最近起了个项目消息中心,用来中转各个系统中产生的消息,用到的是RabbitMQ,由于UAT环境.生产环境每台消费者服务都是多台,有些消息要求按顺序消费,所以需要采取一定的措施保证消息的顺序消费,下面讲下我们不断优化的三种方法: 1.我们最开始考虑的比较简单,采用的direct交换机,指定特定消费者服务器监听队列,其他消费者服务器不监听.比如现在有C1.C2.C3三台消费者机器,我们决定C1消费消息,C2.C3不监听.我们在启动C1的时候,启动脚本中添加C1_IP,在代码中做处理,消费者服务器启动

当我们的系统中引入了MQ之后,不得不考虑的一个问题是如何保证消息的顺序性,这是一个至关重要的事情,如果顺序错乱了,就会导致数据的不一致.       比如:业务场景是这样的:我们需要根据mysql的binlog日志同步一个数据库的数据到另一个库中,加如在binlog中对同一条数据做了insert,update,delete操作,我们往MQ顺序写入了insert,update,delete操作的三条消息,那么根据分析,最终同步到另一个库中,这条数据是被删除了的.但是,如果这三条消息不是按照inse

三.如何保证消息的顺序性 1. rabbitmq 拆分多个queue,每个queue一个consumer,就是多一些queue而已,确实是麻烦点:或者就一个queue但是对应一个consumer,然后这个consumer内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的worker来处理 2. kafka 写入一个partition中的数据一定是有序的,生产者在写的时候 ,可以指定一个key,比如指定订单id作为key,这个订单相关数据一定会被分发到一个partition中去.消费者从partition

原文链接:Pulsar の 保证消息的顺序性.幂等性和可靠性 一.背景 前面两篇文章,已经介绍了关于Pulsar消费者的详细使用和自研的Pulsar组件. 接下来,将简单分析如何保证消息的顺序性.幂等性和可靠性:但并不会每个分析都会进行代码实战,进行代码实战的都是比较有意思的点,如消费消息如何保证顺序性和幂等性,而其他的其实都是比较简单的,就不做代码实战了. 二.特性分析 2.1.顺序性 保证消息是按顺序发送,按顺序消费,一个接着一个. 2.1.1.活动图 2.1.2.分析 producer:

1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比

1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比

一. 前言 先看一个例子,我们想在页面展示一周内的消费变化情况,用echarts面积图进行展示.如下: 我们在后台将数据构造完成 HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("星期一", 40); map.put("星期二", 43); map.put("星期三", 35); map.put("星期四", 55); map.put(&q

1. 消息顺序 场景:比如下单操作,下单成功之后,会发布创建订单和扣减库存消息,但扣减库存消息执行会先于创建订单消息,也就说前者执行成功之后,才能执行后者. 不保证完全按照顺序消费,在 MQ 层面支持消息的顺序处理开销太大,为了极少量的需求,增加整体上的复杂度得不偿失. 所以,还是在应用层面处理比较好,或者业务逻辑进行处理. 应用层解决方式: 1. 消息实体中增加:版本号 & 状态机 & msgid & parent_msgid,通过 parent_msgid 判断消息的顺序(需要

1.为什么要保证顺序 消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常.举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误.比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题.

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/high-availability-broker-design?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在要求严格顺序消息的场景下,消息的发送者,BROKER端(BROKER端和消息存储放在一起),消息的消费者都要求按照顺序进行,三者任何一个环节的乱序都会导致消息最终的消费顺序被打乱. 如果为每一个消息维护一个有序的ID,发送和存储消息无序,消费逻辑会变得非常复杂,消费端要对消息进行重

转自:http://blog.csdn.net/ggxxkkll/article/details/7894112 大家都知道,TCP提供了最可靠的数据传输,它给发送的每个数据包做顺序化(这看起来非常烦琐),然而,如果TCP没有这样烦琐的操作,那么,可能会造成更多的麻烦. 如造成数据包的重传.顺序的颠倒甚至造成数据包的丢失. 那么,TCP具体是通过怎样的方式来保证数据的顺序化传输呢? 1. 主机每次发送数据时,TCP就给每个数据包分配一个序列号并且在一个特定的时间内等待接收主机对分配的这个序列号进

什么是容器 首先,我们必须理解一下什么是容器,在C++ 中容器被定义为:在数据存储上,有一种对象类型,它可以持有其它对象或指向其它对像的指针,这种对象类型就叫做容器.很简单,容器就是保存其它对象的对象,当然这是一个朴素的理解,这种“对象”还包含了一系列处理“其它对象”的方法,因为这些方法在程序的设计上会经常被用到,所以容器也体现了一个好处,就是“容器类是一种对特定代码重用问题的良好的解决方案”. 容器还有另一个特点是容器可以自行扩展.在解决问题时我们常常不知道我们需要存储多少个对象,也就是说我们

