1. 问题描述 rocketmq消费者偶有没有收到消息,查看后台, 显示NOT_CONSUME_YET 2. 分析 mq控制台 显示有该条消息数据 只是状态为未消费 那么问题应该出在 消费者一方 诶? 为什么有时能收到呢 排查代码后发现: 消费者consumeMessage方法里 没有捕获异常,出现空指针的代码 这样造成了该条消息没有返回ConsumeOrderlyStatus状态 标记为已消费 所以一直循环消费该消息 日志里循环打印

消费者客户端轮询的3个步骤:发送拉取请求,客户端轮询,获取拉取结果 . 消费者在发送拉取请求之前,必须首先满足下面的两个条件.- 确保消费者已经连接协调者, 即找到服务端中管理这个消费者的协调者节点 .- 确保消费者已经分配到分区, 即获取到协调者节点分配给消费者的分区信息 . 消费者客户端除了从协调者节点获取到分区,还会发送心跳请求.提交偏移量给协调者节点 . 其中,提交偏移量主要和消息的处理有关,协调者只是作为偏移量的存储介质. 而消费者发送心跳请求给协调者,则有可能归现各种各样的问题,如下

hadoop-client依赖很乱 调试很多次cdh版本好多jar没有 用hadoop2.7.3可以 自定义输出流的池子进行流管理 public void writeLog2HDFS(String path, byte[] log) { try { //得到我们的装饰流 FSDataOutputStream out = HDFSOutputStreamPool.getInstance().takeOutputStream(path); out.write(log); out.write("\r\

说明1:假设有一个放商品的盘子(此盘子只能放下一个商品).生产者每次生产一个商品之后,放到这个盘子里,然后唤醒消费者来消费这个面包.消费者消费完这个商品之后,就唤醒生产者生产下一个商品.前提是,只有盘子里没有商品时,生产者才生产商品,只有盘子里有商品时,消费者才来消费.因此第一个程序是一个“单生产”  “单消费” 的问题.代码如下所示: import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.L

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即

consumer group consumer instance 一个消费组可能有一个或者多个消费者.同一个消费组可以订阅一个或者多个主题.主题的某一个分区只能被消费组的某一个消费者消费.那么分区和消费者之间是如何对应的呢? 假设消费组cg1(group.id=cg1)订阅了topic1,cg1有3个消费者c1.c2.c3,topic1有5个分区p1.p2.p3.p4.p5.那么c1消费topic1的哪个或者哪些分区呢?p1要被cg1的哪个消费者消费呢? kafka2.2.0源码中有一个Part

原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 背景 上一篇文章记录了kafka的副本机制和容错功能的说明,本篇则主要在上一篇文章的基础上,验证多分区Topic的消费者的功能验证: 目录: 消费组功能验证 消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 Kafka 生产者CP系统 Kafka 生产者AP系统 命令汇总 消费组功能验证 新建1副本,2分区的Topic做测试验证 ./kafka-topics.sh

RabbitMq消费者在初始配置之后进行数据消费 问题背景 在写一个消费rabbitmq消息的程序是,发现了一个问题,消费者的业务逻辑里面依赖这一些配置信息,但是当项目启动时,如果队列里面有积压数据的时候,就会出现配置信息还没有加载完成就开始进行数据消费了,这样就会出现业务逻辑混乱的情况,所以现在想要做的就是在项目启动时,等待项目的一些配置信息加载完成之后,再进行消息消费的逻辑. 解决方案 方案一 定义一个全局标示变量(用来表示配置加载是否完成),在消费者的消费逻辑开始时判断配置是否加载完成.代

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

MyDisruptor V2版本介绍 在v1版本的MyDisruptor实现单生产者.单消费者功能后.按照计划,v2版本的MyDisruptor需要支持多消费者和允许设置消费者组间的依赖关系. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 MyDisruptor支持多消费者 disruptor中的生产者和消费者是互相制约的,生产者的生产速度不

vivo 互联网服务器团队 - Li Kui 一.简介 1.1 RocketMQ 简介 RocketMQ是由阿里巴巴开源的分布式消息中间件,支持顺序消息.定时消息.自定义过滤器.负载均衡.pull/push消息等功能.RocketMQ主要由 Producer.Broker.Consumer .NameServer四部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息.NameServer充当名字路由服务,整体架构图如下所示: Producer:

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用多线程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间信息传递. 如果在多线程中,给存放数据,也就是修改同一份数据, 所以就需要上锁   但是在列队这不用加 因为!!队列是线程安全的,存储数据的时候,程序就会给上锁,  能够保证数据的唯一性. 1.先入先出  fisrt in fisrt out  ---> queue.Queue()           FIFO队列 2.后入先出  last in fis

