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监听RabbitMQ，向Elasticsearch 创建索引上一篇通过配置Canal+MQ的数据同步环境，实现了Canal从数据库读取binlog并且将数据写入MQ。

茜茜西西CeCe

软件工程知识点总结（3）：需求分析（二）——分析模型建模1 类(Class)、对象(Object)和它们之间的关系是面向对象技术中最基本的元素。类图技术是 OO 方法的核心。类图标加上它们之间的关系就构成了类图。

就在今晚！亚马逊云科技数据开源软件-流式数据湖 Tech Talk等你来！7月24日19:00-21:00，本次亚马逊云科技数据开源软件-流式数据湖 Tech Talk 即将举行。

Websocket自动消息回复服务端工具点击下载《Websocket自动消息回复服务端工具》在进行Websocket开发时，前端小伙伴通常是和后端开发人员同步进行项目开发，经常会遇到后端开发人员接口还没开发完，也没有可以调试的环境，只能按照接口文档进行“脑回路开发”，无法调用真实的接口，也无法获取接口数据并进行相应地处理，这种情况严重影响了开发的质量和效率，同时也是最让前端小伙伴懊恼不已的问题。

活动回顾 | AutoMQ 联合 GreptimeDB 共同探讨新能源汽车数据基础设施7 月 13 日，AutoMQ 携手 GreptimeDB“新能源汽车数据基础设施” 主题 meetup 在上海圆满落幕。本次论坛多角度探讨如何通过创新的数据管理和存储架构，提升汽车系统的性能、安全性和可靠性，从而驱动行业的持续发展和创新，涵盖 AutoMQ 多模态共享存储架构、长城汽车多云多活架构的实践与探索、GreptimeDB 边云一体化数据库介绍、小红书深度解读 AutoMQ 云原生及多云容灾架构、车载嵌入式时序数据库的技术挑战和方案等议题。本次主题活动现场氛围热烈，吸引了众多技术爱好者积极参与，

AutoMQ 生态集成 Redpanda Console通过 Kafka Web UI 更加便利地管理 Kafka/AutoMQ 集群随着大数据技术的飞速发展，Kafka 作为一种高吞吐量、低延迟的分布式消息系统，已经成为企业实时数据处理的核心组件。然而，Kafka 集群的管理和监控却并非易事。传统的命令行工具和脚本虽然功能强大，但对于开发者和运维人员来说，操作复杂且不直观。为了解决这些问题，Kafka Web UI 应运而生，为用户提供了一种更加便利和高效的 Kafka 集群管理方式。Apache Kafka 经过十多年的发展，在业内积累了非常丰富的生态。A

活动预告｜想更了解流式数据湖？亚马逊云科技数据开源软件-流式数据湖 Tech Talk来啦！活动介绍本次活动旨在探索在亚马逊云科技上构建和使用开源数据软件产品的一些最佳实践，特别关注流式数据湖的构建。活动将在线上举行，汇聚来自 AutoMQ Apache paimon和亚马逊云科技的顶尖专家，分享他们在这一领域的最新进展和实际经验。参与者将有机会深入了解如何利用这些工具来优化数据处理和存储流程，提升数据管理效率。无论您是数据工程师、架构师，还是对数据湖技术感兴趣的从业者，都能在本次活动中找到启发和实用的解决方案。课程亮点包括深入解析流式数据湖的核心概念与构建方法，详细展示如何在亚马逊云科技环境中

AutoMQ 中的元数据管理本文所述 AutoMQ 的元数据管理机制均基于 AutoMQ Release 1.1.0 版本 [1]。

AutoMQ 与蚂蚁数科达成战略合作近期，AutoMQ 与蚂蚁数科正式签署战略合作协议，将和蚂蚁数科云原生 PaaS 平台 SOFAStack 在产品研发、生态集成、市场合作、技术社区影响力等多方面开展深度合作。

