最近做的项目的一个版本需求中,需要用到MQ,对数据记录进行异步落库,这样可以减轻数据库的压力,同时可以抗住大量的数据落库.这里需要说明一下本人用到的MQ是公司自己在阿里的RokectMQ的基础上进行封装的,然后加上自己的东西,形成个性化的开发,且安全性高.这里就不多透露相关公司的信息啦,我就叫它MQ. 由于刚刚从事JAVA开发这个行业不久,所以在使用到这个MQ的时候本人还是比较陌生的,于是花了一些时间去学习,当然学习的时候能记住的东西还是不多的,因为在学习理论的时候,没有真正的去实践,效果不是很

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

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,

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

目录 1.抛出问题 1.1 环境准备 1.2 消息发送者代码 1.3 消费端验证代码 2.探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理 2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑 2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET 2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP 3.猜想与验证 4.解决方案 --- @(本文目录) 1.抛出问题 一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时,消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢? 首先翻阅

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:

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

由于公司的最近开始使用RocketMQ来做支付业务处理, 便开启了学习阿里云RocketMQ的学习与实践之路, 其中踩了不少的坑, 大部份是由于没有仔细查看阿里云的技术文档而踩的坑. 但是有一个非常大的坑, 确实是阿里云的技术文档里没有提及, 在文章的最后会给大家提及. 使用过程了封装的RocketMQ类库已开源在github: https://github.com/antaintan/easyrocketmq 公司的一位同事推荐使用RocketMQ, 并给出了几个流行MQ的对比, 资料来源, 

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

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,

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

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

备注:1.如果您此前未接触过RocketMQ,请先阅读附录部分,以便了解RocketMQ的整体架构和相关术语2.文中的MQServer与Broker表示同一概念 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,就回避不了三个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 消息的可靠性 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性

上节已经梳理了RocketMQ发送事务消息的流程(基于二阶段提交),本节将继续深入学习事务状态消息回查,我们知道,第一次提交到消息服务器时消息的主题被替换为RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC,本地事务执行完后如果返回本地事务状态为UN_KNOW时,第二次提交到服务器时将不会做任何操作,也就是说此时消息还存在与RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC主题中,并不能被消息消费者消费,那这些消息最终如何被提交或回滚呢? 原来RocketMQ使用TransactionalMessa

其实Rocketmq的给第三方的插件已经全了,如果大家有兴趣的话请移步https://github.com/apache/rocketmq-externals.本文主要是结合笔者已有的rmq在spark中的应用经验对rocketmq做简单介绍以及经验总结,当然免不了会将rocketmq和如今特别火爆的kafka做一些对比(Ps:为了方便打字rmq后面会是rocketmq的缩写). 首先对rocktmq做一些流行的消息队列对比. 提到mq不得不提消息队列,对应于数据结构里面的“先进先出”的队列.而

其实Rocketmq的给第三方的插件已经全了,如果大家有兴趣的话请移步https://github.com/apache/rocketmq-externals.本文主要是结合笔者已有的rmq在spark中的应用经验对rocketmq做简单介绍以及经验总结,当然免不了会将rocketmq和如今特别火爆的kafka做一些对比(Ps:为了方便打字rmq后面会是rocketmq的缩写). 首先对rocktmq做一些流行的消息队列对比,见http://rocketmq.apache.org/docs/mo

RocketMQ吐血总结 架构 概念模型 最基本的概念模型与扩展后段概念模型 存储模型 RocketMQ吐血总结 User Guide RocketMQ是一款分布式消息中间件,最初是由阿里巴巴消息中间件团队研发并大规模应用于生产系统,满足线上海量消息堆积的需求, 在2016年底捐赠给Apache开源基金会成为孵化项目,经过不到一年时间正式成为了Apache顶级项目:早期阿里曾经基于ActiveMQ研发消息系统, 随着业务消息的规模增大,瓶颈逐渐显现,后来也考虑过Kafka,但因为在低延迟和高可靠

# 设计(design) 1 消息存储 消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分,本节将分别从RocketMQ的消息存储整体架构.PageCache与Mmap内存映射以及RocketMQ中两种不同的刷盘方式三方面来分别展开叙述. 1.1 消息存储整体架构 消息存储架构图中主要有下面三个跟消息存储相关的文件构成. (1) CommitLog:消息主体以及元数据的存储主体,存储Producer端写入的消息主体内容,消息内容不是定长的.单个文件大小默认1G ,文件名长度为20位,左边补零

1:特点 比较吃内存 内存至少1g 默认8g 1:支持集群模型,强调集群无单点,负载均衡以及水平扩展能力2:亿级别的消息堆积能力3:采用零拷贝原理Consumer 消费消息过程,使用了零拷贝 顺序写盘随机读 4:丰富的api 同步消息,异步消息 顺序消息,延迟消息,事务消息 5:底层通信框架采用netty nio 6: nameserver 代替zookpeer 7:消息消费失败重试机制,消息可查询 灵活可扩展性RocketMQ 天然支持集群,其核心四组件(Name Server.Broker.

rocketmq采用的是发布-订阅的模式,不需要每个消费者维护自己的消息队列,生产者将消息发送到topic,消费者订阅此topic 读取消息. 基本概念: 消息模型:消息模型包括producer,consumer,broker三部分.producer生产消息,consumer消费消息,broker存储消息,broker可以是集群部署,其中topic位于broker中 Producer: 一般是业务系统为生产者,将消息投递到broker,投递消息要经历“请求-确认”机制,确保消息不会在投递过程中丢