深入学习 RabbitMQ(三):channel 的 confirm 模式

本贴最后更新于 2280 天前,其中的信息可能已经时移俗易

[转]http://blog.csdn.net/hzw19920329/article/details/54340711

上一篇博客我们介绍了使用 RabbitMQ 可能会遇到的一个问题,即生产者不知道消息是否真正到达 broker 代理服务器,随后通过 AMQP 协议层面为我们提供的事务机制解决了这个问题,但是采用事务机制实现会降低 RabbitMQ 的消息吞吐量,那么有没有更加高效的解决方式呢?RabbitMQ 团队为我们拿出了更好的方案,即采用发送方确认模式;

   生产者确认模式实现原理:

   生产者将信道设置成confirm模式,一旦信道进入confirm模式,所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始),一旦消息被投递到所有匹配的队列之后,broker就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一ID),这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了,如果消息和队列是可持久化的,那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出,broker回传给生产者的确认消息中delivery-tag域包含了确认消息的序列号,此外broker也可以设置basic.ack的multiple域,表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理;

   confirm模式最大的好处在于他是异步的,一旦发布一条消息,生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息,当消息最终得到确认之后,生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息,如果RabbitMQ因为自身内部错误导致消息丢失,就会发送一条nack消息,生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该nack消息;

   开启confirm模式的方法:

   生产者通过调用channel的confirmSelect方法将channel设置为confirm模式,(注意一点,已经在transaction事务模式的channel是不能再设置成confirm模式的,即这两种模式是不能共存的),如果没有设置no-wait标志的话,broker会返回confirm.select-ok表示同意发送者将当前channel信道设置为confirm模式(从目前RabbitMQ最新版本3.6来看,如果调用了channel.confirmSelect方法,默认情况下是直接将no-wait设置成false的,也就是默认情况下broker是必须回传confirm.select-ok的,而且我也没找到我们自己能够设置no-wait标志的方法);

   生产者实现confiem模式有三种编程方式:

   (1):普通confirm模式,每发送一条消息,调用waitForConfirms()方法等待服务端confirm,这实际上是一种串行的confirm,每publish一条消息之后就等待服务端confirm,如果服务端返回false或者超时时间内未返回,客户端进行消息重传;

   (2):批量confirm模式,每发送一批消息之后,调用waitForConfirms()方法,等待服务端confirm,这种批量确认的模式极大的提高了confirm效率,但是如果一旦出现confirm返回false或者超时的情况,客户端需要将这一批次的消息全部重发,这会带来明显的重复消息,如果这种情况频繁发生的话,效率也会不升反降;

   

   讲完了基本的原理之后,代码级别我们该怎么设置channel信道为confirm模式呢?以及我们该怎么获取broker返回给我们的确认消息呢?

   测试1:普通confirm模式

   首先从最简单的开始,仅仅将channel设置成confirm模式,并且生产者每发送一条消息就等待broker回应确认消息,至于确认消息是什么我们不去做任何处理,为了测试方便,此处生产者只发送了5条消息,实现代码如下:

[java] view plain copy

  1. public class ProducerTest {

  2.  public static void main(String[] args) {  
    
  3.      String exchangeName = "confirmExchange";  
    
  4.      String queueName = "confirmQueue";  
    
  5.      String routingKey = "confirmRoutingKey";  
    
  6.      String bindingKey = "confirmRoutingKey";  
    
  7.      int count = 5;  
    
  8.      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();  
    
  9.      factory.setHost("172.16.151.74");  
    
  10.      factory.setUsername("test");  
    
  11.      factory.setPassword("test");  
    
  12.      factory.setPort(5672);  
    
  13.      //创建生产者  
    
  14.      Sender producer = new Sender(factory, count, exchangeName, queueName,routingKey,bindingKey);  
    
  15.      producer.run();  
    
  16.  }  
    
  17. }

  18. class Sender

  19. {

  20.  private ConnectionFactory factory;  
    
