goqite is a persistent message queue Go library built on SQLite and inspired by AWS SQS (but much simpler)
goqite (pronounced Go-queue-ite) is a persistent message queue Go library built on SQLite and inspired by AWS SQS (but much simpler). $ go get github.com/maragudk/goqite See goqite on Github Don't like queues? Get the Skip function to skip the queue for your messages! Example package main import ( "context" "database/sql" "fmt" "log" "time" _ "github.com/mattn/go-sqlite3" "github.com/maragudk/goqi
Kernel Queue: The Complete Guide On The Most Essential Technology For High-Performance I/O
Kernel Queue: The Complete Guide On The Most Essential Technology For High-Performance I/O When talking about high-performance software we probably think of server software (such as nginx) which processes millions requests from thousands clients in parallel. Surely, what makes server software work so fast is high-end CPU running with huge amount of memory and a very fast network link. But even the
状態機械を合成してデッドロックを検出できる Go 言語パッケージを作ってみました - チェシャ猫の消滅定理
はじめに マルチスレッドで動作するプログラムの設計は難しい問題です。個々のスレッドの動作は単純に見えても、複数が並行して動作する場合の動作は組み合わせ論的に複雑になります。また、タイミングに依存する不具合は狙って再現することが難しく、通常の単体テストによる検出にも限界があります。 そんなとき、有効な手法がモデル検査です。システムの取りうる状態をあらかじめ網羅的に探索することで、「実際に動作させた際にごく低い確率で踏むバグ」であっても、動作させることなく設計段階で発見することが可能になります。 ところでちょうど先日、デッドロック発見器を自作するハンズオンに参加する機会がありました。内容は非常にシンプルなモデル検査器を実装するというもので、せっかくなのでそのときの成果物を Go のパッケージとしてまとめたものを以下に公開しました。 github.com 以下、このパッケージで何ができるのかを具
システム開発で得たRedis利用ノウハウ | フューチャー技術ブログ
こんにちは。初投稿です。 2012年新卒入社の竹内です。入社当時を振り返るとOracle10g,11gを良く利用していおり、データモデリングなどテーブル設計が好きで、2018年4月ぐらいまでRDBとバッチに浸ってました。 さて、現在プロジェクトでRedisを使っているのですが、いままでRDB人間だっただけにKVSやRedisならではの特徴に四苦八苦してます。 苦しんだ分、色々な知見を得ることができているので、その内容をご紹介します！ 対象者 Redisの業務システム導入を検討している方 RDBとRedisの違いを知りたい方 現場的なRedisの利用方法を知りたい方 書いてないこと データ型やコマンドなど、HelloWorld的に公式ドキュメントを見て得られる情報 インストールなど、Redisを利用できるまでの手順 フェイルオーバーやバックアップをはじめとする運用に関する内容 データ永続化に
次世代バックグラウンドジョブシステム Faktory を試す - リサーチ・アンド・イノベーション 開発者ブログ
リサーチ・アンド・イノベーションの浜田(hamadu)と申します。 いつものお買い物がちょっとお得に、家計簿にもなるポイントアプリ「CODE」のサーバサイド、およびAndroidアプリの開発を担当しています。 序 CODE ではバックグラウンドジョブシステムとして、Sidekiq を採用しています。その作者、Mike Perham 氏が新しい仕組みを作っていました。その名も Faktory。Sidekiq と違いワーカーが言語に依存せず、また本体はGoで書かれているためスケールするのがウリのようです。まだまだ開発中で、プロダクションで使うには厳しい印象を受けますが、今後Sidekiqを置き換えうるプロジェクトになるのではと思います。 本稿では簡単に仕組みの紹介をして、Rubyでジョブを投げるClientと、ジョブを処理するワーカーをそれぞれ実装してみました。 ソースコードは faktory
Comparing Message Queue Architectures on AWS | FORTER
Notes: https://www.cloudamqp.com provides a hosted RabbitMQ service cluster and is not covered here. However, the Highly Available RabbitMQ cluster is included. CloudAMQP do not document what network partitioning mitigations they have configured for RabbitMQ cluster. https://redislabs.com provides a hosted Redis service and is not covered here. It uses custom replication and sharding proxies, but
SHARQ - An Open Source Rate Limited Queueing System
Dynamic queues with rate limits SHARQ supports creating new queues dynamically and updating rate limits in real time, with zero configuration! Built with Flask & Gevent With Flask and Gevent, SHARQ is minimal and async. It exposes an HTTP interface so that producers and workers can be language agnostic. Redis as a broker Built on top of Redis, SHARQ stores all the jobs serialized as msgpack in mem
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