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c#与哪个消息队列集成良好
c是字母符号。C（大写） 、c（小写）是英文字母顺数第三个，俄语字母顺数第19个。例如：英语单词cloud和“苏联”的俄语缩写СССР的第一个字母就是c。
C是组合，与次序无关，A是排列，与次序有关；C的意思就是没有排列，组合到一起就行，与他们的次序没有关系；A的排列，就是有排列顺序。
c是什么意思的缩写1 C是cell英语名称的简称，意思是细胞。
C在化学中有两种含义：表示浓度，单位为mol/L，计算式为：C=n/V. C=1000ρω/M。含义：以1升溶液中所含溶质的摩尔数表示的浓度。
是从n个不同元素中每次取出m个不同元素（0≤m≤n），不管其顺序合成一组，称为从n个元素中不重复地选取m个元素的一个组合。所有这样的组合的总数称为组合数。
几种常见的软件架构是什么?
模型-视图-控制器模式 该模式也叫 MVC 模式，划分交互程序为3个部分：模型——包含核心功能和数据，视图——显示信息给用户（多个视图可被定义），控制器——处理用户输入。
表示层(也称为UI层)应用层(也称为服务层)业务逻辑层(也称为领域层)数据访问层(也称为持久化层)使用场景：一般的桌面应用程序 电子商务Web应用程序 客户端-服务器模式 这种模式由两部分组成：一个服务器和多个客户端。
分层架构（layered architecture）是最常见的软件架构，也是事实上的标准架构。如果你不知道要用什么架构，那就用它。这种架构将软件分成若干个水平层，每一层都有清晰的角色和分工，不需要知道其他层的细节。
SOA架构 因为单体应用架构的种种缺点，已经不能再满足业务需求的时候，于是就出现了SOA架构。
分层架构(layered architecture)是最常见的软件架构，也是事实上的标准架构。如果你不知道要用什么架构，那就用它。 这种架构将软件分成若干个水平层，每一层都有清晰的角色和分工，不需要知道其他层的细节。层与层之间通过接口通信。
软件架构模式有以下几点：(1)管道/过滤器模式：其典型应用包括批处理系统。(2)面向对象模式：其典型应用是基于组件的软件开发CBD。(3)事件驱动模式：其典型应用包括各种图形界面应用。
分布式架构的性能如何优化?
性能提升：分布式多媒体操作系统采用了分布式架构，可以利用多台计算机的计算能力来处理多媒体数据，比传统操作系统的性能更高。
提升单机架构性能，例如：使用Cache来减少I/O次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间；2)水平扩展 只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。虚拟化技术的出现，让水平扩展变得轻松且简单。
对于分布式服务框架而言，从功能特性上需要支持分布式事务。在实际业务使用过程中，如果能够通过最终一致性解决问题，则不需要做强一致性；如果能够避免分布式事务，则尽量在业务层避免使用分布式事务。
如何提升可用性？解决可用性的唯一手段就是冗余，冗余就要解决副本与副本之间的一致性问题，分布式一致性问题就构成了分布式理论的核心，即CAP问题。
消息队列(三)kafka的一致性和失败处理策略
服务器处理消息需要是幂等的，消息的生产方和接收方都需要做到幂等性； 发送放需要添加一个定时器来遍历重推未处理的消息，避免消息丢失，造成的事务执行断裂。
Kafka中的消息保留在分区中，分区中的消息有序排列，每个分区中的消息都有一个唯一的偏移量（offset）。消息生产者可以选择将消息发送到指定分区或让Kafka根据一定的负载均衡策略自动选择分区。
高吞吐：Kafka拥有很高的吞吐量，即使是在单节点性能比较低下的商用集群中，也能保证单节点每秒10万条消息的传输。 高容错：Kafka在设计上支持多分区、多副本的策略，拥有很强的容错性。
kafka不像hadoop更致力于处理大量级数据，kafka的消息队列更擅长于处理小数据。针对具体业务而言，若是源源不断的push大量的数据（eg：网络爬虫），可以考虑消息压缩。
可靠性：Kafka在数据传输和存储方面非常可靠，能够保证数据的完整性和一致性。灵活性：Kafka可以轻松地进行扩容和部署，具备高度的灵活性和可定制化性。
这几个模式里边有个关键点—需要通过把领域事件发布给远程的其他服务，完成数据同步。这就需要消息中间件了，消息中间件这块我了解的也不深，公司里用RocketMQ，不过付费版和开源版差别很大。
全局事件总线和消息发布与订阅哪个多
1、发布-订阅模式又称为观察者模式（网上也有很多说这两种模式区别，个人觉得区别不大），在发布-订阅模式中，主要是两大块。
2、当用户在某个地方发布一个事件时，事件总线根据事件的参数类型和tag找到对应的订阅者对象，最后执行订阅者对象中的方法。
3、vue使用store还有必要使用全局事件总线bus。在Vue中使用Vuex的store可以实现全局状态管理，而全局事件总线（bus）则可以用于跨组件通信。