  21.  private int count;  
    
  22.  private String exchangeName;  
    
  23.  private String  queueName;  
    
  24.  private String routingKey;  
    
  25.  private String bindingKey;  
    
  26.  public Sender(ConnectionFactory factory,int count,String exchangeName,String queueName,String routingKey,String bindingKey) {  
    
  27.      this.factory = factory;  
    
  28.      this.count = count;  
    
  29.      this.exchangeName = exchangeName;  
    
  30.      this.queueName = queueName;  
    
  31.      this.routingKey = routingKey;  
    
  32.      this.bindingKey = bindingKey;  
    
  33.  }  
    
  34.  public void run() {  
    
  35.      Channel channel = null;  
    
  36.      try {  
    
  37.          Connection connection = factory.newConnection();  
    
  38.          channel = connection.createChannel();  
    
  39.          //创建exchange  
    
  40.          channel.exchangeDeclare(exchangeName, "direct", true, false, null);  
    
  41.          //创建队列  
    
  42.          channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);  
    
  43.          //绑定exchange和queue  
    
  44.          channel.queueBind(queueName, exchangeName, bindingKey);  
    
  45.          channel.confirmSelect();  
    
  46.          //发送持久化消息  
    
  47.          for(int i = 0;i < count;i++)  
    
  48.          {  
    
  49.              //第一个参数是exchangeName(默认情况下代理服务器端是存在一个""名字的exchange的,  
    
  50.              //因此如果不创建exchange的话我们可以直接将该参数设置成"",如果创建了exchange的话  
    
  51.              //我们需要将该参数设置成创建的exchange的名字),第二个参数是路由键  
    
  52.              channel.basicPublish(exchangeName, routingKey,MessageProperties.PERSISTENT_BASIC, ("第"+(i+1)+"条消息").getBytes());  
    
  53.              if(channel.waitForConfirms())  
    
  54.              {  
    
  55.                  System.out.println("发送成功");  
    
  56.              }  
    
  57.          }  
    
  58.          final long start = System.currentTimeMillis();  
    
  59.          System.out.println("执行waitForConfirmsOrDie耗费时间: "+(System.currentTimeMillis()-start)+"ms");  
    
  60.      } catch (Exception e) {  
    
  61.          e.printStackTrace();  
    
  62.      }  
    
  63.  }  
    
  64. }

    在第 50 行调用 Channel 信道的 confirmSelect 方法将当前信道设置成了 confirm 模式,第 57 行通过 for 循环调用 Channel 的 basicPublish 方法发送了 5 条消息到消息队列中,第 58 行调用 waitForConfirms 方法等待 broker 服务端返回 ack 或者 nack 消息,这种模式每发送一条消息就会等待 broker 代理服务器返回消息,这点我们可以从抓包的角度观察结果:

   可以看到上面生产者通过Confirm.Select将当前Channel信道设置成confirm模式,broker代理服务器收到之后回传Confirm.Select-Ok同一将当前Channel设置成confirm模式,此外看到返回5条Basic.Ack消息;

    测试2:批量confirm模式

    这种模式生产者不是每发送一条就等待broker确认,而是发送一批,实现代码见下:

[java] view plain copy

  1. public class ProducerTest {

  2.  public static void main(String[] args) {  
    
  3.      String exchangeName = "confirmExchange";  
    
  4.      String queueName = "confirmQueue";  
    
  5.      String routingKey = "confirmRoutingKey";  
    
  6.      String bindingKey = "confirmRoutingKey";  
    
  7.      int count = 100;  
    
  8.      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();  
    
  9.      factory.setHost("172.16.151.74");  
    
  10.      factory.setUsername("test");  
    
  11.      factory.setPassword("test");  
    
  12.      factory.setPort(5672);  
    
  13.      //创建生产者  
    
  14.      Sender producer = new Sender(factory, count, exchangeName, queueName,routingKey,bindingKey);  
    
  15.      producer.run();  
    
