1.幂等性 幂等(idempotent.idempotence)是一个数学与计算机学概念,常见于抽象代数中. 在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同.幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数.这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变.例如,"setTrue()"函数就是一个幂等函数,无论多次执行,其结果都是一样的.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 简单来说,幂等性就是一个数据

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 MQ系列5:RocketMQ消息的发送模式 在之前的文章中,我们学习了RocketMQ的原理:RocketMQ中 命名服务 ServiceName 的运行流程:以及消息生产.发送的原理和模式.这一篇,就让我们从消息消费的角度去进一步的学习. 1 消息消费 消息的消费主要是由如下几个核心能力组成的: 消费方式:Push(推) 或者 Pull(拉) 消

消费端消费消息: 在 初识ActiveMQ 中我提到过,两种方法可以接收消息,一种是使用同步阻塞的ActiveMQMessageConsumer#receive方法.另一种是使用消息监听器MessageListener.这里需要注意的是,在同一个session下,这两者不能同时工作,也就是说不能针对不同消息采用不同的接收方式.否则会抛出异常.至于为什么这么做,最大的原因还是在事务性会话中,两种消费模式的事务不好管控. 先通过ActiveMQMessageConsumer#receive 方法来对

Kafka作为新一代的消息系统,mq是比较成熟消息系统,而redis也可以发布订阅,那么这三者有何异同? RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发.同时实现了一个经纪人(Broker)构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中排队.对路由(Routing),负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持. Redis 是一个Key-Valu

一.摘要 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 1.消息的顺序问题 2.消息的重复问题 二.关键特性以及其实现原理 2.1.顺序消息 要实现严格的顺序消息,简单且可行的办法就是: 保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系 这样的设计虽然简单易行,但也会存在一些很严重的问题,比如: 1.并行度就会成为消息系统的瓶颈(吞吐量不够) 2.更多的异常处理,比如:只要消费端出现问题,就会

1.引入maven依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency>2.在application.yml的配置: spring: rabbitmq: host: 106.52.82.241 port: 5672 username: yang

日常Bug排查-消息不消费 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查,笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材_. Bug现场 某天下午,在笔者研究某个问题正high的时候.开发突然找到笔者,线上某个系统突然消费不了queue了.Queue不消费也算是日常问题了.淡定的先把流量切到另一个机房,让问题先恢复再说. 消息累积 然后就是看不消费的queue到哪去了,打开mq(消息中间件)控制台,全部累积到mq上了. 同时开发对笔者反映,只有这个queueu积累了,其它queue

体验链接:https://developer.aliyun.com/adc/scenario/fb1b72ee956a4068a95228066c3a40d6 实验简介 本教程将Demo演示使用java客户端发送消息和消费的应用场景 实验实操 第1节 如何发送和消费并发消息 并发消息,也叫普通消息,是相对顺序消息而言的,普通消息的效率最高.本教程将简单演示如何使用纯java client发送和消费消息. 1. 下载java代码demo(已下载则忽略操作) cd /data/demos git c

上一讲[RocketMQ]消息的拉取 消息消费 当RocketMQ进行消息消费的时候,是通过ConsumeMessageConcurrentlyService的submitConsumeRequest方法,将消息提交到线程池中进行消费,具体的处理逻辑如下: 如果本次消息的个数小于等于批量消费的大小consumeBatchSize,构建消费请求ConsumeRequest,直接提交到线程池中进行消费即可 如果本次消息的个数大于批量消费的大小consumeBatchSize,说明需要分批进行提交,每

公司的技术平台在和某券商对接IBM MQ消息中间件时,发送到MQ中的消息多出了消息头信息:RHF2,造成消息的接收处理不正常.在此记录此问题的处理方式. 在IBM MQ中提供了一个参数 targetClient,可以通过此参数来控制jms消息中是否启用该消息头.当采用jms 作为IBM MQ的client时,在消息目标(队列名或主题名)后添加该参数即可,格式为: topic:///{目标名}?targetClient=1 targetClient=1时:消息中不会包括RHF2消息头:target

