分布式消息系统选购时-关键指标该怎么选

在分布式系统架构中，消息系统作为核心组件，承担着解耦服务、异步通信、削峰填谷等关键作用，选择合适的分布式消息系统，需从技术特性、业务场景、运维成本等多维度综合评估，以下从核心能力、兼容性、生态支持及实践建议四个维度展开分析。

核心能力：聚焦业务需求的基础保障

高可用与容错机制 是分布式消息系统的生命线，优先选择支持多副本、数据同步复制（如Raft协议）的方案，确保单节点故障时不丢失数据、不中断服务，Kafka通过ISR（同步副本集）机制实现数据零丢失，而RabbitMQ镜像队列可跨机房复制，适合金融级高可用场景，需关注故障恢复速度，如RocketMQ的Dledger协议能在秒级完成主备切换，降低业务感知。

消息可靠性与投递语义 直接影响数据一致性，根据业务需求选择投递语义：At-Least-Once（至少一次）适合允许重复但要求不丢失的场景（如订单支付），Exactly-Once（精确一次）则对金融、计费等强一致性场景至关重要，部分系统（如Kafka事务、RocketMQ事务消息）通过幂等设计+事务机制实现精确一次投递，需评估其实现复杂度与性能损耗。

性能与扩展性 需匹配业务增长规模，关注吞吐量（如Kafka单集群可千万级TPS）、延迟（毫秒级内为佳）、分区/队列扩展能力（动态扩容是否需停机），对于高并发场景，优先选择支持水平分片的系统（如Kafka、Pulsar），避免垂直扩展的性能瓶颈。

兼容性：降低迁移与集成成本

协议与客户端支持 决定生态适配范围，若团队已有技术积累，可选择兼容AMQP（如RabbitMQ）、Kafka协议的系统，减少客户端改造成本，Pulsar同时支持Kafka API和原生协议，便于从Kafka平滑迁移，需确认主流编程语言（JAVA、Go、Python等）的客户端成熟度，避免因SDK不稳定增加维护成本。

运维与监控兼容性 影响管理效率，优先支持主流监控体系（Prometheus、Grafana）的内置指标，或提供标准化的监控接口，Kafka通过JMX暴露丰富指标，可与Zabbix、Prometheus无缝集成；RabbitMQ的Management Plugin提供Web管理界面，降低运维门槛，对于云原生场景，需确认是否支持Kubernetes部署、Operator自动化管理（如Strimzi）。

生态支持：长期演进的关键考量

社区活跃度与迭代速度 反映系统生命力，选择开源项目时，需评估github提交频率、Issue响应速度、企业级案例（如Apache顶级项目Kafka、RocketMQ），闭源系统则需关注厂商支持周期、版本更新策略，避免因停止维护导致技术债务。

工具链与生态集成 提升开发效率，完善的工具链包括消息可视化工具（如Kafka-Eagle、RabbitMQ Admin）、消息追踪（如openTelemetry集成）、数据迁移工具（如Kafka MirrorMaker），Kafka Connect生态支持百种数据源连接，适合实时数据管道场景；RabbitMQ的Shovel插件可实现跨集群数据同步。

实践建议：场景化选择策略

轻量级场景 （如内部通知、日志采集）：优先选择RabbitMQ，其AMQP协议成熟、管理界面友好，且支持路由、死信队列等丰富特性，适合中小规模业务。 大数据与高并发场景 ：Kafka凭借高吞吐、持久化存储能力，成为日志、流处理场景首选；Pulsar的分层存储（热+冷）和计算存储分离架构，适合多地域、低成本存储需求。 金融级强一致场景 ：RocketMQ的事务消息、顺序消息、延迟消息等特性，满足银行、电商对数据一致性的严苛要求；而企业级商业消息系统（如IBM MQ）则提供更完善的SLA保障。

消息系统选择需平衡“当下需求”与“未来扩展”，通过压测验证性能边界，结合团队技术栈与运维能力综合决策，避免盲目追求“大而全”而忽视实际落地成本。

情感计算的“情感计算”的基本内容

人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。 在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。 显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。 情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。 情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。 情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。 情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。 表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。 概括而言，情感的重要作用主要表现在四个方面：情感是人适应生存的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。 从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。 基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。 人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。 而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。 情感测量包括对情感维度、表情和生理指标三种成分的测量。 例如，我们要确定一个人的焦虑水平，可以使用问卷测量其主观感受，通过记录和分析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。 确定情感维度对情感测量有重要意义，因为只有确定了情感维度，才能对情感体验做出较为准确的评估。 情感维度具有两极性，例如，情感的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的情感状态，而平静指的是一种平稳安静的情感状态。 心理学的情感维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。 但是，情感究竟是二维，三维，还是四维，研究者们并未达成共识。 情感的二维理论认为，情感有两个重要维度：⑴愉悦度（也有人提出用趋近-逃避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感状态相联系的机体能量的程度。 研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。 在人机交互研究中已使用过很多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。 生理指标的记录需要特定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时很难分离各种混淆因素对所记录的生理指标的影响。 情感计算研究的内容包括三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解，及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。 欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。 剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一领域。 例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。 如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。 麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。 而目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人情感计算系统。 研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。 情境化是人机交互研究中的新热点。 自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。 而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。 我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。 因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。 显然，情感交流是一个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。 在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，并做出反应。 例如，通过对不同类型的用户建模（例如，操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）;在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。 情感计算是一个高度综合化的技术领域。 通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。 迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展。 目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的：⑴情感信息的获取与建模，例如，细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型；⑵情感识别与理解，例如，多模态的情感识别和理解；⑶情感表达，例如，多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。 情感计算有广泛的应用前景。 计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。 计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。 在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。 展望现代科技的潜力，我们预期在未来的世界中将可能会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感特点的计算机。

网络爬虫V5.0 是SEO工具吗?