  16.  }  
    
  17. }

  18. class Sender

  19. {

  20.  private ConnectionFactory factory;  
    
  21.  private int count;  
    
  22.  private String exchangeName;  
    
  23.  private String  queueName;  
    
  24.  private String routingKey;  
    
  25.  private String bindingKey;  
    
  26.  public Sender(ConnectionFactory factory,int count,String exchangeName,String queueName,String routingKey,String bindingKey) {  
    
  27.      this.factory = factory;  
    
  28.      this.count = count;  
    
  29.      this.exchangeName = exchangeName;  
    
  30.      this.queueName = queueName;  
    
  31.      this.routingKey = routingKey;  
    
  32.      this.bindingKey = bindingKey;  
    
  33.  }  
    
  34.  public void run() {  
    
  35.      Channel channel = null;  
    
  36.      try {  
    
  37.          Connection connection = factory.newConnection();  
    
  38.          channel = connection.createChannel();  
    
  39.          //创建exchange  
    
  40.          channel.exchangeDeclare(exchangeName, "direct", true, false, null);  
    
  41.          //创建队列  
    
  42.          channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);  
    
  43.          //绑定exchange和queue  
    
  44.          channel.queueBind(queueName, exchangeName, bindingKey);  
    
  45.          channel.confirmSelect();  
    
  46.          //发送持久化消息  
    
  47.          for(int i = 0;i < count;i++)  
    
  48.          {  
    
  49.              //第一个参数是exchangeName(默认情况下代理服务器端是存在一个""名字的exchange的,  
    
  50.              //因此如果不创建exchange的话我们可以直接将该参数设置成"",如果创建了exchange的话  
    
  51.              //我们需要将该参数设置成创建的exchange的名字),第二个参数是路由键  
    
  52.              channel.basicPublish(exchangeName, routingKey,MessageProperties.PERSISTENT_BASIC, ("第"+(i+1)+"条消息").getBytes());  
    
  53.          }  
    
  54.          long start = System.currentTimeMillis();  
    
  55.          channel.waitForConfirmsOrDie();  
    
  56.          System.out.println("执行waitForConfirmsOrDie耗费时间: "+(System.currentTimeMillis()-start)+"ms");  
    
  57.      } catch (Exception e) {  
    
  58.          e.printStackTrace();  
    
  59.      }  
    
  60.  }  
    
  61. }

    第 50 行调用 channel.confirmSelect 将当前 channel 信道设置成 confirm 模式,接着在第 57 行通过 for 循环发送了 100 条消息,第 60 行调用了 channel 的 waitForConfirmsOrDie,从 waitForConfirmsOrDie 方法的注释上可以看出,该方法会等到最后一条消息得到确认或者得到 nack 才会结束,也就是说在 waitForConfirmsOrDie 处会造成当前程序的阻塞,以测试 1 程序发送 100 条消息为例,阻塞时间是 135ms,我们再来看看对测试 1 的抓包情况:

   从红色箭头的标号1出可以看到:首先是24向74发送了Confirm.Select消息表示请求将当前信道设置为confirm模式,接着74向24回送了Confirm.Select-Ok消息表示同意将信道设置成confirm模式,从红色标号2处NoWait字段的值为false也印证了我们如果直接调用Channel信道的confirmSelect()方法的话,实际上默认是开启broker回传Confirm.Select-Ok确认消息的;  

   接下来我们看看broker回传给客户端的确认消息数据包是什么样子的呢?同样通过抓包看看结果:

   你会发现,在上面测试1中我们通过for循环发送了100条消息,但是在抓包的时候我们仅仅看到有两个Basic.Ack确认消息回传回来,原因在于上面截图的标号3处,你会发现Multiple域的值是True的,之前我们已经讲过broker可以设置Multiple域表示broker已经收到当前确认消息的Delivery-Tag域之前标号的消息,以上面截图为例的话表示broker告诉发送者编号4之前的消息已经全部收到了,从这点我们看出broker端默认情况下是进行批量回复的,并不是针对每条消息都发送一条ack消息;