什么是容器 首先,我们必须理解一下什么是容器,在C++ 中容器被定义为:在数据存储上,有一种对象类型,它可以持有其它对象或指向其它对像的指针,这种对象类型就叫做容器.很简单,容器就是保存其它对象的对象,当然这是一个朴素的理解,这种“对象”还包含了一系列处理“其它对象”的方法,因为这些方法在程序的设计上会经常被用到,所以容器也体现了一个好处,就是“容器类是一种对特定代码重用问题的良好的解决方案”. 容器还有另一个特点是容器可以自行扩展.在解决问题时我们常常不知道我们需要存储多少个对象,也就是说我们

什么是容器 首先,我们必须理解一下什么是容器,在C++ 中容器被定义为:在数据存储上,有一种对象类型,它可以持有其它对象或指向其它对像的指针,这种对象类型就叫做容器.很简单,容器就是保存其它对象的对象,当然这是一个朴素的理解,这种“对象”还包含了一系列处理“其它对象”的方法,因为这些方法在程序的设计上会经常被用到,所以容器也体现了一个好处,就是“容器类是一种对特定代码重用问题的良好的解决方案”. 容器还有另一个特点是容器可以自行扩展.在解决问题时我们常常不知道我们需要存储多少个对象,也就是说我们

说到json,相信没有人会陌生,我们天天都在用.那么,我们来讨论个问题,json有序吗?是谁来决定的呢?如何保持? 说到底,json是框架还是啥?实际上它只是一个数据格式,一个规范标准,它永远不会限制实现方的任何操作,即不会自行去保证什么顺序性之类的.json的格式仅由写入数据的一方决定其长像如何.而数据读取一方,则按照json的协议标准进行解析,即可理解原数据的含义.json拥有较为丰富的数据格式,所以对当前应用还是比较友好的. 那么,我们如何处理json的顺序性呢? 1. 保持json有序的

一.消息的顺序性 1.延迟队列:设置一个全局变量index,根据实际情况一次按照index++的逻辑一次给消息队列设置延迟时间段,可以是0.5s,甚至1s; 弊端:如果A,B,C..消息队列消费时间不一致或者出现网络延迟,就会存在后者比前者先消费完的场景: 2.统一消费端:当A消费成功后,通过ACK或者consummer-success通知B进行消费 弊端:降低了系统的吞吐量,需要更多的异常处理机制 3.RocketMQ采用轮询所有队列的方式来确定消息被发送到哪一个队列(负载均衡),比如下面示例

IM 技术经历过几次迭代升级,如图所示: 从简单.低效的短轮询逐步升级到相对效率可控的长轮询: 全双工的 Websocket 彻底解决了服务端的推送问题: 基于 TCP 长连接衍生的 IM 协议,能够实现服务端的主动推送. 一.基于HTTP协议的短轮询与长连接 短轮询 长连接 场景 定期.高频地轮询服务端的新消息.当服务器接到请求后,如果有新消息就将新消息返回给客户端,没有新消息就返回空列表,并关闭连接.即:服务端不管本轮有没有新消息产生,都会马上响应并返回. 当本次请求没有获取到新消息时,不会

如果业务中,对于kafka发送消息异步消费的场景,在业务上需要实现在消费时实现顺序消费, 利用kafka在partition内消息有序的特点,消息消费时的有序性. 1.在发送消息时,通过指定partition hash 2.consumer 消费消息时,需要使用亲缘性线程池进行消费,才能实现消息的基本有序.否则即使通过发送时指定partition,在消费端由于线程池的异步消费,消息之间的处理都是并发进行的,消息就会被打乱. 上面的方式基本可以实现消息的消费顺序性,除了在极端场景下,比如: 1.进

rabbitMQ有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式 RabbitMQ的高可用性   RabbitMQ是比较有代表性的,因为是基于主从做高可用性的,我们就以他为例子讲解第一种MQ的高可用性怎么实现.   rabbitmq有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式   1)单机模式   就是demo级别的,一般就是你本地启动了玩玩儿的,没人生产用单机模式   2)普通集群模式   意思就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例,每个机器启动一个.但是你创建的queue,只会放在

T3先执行,在T3的run中,调用t2.join,让t2执行完成后再执行t3 在T2的run中,调用t1.join,让t1执行完成后再让T2执行 public class Test { // 1.现在有T1.T2.T3三个线程,你怎样保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行 public static void main(String[] args) { final Thread t1 = new Thread(new Runnable() { @Override public voi