【网络爬虫V5.0 - 站长工具】是一款目前最流行的站长工具，网络爬虫V5.0是集SEO综合查询、关键词指数及排名监控、网站防篡改、网站流量监控等功能与一体的智能客户端软件，是一款不可多得的优秀站长工具软件。 网络爬虫V5.0不但能够准实时监控各项指标数据，还能够保存各指标的历史数据，方便快捷的给你展示指标的历史图表，指标数据变化的历史曲线在您面前一览无余，实在是站长身边难得的SEO优化工作伴侣。 1、SEO综合查询 可以监控GooglePR、SogouPR、Alexa排名、网络谷歌网络雅虎的收录数量、外链数量。 2、关键词排名监控 可以监控任意关键词的指数、网络和谷歌的网站排名，VIP用户可查询英文关键词排名．如果成功配置了流量统计接口，还可以得到每个关键词带来的访问量数据。 关键词排名模块还提供了多种关键词挖掘的工具。 3、网站防篡改 网站防篡改功能可有效防止网站内容被非法篡改、挂马、加黑链。 是网站站长必备的网站安全工具。 4、流量统计 网络爬虫V5.0可以接入到CNZZ、量子恒道等第三方网站流量统计系统中，获取网站流量信息。 5、友链监控 监控网站友情链接是否有效、友链页的外链数量，友链页的PR值等数据。

对称加密和非对称加密的区别是什么?

l 对称加密算法对称加密算法是应用较早的加密算法，技术成熟。 在对称加密算法中，数据发信方将明文（原始数据）和加密密钥一起经过特殊加密算法处理后，使其变成复杂的加密密文发送出去。 收信方收到密文后，若想解读原文，则需要使用加密用过的密钥及相同算法的逆算法对密文进行解密，才能使其恢复成可读明文。 在对称加密算法中，使用的密钥只有一个，发收信双方都使用这个密钥对数据进行加密和解密，这就要求解密方事先必须知道加密密钥。 对称加密算法的特点是算法公开、计算量小、加密速度快、加密效率高。 不足之处是，交易双方都使用同样钥匙，安全性得不到保证。 此外，每对用户每次使用对称加密算法时，都需要使用其他人不知道的惟一钥匙，这会使得发收信双方所拥有的钥匙数量成几何级数增长，密钥管理成为用户的负担。 对称加密算法在分布式网络系统上使用较为困难，主要是因为密钥管理困难，使用成本较高。 在计算机专网系统中广泛使用的对称加密算法有DES、IDEA和AES。 传统的DES由于只有56位的密钥，因此已经不适应当今分布式开放网络对数据加密安全性的要求。 1997年RSA数据安全公司发起了一项“DES挑战赛”的活动，志愿者四次分别用四个月、41天、56个小时和22个小时破解了其用56位密钥DES算法加密的密文。 即DES加密算法在计算机速度提升后的今天被认为是不安全的。 AES是美国联邦政府采用的商业及政府数据加密标准，预计将在未来几十年里代替DES在各个领域中得到广泛应用。 AES提供128位密钥，因此，128位AES的加密强度是56位DES加密强度的1021倍还多。 假设可以制造一部可以在1秒内破解DES密码的机器，那么使用这台机器破解一个128位AES密码需要大约149亿万年的时间。 （更深一步比较而言，宇宙一般被认为存在了还不到200亿年）因此可以预计，美国国家标准局倡导的AES即将作为新标准取代DES。 l 不对称加密算法不对称加密算法使用两把完全不同但又是完全匹配的一对钥匙—公钥和私钥。 在使用不对称加密算法加密文件时，只有使用匹配的一对公钥和私钥，才能完成对明文的加密和解密过程。 加密明文时采用公钥加密，解密密文时使用私钥才能完成，而且发信方（加密者）知道收信方的公钥，只有收信方（解密者）才是唯一知道自己私钥的人。 不对称加密算法的基本原理是，如果发信方想发送只有收信方才能解读的加密信息，发信方必须首先知道收信方的公钥，然后利用收信方的公钥来加密原文；收信方收到加密密文后，使用自己的私钥才能解密密文。 显然，采用不对称加密算法，收发信双方在通信之前，收信方必须将自己早已随机生成的公钥送给发信方，而自己保留私钥。 由于不对称算法拥有两个密钥，因而特别适用于分布式系统中的数据加密。 广泛应用的不对称加密算法有RSA算法和美国国家标准局提出的DSA。 以不对称加密算法为基础的加密技术应用非常广泛。