问题现象 今天忽然收到RocketMQ预警信息如下: 提醒有部分数据没有消费,产生堆积情况. 打开RocketMq-Console-Ng查看如下图形式: 备注:第一反应是Consumer Group内订阅了多个topic?(为什么这么怀疑,下次分析). 通过命令statsAll 作用是查询Topic and Consumer tps stats: sh mqadmin statsAll -n namesrv 发现没有问题,很奇怪?还好之前源码看过,只能调试源码了. 源码调试 本篇不重点讲解源码过

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

化学绘图软件ChemDraw最近更新了,更新后的是2015版本,ChemDraw Professional 15是其中组件之一.一些用户朋友在使用ChemDraw 15的过程中由于对软件的不了解往往会遇到各种问题,比如在安装或运行ChemDraw时出现安装异常的情况.面对这种问题该如何处理呢?本文就来给大家介绍安装运行ChemOffice组件时可能会发生的三种异常情况以及如何解决. 问题一:不适用于指定状态 形成原因:“不适用于指定状态”的问题多出现于安装过程中,用户可以保证安装包是安全正规的,

一.异常基础 在编程程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户,而是现实一个提示的页面. try: #正常逻辑代码 input = raw_input("输入数字:") data = int(input) except Exception,e: #逻辑代码块出现错误, print '请输入数字!!!' 两个数字相加异常处理: while True: number1 = raw_input('number1:') number2 = raw_input('number2:') try:

同事说如果同步的配置的正确的话不会出现这种问题 只有异常的情况下才会,但是 我就真的出现了//TODO 等我有时间的时候再查查看. 如果是异步的出现这种问题的话 包进AmqpRejectAndDontRequeueException交给rabbitmq自己处理就可以

本文介绍了DefaultMQPushConsumerImpl消费者,客户端负载均衡相关知识点.本文从DefaultMQPushConsumerImpl启动过程到实现负载均衡,从源代码一步一步分析,共分为6个部分进行介绍,其中第6个部分 rebalanceByTopic 为负载均衡的核心逻辑模块,具体过程运用了图文进行阐述.   介绍之前首先抛出几个问题: 1. 要做负载均衡,首先要解决的一个问题是什么? 2. 负载均衡是Client端处理还是Broker端处理? 个人理解: 1. 要做负载均衡,

严重: Context initialization failed java.lang.NoClassDefFoundError: org/I0Itec/zkclient/exception/ZkNoNodeException at com.alibaba.dubbo.registry.zookeeper.ZookeeperRegistryFactory.createRegistry(ZookeeperRegistryFactory.java:37) at com.alibaba.dubbo.r

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer(Constant.operationLogGroup); try { consumer.setNamesrvAddr(Constant.rocketQueneAddr); consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET); consumer.setMessageModel(Messag

vivo 互联网服务器团队 - Li Kui 一.简介 1.1 RocketMQ 简介 RocketMQ是由阿里巴巴开源的分布式消息中间件,支持顺序消息.定时消息.自定义过滤器.负载均衡.pull/push消息等功能.RocketMQ主要由 Producer.Broker.Consumer .NameServer四部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息.NameServer充当名字路由服务,整体架构图如下所示: Producer:

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. 首先我们了解一下什么是幂等,以及何为消息幂等. 什么是幂等 百度对 “幂等” 解释如下 设f为一由X映射至X的一元运算,则f为幂等的,当对于所有在X内的x,f(f(x)) = f(x).特别的是,恒等函数一定是幂等的,且任一常数函数也都是幂等的. 这里的关键是 f(f(x)) = f(x), 翻译成通俗的解释就是: 如果

最近工作中用到了RocketMQ,现记录下,如何正确实现消费~ 消费者需要注意的问题 防止重复消费 如何快速消费 消费失败如何处理 Consumer具体实现 防止重复消费 重复消费会造成数据不一致等问题.所以,消费者要做到消费幂等. 1)每次消费,记录messageId:如果再次消费该message,查询messageId是否已存在,已存在,就跳过消费: 2)使用具体业务状态来防止重复消费,例如如果状态已经被变更,说明已有消息被消费: 如何快速消费 消费过程缓慢,势必会造成消息积压,如何提高消费

当我们说顺序时,我们在说什么? 日常思维中,顺序大部分情况会和时间关联起来,即时间的先后表示事件的顺序关系. 比如事件A发生在下午3点一刻,而事件B发生在下午4点,那么我们认为事件A发生在事件B之前,他们的顺序关系为先A后B. 上面的例子之所以成立是因为他们有相同的参考系,即他们的时间是对应的同一个物理时钟的时间.如果A发生的时间是北京时间,而B依赖的时间是东京时间,那么先A后B的顺序关系还成立吗? 如果没有一个绝对的时间参考,那么A和B之间还有顺序吗,或者说怎么断定A和B的顺序? 显而易见的,

