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PVP战绩显示插件Broker_PvPinfo
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PVP战绩显示插件Broker_PvPinfo，一款显示当前角色PVP战绩的小插件，基本不占用资源，PVP玩家必备！注意：需要Broker，泰坦面板或ElvUI的面板支持。（多玩魔盒的自带泰坦面板即可）
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　　魔兽世界插件通用安装说明
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最新评论(前10条)
多玩广东网友说:
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^_^请注意，有可能下面的2篇文章才是您想要的内容：
active spring调整 but no declaration can be found for element amq:broker
Windows 软件工程师必备的知识和工具
【玩转微信公众平台之6】 搭建新浪SAE服务器
active spring调整 but no declaration can be found for element amq:broker
active spring整合 but no declaration can be found for element amq:broker
activemq 5.2最近项目要用到JMS，因为用tomcat容器，所以采用了开源的ActiveMQ
消息中间件提供JMS支持。但是在spring2.5和activemq5.2集成的时候出现了点问题，首先列出activemq-import-beans.xml的内容：Java代码
1.&beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:amq="http://activemq.org/config/1.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://activemq.org/config/1.0 http://activemq.apache.org/schema/core/activemq.xsd"&
运行测试程序出现以下异常：Java代码
1.Caused by: org.xml.sax.SAXParseException: TargetNamespace.1: Expecting namespace 'http://activemq.org/config/1.0', but the target namespace of the schema document is 'http://activemq.apache.org/schema/core'.
at com.sun.org.apache.xerces.internal.util.ErrorHandlerWrapper.createSAXParseException(ErrorHandlerWrapper.java:195)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.util.ErrorHandlerWrapper.error(ErrorHandlerWrapper.java:131)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLErrorReporter.reportError(XMLErrorReporter.java:384)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.xs.traversers.XSDHandler.reportSchemaError(XSDHandler.java:2525)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.xs.traversers.XSDHandler.constructTrees(XSDHandler.java:768)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.xs.traversers.XSDHandler.parseSchema(XSDHandler.java:569)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.xs.XMLSchemaLoader.loadSchema(XMLSchemaLoader.java:552)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.xs.XMLSchemaValidator.findSchemaGrammar(XMLSchemaValidator.java:2408)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.xs.XMLSchemaValidator.handleStartElement(XMLSchemaValidator.java:1753)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.xs.XMLSchemaValidator.startElement(XMLSchemaValidator.java:685)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLNSDocumentScannerImpl.scanStartElement(XMLNSDocumentScannerImpl.java:400)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentFragmentScannerImpl$FragmentContentDriver.next(XMLDocumentFragmentScannerImpl.java:2740)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentScannerImpl.next(XMLDocumentScannerImpl.java:645)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLNSDocumentScannerImpl.next(XMLNSDocumentScannerImpl.java:140)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentFragmentScannerImpl.scanDocument(XMLDocumentFragmentScannerImpl.java:508)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.XML11Configuration.parse(XML11Configuration.java:807)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.XML11Configuration.parse(XML11Configuration.java:737)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.XMLParser.parse(XMLParser.java:107)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.DOMParser.parse(DOMParser.java:225)
at com.sun.org.apache.xerces.internal.jaxp.DocumentBuilderImpl.parse(DocumentBuilderImpl.java:283)
at org.springframework.beans.factory.xml.DefaultDocumentLoader.loadDocument(DefaultDocumentLoader.java:75)
at org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanDefinitionReader.doLoadBeanDefinitions(XmlBeanDefinitionReader.java:396)
... 22 more
通过阅读异常信息发现时XSD名称空间不对，所以赶紧打开activemq-core-5.2.0.jar/META-INF/目录中的spring.schemas查看，发现"http\://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core.xsd=activemq.xsd"于是乎又打开activemq.xsd查个究竟，以下为activemq5.2的activemq.xsd文件一部分：Java代码
1.&xs:schema elementFormDefault='qualified'
targetNamespace='http://activemq.apache.org/schema/core'
xmlns:xs='http://www.w3.org/2001/XMLSchema'
xmlns:tns='http://activemq.apache.org/schema/core'&
噢，原来目标名称空间不一致啊。于是赶紧去改activemq-import-beans.xml文件的配置，修改如下：Java代码
1.&?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&
2.&beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
3.xmlns:xsi=http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance
4.xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"
//这个地方很关键，amq对应的XSD名称空间名称要和activemq.xsd的一致
5.xsi:schemaLocation="
6.http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.0.xsd
7.http://activemq.apache.org/schema/core http://activemq.apache.org/schema/core/activemq.xsd"&
呵呵，到这里以为问题已经搞定，但是运行测试后，又发现一个新的问题，异常信息如下：Java代码
1.org.xml.sax.SAXParseException: schema_reference.4: Failed to read schema document 'http://activemq.apache.org/schema/core/activemq.xsd', because 1) could n
2) the docume
3) the root element of the document is not &xsd:schema&.
