概述 在上文中,我们讨论了消费者对于消息拉取的实现,对于 RocketMQ 这个黑盒的心脏部分,我们顺着消息的发送流程已经将其剖析了大半部分.本章我们不妨乘胜追击,接着讨论各种不同的消息的原理与实现. 事务消息 概念 RocketMQ 中的事务消息功能,实际上是 分布式事务中的本地事务表 的实现,只不过,在这里用消息中间件来代替了数据库,同时也帮我们做好了回查的操作. 在这点上,RocketMQ 和 Kafka 是截然不同的,kafka 的事务是用来实现 Exacltly Once 语义,且该语

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-23093301-id-90459.html 问题来源: 创建一个游戏系统,其将运行在互联网的环境中.客户端通过WWW服务或特定的客户端软件连接到游戏服务器,随着流量的增加,系统不断的膨胀,最终后台数据.业务逻辑被分布式的部署.然而相比中心化的系统,复杂度被无可避免的增大了,该如何降低各个组件之间的耦合度. 挑战: 需要保证可伸缩性.可维护性.可更新性,需要将服务划分为各个相对独立的组件,组件被分布式的部署,它们之间通过进程间通信

问题来源: 创建一个游戏系统,其将运行在互联网的环境中.客户端通过WWW服务或特定的客户端软件连接到游戏服务器,随着流量的增加,系统不断的膨胀,最终后台数据.业务逻辑被分布式的部署.然而相比中心化的系统,复杂度被无可避免的增大了,该如何降低各个组件之间的耦合度. 挑战: 需要保证可伸缩性.可维护性.可更新性,需要将服务划分为各个相对独立的组件,组件被分布式的部署,它们之间通过进程间通信方式实现交互.服务的增加.删除.改变都应该被支持.理想情况,以开发者的角度看,集中化的系统和分布式的系统在中心逻

broker消息接收,假设接收的是一个普通消息(即没有事务),此处分析也只分析master上动作逻辑,不涉及ha. 1. 如何找到消息接收处理入口 可以通过broker的监听端口10911顺藤摸瓜式的找到 NettyClientConfig.setListenPort-->BrokerStartup-->BrokerController-->NettyRemotingServercom.alibaba.rocketmq.remoting.netty.NettyDecoder com.al

前言 上一篇文章我们一起聊了聊RocketMQ的NameServer的一些内部工作流程,了解了NameServer的部署和与Broker之间的联系,那么今天我们就来一起聊聊Broker的一些内部原理. Master Broker与Slave Broker之间的消息同步 看过之前文章的小伙伴们都清楚,Broker是RocketMQ的核心模块,负责接收并存储消息,为了保证整个MQ的高可用,一般情况都会将Broker部署成集群,集群中的每一部分都由Master和Slave组成,那么Master与Sla

前提背景 使用RocketMQ进行发消息时,一般我们是必须要指定topic,此外topic必须要提前建立,但是topic的创建(自动或者手动方式)的设置有一个开关autoCreateTopicEnable,此部分主要会在broker节点的配置文件的时候进行设置,运行环境中会使用默认设置autoCreateTopicEnable = true,但是这样就会导致topic的设置不容易规范管理,所以在生产环境中会在Broker设置参数autoCreateTopicEnable = false.那么如果

目录: 一.什么是kafka? 二.kafka的官方网站在哪里? 三.在哪里下载?需要哪些组件的支持? 四.如何安装? 五.FAQ 六.扩展阅读   一.什么是kafka? kafka是LinkedIn开发并开源的一个分布式MQ系统,现在是Apache的一个孵化项目.在它的主页描述kafka为一个高吞吐量的分布式(能将消息分散到不同的节点上)MQ.Kafka仅仅由7000行Scala编写,据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),每秒处理55万消息(110 MB). kafka目

博文作者:迦壹 博客地址:http://idoall.org/home.php?mod=space&uid=1&do=blog&id=547 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! --------------------------------------- 目录: 一.什么是kafka? 二.kafka的官方网站在哪里? 三.在哪里下载?需要哪些组件的支持? 四.如何安装? 五.FAQ 六.扩展阅读   一.什么是kafka?

