一.序言 延迟任务应用广泛,延迟任务典型应用场景有订单超时自动取消:支付回调重试.其中订单超时取消具有幂等性属性,无需考虑重复消费问题:支付回调重试需要考虑重复消费问题. 延迟任务具有如下特点:在未来的某个时间点执行:一般仅执行一次. 1.实现原理 生产者将带有延迟信息的消息发送到RabbitMQ交换机中,等待延迟时间结束方将消息转发到绑定的队列中,消费者通过监听队列消费消息.延迟任务的关键在消息在交换机中停留. 显而易见,基于RabbitMQ实现延迟任务对服务器的可靠性要求极高,交换机内部消息

消息无序产生的原因 消息队列,既然是队列就能保证消息在进入队列,以及出队列的时候保证消息的有序性,显然这是在消息的生产端(Producer),但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer),尽管消费端在拉取消息时是有序的,但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序. 场景分析 先后两次修改了商品信息,消息A和消息B先后同步写入MySQL,接着异步写入消息队列中发送消息,此时消息队列生产端(Producer)按时序先后发出了A和B两条消息(消息A先发出,消息B后发出)

每个时代,都不会亏待会学习的人. 大家好,我是 yes. 今天我们来谈一谈消息队列的事务消息,一说起事务相信大家都不陌生,脑海里蹦出来的就是 ACID. 通常我们理解的事务就是为了一些更新操作要么都成功,要么都失败,不会有中间状态的产生,而 ACID 是一个严格的事务实现的定义,不过在单体系统时候一般都不会严格的遵循 ACID 的约束来实现事务,更别说分布式系统了. 分布式系统往往只能妥协到最终一致性,保证数据最终的完整性和一致性,主要原因就是实力不允许...因为可用性为王. 而且要保证完全版的

你为啥要在项目中选择xxx消息中间件? 提起消息队列,也许你的脑海里会不自觉地蹦出好多概念:JMS.Kafka.RocketMQ.AMQP.RabbitMQ.ActiveMQ.Pulsar.Redis Stream...如果你的项目中恰好用到了其中的一个消息中间件,那么你出去面试或者与同事交流技术的时候,对方很大概率会问你:为啥要选择xxx消息中间件? 如果你刚好只了解你正在用的消息中间件,那么你只能回答:因为只会xxx... 不...这绝对不是你想要的结局!在对方准备看你的笑话之前,你也许可以

前文目录链接参考: 消息队列的一些场景及源码分析,RocketMQ使用相关问题及性能优化 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16694126.html 消息队列的对比测试与RocketMQ使用扩展 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16677881.html 消息队列为什么选用redis?聊聊如何做技术方案选型?https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16573472.html 分布

在开发过程中,遇到一个bug,产生bug的原因是spring事务提交晚于消息队列的生产消息,导致消息队列消费消息时获取到的数据不正确.这篇文章介绍问题的产生和一步步的解决过程. 一.问题的产生: 场景还原:接口中的一个方法,首先修改订单状态,然后向消息队列中生产消息,消息队列的消费者获取到消息检测订单状态,发现订单状态未更改. 代码: @Service(orderApi) public class OrderApiImpl implements OrderApi { @Resource MqSe

目录 MQ基础回顾 主要角色 自定义协议 流程顺序 项目构建流程 具体使用流程 代码演示 消息处理中心 Broker 消息处理中心服务 BrokerServer 客户端 MqClient 测试MQ 小结 MQ基础回顾 在上一篇消息通讯之关于消息队列MQ必须了解的相关概念中 , 我们尽可能地详细的了解了一些关于MQ (消息队列) 的相关概念,并且我们上一篇中提到一个最基本的MQ通讯模型如下所示,所以本章节使用JAVA语言自己动手来写一个MQ (类似ActiveMQ,RabbitMQ) 主要角色 首

使用go语言基于redis写了一个简单的消息队列 源码地址 使用demo redis的 list 非常的灵活,可以从左边或者右边添加元素,当然也以从任意一头读取数据 添加数据和获取数据的操作也是非常简单的 LPUSH 从左边插入数据 RPUSH 大右边插入数据 LPOP 从左边取出一个数据 RPOP 从右边取出一个数据 127.0.0.1:6379> LPUSH list1 a (integer) 1 127.0.0.1:6379> RPUSH list1 b (integer) 2 127.

回顾PullMessageService#run: 如果队列总没有PullRequest对象,线程将阻塞. 围绕PullRequest有2个问题: 1.PullRequest对象在什么时候创建并加入pullRequestQueue中以便唤醒PullMessageService县城 2.集群内多个消费者如何负载主题下的多个消费队列,并且如果有新的消费者加入时,消息队列又会如何重新分布. 重新分布实现:RebalanceService,一个MQClientInstance持有一个RebalanceS

概述 学习和使用kafka不知不觉已经将近5年了,觉得应该总结整理一下之前的知识更好,所以决定写一系列kafka学习笔记,在总结的基础上希望自己的知识更上一层楼.写的不对的地方请大家不吝指正,感激万分.第一篇介绍消息队列概况和kafka的入门知识. 消息队列系统 首先说一下消息队列的含义,"消息系统"这个词是从英文翻译过来的,英文的名字是"Messaging System",稍微学习过英语基础的都知道要翻译成消息队列,但是也有一些大家觉得并不正确,因为它片面强调了消

RabbitMQ 的优化 channel prefetch Count 死信队列 什么是死信队列 使用场景 代码实现 延迟队列 什么是延迟队列 使用场景 实现延迟队列的方式 Queue TTL Message TTL 使用 Queue TTL 设置过期时间 使用 Message TTL 设置过期时间 使用插件还是Queue TTL处理延迟队列呢? 参考 RabbitMQ 的优化 channel 生产者,消费者和 RabbitMQ 都会建立连接.为了避免建立过多的 TCP 连接,减少资源额消耗.