   测试2:

   测试1我们仅仅是测试发送者能够收到broker的确认消息以及知道了broker对消息默认是采用批量回复方式的,那么在程序中我们该怎么获取到broker回传回来的确认消息呢,假如我们有时候需要在收到确认消息之后做一些提示性操作该怎么办呢?测试1中,我们采用的是Channel信道的waitForConfirmsOrDie等待broker端回传回ack确认消息的,但我们没法拿到这个ack消息进行后期操作,要想拿到ack消息的话,我们可以给当前Channel信道绑定监听器,具体来说就是调用Channel信道的addConfirmListener方法进行设置,Channel信道在收到broker的ack消息之后会回调设置在该信道监听器上的handleAck方法,在收到nack消息之后会回调设置在该信道监听器上的handleNack方法。

   实现代码:

[java] view plain copy

  1. public class ProducerTest {

  2.  public static void main(String[] args) {  
    
  3.      String exchangeName = "confirmExchange";  
    
  4.      String queueName = "confirmQueue";  
    
  5.      String routingKey = "confirmRoutingKey";  
    
  6.      String bindingKey = "confirmRoutingKey";  
    
  7.      int count = 100;  
    
  8.      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();  
    
  9.      factory.setHost("172.16.151.74");  
    
  10.      factory.setUsername("test");  
    
  11.      factory.setPassword("test");  
    
  12.      factory.setPort(5672);  
    
  13.      //创建生产者  
    
  14.      Sender producer = new Sender(factory, count, exchangeName, queueName,routingKey,bindingKey);  
    
  15.      producer.run();  
    
  16.  }  
    
  17. }

  18. class Sender

  19. {

  20.  private ConnectionFactory factory;  
    
  21.  private int count;  
    
  22.  private String exchangeName;  
    
  23.  private String  queueName;  
    
  24.  private String routingKey;  
    
  25.  private String bindingKey;  
    
  26.  public Sender(ConnectionFactory factory,int count,String exchangeName,String queueName,String routingKey,String bindingKey) {  
    
  27.      this.factory = factory;  
    
  28.      this.count = count;  
    
  29.      this.exchangeName = exchangeName;  
    
  30.      this.queueName = queueName;  
    
  31.      this.routingKey = routingKey;  
    
  32.      this.bindingKey = bindingKey;  
    
  33.  }  
    
  34.  public void run() {  
    
  35.      Channel channel = null;  
    
  36.      try {  
    
  37.          Connection connection = factory.newConnection();  
    
  38.          channel = connection.createChannel();  
    
  39.          //创建exchange  
    
  40.          channel.exchangeDeclare(exchangeName, "direct", true, false, null);  
    
  41.          //创建队列  
    
  42.          channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);  
    
  43.          //绑定exchange和queue  
    
  44.          channel.queueBind(queueName, exchangeName, bindingKey);  
    
  45.          channel.confirmSelect();  
    
  46.          //发送持久化消息  
    
  47.          for(int i = 0;i < count;i++)  
    
  48.          {  
    
  49.              //第一个参数是exchangeName(默认情况下代理服务器端是存在一个""名字的exchange的,  
    
  50.              //因此如果不创建exchange的话我们可以直接将该参数设置成"",如果创建了exchange的话  
    
  51.              //我们需要将该参数设置成创建的exchange的名字),第二个参数是路由键  
    
  52.              channel.basicPublish(exchangeName, routingKey,MessageProperties.PERSISTENT_BASIC, ("第"+(i+1)+"条消息").getBytes());  
    
  53.          }  
    
  54.          long start = System.currentTimeMillis();  
    
