## Apache RocketMQ 事务消息 王强 (辽天) 阿里巴巴 中间件技术专家 ## QCon 全球软件开发大会 北京·2019 更多技术干货分享，北京站精彩继续 提前参与，还能享受更多优惠 识别二维码 查看了解更多 2019.qconbeijing.com  - 高性能，分布式 · 高并发 消息堆积 • Apache顶级项目 info ## TABLE OF CONTENTS 大纲 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 • 事务消息的演进与Apache RocketMQ的实现 • Cloud Native时代下消息系统的挑战 ## 存储文件 ![Image](/uploads/documents/9/6/a/9/96a9be3b5555064ad55c206c1cd53fac/p11_1

## 电商消息系统架构演进 李历岷 阿里巴巴-淘宝高级技术专家 ## SPEAKER INTRODUCE ## 李历岷 淘宝高级技术专家 ## - 当前： 电商消息核心系统架构以及Team Leader ## 阿里： • 主导电商内容平台架构以及构建招选搭投一体化内容导购 - 阿里巴巴第四届中间件ServiceMesh性能挑战赛冠军 - 基于Facebook–GraphQL规范打造数据聚合产品TQL TABLE OF CONTENTS 大纲 电商消息业务场景 电商消息系统架构 电商消息核心技术和挑战 电商消息全链路稳定性保障 电商消息系统未来展望 • Q&A  ## 电商消息业务场景 场景：社交互动、生意沟通、交易提醒、优惠通知、品牌资讯 目标：打造新零售业务商业连接，帮助消费者进行消费决策 ## 活动 9月会员日来袭 U 童装上新，网红爆款玩具等你来玩 >>> 95公益周，以你之名助力公益！ ## 电商消息业务场景 社交互动 淘友 电商 客服交易 亲情关系 线下导购 游戏互动 专属客服 轻店铺 业务特点 业务形态 · 多端同步 · 多样场景 业务定制 临时沟通 ##

## 使用gRPC go实现 基于Topic的高效消息订阅发布模型  姓名：___ 张凯 中国电子云  gRPC go 介绍 01 gRPC 四种通信模式及落地场景 02 根据 proto 生成 go 桩代码 03 订阅者动态注册 04 发布者消息推送 05 现场案例演示 06 ## gRPC go介绍 ## gRPC是什么？ 1. 什么是gRPC？gRPC go与gRPC的关系是什么？ 2. gRPC与HTTP相比优势是什么？能否使用HTTP平替gRPC的实现？ {} } // 定义一个Response Person的消息类型 message Person { required string name = 1; required int32 id = 2; optional string email = 3; } // 定义一个Request GetPersonRequest的消息类型 message GetPersonRequest

# Java 应用与开发 异常处理 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 October 30, 2018  ![Image](/uploads/documents/7/b/6/e/7b6e89c6 异常的概念和分类 2. 深入理解 Java 异常处理机制 异常的概念及分类 ## 大纲 异常的概念及分类 Java 异常处理机制 ## C++ 中的异常处理 ## 《The C++ Programming Language》 一个库的作者可以检测出发生了运行时错误，但一般不知道怎样去处理它们（因为和用户具体的应用有关）； 另一方面，库的用户知道怎样处理这些错误，但却无法检查它们何时发生（如果能 检测，就可以再用户的代码里处理了，不用留给库去发现）。 ## 提供异常处理机制的基本思想 让一个函数在发现了自己无法处理的错误时抛出（throw）一个异常，然后它的（直接或者间接）调用者能够处理这个问题。 ## 《C++ primer》 将问题检测和问题处理相分离。 (Exceptions let us separate problem detection from problem resolution

