Kestrel持久化队列服务器
http://www.5ishare.com/tech/program/283112.shtml
net.rubyeye.xmemcached.test.unittest.KestrelClientUnitTest
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http://code.google.com/p/xmemcached/wiki/User_Guide_zh
教程 ? 使用xmemcached 进行连接
http://code.google.com/p/xmemcached/issues/list?can=1&q=&colspec=ID+Type+Status+Priority+Milestone+Owner+Summary&cells=tiles
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A persistent queue service used by Twitter.
由于工作上的需要，需要找一个高性能的持久化队列服务器，先是发现了Starling，后来就找到了这个Starling的继承者Kertrel，这两个都是Twitter开发的用来分布执行一些异步任务的队列服务，功能和Geraman和JMS差不多，而我感兴趣的是它的队列存储功能。Kestrel一个很大的好处是使用了memcache的协议，而几乎所有语言都有memcache的接口，每个Key对应一个队列，通过set入队列，get出队列，使用上还是非常方便的。在Github上Kestrel的项目介绍里说到，Kestrel是用Scala语言开发的，在JVM上运行，程序代码算上注释不到1500行，应该也是个学习Scala的好资料。性能方面，官方的测试结果，在一个2.5GHz 2008-model macbook pro上可以达到3.23MB/sec (over loopback) and about 4400 puts/sec，还觉得不够用的话还可以distribute一下。
在Github上提供了源代码，用的时候还是需要自己来编译一下的，在此把Build好的打包放在这儿了，包含了所有依赖的包，用的时候直接java -jar kestrel.jar就行了。
在config/里面还有两个配置文件，配置项的含义在Github上的项目主页上有介绍，一帮情况下默认的配置就完全可用了，大规模应用的话，有些配置项还是要调整一下的。
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安装jdk 环境
下载http://gitub.com/robey/kestrel
在目录下安装，自动安装到本目录
运行$ ./dist/kestrel-VERSION/scripts/devel.sh
使用了 xmemcached 1.3.6 ?进行连接 成功
XMemcachedClient client = new XMemcachedClient("192.168.37.128", 22133);
（记得关闭防火墙）
每秒插入6000～7000 ?条数据相当稳定
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发现starling 已经几年不更新了。选用Kertrel成为必然的选择
一个信息审核的功能，保存未审核信息的队列。
这个服务在Twitter里是用来处理异步的任务的，一头儿把任务塞进队列，另一头儿有一群Worker从队列里取任务执行。
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? ?Kestrel是一个scala写的twitter开源的消息中间件，特点是高性能、小巧（2K行代码）、持久存储（记录日志到journal）并且可靠（支持可靠获取）。Kestrel的前身是Ruby写的Starling项目，后来twitter的开发人员尝试用scala重新实现。它的代码非常简洁并且优雅，推荐一读。
Kestrel采用的协议是memcached的文本协议，但是并不完全支持所有memcached协议，也不是完全兼容现有协议。标准的协议它仅支持GET、SET、FLUSH_ALL、STATS，扩展的协议有:
- memcachedClient.setPrimitiveAsString(true);??
方法来设置，所有的原生类型都将调用toString转成字符串来存储，字符串前不再自动附加flag。使用KestrelCommandFactory后，也将可以正常调用flushAll方法。
KestrelCommandFactory已经提交到svn trunk，预计在xmemcached 1.2.0-RC2的时候发布。
使用KestrelCommandFactory对kestrel做的性能测试，server和client都跑在linux上，jdk6,单线程单client连续push消息
消息个数?????? 消息长度?????? 是否启用journal?? 时间?????? TPS(/s)
500000????????? 256??????????? ? 否????????????? 123.0s???? 4065
500000????????? 1024??????????? 否????????????? 126.3s???? 3959
500000????????? 4096??????????? 否????????????? 120.6s???? 4145
500000????????? 4096??????????? 是????????????? 122.1s???? 4095
500000????????? 8192??????????? 是????????????? 121.2s???? 4125
从数据上来看比官方数据好很多，可能机器配置不同。是否启用journal带来的影响似乎很小，写文件都是append，还是比较高效的。
kestrel的项目主页??http://github.com/robey/kestrel
kestrel的wiki页????http://wiki.github.com/robey/kestrel
xmemcached项目主页??http://code.google.com/p/xmemcached/