  55.          channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {  
    
  56.              @Override  
    
  57.              public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {  
    
  58.                  System.out.println("nack: deliveryTag = "+deliveryTag+" multiple: "+multiple);  
    
  59.              }  
    
  60.              @Override  
    
  61.              public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {  
    
  62.                  System.out.println("ack: deliveryTag = "+deliveryTag+" multiple: "+multiple);  
    
  63.              }  
    
  64.          });  
    
  65.          System.out.println("执行waitForConfirmsOrDie耗费时间: "+(System.currentTimeMillis()-start)+"ms");  
    
  66.      } catch (Exception e) {  
    
  67.          e.printStackTrace();  
    
  68.      }  
    
  69.  }  
    
  70. }

    第 60 行我们调用了 Channel 信道的 addConfirmListener 设置了监听器,并且在监听器的 handleAck 和 handleNack 方法中打印了信息,运行程序查看输出:

   可以看到,虽然我们还是发送了100条消息,同样我们并没有收到100个ack消息 ,只收到两个ack消息,并且这两个ack消息的multiple域都为true,这点和测试1是相同的,你多次运行程序会发现每次发送回来的ack消息中的deliveryTag域的值并不是一样的,说明broker端批量回传给发送者的ack消息并不是以固定的批量大小回传的;

   也就是我们通过信道Channel的waitForConfirmsOrDie方法或者为信道设置监听器都可以保证发送者收到broker回传的ack或者nack消息,那么这两种方式有什么区别呢?从测试一的第61行代码以及测试2的第72行代码处你就能找到答案啦,测试1中调用waitForConfirmsOrDie方法发送100条消息并且全部收到确认需要135ms,测试2中通过监听器的方式仅仅需要1ms,说明调用waitForConfirmsOrDie会造成程序的阻塞,通过监听器并不会造成程序的阻塞,下一篇博客我会试着从RabbitMQ的源码层面来分析这两种方式造成这种区别的原因啦啦;

   参考资料:

   [RabbitMQ官网](http://www.rabbitmq.com/confirms.html)

   [RabbitMQ不同Confirm模式下的性能对比](http://ju.outofmemory.cn/entry/177937)
  • RabbitMQ

    RabbitMQ 是一个开源的 AMQP 实现,服务器端用 Erlang 语言编写,支持多种语言客户端,如:Python、Ruby、.NET、Java、C、PHP、ActionScript 等。用于在分布式系统中存储转发消息,在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。

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    • 倾听:正确并恳切对待、处理问题与建议,及时修复开源项目的 Bug ,及时与反馈者沟通。不抬杠、不无视、不辱骂。
    • 平视:不诋毁、轻视、嘲讽其他开发者,主动提出建议、施以帮助,以和谐为本。只要他人肯努力,你也可能会被昔日小看的人所超越,所以请保持谦虚。
    • 乐观且活跃:你的努力决定了你的高度。不要放弃,多年后回头俯瞰,才会发现自己已经成就往日所仰望的水平。积极地将项目开源,帮助他人学习、改进,自己也会获得相应的提升、成就与成就感。
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  • 链滴

    链滴是一个记录生活的地方。

    记录生活,连接点滴

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  • Flume

    Flume 是一套分布式的、可靠的,可用于有效地收集、聚合和搬运大量日志数据的服务架构。

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  • Windows

    Microsoft Windows 是美国微软公司研发的一套操作系统,它问世于 1985 年,起初仅仅是 Microsoft-DOS 模拟环境,后续的系统版本由于微软不断的更新升级,不但易用,也慢慢的成为家家户户人们最喜爱的操作系统。

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  • 博客

    记录并分享人生的经历。

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  • Mac

    Mac 是苹果公司自 1984 年起以“Macintosh”开始开发的个人消费型计算机,如:iMac、Mac mini、Macbook Air、Macbook Pro、Macbook、Mac Pro 等计算机。

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  • OnlyOffice
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  • IPFS