线程并发的生产者-消费者模型: 1.两个进程对同一个内存资源进行操作,一个是生产者,一个是消费者. 2.生产者往共享内存资源填充数据,如果区域满,则等待消费者消费数据. 3.消费者从共享内存资源取数据,如果区域空,则等待生产者填充数据. 4.生产者的填充数据行为和消费者的消费数据行为不可在同一时间发生. 下面用Windows的信号量以及线程等API模拟生产者-消费者模型 #include <Windows.h> #include <stdio.h> #define N 100 #d

解决的问题 当我们有多个消息的生产者线程,一个消费者线程时,他们之间如何进行高并发.线程安全的协调? 很简单,用一个队列. 当我们有多个消息的生产者线程,多个消费者线程,并且每一条消息需要被所有的消费者都消费一次(这就不是一般队列,只消费一次的语义了),该怎么做? 这时仍然需要一个队列.但是: 1. 每个消费者需要自己维护一个指针,知道自己消费了队列中多少数据.这样同一条消息,可以被多个人独立消费. 2. 队列需要一个全局指针,指向最后一条被所有生产者加入的消息.消费者在消费数据时,不能消费到这

Queue是什么 队列,是一种数据结构.除了优先级队列和LIFO队列外,队列都是以FIFO(先进先出)的方式对各个元素进行排序的.无论使用哪种排序方式,队列的头都是调用remove()或poll()移除元素的.在FIFO队列中,所有新元素都插入队列的末尾. Queue中的方法 Queue中的方法不难理解,6个,每2对是一个也就是总共3对.看一下JDK API就知道了: 注意一点就好,Queue通常不允许插入Null,尽管某些实现(比如LinkedList)是允许的,但是也不建议. Blockin

什么是生产者/消费者模型 一种重要的模型,基于等待/通知机制.生产者/消费者模型描述的是有一块缓冲区作为仓库,生产者可将产品放入仓库,消费者可以从仓库中取出产品,生产者/消费者模型关注的是以下几个点: 1.生产者生产的时候消费者不能消费 2.消费者消费的时候生产者不能生产 3.缓冲区空时消费者不能消费 4.缓冲区满时生产者不能生产 生产者/模型作为一种重要的模型,它的优点在于: 1.解耦.因为多了一个缓冲区,所以生产者和消费者并不直接相互调用,这一点很容易想到,这样生产者和消费者的代码发生变化,

概要 本章,会对“生产/消费者问题”进行讨论.涉及到的内容包括:1. 生产/消费者模型2. 生产/消费者实现 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3480016.html 1. 生产/消费者模型 生产/消费者问题是个非常典型的多线程问题,涉及到的对象包括“生产者”.“消费者”.“仓库”和“产品”.他们之间的关系如下:(01) 生产者仅仅在仓储未满时候生产,仓满则停止生产.(02) 消费者仅仅在仓储有产品时候才能消费,仓空则等待.(03) 当

引言 生产者和消费者问题是线程模型中的经典问题:生产者和消费者在同一时间段内共用同一个存储空间,如下图所示,生产者向空间里存放数据,而消费者取用数据,如果不加以协调可能会出现以下情况: 生产者消费者图 存储空间已满,而生产者占用着它,消费者等着生产者让出空间从而去除产品,生产者等着消费者消费产品,从而向空间中添加产品.互相等待,从而发生死锁. 生产者消费者问题是研究多线程程序时绕不开的经典问题之一,它描述是有一块缓冲区作为仓库,生产者可以将产品放入仓库,消费者则可以从仓库中取走产品.解决生产者/

概要 本章,会对"生产/消费者问题"进行讨论.涉及到的内容包括:1. 生产/消费者模型2. 生产/消费者实现 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3480016.html 1. 生产/消费者模型 生产/消费者问题是个非常典型的多线程问题,涉及到的对象包括"生产者"."消费者"."仓库"和"产品".他们之间的关系如下:(01) 生产者仅仅在仓储未满时候生

生产者和消费者问题是操作系统的经典问题,在实际工作中也常会用到,主要的难点在于协调生产者和消费者,因为生产者的个数和消费者的个数不确定,而生产者的生成速度与消费者的消费速度也不一样,同时还要实现生产者与消费者的解耦,即生产者并不知道有哪些消费者,而消费者也不需要知道产品是哪个生产的,他们之间只与一个交易平台发生关系. 这是现实世界普遍存在的问题,比如我们去苹果专卖店买IPhone 6,我们属于消费者,而生产商把产品生产出来放在苹果专卖店,如果全世界只有一个苹果专卖店,当专卖店没有IPhone 6