数据结构,而不影响和破坏原有的的旧程序编写.proto文件，目的是为了定义结构对象（message）及属内容使用protoc编译器编译.proto文件，生成一系列接口代码，存放在新生成头文件和源文件中。

假设消息都会进行持久化存储,操作过程中会存在垃圾回收操作（其实就是将有效消息读取出来，然后重新截断文件，将消息连续写入文件中，操作完文件中都是有效消息），但是垃圾回收会改变消息的存储位置，但是内存中的消息也会存储消息的实际存储位置，垃圾回收后就不一致了，因此每次垃圾回收后要用新的位置去更新持久化消息的信息。当前消费者订阅了某一个队列的消息，这个队列有了消息后，就会将消息推送给这个客户端，这时候收到了消息则使用回调函数进行处理，处理完毕后就会根据确认标志决定是否进行消息确认。但是我们的连接中还有一个。

例如，在传统的异步编程中，我们可能需要使用回调函数来处理网络请求的结果，而在RxJava中，我们可以将网络请求封装成一个Observable对象，通过订阅这个对象来获取请求结果，并且可以在这个过程中对数据进行各种处理。这种基于事件驱动的编程模型，使得代码的逻辑更加清晰，也更易于维护和扩展。操作符则更加灵活，它可以将被观察者发送的每一个事件转换为一个新的Observable，然后将这些新的Observable发射的数据合并后放进一个单独的Observable中发射出去，实现一对多的转换。

Redis，RabbitMQ等常用中间件整理，持续规整中。

本文探讨了在网页抓取系统中任务去重的重要性及实现方法。通过引入责任链模式，将请求处理拆解为去重、分发、调度等模块化中间件，使系统具备智能判断能力。文章以eBay商品搜索为例，展示了如何通过MD5哈希去重、动态代理分配等策略优化采集流程。这种模块化设计不仅提升了系统性能和资源利用率，还赋予系统应对网络环境变化的灵活性，体现了将软件设计模式应用于爬虫架构的价值，使数据采集从单纯的技术实现升华为一种管理复杂性的艺术。

传感器数据交互效率与系统扩展性是自动驾驶与机器人仿真中的突出痛点。本文解析ROS传感器通用架构、各传感器实现要点，及跨中间件扩展的通用化设计，为破解数据交互难题提供思路。

本文介绍了JDK 1.8的安装步骤：1.从Oracle官网获取安装包；2.上传至/opt/jdk目录并解压；3.编辑/etc/profile文件配置环境变量(JAVA_HOME、PATH、CLASSPATH)；4.使配置生效并授权执行文件；5.最后验证安装是否成功。强调需严格按照步骤操作，否则可能导致安装不生效。

具体使用哪种MySQL数据同步中间件，需要根据实际情况而定。总之，MySQL数据同步中间件有很多，具体使用哪种中间件，需要根据实际情况而定。

在VonaJS框架中，AOP编程包括三方面：控制器切面、内部切面和外部切面。控制器切面包括五能力：Middleware、Guard、Interceptor、Pipe、Filter。其中，Middleware又分为：局部中间件、全局中间件和系统中间件。

本文深入解析Scrapy框架中的中间件机制，重点介绍了下载器中间件和爬虫中间件的区别与应用。中间件作为Scrapy核心组件，通过拦截请求/响应实现功能扩展，采用责任链模式确保模块化开发。文章详细阐述了两类中间件的工作流程和典型应用场景，并通过随机User-Agent和Item过滤两个实例演示了自定义中间件的实现方法。同时强调了中间件优先级设置原则和开发中的最佳实践，如单一职责原则、避免阻塞操作等。掌握中间件技术能显著提升爬虫的灵活性和健壮性，有效应对复杂爬取场景。

发表主题演讲《未来已来：下一代 AI 中间件重磅发布，解锁 AI 应用架构新范式》，重磅发布阿里云 AI 中间件，提供面向分布式多 Agent 架构的基座，包括：AgentScope-Java（兼容 Spring AI Alibaba 生态），AI MQ（基于Apache RocketMQ 的 AI 能力升级），AI 网关 Higress，AI 注册与配置中心 Nacos，以及覆盖模型与算力的 AI 可观测体系。模型一旦迭代，推理行为也可能漂移，今天还很稳的客服 Agent，明天可能输出不合规的内容。

特性ExpressKoa (2.x)中间件形式控制流next()直接进入下一个形成洋葱模型上下文对象reqres分开统一ctx封装请求响应异步处理需要手动调用next并处理回调基于，天然异步可读性与优雅性回调风格，复杂逻辑容易乱更优雅、直观📌一句话总结Express 的中间件是线性流水线。Koa 的中间件是洋葱模型（更符合异步逻辑）。