用户U1从A银行系统转账给B银行系统的用户U2的处理过程如下:第一步:A银行系统生成一条转账消息,以事务消息的方式写入RocketMQ,此时B银行系统不可见这条消息(Prepare阶段) 第二步:写入MQ成功后,回调A银行系统,对T1,T2表进行操作(很显然需要是一个事务)我们重点关注下T2表,这个表是用来干嘛的呢?每条转账消息都会在T2表中,该表有2个特殊的字段:status,updatetime. 第三步:完成第二步,接下来发送确认消息给MQ,如果这个确认消息发送成功,那么这条转账消息,将对

消息中间件—RocketMQ消息消费(一) 消息中间件—RocketMQ消息消费(二)(push模式实现) 消息中间件—RocketMQ消息消费(三)(消息消费重试) MQ中Pull和Push的两种消费方式 Push方式 由消息中间件(MQ消息服务器代理)主动地将消息推送给消费者:采用Push方式,可以尽可能实时地将消息发送给消费者进行消费.但是,在消费者的处理消息的能力较弱的时候(比如,消费者端的业务系统处理一条消息的流程比较复杂,其中的调用链路比较多导致消费时间比较久.概括起来地说就是“慢消

Windows安装部署 下载 地址:[https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=rocketmq/4.5.2/rocketmq-all-4.5.2-bin-release.zip] 选择'Binary'进行下载 解压已下载工程 配置 新增系统变量 ROCKETMQ_HOME -> F:\RocketMQ\rocketmq-4.5.2 JAVA_HOME -> F:\Java_JDK\JDK1.8 Path 系统变量新增:Maven/bin目录 PS:

上一篇文章讲了如何设计和实现高并发高性能的应用,从根本上说明了一些道理.且以rocketmq的mappedFile的实现作为一个突破点,讲解了rocketmq是如何具体实现高性能的.从中我们也知道,mappedFile只是其利用的操作系统的一个特性小点. 今天,我们就来说说,rockmq实现高性能的第二个小:线程池的应用. 1. rocketmq的线程模型概述 谈到多线程,一般我们都会谈到锁和线程模型. 锁我们就不多说了,基本原理都差不多,大家可以参考网上资料或查看我之前的文章. 而线程模型,则

消息中间件,说是一个通信组件也没有错,因为它的本职工作是做消息的传递.然而要做到高效的消息传递,很重要的一点是数据结构,数据结构设计的好坏,一定程度上决定了该消息组件的性能以及能力上限. 1. 消息中间件的实现方式概述 消息中间件实现起来自然是很难的,但我们可以从某些角度,简单了说说实现思路. 它的最基本的两个功能接口为:接收消息的发送(produce), 消息的消费(consume). 就像一个邮递员一样,经过它与不经过它实质性的东西没有变化,它只是一个中介(其他功能效应,咱们抛却不说). 为

开心一刻 昨晚和一哥们一起吃夜宵,点了几瓶啤酒 不一会天空下起了小雨,哥们突然道:糟了 我:怎么了 哥们:外面下雨了,我老婆还在等着我去接她 他给了自己一巴掌,说道:真他妈不是个东西 我心想:哥们真是个好丈夫 很快他补充道:喝酒怎么能分心呢 我一口啤酒直接笑喷而出 知识回顾 本文不讲什么是 RocketMQ ,不讲它的实现原理,只想和大家探讨下它的事务消息的正确使用方式 再探讨之前,先带大家回顾下知识点 事务消息的设计原理  RocketMQ 在 4.3.0 版中已经支持分布式事务消息,采用 2

生产者产生消息发送给RocketMQ RocketMQ接收到了消息之后,必然需要存到磁盘中,否则断电或宕机之后会造成数据的丢失 消费者从RocketMQ中获取消息消费,消费成功之后,整个流程结束 1.场景1中生产者将消息发送给Rocket MQ的时候,如果出现了网络抖动或者通信异常等问题,消息就有可能会丢失 2.场景2中消息需要持久化到磁盘中,这时会有两种情况导致消息丢失 RocketMQ为了减少磁盘的IO,会先将消息写入到os cache中,而不是直接写入到磁盘中,消费者从os cache中获

在遇到与第三方系统做对接时,MQ无疑是非常好的解决方案(解耦.异步).但是如果引入MQ组件,随之要考虑的问题就变多了,如何保证MQ消息能够正常被业务消费.所以引入MQ消费失败情况下,自动重试功能是非常重要的.这里不过细讲MQ有哪些原因会导致失败. MQ重试,网上有方案一般采用的是,本地消息表+定时任务,不清楚的可以自行了解下. 我这里提供一种另外的思路,供大家参考.方案实现在RabbitMQ(安装延迟队列插件)+.NET CORE 3.1 设计思路为: 内置一个专门做重试的队列,这个队列是一个延

作者:vivo 互联网中间件团队- Liu Runyun 大量业务使用消息中间件进行系统间的解耦.异步化.削峰填谷设计实现.公司内部前期基于RabbitMQ实现了一套高可用的消息中间件平台.随着业务的持续增长,消息体量随之增大,对消息中间件平台提出了更高的要求,此外在运维过程中也遇到了高可用难以保障,功能特性不足等诸多问题.基于遇到的这些问题,决定引入RocketMQ进行替换.本文将介绍基于RocketMQ建设消息中间件平台并实现在线业务无感知的平滑迁移. 一.背景说明 vivo互联网中间件团队