# 基于amqp实现的golang消息队列 MaxQ 2017-07-01 张培培 饿了么－基础框架组 ## 内容 1. 队列 2. IPC消息队列 3. AMQP协议 4. MaxQ架构模型 5. MaxQ相关特性 6. 使用场景和案例 ### 1. 队列  跟消息队列相比，有哪些共性？ • 生产者消费者 • 通信方式 • 存储方式 • 堆积能力 消息可靠性 • 生产消费关系 • Pull/Push ### 2. IPC消息队列  跟消息队列相比，有哪些共性？ ### 集群中各Node通过grpc通信，publish、delivery、ack转发，HA消息同步 3. zookeeper存储元数据保证元数据一致性，Master queue选举 4. 集群管理维护所有 MaxQ 集群 ### 5. MaxQ相关特性 1. 消息可靠性 2. 容错性 3. 扩展性 4. 高并发 ## 消息可靠性 ![Image](/uploads/documents/6/b/0/

Oracle 白皮书 2011年1月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 ## 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 动直接访问 HDFS 文件。FUSE（File System in Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂载 HDFS 存储，并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实例上挂载 HDFS（如果是 RAC 数据库，则在其所有实例上挂载 HDFS），即可使用外部表基础架构轻松访问 HDFS 文件。  图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 ## 利用表函数的示例 下面我们将以一个实际示例展示图

Golang在工程实践中的错误处理  彭友顺 石墨文档 产研负责人  为什么我们处理错误会这么慢 为什么我们处理错误会这么慢 01 如何完善错误信息 02 优雅处理错误信息 03 分布式错误处理 04 错误信息手册的必要性 05 第一部分 ## 为什么我们处理错误 会这么慢 ## 为什么我们处理错误会这么慢 why 出现错误 定位慢 恢复慢 效率低 ## 原因 错误信息不够完善 错误处理不够优雅 分布式错误难以串联 错误信息难以识别 ## 第二部分 ## 如何完善错误信息 ## GET./hello => "Hello client: main" • 没有调试信息和错误信息 • 对接起来会非常麻烦 ## 第三部分 ## 优雅处理错误信息 ## 为什么定位慢？-- 错误处理 ## 假设用户反馈了无法打开一个文件 ## 记录一次错误 不要透传错误 错误码唯一性 ## 我们的程序员非常认真 err := fmt.Errorf(format:

## 万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉  ## 自我介绍 ●花名：誓嘉 ●真名：王小瑞 ●vintagewang@apache.org ●@阿里巴巴-中间件 ●Apache RocketMQ 创始人， PPMC Member, Committer ●Open-Messaging创始人 ## ☐ 扫一扫上面的二维码图案，加我微信 01/ 阿里消息中间件的演变历史 02 双11万亿级数据洪峰的挑战 03/ Apache RocketMQ 未来展望 ## 阿里消息中间件演变历史 Napoli ActiveMQ内核 B2B大规模使用 MetaQ v3.0 RocketMQ开源 Apache 五彩石项目 交易核心消息流转 MetaQ v1.0 顺序消息 海量堆积能力 2016 Aliware MQ v1.0 Notify v3.0 ## 阿里消息中间件现状  ## CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史

## 万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉  ## 自我介绍 ●花名：誓嘉 ●真名：王小瑞 ●vintagewang@apache.org ●@阿里巴巴-中间件 ●Apache RocketMQ 创始人， PPMC Member, Committer ●Open-Messaging创始人 ## ☐ 扫一扫上面的二维码图案，加我微信 01/ 阿里消息中间件的演变历史 02 双11万亿级数据洪峰的挑战 03/ Apache RocketMQ 未来展望 ## 阿里消息中间件演变历史 Napoli ActiveMQ内核 B2B大规模使用 MetaQ v3.0 RocketMQ开源 Apache 五彩石项目 交易核心消息流转 MetaQ v1.0 顺序消息 海量堆积能力 2016 Aliware MQ v1.0 Notify v3.0 ## 阿里消息中间件现状  ## CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史

## Apache Pulsar 云原生时代的消息平台 Stream Native 翟佳 ## 自我介绍 • 开源项目爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科大 -> 中科院计算所  Subscription (S1) Consumer (C2) Producer (P3) ## 大数据处理中统一的存储的抽象 — Segmented Stream ![Image](/uploads/documents/7/d/a/4/7da43c9b240963783e387a4f2d57e585/p27_2