1 启动消费者等待传入的订阅消息 import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer; import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext; import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus; import o

上一节消息重试里面提到了重试的消息可以被延时消费,其实除此之外,用户发送的消息也可以指定延时时间(更准确的说是延时等级),然后在指定延时时间之后投递消息,然后被consumer消费.阿里云的ons还支持定时消息,而且延时消息是直接指定延时时间,其实阿里云的延时消息也是定时消息的另一种表述方式,都是通过设置消息被投递的时间来实现的,但是Apache RocketMQ在版本4.2.0中尚不支持指定时间的延时,只能通过配置延时等级和延时等级对应的时间来实现延时. 一个延时消息被发出到消费成功经历以下几

rocketmq提供一种延时消息的解决方案,就是在特定的时间到了,消息才会被投递出去供consumer消费. 总体来是简单的场景是满足了,但是需要注意的是延时的时间是需要按照默认配置的延时级别去配置的,而不是随意设置消息的延时时间. 如果想不受延时级别的约束 可以参考之前的一遍文章http://blog.seoui.com/2017/08/19/delayqueue/ 默认的延迟级别 messageDelayLevel=1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m

本文图片和部分总结来自于参考资料,半原创,侵删 问题 Rocketmq 重试是否有超时问题,假如超时了如何解决,是重新发送消息呢?还是一直等待 假如某个 msg 进入了重试队列(%RETRY_XXX%),然后成功消费了 概述     文章介绍了RocketMQ 的重试机制和消息重试的机制. 定时任务 定时任务概述     rocketmq为定时任务创建一个单独的 topic ,而 rocketmq的定时任务是定的时间是分等级的,而不同等级对应topic内不同的队列,然后通过一个“执行定时任务的服

rocketmq  的延时消息不能支持任意延时,她定义了18 个延时等级,并且我们可以指定这18 个延时等级的延时时间. 发送消息的时候只需在消息中指定 当前消息的 延时等级即可,并且这个延时消息不是立刻翻到目标消息队列的,rocketmq 定义了 18 个 不可见的 队列,延时消息都放在这里面(有点像  rabbitmq 的 死信队列),当这个消息延时到了以后才投递给正常队列. java 代码例子: 修改 18 个默认延时等级例子.

目录 一.引言 二.介绍 三.Rocketmq关键概念 1.主题与标签 2.发送与订阅群组 3.Broker与NameServer 4.广播消费与集群消费 5.消息队列 6.集群方式 7.顺序消息 8.数据存储结构 四.所有消息中间件 涉及的业务问题(随便看看) 1.Publish/Subscribe 发布订阅 2.Message Priority 消息优先级 3.Message Order 消息有序 4.Message Filter 消息过滤 5.Message Persistence 消息持

目录 1.MappedFile类属性说明 1.1.MappedFile类属性如下 1.2.MappedFile构造器说明 2.MappedFileQueue类说明 2.1.属性说明 2.2.MappedFileQueue构造器说明 2.2.1.对于commitlog 2.2.2.对于consumequeue 3.commitlog文件与MappedFileQueue MappedFile关系 3.1.broker启动创建commitlog对象,即创建MappedFileQueue对象 3.2.b

痛点背景 业务场景 假设有这么一个需求,用户下单后如果30分钟未支付,则该订单需要被关闭.你会怎么做? 之前方案 最简单的做法,可以服务端启动个定时器,隔个几秒扫描数据库中待支付的订单,如果(当前时间-订单创建时间)>30分钟,则关闭订单. 方案评估 优点:是实现简单,缺点呢? 缺点:定时扫描意味着隔个几秒就得查一次数据库,频率高的情况下,如果数据库中订单总量特别大,这种高频扫描会对数据库带来一定压力,待付款订单特别多时(做个爆品秒杀活动,或者啥促销活动),若一次性查到内存中,容易引起宕机,需要

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

主流消息队列选型对比分析 基础项对比 可用性.可靠性对比 功能性对比 对比分析 Kafka:系统间的流数据通道 RocketMQ:高性能的可靠消息传输 RabbitMQ:可靠消息传输 RocketMQ剖析 RocketMQ拓扑图 RocketMQ架构组成 Producer:消息发布的角色,支持分布式集群方式部署.Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递,投递的过程支持快速失败并且低延迟. Consumer:消息消费的角色,支持分布式集群方式部署.支持以pu