本文主要摘录自:详细介绍Spring Boot + RabbitMQ实现延迟队列 并增加了自己的一些理解,记录下来,以便日后查阅. 项目源码: spring-boot-rabbitmq-delay-queue 实现 stream-rabbitmq-delay-queue 实现 背景 何为延迟队列? 顾名思义,延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列.而一般的队列,消息一旦入队了之后就会被消费者马上消费. 延迟队列能做什么?延迟队列多用于需要延迟工作的场景.最常见的是以下两种场景: 延迟消费

接上文的集群模式,监听器返回RECONSUME_LATER,需要将将这些消息发送给Broker延迟消息.如果发送ack消息失败,将延迟5s后提交线程池进行消费. 入口:ConsumeMessageConcurrentlyService#sendMessageBack 命令编码:RequestCode.CONSUMER_SEND_MSG_BACK: MQClientAPIImpl#consumerSendMessageBack: public void consumerSendMessageBac

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析

一.kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了.下次我要是重启,就会继续从上次消费到的offset来继续消费. 但是当我们直接kill进程了,再重启.这会导致consumer有些消息处理了,但是没来得及提交offset.等重启之后,少数消息就会再次消费一次. 其他MQ也会有这种重复消费的问题,那么针对这种问题,我

在说到消息中间件的时候,我们通常都会谈到一个特性:消息的顺序消费问题.这个问题看起来很简单:Producer发送消息1, 2, 3... Consumer按1, 2, 3...顺序消费. 但实际情况却是:无论RocketMQ,还是Kafka,缺省都不保证消息的严格有序消费! 这个特性看起来很简单,但为什么缺省他们都不保证呢? “严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失

本文内容是基于公司现有框架整理的一篇专利文章.该框架包含完整的一套DevOps流程,包括工单系统(容器申请.服务部署等)\配置中心\路由配置中心\服务治理平台\消息治理平台\葛朗台(基于Docker+K8S)等. 该专利的目的为:在业务场景比较复杂,业务流程比较长并且涉及Dubbo\消息队列等服务调用时,指定服务路由和消息路由等,从而实现服务和消息的指定消费功能,可方便测试或者开发人员的工作. 转载请说明出处. 1.背景 随着公司业务的发展和增长,一个完整的业务流程涉及到很多服务,各个服务可能同

文章部分图片来自参考资料,侵删 概述 我们从前面的发送流程知道某个主题的消息到了broker 的 messageque 里,假如让我们来设计一个消息队列的消费者过程,那么多个消费者应该如何消费数量较少的 messagequeue 呢?消费者有两种消费模式 : 广播模式和集群模式 ,广播模式很好理解就是消费所有的消息:集群模式相当于多个消费者逻辑上认为是一个整体,最通俗的理解就是一个消息在集群里面只有一个消费者消费就算消费完成. 那么集群模式的消费方式应该按照何种策略呢?再一个既然集群模式只允许一

需求背景 用户下订单成功之后隔20分钟给用户发送上门服务通知短信 订单完成一个小时之后通知用户对上门服务进行评价 业务执行失败之后隔10分钟重试一次 类似的场景比较多 简单的处理方式就是使用定时任务 假如数据比较多的时候 有的数据可能延迟比较严重,而且越来越多的定时业务导致任务调度很繁琐不好管理. 队列设计 目前可以考虑使用rabbitmq来满足需求 但是不打算使用,因为目前太多的业务使用了另外的MQ中间件. 开发前需要考虑的问题? 及时性 消费端能按时收到 同一时间消息的消费权重 可靠性 消息

需求背景 用户下订单成功之后隔20分钟给用户发送上门服务通知短信 订单完成一个小时之后通知用户对上门服务进行评价 业务执行失败之后隔10分钟重试一次 类似的场景比较多 简单的处理方式就是使用定时任务 假如数据比较多的时候 有的数据可能延迟比较严重,而且越来越多的定时业务导致任务调度很繁琐不好管理. 队列设计 目前可以考虑使用rabbitmq来满足需求 但是不打算使用,因为目前太多的业务使用了另外的MQ中间件. 开发前需要考虑的问题? 及时性 消费端能按时收到 同一时间消息的消费权重 可靠性 消息

原文:https://www.cnblogs.com/daochong/p/6425762.html 一.Kafka数据收集机制 Kafka集群中由producer负责数据的产生,并发送到对应的Topic:Producer通过push的方式将数据发送到对应Topic的分区 Producer发送到Topic的数据是有key/value键值对组成的,Kafka根据key的不同的值决定数据发送到不同的Partition,默认采用Hash的机制发送数据到对应Topic的不同Partition中,配置参数