今天开始做到最主要的功能发送和接收消息.获取本地历史数据. 先上到目前为止的效果图:              首先是要在XMPPFramework.h中引入数据存储模块: //聊天记录模块的导入 #import "XMPPMessageArchiving.h" #import "XMPPMessageArchivingCoreDataStorage.h" #import "XMPPMessageArchiving_Contact_CoreDataObje

最近收到好几个类似的问题:使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候,出现消息重复消费的问题.通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够.其实,在之前的博文以及<Spring Cloud微服务实战>一书中都有提到关于消费组的概念以及作用. 那么什么是消费组呢?为什么要用消费组?它解决什么问题呢?摘录一段之前博文的内容,来解答这些疑问: 通常在生产环境,我们的每个服务都不会以单节点的方式运行在生产环境,当同一个服务启动多个实例的时候,这些实例都会绑定到

MQ在发送消息的时候,设置的过期时间太短.(昨天项目上线遇到了,开发中也遇到一次.)谨记!!!

本文部分内容节选自华为云帮助中心的分布式消息服务(DMS)服务的产品介绍 死信消息是什么 死信消息是指无法被正常消费的消息.分布式消息服务DMS支持对消息进行异常处理.当消息进行多次重复消费仍然失败后,DMS会将该条消息转存到死信队列中,有效期为72小时,用户可以根据需要对死信消息进行重新消费.消费死信消息时,只能消费该消费组产生的死信消息.全局有序的普通队列的死信消息依然按照先入先出(FIFO)的顺序存储在死信队列中. 如何消费死信消息 消费指定消费组产生的死信消息.可同时消费多条消息,每次消

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

早上上班后得知,服务费未同步到代理商系统.查看draft_server系统生产环境的log,显示在往RabbitMQ推数据时出现异常:no route to host. 2019-07-29 01:30:00,136 INFO [pool-13-thread-30] 201154611 (AgentProfitProducer.java:32) - 代理商服务费入队 2019-07-29 01:31:01,713 INFO [org.springframework.amqp.rabbit.lis

目录 1 概述 2 主要结构体及方法 2.1 NSQD 2.2 tcpServer 2.3 protocolV2 2.4 clientV2 2.5 Topic 2.6 channel 3 启动过程 4 消费和生产过程 4.1 消息生产 4.2 消息消费 4.2 延迟消费 1 概述 NSQ包含3个组件: nsqd:每个nsq实例运行一个nsqd进程,负责接收生产者消息.向nsqlookupd注册.向消费者推送消息 nsqlookupd:集群注册中心,可以有多个,负责接收nsqd的注册信息,向消费者

最近做了一个语音直播聊天的项目,有一个功能是当没有直播时,进入房间可以查看历史消息,滑动到顶部加载之前的历史消息,我用jquery scroll事件,来判断是否滚动到顶部,问题来了: 首先触发请求事件之后,prepend插入到当前列表之前,而prepend元素会使scoll滚动到顶部,显然这不是我想要的效果,我所要效果可以跟微信加载历史消息一样直接停留在上一页底部, 我设置一个全局变量,用来保存父元素的高度,先记录prepend之前父元素的高度,再用prepend之后的高度减去之前的高度,这就是

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起

1.消息的发送流程 一条消息从生产到被消费,将会经历3个阶段 生产阶段,Producer 新建消息,然后通过网络将消息投递给MQ Broker 存储阶段,消息将会存储在Broker端磁盘中 消费阶段,Consumer将会从Broker拉取消息 以上3个阶段,都有可能会丢失消息,只要找到这3个阶段丢失消息的原因,采取合理的办法进行避免,就可以彻底解决丢失消息问题. 2.生产阶段 Prodducer 通过网络发送消息给Broker,当Broker收到之后,将会返回确认响应信息给Producer,所以