基础 1.为什么要使用消息队列呢? 消息队列主要有三大用途,我们拿一个电商系统的下单举例: 解耦:引入消息队列之前,下单完成之后,需要订单服务去调用库存服务减库存,调用营销服务加营销数据--引入消息队列之后,可以把订单完成的消息丢进队列里,下游服务自己去调用就行了,这样就完成了订单服务和其它服务的解

在上一章节中,我们讲解了RocketMQ的基本介绍,作为MQ最重要的就是消息的使用了,今天我们就来带大家如何玩转MQ的消息. 消息中间件,英文Message Queue,简称MQ.它没有标准定义,一般认为:消息中间件属于分布式系统中一个子系统,关注于数据的发送和接收,利用高效可靠的异步消息传递机制对分布式系统中的其余各个子系统进行集成. 高效: 对于消息的处理处理速度快,RocketMQ可以达到单机10万+的并发. 可靠: 一般消息中间件都会有消息持久化机制和其他的机制确保消息不丢失. 异步:

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

背景 在业务发展过程中,会出现一些需要延时处理的场景,比如: a.订单下单之后超过30分钟用户未支付,需要取消订单 b.订单一些评论,如果48h用户未对商家评论,系统会自动产生一条默认评论 c.点我达订单下单后,超过一定时间订单未派出,需要超时取消订单等... 处理这类需求,比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表.这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题,但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的耗资源,导致数据库的慢查或者查询超时.所以在处理这类需求时候,采用了延时队列来完成. 几种延

背景 在业务发展过程中,会出现一些需要延时处理的场景,比如: a.订单下单之后超过30分钟用户未支付,需要取消订单b.订单一些评论,如果48h用户未对商家评论,系统会自动产生一条默认评论c.点我达订单下单后,超过一定时间订单未派出,需要超时取消订单等... 处理这类需求,比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表.这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题,但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的耗资源,导致数据库的慢查或者查询超时.所以在处理这类需求时候,采用了延时队列来完成. 几种延时队

mq不支持任意的时间京都,如果要支持,不可避免的需要在Broker层做消息排序,加上持久化方面的考量,将不可避免地带来巨大的性能消耗,所以rocketMQ只支持特定级别的延迟消息. 在Broker短通过messageDelayLevel配置.实现类:org.apache.rocketmq.store.schedule.ScheduleMessageService public class ScheduleMessageService extends ConfigManager { private

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

在https://www.cnblogs.com/lccsblog/p/12249265.html中,PullMessageService负责对消息队列进行消息拉取,从远端服务器拉取消息后将消息存入ProcessQueue消息队列处理队列中,然后调用ConsumeMessageService#submitConsumeRequest方法进行消息消费,使用线程池来消费消息,确保了消息拉取于消息消费的解偶. public interface ConsumeMessageService { void

getspool.com的重要统计数据是实时计算的.Redis的bitmap让我们可以实时的进行类似的统计,并且极其节省空间.在模拟1亿2千8百万用户的模拟环境下,在一台MacBookPro上,典型的统计如“日用户数”(dailyunique users) 的时间消耗小于50ms, 占用16MB内存.Spool现在还没有1亿2千8百万用户,但是我们的方案可以应对这样的规模.我们想分享这是如何做到的,也许能帮到其它创业公司. Bitmap以及Redis Bitmaps快速入门(Crash Cour

以下采用的是apache rocketmq 4.2.0版本 相关文档如下 快速体验: http://blog.seoui.com/2018/07/24/rocketmqinstall/ rocketmq简单消息发送: http://blog.seoui.com/2018/07/24/rocketmq_simple_message/ rocketmq有序消息: http://blog.seoui.com/2018/07/24/rocketmq_ordered_message/ rocketmq广播

概要 Redis不仅可作为缓存服务器,还可用作消息队列.它的列表类型天生支持用作消息队列.如下图所示: 由于Redis的列表是使用双向链表实现的,保存了头尾节点,所以在列表头尾两边插取元素都是非常快的. 普通队列实现 所以可以直接使用Redis的List实现消息队列,只需简单的两个指令lpush和rpop或者rpush和lpop.简单示例如下: 存放消息端(消息生产者): package org.yamikaze.redis.messsage.queue; import org.yamikaze