Serverless & DevOps 系列。

Elasticsearch是一款基于Lucene的分布式搜索引擎，核心功能包括全文检索、数据分析和实时监控。其核心概念涵盖索引（类似数据库表）、文档（JSON格式数据单元）、字段、映射和分片。通过倒排索引实现高效全文检索，采用分布式架构处理海量数据。环境搭建包括安装Elasticsearch和IK中文分词器。基础操作涉及索引创建、文档增删改查及批量处理。查询DSL支持全文检索、精确查询、复合查询、聚合分析和地理查询。常见问题解决方案包括优化分词效果、管理内存使用和维护集群健康。

摘要：“系统软中间件”并非独立术语，而是指作为系统软件重要组成部分的中间件。系统软件直接管理硬件资源，为应用软件提供基础平台（如操作系统、驱动程序等）；中间件则位于系统软件与应用软件之间，提供连接、通信和公共服务（如数据库中间件、消息队列等），简化分布式应用开发。两者共同构成支撑应用软件的系统平台，其中中间件属于系统软件范畴，是其更靠近应用层的关键服务部分。

首先它是内存数据库，所有数据直接操作内存而非磁盘，避免了 I/O 瓶颈；其次采用单线程模型，消除了多线程切换的开销，同时通过非阻塞 I/O 多路复用机制高效处理并发请求；此外，它的数据结构设计紧凑（如跳表、压缩列表等），操作复杂度低，且支持多种高效序列化方式；最后，Redis 的核心代码精简，专注于性能优化，避免了冗余计算。这些特点共同让 Redis 能达到每秒数十万级的处理能力，满足高并发场景需求。

Jazzy版本的多bag播放思想是聚合所有bag的消息到统一队列，按时间戳全局排序后发布，以模拟原始录制场景。消息从两个bag中提取到内存队列，按接收时间戳（或发送时间戳）排序。Player按时间顺序发布消息，确保/camera/image和/lidar/points的时序一致。底层依赖rosbag2_storage和rclcpp，通过优先级队列和时钟控制实现高效、同步的回放。编写Python脚本，使用rosbag2_py.SequentialReader读取多个bag。

ZooKeeper是一个分布式协调服务，基于ZAB协议实现，具有高可用和强一致性特性。它采用树形数据模型，节点分为持久/临时、顺序/非顺序四种类型，支持版本控制和Watcher事件通知机制。集群由Leader、Follower和Observer角色组成，通过奇数节点确保选举一致性。部署时需配置动态节点文件，指定各节点ID和通信端口。ZooKeeper广泛应用于分布式系统，提供配置管理、命名服务、分布式锁等功能。

想要提供信息的应用会声明其成为发布者的意图，而想要访问数据空间部分内容的应用则会声明其成为订阅者的意图。通信发生在不同域之间，即连接所有能够相互通信的分布式应用程序的孤立抽象层面。只有属于同一域的实体才能进行交互，而订阅数据的实体与发布数据的实体之间的匹配由主题介导。主题是明确的标识符，它将在域中唯一的名称与数据类型以及一组附加的特定于数据的服务质量（QoS）相关联。DDS采用的通信模型是一种多对多的单向数据交换，在该模型中，生成数据的应用程序会将数据发布到属于消费数据的应用程序的订阅者的本地缓存中。

前言了解常见的中间件 ： IIS 、 apache、nignx、tomcat环境搭建中间件的安全问题主要就是实战以前发现的CVE漏洞环境搭建 上个笔记有如何在kali进行搭建docker准备kali 已经搭建了docker注意这个 ip 0000 是你本机的ip里面有个log。

allWebPlugin中间件能够自动检测当前页面是否为iframe对象，并根据iframe的位置，自动调整控件在浏览器展示的位置（不需要像某些产品需要传递iframe偏移位置）；更厉害的是能够自动判断iframe的层次关系及显示状态调整控件状态，巨大的减轻了系统集成开发的难度和工作量。

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Kafka通过零拷贝技术，结合操作系统的sendfile和mmap机制，最大化减少了数据传输过程中的冗余步骤。这种设计使其在消费者拉取消息时能够高效利用系统资源，显著提升吞吐量并降低延迟，成为高并发场景下消息系统的理想选择。kafka使用sendfile：返回的是成功发送了几个字节数，具体发了什么应用层不知道。rocketMQ使用mmap：因为mmap返回的是数据的内容，应用层能获取到消息内容进行一些逻辑处理。rocketmq的一些消息需要获取到消息内容，比较将失败的消息重新投递到死信队列中。

在分布式系统中，经常被用来实现异步解耦、流量削峰等功能。它能够让系统在高并发环境下更具弹性，并且在各个模块之间实现“松耦合”的交互。