在企业项目中,利用RocketMQ接收数据,存库. 由于是第一次在项目中具体的使用RocketMQ,一直采坑. 1.发现问题:在最终的联调过程中,并发压测,订单数据丢失,同一时刻,oms推送900+的数据,结果消费者只获取并入库了20几条,绝大部分消息丢失. 自己手写了一个生产者测试类,用最原始的循环的方式快速存入多条数据(此处为了测试方便,并不是重复消费问题,实际项目中消费端要加幂等去重).一次就存5条但是每次都丢两条,好像最后两条数据永远消费不到的样子. 但在,RocketMQ在控制台上明显

如果你发现你的一个消费者客户端A已经启动了,但是就是不消费消息,此时你应该检查一下该消费者所在的组中(ConsumerGroup)是否还有其他的消费者,topic的分区可能被组中其他的消费者线程抢走(负载均衡机制),从而导致消费者客户端A连一个分区都没有得到,自然消费不到消息.

由于一些原因,我需要RocketMQ消费的时候,一批拉400条,一批处理400条.设置如下: 为了简单验证是否正确,消费如下: 直接通过打印msgs.size()观察情况即可. 现象 实验的topic里面的消息数量很多很多,但是启动消费端,消费端的日志如下: 奇怪啦,明明已经进行了修改 为什么还是每次只能消费32条呢? 调试RocketMQ源码 通过跟踪consumer代码: 这里的确已经设置为400了,那么我们需要跟踪到broker服务端进行查看了. broker接受到的也是400,我们只有继

导读 目前很多互联网公司的系统都在朝着微服务化.分布式化系统的方向在演进,这带来了很多好处,也带来了一些棘手的问题,其中最棘手的莫过于数据一致性问题了.早期我们的软件功能都在一个进程中,数据的一致性可以通过数据库本地事务来加以控制.而在分布式架构下,原本比较完整的本地功能可能被拆分成了多个独立的服务进程.与之前相比,同样一笔业务订单此时可能会经历很多服务模块的处理,调用链路会变得很长,例如某电商平台,一笔购物订单可能会经过:商品中心.订单.支付.物流等多个服务的调用,而这可能还只是比较粗粒度的划

什么是消息队列 RocketMQ?_消息队列 RocketMQ-阿里云 https://help.aliyun.com/document_detail/29532.html 2019-01-30 16:29:47 消息队列 RocketMQ 是阿里巴巴集团自主研发的专业消息中间件. 产品基于高可用分布式集群技术,提供消息订阅和发布.消息轨迹查询.定时(延时)消息.资源统计.监控报警等一系列消息云服务,是企业级互联网架构的核心产品. 消息队列 RocketMQ 历史超过9年,为分布式应用系统提供异

1. 事务消息原理图 RocketMQ除了支持普通消息,顺序消息之外,还支持了事务消息. 1. 什么是分布式事务? 分布式事务就是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上.以上是百度百科的解释,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败.本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 2. RocketMQ中分布式事务的

一.重试机制 由于MQ经常处于复杂的分布式系统中,考虑网络波动,服务宕机,程序异常因素,很有可能出现消息发送或者消费失败的问题.因此,消息的重试就是所有MQ中间件必须考虑到的一个关键点.如果没有消息重试,就可能产生消息丢失的问题,可能对系统产生很大的影响.所以,秉承宁可多发消息,也不可丢失消息的原则,大部分MQ都对消息重试提供了很好的支持. MQ 消费者的消费逻辑失败时,可以通过设置返回状态达到消息重试的结果. MQ 消息重试只针对集群消费方式生效:广播方式不提供失败重试特性,即消费失败后,失败

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test1 2181 是zookeeper 端口 图示为创建成

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zk1:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic hello replication-factor:副本数,包含主节点,不能

Kafa consumer消费消息时,向broker发出fetch请求去消费特定分区的消息,consumer指定消息在日志中的偏移量(offset),就可以消费从这个位置开始的消息,customer拥有了offset的控制权,可以向后回滚去重新消费之前的消息,这是很有意义的