    IPFS(InterPlanetary File System,星际文件系统)是永久的、去中心化保存和共享文件的方法,这是一种内容可寻址、版本化、点对点超媒体的分布式协议。请浏览 IPFS 入门笔记了解更多细节。

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  • jQuery

    jQuery 是一套跨浏览器的 JavaScript 库,强化 HTML 与 JavaScript 之间的操作。由 John Resig 在 2006 年 1 月的 BarCamp NYC 上释出第一个版本。全球约有 28% 的网站使用 jQuery,是非常受欢迎的 JavaScript 库。

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  • 快应用

    快应用 是基于手机硬件平台的新型应用形态;标准是由主流手机厂商组成的快应用联盟联合制定;快应用标准的诞生将在研发接口、能力接入、开发者服务等层面建设标准平台;以平台化的生态模式对个人开发者和企业开发者全品类开放。

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  • Dubbo

    Dubbo 是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的 RPC 远程服务调用方案,是 [阿里巴巴] SOA 服务化治理方案的核心框架,每天为 2,000+ 个服务提供 3,000,000,000+ 次访问量支持,并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。

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  • 酷鸟浏览器

    安全 · 稳定 · 快速
    为跨境从业人员提供专业的跨境浏览器

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  • 生活

    生活是指人类生存过程中的各项活动的总和,范畴较广,一般指为幸福的意义而存在。生活实际上是对人生的一种诠释。生活包括人类在社会中与自己息息相关的日常活动和心理影射。

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  • Kafka

    Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是现代系统中许多功能的基础。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。

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  • 程序员

    程序员是从事程序开发、程序维护的专业人员。

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  • Wide

    Wide 是一款基于 Web 的 Go 语言 IDE。通过浏览器就可以进行 Go 开发,并有代码自动完成、查看表达式、编译反馈、Lint、实时结果输出等功能。

    欢迎访问我们运维的实例: https://wide.b3log.org

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  • 前端

    前端技术一般分为前端设计和前端开发,前端设计可以理解为网站的视觉设计,前端开发则是网站的前台代码实现,包括 HTML、CSS 以及 JavaScript 等。

    247 引用 • 1347 回帖
  • CSS

    CSS(Cascading Style Sheet)“层叠样式表”是用于控制网页样式并允许将样式信息与网页内容分离的一种标记性语言。

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  • Markdown

    Markdown 是一种轻量级标记语言,用户可使用纯文本编辑器来排版文档,最终通过 Markdown 引擎将文档转换为所需格式(比如 HTML、PDF 等)。

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  • Swagger

    Swagger 是一款非常流行的 API 开发工具,它遵循 OpenAPI Specification(这是一种通用的、和编程语言无关的 API 描述规范)。Swagger 贯穿整个 API 生命周期,如 API 的设计、编写文档、测试和部署。

    26 引用 • 35 回帖 • 13 关注
  • Electron

    Electron 基于 Chromium 和 Node.js,让你可以使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建应用。它是一个由 GitHub 及众多贡献者组成的活跃社区共同维护的开源项目,兼容 Mac、Windows 和 Linux,它构建的应用可在这三个操作系统上面运行。

    15 引用 • 136 回帖 • 7 关注
  • 导航

    各种网址链接、内容导航。

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  • Firefox

    Mozilla Firefox 中文俗称“火狐”(正式缩写为 Fx 或 fx,非正式缩写为 FF),是一个开源的网页浏览器,使用 Gecko 排版引擎,支持多种操作系统,如 Windows、OSX 及 Linux 等。

    7 引用 • 30 回帖 • 452 关注
  • 链书

    链书(Chainbook)是 B3log 开源社区提供的区块链纸质书交易平台,通过 B3T 实现共享激励与价值链。可将你的闲置书籍上架到链书,我们共同构建这个全新的交易平台,让闲置书籍继续发挥它的价值。

    链书社

    链书目前已经下线,也许以后还有计划重制上线。

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