最近比较忙,有些关于EMQ的使用问题,没有时间记录了,趁这个周末抽点时间,将最近遇到的,觉得比较有价值的一个问题,分享给大家吧. 这里是针对前面的一篇博客,做的一个深入研究,关于订阅系统总线判断设备上线还是下线的补充研究.基于报文内容进行分析连接的细分信息,有一定的帮助. 1. 正常的连接 应用服务能够订阅到来自$SYS/brokers/+/clients/+/connected主题的数据.如下:这里能看到设备连接到那个EMQX节点,且知道设备端的配置信息,例如用户名,是否cleansessio

现在聊一下RabbitMQ消息持久化: 问题及方案描述 1.当有多个消费者同时收取消息,且每个消费者在接收消息的同时,还要处理其它的事情,且会消耗很长的时间.在此过程中可能会出现一些意外,比如消息接收到一半的时候,一个消费者死掉了. 这种情况要使用消息接收确认机制,可以执行上次宕机的消费者没有完成的事情. 2.在默认情况下,我们程序创建的消息队列以及存放在队列里面的消息,都是非持久化的.当RabbitMQ死掉了或者重启了,上次创建的队列.消息都不会保存. 这种情况可以使用RabbitMQ提供的消

storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. 帮助 1 2 3 4 5 6 7 8 9 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder()

转自:http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. Topolog

RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 一.消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.如何

Twitter Storm如何保证消息不丢失 发表于 2011 年 09 月 30 日 由 xumingming 作者: xumingming | 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网址: http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Guaranteeing-message-processing s

RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 第一种:消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.

storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被"完全处理"是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. 帮助 1 2 3 4 5 6 7 8 9 TopologyBuilder builder = new TopologyBuil

一.什么是Trace       Trace是Rabbitmq用于记录每一次发送的消息,方便使用Rabbitmq的开发者调试.排错.可通过插件形式       提供可视化界面   二.Trace实现概况       1.Trace启动后会自动创建系统Exchange:amq.rabbitmq.trace       2.每个队列会自动绑定该Exchange,绑定后发送到队列的消息都会记录到Trace日志   三.怎样使用Trace       1.先了解Rabbitmq的使用及Web监控工具的使

转自http://blog.csdn.net/zhangzhebjut/article/details/38467145 一 可靠性简介 Storm的可靠性是指Storm会告知用户每一个消息单元是否在一个指定的时间(timeout)内被完全处理.完全处理的意思是该MessageId绑定的源Tuple以及由该源Tuple衍生的所有Tuple都经过了Topology中每一个应该到达的Bolt的处理. 注: timetout 可以通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SE

一 可靠性简单介绍                    Storm的可靠性是指Storm会告知用户每个消息单元是否在一个指定的时间(timeout)内被全然处理. 全然处理的意思是该MessageId绑定的源Tuple以及由该源Tuple衍生的全部Tuple都经过了Topology中每个应该到达的Bolt的处理. 注: timetout 能够通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS 来指定        Storm中的每个Topology中都包括有一个Ack

在腾讯的暑期训练营结识过不少鹅厂的前辈,他们对我的成长提供了很大的帮助,可以说有着知遇之恩,大部分现在还保持着联系,请教问题时会不吝赐教,以至于就在前两天11号企鹅18岁的成年礼,朋友圈刷满了领腾讯总办红包的消息,几乎一半的朋友圈成为了鹅厂的股东……(不可描述,上图.) 图1.小马哥的红包 因为腾讯内部都会起英文名,我也经常用英文名称呼前辈们, 所以一直想给自己也起个英文名字,这样注册微博等重名时我也好给自己打个英文标签,不过酝酿了很久一直没有好的想法,之前看“鹅厂卧谈会”说英文名一定要好好起,

send端 import pika credentials = pika.PlainCredentials(') connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='10.0.1.14',credentials=credentials)) channel = connection.channel() #声明queue channel.queue_declare(queue='hello') #n Rabbit

正在学习storm的大兄弟们,我又来传道授业解惑了,是不是觉得自己会用ack了.好吧,那就让我开始啪啪打你们脸吧. 先说一下ACK机制: 为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple, storm都会进行跟踪. 这里面涉及到ack/fail的处理,如果一个tuple处理成功是指这个Tuple以及这个Tuple产生的所有Tuple都被成功处理, 会调用spout的ack方法: 如果失败是指这个Tuple或这个Tuple产生的所有Tuple中的某一个tuple处理失败, 则会调