查看了异常信息后，发现可能是spring无法定位到http://activemq.apache.org/schema/core/activemq.xsd,于是又一次打开activemq-core-5.2.0.jar/META-INF的spring.schemas，内容如下：Java代码
1.http\://activemq.org/config/1.0=activemq.xsd
2.http\://activemq.org/config/1.0/1.0.xsd=activemq.xsd
3.http\://activemq.apache.org/schema/core=activemq.xsd
4.http\://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core.xsd=activemq.xsd
呵呵，发现问题了吗？初看没啥问题，但是仔细一看，噢，原来http\://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core.xsd=activemq.xsd 与http://activemq.apache.org/schema/core/activemq.xsd 不匹配，呵呵，知道问题根源了，现在时解决办法，解决办法有两种：第一种：修改activemq-import-beans.xml文件的“http://activemq.apache.org/schema/core/activemq.xsd ”这句为：http://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core.xsd（这个就是activemq jar包中spring.schemas文件的最后一行，但是注意：http\://要改为http://)第二种：在classpath目录中，新建META-INF/spring.schemas文件，然后增加一下内容：Java代码
1.http\://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core.xsd=activemq.xsd
这个时候重新运行测试，发现一切OK。哈。。转：/blog/365989
Windows 软件工程师必备的知识和工具
Windows 程序员必备的知识和工具最近一直忙于项目，好久没写文章了，今天终于有些时间，把一些沉淀和思考总结一下，希望对大家有所帮助，也是对知识的一次梳理。
转眼做windows开发已经有5年的时间了，5年时间一直徘徊在几个大系统之间，原型设计，组件设计，重构，features实现，调试，修改bug，写过C++，用过COM，ATL，写过.Net，做过互操作，写过services用过WCF，可以说十八般武艺至少都尝试过，不敢说精通，但是至少对大部分的问题有自己的理解。
首先我把目标锁定在Windows平台，因为我的工作要求我在这个平台下去做，实战经验也都是在这个平台上面积累起来的。对于Linux和Java我也会关注一些相关的东西，也会去学习，但是限于个人兴趣，同时也是为了更好的在windows平台上面完成我的工作。
首先我们来说说做Windows开发的必备知识，我们的目标是写运行在windows上的代码，所以我们需要对Windows 本身有所了解，这样在我们写的代码遇到相关问题的时候我们才知道该干什么，什么是对的，什么事不对的，那么以下我所列举的就是最基本的一些知识。
进程和线程的关系以及同步，线程池技术。
什么是用户模式，什么是内核模式，什么是windows session/terminal。
什么是虚拟内存，为什么会有内存泄漏，如何去抓内存泄露。
什么叫对象，什么叫句柄，如何监控句柄和对象的泄露。
什么叫注册表，和COM有什么关系，.Net是怎么建立起来的，互操作的原理是什么。
下面说说工具，好的工具往往可以达到事半功倍的效果，对的时候用对的工具很重要。
Procexp.exe：有了这个工具所有callstack, DLL，句柄， 调用关系一目了然。
Procmon.exe：这个工具可以帮你监控差不多所有类型的文件。
Wireshark: 遇到网络问题的时候，抓包分析很方便。
Performance: 抓memory Leak, 分析用户态和内核态相关的问题很有用。
Windbg/SOS： 当你需要调试，客户环境又不允许你用visual studio的时候，通过他们你可以看到一切你想看的东西。
时间关系先写这些啦，希望对大家有所帮助。
【玩转微信公众平台之6】 搭建新浪SAE服务器
【玩转微信公众平台之六】 搭建新浪SAE服务器赶紧接上一篇继续讲。------本篇将介绍如何搭建 新浪SAE服务器。猛戳 .cn/ 1、先自己注册一个账号，如果有新浪的账号，微博之类的都可以直接拿来用，授权一下就可以，如下： 2、接下来会让你填写一些安全设置，自己根据要求如实填写就可以了。要注意的是，你设置的安全密码别忘了，原因如下： 看的懂就好，看不懂也罢，我们继续往下走。3、注册的最后一步是 手机绑定 ，将你手机收到的验证码输入进去即可。这些都没啥难度，我就不多说了。注册成功后，点击 我的首页 回到首页。
在最下面的应用管理中创建一个新应用。
4、进入创建应用的界面后，默认选择 “创建新应用”来创建应用，如下。 将该填的都填了，二级域名将会是上一篇我们所说的URL地址，开发语言选择php，不懂不要紧，下一篇会简单介绍php的语法；应用类型是web应用。填完后点击 创建应用。应用创建成功后页面会自动跳回首页，可以在下面的应用栏看到你刚创建好的应用， 5、点击创建好的应用，如这里的 starApp，将会跳转到该应用的操作页面。这个页面有很多菜单，我们暂时别管它们，先点击 代码管理 。
因为之前并没有上传过代码，所以会出现如下提示： 6、我们选择创建一个版本。这时会弹出一个版本号输入框， 这里直接默认输入 1 。确定后代码管理的界面将会变成下面这个样子， 7、最后点击 操作 按钮，在弹出的菜单栏里选择 上传代码包 ，我们将上一篇从微信公众平台下载 下来的 “Wx-sample.zip”上传上去。8、好了，上传成功后，我们再次登陆一下微信公众平台，并进入开发模式页面，将 URL 和 Token填写进入。 Token 栏里输入“weixin”，URL栏里输入你刚创建的SAE应用链接+wx_sample.php，好吧，知道你不是很清楚应用链接是啥，我再截个图吧：
