推式流和拉式流有什么区别?

推式流和拉式流有什么区别?

"基于推送和基于拉取的流媒体是流媒体系统中数据传递的两种不同方法。在基于推送的模型中,数据从源发送到消费者,而消费者并不需要显式地请求数据。这意味着一旦新数据可用,数据就会被“推送”给消费者。基于推送系统的一个例子是实时新闻提要,更新会在发生时持续发送到用户的应用程序。另一方面,在基于拉取的模型中,消费者主动向源请求数据。在这种情况下,消费者控制何时检索数据,例如在传统的轮询机制中。举例来说,股市应用程序可能在设定的时间间隔内或根据用户请求拉取最新的股票价格。

在推送和拉取模型之间的选择会极大地影响系统设计。在基于推送的流媒体中,消费者的负载较小,因为他们不需要进行重复请求。然而,如果数据生成得太快,这种方法可能导致消费者过载的问题。此外,如果消费者尚未准备好处理传入数据,也可能导致资源浪费。相反,在基于拉取的系统中,消费者可以通过在自己的时间间隔内进行轮询来控制其数据负载。这在处理能力有限或消费者之间的数据需求差异较大的情况下特别有用。

总之,选择合适的模型取决于具体的需求,包括延迟、数据量和消费者的准备情况。基于推送的系统可能更适合实时应用程序,其中即时更新至关重要,而基于拉取的系统则在需要管理数据检索时机时表现良好。理解这些差异可以帮助开发人员在设计数据流媒体应用程序时做出明智的决策。"

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
数据治理如何适应实时数据?
实时环境中的数据治理侧重于建立明确的规则和流程,以确保数据的完整性、质量和安全性,即使数据正在不断生成和更新。这种适应涉及创建专门针对流数据所带来的挑战的框架。例如,组织需要实施实时数据验证技术。这确保了数据在流入时,会在被处理或存储之前,
Read Now
嵌入是如何用于聚类的?
“嵌入(Embeddings)是一种将数据点表示为连续多维空间中向量的方式。这种技术在聚类中特别有用,因为它将复杂数据(比如词语、图像或文档)转化为传达其语义意义的格式。当数据点嵌入到向量空间中时,它们的空间接近性表明相似性;在这个空间中靠
Read Now
如何从截图中提取文本?
要免费跟踪库存,请使用Google表格或Airtable等工具创建一个简单的系统。列出项目名称、数量和相关详细信息 (例如,位置、重新排序级别)。使用公式计算库存变化或设置条件格式以突出显示低库存。 要实现自动化,请将电子表格与条形码扫描
Read Now