系列目录 RabbitMQ 入门系列:1.MQ的应用场景的选择与RabbitMQ安装. RabbitMQ 入门系列:2.基础含义:链接.通道.队列.交换机. RabbitMQ 入门系列:3.基础含义:持久化.排它性.自动删除.强制性.路由键. RabbitMQ 入门系列:4.基础编码:官方SDK使用:链接创建.单例改造.发送消息.接收消息. RabbitMQ 入门系列:5.基础编码:交换机的进阶介绍及编码方式. RabbitMQ 入门系列:6.保障消息:不丢失:发送方.Rabbit存储端.接收方

引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)做了性能比较. Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目.Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求

引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)做了性能比较. Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目.Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求

RocketMQ最佳实践之Producer 投递状态 发送消息时,将得到包含SendStatus的SendResult.首先,我们假设消息的isWaitStoreMsgOK = true(默认是true).如果不是,我们将总会得到SEND_OK,如果没有抛出异常.下面是关于每个状态的描述列表: FLUSH_DISK_TIMEOUT 如果 Broker 设置MessageStoreConfig的FlushDiskType=SYNC_FLUSH(默认是ASYNC_FLUSH),并且代理没有在Mess

[Broker简述] Broker是RocketMQ的核心,大部分“重量级”的工作都是由Broker完成的,包括: 1.接受Producer发过来的消息: 2.处理Consumer的消费信息请求: 3.消息的持久化存储: 4.消息的HA机制: 5.服务端的过滤功能. [消息存储] 分布式消息队列因为有高可靠性的要求,所以数据要通过磁盘进行持久化存储. RocketMQ的消息是存储到磁盘上的,这样既可以保证断电后恢复,也可以不受内存大小的限制. [ 磁盘存储的“快”——顺序写 ] 磁盘存储,使用得

from: http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/ 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitM

1. 顺序消息原理图 2. 什么是顺序消息? 消费消息的顺序要求同发送消息的顺序一致,在RocketMQ中,主要指的是局部顺序,即一类消息为满足顺序性,必须Producer单线程顺序发送,并且发送给到同一队列,这样Consumer就可以按照Producer发送的顺序去消费消息. 2.1 普通顺序消息 正常情况下可以保证完全的顺序消息,但是一旦发生通信异常,Broker重启,由于队列总数发生变化,哈希取模后定位的队列会变化,产生短暂的消息顺序不一致. 如果业务能够容忍在集群异常(如某个Broker

发送普通消息(三种方式) RocketMQ 发送普通消息有三种实现方式:可靠同步发送.可靠异步发送.单向(Oneway)发送. 注意 :顺序消息只支持可靠同步发送. GitHub地址: https://github.com/yudiandemingzi/SpringBootBlog 一.概念 1.可靠同步发送 原理:同步发送是指消息发送方发出数据后,会在收到接收方发回响应之后才发下一个数据包的通讯方式. 应用场景:此种方式应用场景非常广泛,例如重要通知邮件.报名短信通知.营销短信系统等. 2.可

1.基础理论知识篇“两阶段提交”如果你了解可以跳过这段,当然如果你想深入了解你可以购买相关书籍或去搜索相关资料阅读 两阶段提交分为 正常提交和异常提交或异常回滚 上面是正常提交的示意图,协调者发起预提交请求,参与者回复成功之后协调者再次发起commit请求,统一提交事物.事物结束. 如果这两阶段提交过程当中有任何一个请求出现异常就会回滚,如下流程: 异常请求包括预提交 返回预提交的应答,commit请求 等任何一个失败都会导致整个事物回滚. 二阶段提交的问题  “二阶段提交”还有一个很严重的问题

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

本文只针对springboot整合rabbitmq的消息防丢失,话不多说,上干货.... 设置发送mq消息不丢失实现思路 执行的方案: 第一步,要对队列,消息以及交换机进行持久化操作(保存到物理磁盘中) 因为mq消息默认是保存在内存中 交换机我们在声明的时候可以进行持久化 @Bean(EX_BUYING_ADDPOINTUSER) public Exchange EX_BUYING_ADDPOINTUSER(){ return ExchangeBuilder.directExchange(EX_