前言​在之前我们已经讲解了一主一从，双主双从的mysql集群搭建，在单机应用的时候看起来没有问题，但是在企业的生产环境中，在很多情况下都会有复制延迟的问题。所以我来了！！！​主从复制的原理我们在此处就不再赘述了，之前已经讲过了，这是一个老生常谈的问题，原理性质的也几乎在面试中问烂了，这些原理性质的东西并不是很难，但是你需要注意了，主从复制的延迟问题会成为

原文链接：事件循环机制在事件循环中，每进行一次循环操作称为tick，每一次tick的任务处理是比较复杂的。关键步骤如下：1.执行一个宏任务2.执行过程中如果遇到微任务，就将它添加到微任务的任务队列中3.宏任务执行完毕后，立即执行当前微任务队列中的所有微任务

一、简单认识　　Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。它的特点有：简单：熟悉了它的流程后，配置使用简单；高可用

 1.首先kafka会将接收到的消息分区（partition），每个主题（topic）的消息有不同的分区，这样一方面消息的存储就不会受到单一服务器存储空间大小的限制，另一方面消息的处理也可以在多个服务器上并行。 2.其次为了保证高可用，每个分区都会有一定数量的副本(replica)。这样如果有部分服务器不可用，副本所在的服务器就会接替上来，保证应用的

Kafka连接器是Kafka的一部分，是在Kafka和其它技术之间构建流式管道的一个强有力的框架。它可用于将数据从多个地方（包括数据库、消息队列和文本文件）流式注入到Kafka，以及从Kafka将数据流式传输到目标端（如文档存储、NoSQL、数据库、对象存储等）中。现实世界并不完美，出错是难免的，因此在出错时Kafka的管道能尽可能优雅地处理是最好的。一

redis是Nosql数据库，是一个keyvalue存储系统。可用于缓存，事件发布或订阅，高速队列等场景。该数据库使用ANSIC语言编写，支持网络，提供字符串，哈希，列表，队列，集合结构直接存取，基于内存，可持久化。虽然redis是keyvalue的存储系统，但是redis支持的value存储类型是非常的多，比如字符串、链表、集合、有序集合和哈希。

　　除了之前讲到的缓存，我们还会用到消息队列来存储一些消息，为了提升系统的异步性能等等；　　消息服务有两个概念需要知道：消息代理messagebroker，目的地destination。消息发送由代理接管并传递到指定目的地：　　　　——消息只有唯一的发送和接受者，消息从队列中取出就不在了。　　目的地有两种形式：queue\点对点的消息队

参考文档http://kafka.apachecn.org/https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/11950758.htmlhttps://blog.csdn.net/dayonglove2018/article/details/106925513https://blog.csdn.net/valad

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：Frost关键字条件变量，信号量，消费者优先级，公平性，堆队列算法需求背景常见的是消息队列支持为消息指定优先级，但支持为消费者指定优先级的却很少见，作者在网上检索一般能查到rabbitMQ的消费者优先级相关资料。并没有