9、一切OK后，就点 确定吧。如果正常的话，接下来出现的页面将会提示你已成为开发者。下面还有你的接口权限表。 文章的最后，先恭喜你加入开发者的一员，然后再说一个略显严肃的话题：SAE服务器要钱吗？我的回答是，几乎不要钱。SAE是用云豆来收费的，一开始注册成功后会送你几百个云豆，据我行走江湖多年的经验，如果你只是个普通的公众平台，那么这些云豆够你用好几年..........恩，尊重原创，转载请注明来源：http://blog.csdn.net/star530/article/details/
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Many satisfied users recommends to try it.分布式消息系统 Kafka 简介
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Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
在 大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合 大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用：
降低系统组网复杂度。
降低编程复杂度，各个子系统不在是相互协商接口，各个子系统类似插口插在插座上，Kafka承担高速数据总线的作用。
1、Kafka主要特点：
同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。
可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。
支持online和offline的场景。
2、Kafka的架构：
Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。 Producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从producer发送到broker，broker承担一个中间缓存和分发的作用。 broker分发注册到系统中的consumer。broker的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通信，是基 于简单，高性能，且与编程语言无关的TCP协议。
3、几个基本概念：
Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。
Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。
Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。
Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。
Broker：缓存代理，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。
4、消息发送的流程：
Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面
kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。
Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset
5、Kafka的设计：
5.1 吞吐量
高吞吐是kafka需要实现的核心目标之一，为此kafka做了以下一些设计：
数据磁盘持久化：消息不在内存中cache，直接写入到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写性能
zero-copy：减少IO操作步骤
数据批量发送
Topic划分为多个partition，提高parallelism
5.2 负载均衡
producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的partition
存在多个partiiton，每个partition有自己的replica，每个replica分布在不同的Broker节点上
多个partition需要选取出lead partition，lead partition负责读写，并由zookeeper负责fail over
通过zookeeper管理broker与consumer的动态加入与离开
5.3 拉取系统
由于kafka broker会持久化数据，broker没有内存压力，因此，consumer非常适合采取pull的方式消费数据，具有以下几点好处：
简化kafka设计
consumer根据消费能力自主控制消息拉取速度
consumer根据自身情况自主选择消费模式，例如批量，重复消费，从尾端开始消费等
5.4 可扩展性
当需要增加broker结点时，新增的broker会向zookeeper注册，而producer及consumer会根据注册在zookeeper上的watcher感知这些变化，并及时作出调整。
5.5 消息删除策略
kafka 和JMS实现(activeMQ)不同的是:即使消息被消费,消息仍然不会被立即删除.日志文件将会根据broker中的配置要求,保留一定的时间之后删 除;比如log文件保留2天,那么两天后,文件会被清除,无论其中的消息是否被消费.kafka通过这种简单的手段,来释放磁盘空间.此外,kafka的 性能并不会因为日志文件的太多而低下,所以即使保留较多的log文件,也不不会有问题.