转载自: http://my.oschina.net/geecoodeer/blog/194829 本文没有特意区分它们之间的区别,仅仅是列出其中笔者认为好的设计思想,供后续设计参考. 目前笔者并没有深入代码研究其细节,如有不正确的地方,请斧正. 概念和术语 消息,全称为Message,是指在生产者.服务端和消费者之间传输数据. 消息代理:全称为Message Broker,通俗来讲就是指该MQ的服务端或者说服务器. 消息生产者:全称为Message Producer,负责产生消息并发送消息到m

Durid是在2013年底开源出来的,当前最新版本0.9.2, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户),低延时,高可靠性的问题.对比Druid与其他解决方案,Kylin对数据按照分区每天构建前一天的cube数据提供给用户查询,用户查询的是历史数据.而Druid不断的从ingest去拉取数据,持续构建cube,提供实时查询,主要作者下面两位, 其中一位创建了一家公司继续发展druid (Impty.io)           目录: druid简介 Druid特

http://kafka.apache.org/documentation.html#configuration   Broker Configs 4个必填参数, broker.id Each broker is uniquely identified by a non-negative integer id broker唯一标识,broker可以在不同的host或port,但必须保证id唯一 log.dirs (/tmp/kafka-logs) 日志文件存放的目录 可以用逗号隔开多个目录,当创

在kafka/config/目录下面有3个配置文件: producer.properties consumer.properties server.properties (1).producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定 #需要kafka的服务器地址,来获取每一个topic的分片数等元数据信息. metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092 #

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通

1.概述 RocketMQ是alibaba公司开源的一个纯java的开源消息中间件. 2.开发测试环境搭建 到github上面rocketMQ,我选择的是alibaba-rocketmq-3.2.6.tar.gz, rocketMQ在github上的网址:https://github.com/alibaba/RocketMQ/releases 下载之后解压到本地目录,我解压之后的目录结构是在:F:\work\alibaba-rocketmq 2.1 启动服务: 2.1.1 启动mqnamesrv

第一种:activemq: 1.从官网下载apache-activemq-5.15.3-bin.zip并解压: 2.启动activemq, CMD--/bin/activemq start ,访问127.0.0.1:8161/ 用户名密码都默认为admin: 3.新建java工程,引入jar包:可以在解压的文件夹中获取如下jar包: 4.开始写代码测试: 1.生产者消费者模式(p2p模式): 生产者代码: package com.acmq.test.p2p; import java.text.D

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

https://blog.csdn.net/ychenfeng/article/details/74980531 Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语

业务背景:app分散在不同的idc厂商不同的地域,产生业务数据都向一个kafka中进行处理,这些数据比较分散,如果一时网络抖动或者其他因素,数据就丢失了app --> kafka --> hadoop集群 于是在各机房建一个机房中心kafka,kafka可以保留3天或者3天以上的数据,然后集中向中心节点处理,即使一时网络状态不好也能继续传输数据在一定程度上保证了数据的完整性app --> 本地内网kafka --> 中心kafka --> hadoop集群 Kakfa Mir

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目.   1.前言 消息队列的性能

kafka-producer版本对比 Kafka的producer的API根据版本的不同分为kafka0.8.1.X之前的 kafka.javaapi.producer.Producer.以及之后版本中出现的org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer, 建议以后都直接使用org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer,选择的依据. 1),kafka.javaapi.producer.Produce

JMS消息服务介绍和使用场景 什么是JMS JMS : Java Message Service(Java消息服务),Java平台中关于面向消息中间件的接口. 重点在于接口,接口就意味着与JDBC类似,仅仅有声明,没有实现,具体的实现交给厂商. 接口本身是一种与厂商无关的API. 使用场景 每一种技术都有其产生的原因和解决的问题,消息服务的使用场景如下: 核心应用: 解耦: 订单 --> 物流 (降低工程间的强依赖程度) 异步: 用户注册 --> 发送邮件,初始化信息 (耗时长非必须的业务抽离