基于Netty的自研流系统缓存实现挑战: 内存碎片与OOM困境01前言Kafka 作为流处理平台，在实时流计算和在线业务场景，追尾读追求端到端低延迟。在离线批处理和削峰填谷场景，数据冷读追求高吞吐。两个场景都需要很好的数据缓存设计来支撑，Apache Kafka 的数据存储在本地文件，通过 mmap 将文件映射到内存中访问，天然就可以依托操作系统来完成文件的缓冲持久化、缓存加载和缓存驱逐。AutoMQ 采用存算分离的架构，将存储分离至对象存储，本地没有数据文件，因此无法像 Apache Kafka 一样直接使用数据文件 mmap 来进行数据缓存。这时候通常缓存对象存

AutoMQ vs Kafka: 来自小红书的独立深度评测与对比测试背景当前小红书消息引擎团队与 AutoMQ 团队正在深度合作，共同推动社区建设，探索云原生消息引擎的前沿技术。本文基于 OpenMessaging 框架，对 AutoMQ 进行了全面测评。欢迎大家参与社区并分享测评体验。

Kafka如何防止消息重复发送Kafka 提供了几种方式来防止消息重复发送和处理。这些方式通常取决于生产者和消费者的设置和实现方式：

Kafka如何防止消息丢失

Redis基础教程（十一）：Redis 发布订阅💝💝💝首先，欢迎各位来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里不仅可以有所收获，同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围，祝你生活愉快！ 💝💝💝如有需要请大家订阅我的专栏【Redis系列】哟！我会定期更新相关系列的文章 💝💝💝关注！关注！！请关注！！！请大家关注下博主，您的支持是我不断创作的最大动力！！！

「布道师系列文章」众安保险王凯解析 Kafka 网络通信作者｜众安保险基础平台 Java 开发专家王凯引言今天给大家带来的是 Kafka 网路通信主要流程的解析（基于 Apache Kafka 3.7[2]）。同时引申分析了业界当前较火的AutoMQ基于Kafka在网络通信层面的优化和提升。

AutoMQ 自动化持续测试平台技术内幕01背景AutoMQ[1] 作为一款流系统，被广泛应用在客户的核心链路中，对可靠性的要求非常的高。所以我们需要一套模拟真实生产场景、长期运行的测试环境，在注入各种故障场景的前提下验证 SLA 的可行性，为新版本的发布和客户的使用提供信心保证。基于这样的考虑，我们研发了一套针对流系统的自动化持续测试平台 Marathon。在实现 Marathon 这套框架之前，我们提炼出三个设计原则：

AutoMQ 生态集成 Apache DorisApache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。本文将介绍如何使用 Apache Doris Routine Load 将 Auto

浅谈现代消息队列与云存储1970 年代末，消息系统用于管理多主机的打印作业，这种削峰解耦的能力逐渐被标准化为“点对点模型”和稍复杂的“发布订阅模型”，实现了数据处理的分布式协同。随着时代的发展，Kafka，Amazon SQS，RocketMQ，Azure Service Bus，Google Pub/Sub，RabbitMQ 等众多产品为开发者在不同业务场景下提供了富有竞争力的解决方案，并扩展出顺序，事务，定时消息，精确一次投递等丰富的语义和特性，让消息系统成为分布式系统中的标准组件。

分层存储无法拯救 Kafka01引言Apache Kafka 自诞生之日起，就以其卓越的设计和强大的功能，成为了流处理领域的标杆。它不仅定义了现代流处理架构，更以其独特的分布式日志抽象，为实时数据流的处理和分析提供了前所未有的能力。Kafka 的成功，在于它能够满足各种规模企业对于高吞吐量、低延迟数据处理的需求，经过多年的发展铸就了极其丰富的 Kafka 生态，成为了事实上的行业标准。然而，随着云计算和云原生技术的飞速发展，Kafka 面临的挑战也日益严峻。传统的存储架构已难以适应云环境下用户对更优成本、弹性的诉求，这引发了大家对

C#队列(Queue)的基本使用在编程中，队列（Queue）是一种常见的数据结构，它遵循FIFO（先进先出）的原则。在C#中，.NET Framework提供了Queue<T>类，它位于System.Collections.Generic命名空间下，用于实现泛型队列。本文将全面介绍C#中Queue<T>的基本使用方法，帮助大家快速掌握这一实用工具。