kafka 中consumer负责维护消息的消费记录,而broker则不关心这些,这种设计不仅提高了consumer端的灵活性,也适度的减轻了broker端 设计的复杂度;这是和众多JMS prodiver的区别.此外,kafka中消息ACK的设计也和JMS有很大不同,kafka中的消息时批量(通常以消息的条数或者chunk的尺寸为 单位)发送给consumer,当消息消费成功后,向zookeeper提交消息的offset,而不会向broker交付ACK.或许你已经意识到,这 种"宽松"的设计,将会有"丢失"消息/"消息重发"的危险.
6、Kafka的应用场景：
6.1 消息队列
比 起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统 一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如或。
6.2 行为跟踪
Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者拿到后，就可以做进一步的实时处理，或实时监控，或放到hadoop/离线数据仓库里处理。
6.3 元信息监控
作为操作记录的监控模块来使用，即汇集记录一些操作信息，可以理解为运维性质的数据监控吧。
6.4 日志收集
日 志收集方面，其实开源产品有很多，包括Scribe、Apache Flume。很多人使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。然而Kafka忽略掉 文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的 系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。
6.5 流处理
这 个场景可能比较多，也很好理解。保存收集流数据，以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始topic来的数据进行 阶段性处理，汇总，扩充或者以其他的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程，可能是先从RSS数据源中抓取文章的内 容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需要对这个内容进行清理，比如回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返 还给用户。这就在一个独立的topic之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。和是非常著名的实现这种类型数据转换的框架。
6.6 事件源
事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。比如动态汇总（News feed）。
6.7 持久性日志（commit log）
Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。
7、Kafka的设计要点：
7.1 直接使用linux 文件系统的cache，来高效缓存数据。
7.2 采用linux Zero-Copy提高发送性能。
传 统的数据发送需要发送4次上下文切换，采用sendfile系统调用之后，数据直接在内核态交换，系统上下文切换减少为2次。根据测试结果，可以提高 60%的数据发送性能。Zero-Copy详细的技术细节可以参考：/developerworks/linux /library/j-zerocopy/
7.3 数据在磁盘上存取代价为O(1)。
kafka 以topic来进行消息管理，每个topic包含多个part（ition），每个part对应一个逻辑log，有多个segment组成。每个 segment中存储多条消息（见下图），消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储位置，避免id到位置的额外映射。每个part 在内存中对应一个index，记录每个segment中的第一条消息偏移。发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个part上（随机或根据用 户指定的回调函数进行分布），broker收到发布消息往对应part的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置 值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息订阅者才能订阅到，segment达到一定的大 小后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment。
7.4 显式分布式。
即 所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。Producer和broker之间没有负载均衡机制。broker 和consumer之间利用zookeeper进行负载均衡。所有broker和consumer都会在zookeeper中进行注册，且 zookeeper会保存他们的一些元数据信息。如果某个broker和consumer发生了变化，所有其他的broker和consumer都会得到 通知。
[1]&Kafka的一些特点 &
[2] Apache kafka原理与特性(0.8V) &
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发布时间： 09:16:02
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