这里原来有一句话,触犯啦天条,被阉割!!!! 首先不去讨论我的日志组件怎么样.因为有些日志需要走网络,有的又不需要走网路,也是有性能与业务场景的多般变化在其中,就把他抛开,我们只谈消息RabbitMQ. 那么什么是RabbitMQ,它是用来解决什么问题的,性能如何,又怎么用?我会在下面一一阐述,如有错误,不到之处,还望大家不吝赐教. RabbitMQ简介 必须一提的是rabbitmq是由LShift提供的一个消息队列协议(AMQP)的开源实现,由以高性能.健壮以及可伸缩性出名的Erlang写成(

AMQP的四个主要概念 1.虚拟主机(virtual host)或(vhost) 2.交换机(exchange) 3.队列(queue) 4.绑定器(bind) 什么是虚拟主机? 一组交换机.队列和绑定器 被称为 虚拟主机(vhost). 为什么要用虚拟主机? RabbitMQ server 可以说就是一个消息队列服务器实体(Broker),Broker当中可以有多个用户(增加用户的命令),而用户只能在虚拟主机的粒度进行权限控制,所以RabbitMQ中需要多个虚拟主机.每一个RabbitMQ服务

前言 RabbitMQ六种队列模式-简单队列RabbitMQ六种队列模式-工作队列 [本文]RabbitMQ六种队列模式-发布订阅RabbitMQ六种队列模式-路由模式RabbitMQ六种队列模式-主题模式 上文我们了解了 RabbitMQ 六种队列模式中的简单队列,代码也是非常的简单,比较容易理解. 但是简单队列有个缺点,简单队列是一一对应的关系,即点对点,一个生产者对应一个消费者,按照这个逻辑,如果我们有一些比较耗时的任务,也就意味着需要大量的时间才能处理完毕,显然简单队列模式并不能满足我们

奥特曼变身有时间限制,因此我们总是希望它多变几次身,从而把小怪兽打得嗷嗷叫.但对于科技产品来说,不断推出"变身版",似乎总有江河日下.大势已去之感.三星形形色色的复仇者联盟S6版,不就被人所唾弃吗?目前,不断推出套娃版,小马甲层出不穷,竭尽全力想占据科技媒体头条的就是小米Note. 半年时间,六个版本,小米Note算是创下国内同一款手机"变身"次数最多.最频繁的记录.在其他国产手机厂商纷纷推出新品的当下,小米Note炒冷饭的高冷姿态似乎在阐述着自己的弱势.已经丧失核

前言 点击进入Spring官网文档 本文章为单体项目,将消费者和生产者写在同一个项目中,介意者不用向下看了. 本文介绍三种应用方式: 1:普通整合RabbitMQ 2:消息分区 3:按条件消费(多个消费者只消费同一队列中满足自己条件的消息) 1:核心依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-stream-binder-rabbit

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_187 就像大航海时代里突然诞生的航空母舰一样,苹果把玩着手心里远超时代的M1芯片,微笑着对Intel说:"不好意思,虽然你也玩桌面芯片,但是,从今天开始,游戏就已经结束了,X86?还是省省吧." 十五年前,iPhone横空出世,乔布斯告诉世人什么才叫做真正的智能手机,十年前,A4处理器粉墨出场,iPhone瞬间猛虎添翼,性能这两个字从此没有友商敢在苹果面前提及,iPad更是在业界呼风唤雨,几乎把整个平板市场都收入囊中

项目全部代码地址:https://github.com/Tom-shushu/work-study.git (mqtt-emqt 项目) 先看我们最后实现的一个效果 1.手机端向主题 topic111 发送消息,并接收.(手机测试工具名称:MQTT调试器) 2.控制台打印 MQTT基本简介 MQTT 是用于物联网 (IoT) 的 OASIS 标准消息传递协议.它被设计为一种极其轻量级的发布/订阅消息传输,非常适合连接具有小代码足迹和最小网络带宽的远程设备. MQTT协议简介 MQTT 是客户端服