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

前言 小伙伴们,国庆都过的开心吗?国庆后的第一个工作日是不是很多小伙伴还沉浸在假期的心情中,没有工作状态呢? 那王子今天和大家聊一聊RocketMQ的消费者是如何获取消息的,通过学习知识来找回状态吧. 废话不多说,我们开始吧. 消费者组 首先我们了解一个概念,什么是消费者组. 消费者组你就可以把它理解为,给一组消费者起一个名字. 假设我们有一个订单Topic名字是OrderTopic,然后库存系统和积分系统都要消费这个Topic中的数据,我们分别给库存系统和积分系统起一个消费组名字:stock_

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 本博客实现了一个简单的RocketMQ消费者的示例,MQ里存储的是经过Avro序列化的消息数据,程序读取数据并反序列化后,将消息从控制台打印出来. 程序通过stdin.xml配置文件获取主要参数值,stdin.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <operator> <parameters>

2019-12-06 15:42:39 先暂时做个资料保存 要同时用两个红外相机,但是没有做硬件上的 时间戳同步,就是笔记本上同时插着两个相机. 两个topic发布各自相机的图像,然后要有个节点同时订阅两个topic并把两张图像拼接成一张图像再做处理. 直接搜 ros sub two topic结果都是2个callback函数,各自处理各自的topic,和想要的不太一样. 自己融合两个线程中时间戳不那么严格一致的数据太麻烦了 想要的是两张图片的时间戳如果相近,就当做是在同一时刻采集的,然后合成一

一,为什么要使用消息队列实现删除购物车商品功能? 消息队列主要用来处理不需要立刻返回结果的业务, 常见的例子: 用户在下单后,要清除原购物车中的商品, 这个处理过程不需要马上实现也不需要返回结果给用户, 所以就适合使用队列来实现 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@q

使用RabbitMQ进行消息发布和订阅,生产者将消息发送给转发器(exchange),转发器根据路由键匹配已绑定的消息队列并转发消息,主题模式支持路由键的通配. 生产者代码: package org.study.exchange3.topic3; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import org.junit.Test; import org.study.utils.Conne

本文分析 DefaultMQPushConsumer,异步发送消息,多线程消费的情形. DefaultMQPushConsumerImpl MQClientInstance 一个客户端进程只有一个 MQClientInstance 实例 MQClientAPIImpl 和 netty 打交道 PullMessageService 拉取消息 RebalanceService 客户端 rebalance ConcurrentMap<String/* group */, MQProducerInner

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

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据.Apache Kafka是一个快速.可扩展的.高吞吐.可容错的分布式发布订阅消息系统,适合在大规模消息处理场景中使用. 接下来先介绍下消息系统的基本理念,然后再介绍Kafka. 消息系统介绍 一个消息系统负责将数据从一个应用传递到另外一

文章部分图片来自参考资料,侵删 概述 我们从前面的发送流程知道某个主题的消息到了broker 的 messageque 里,假如让我们来设计一个消息队列的消费者过程,那么多个消费者应该如何消费数量较少的 messagequeue 呢?消费者有两种消费模式 : 广播模式和集群模式 ,广播模式很好理解就是消费所有的消息:集群模式相当于多个消费者逻辑上认为是一个整体,最通俗的理解就是一个消息在集群里面只有一个消费者消费就算消费完成. 那么集群模式的消费方式应该按照何种策略呢?再一个既然集群模式只允许一

前言 前段时间针对EQueue的完善终于告一段落了,实在值得庆祝,自己的付出和坚持总算有了成果.这次新版本主要为EQueue实现了集群功能,基本实现了Broker的高可用.另外还增加了很多实用的功能,对性能也做了很多优化.总之,EQueue越来越成熟了. EQueue最新版本信息 Nuget:https://www.nuget.org/packages/EQueue github:https://github.com/tangxuehua/equeue 版本发布说明 为Broker支持集群部署的

Kafka简介 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Apache Kafka发源于LinkedIn,于2011年成为Apache的孵化项目,随后于2012年成为Apache的主要项目之一.Kafka使用Scala和Java进行编写.Apache Kafka是一个快速.可扩展的.高吞吐.可容错的分布式发布订阅消息系统.Kafka具有高吞吐量.内置分区.支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用. 接下来先介绍下消息系统的基本理念,然后再介绍K

EQueue 2.3.2版本发布(支持高可用) 前言 前段时间针对EQueue的完善终于告一段落了,实在值得庆祝,自己的付出和坚持总算有了成果.这次新版本主要为EQueue实现了集群功能,基本实现了Broker的高可用.另外还增加了很多实用的功能,对性能也做了很多优化.总之,EQueue越来越成熟了. EQueue最新版本信息 Nuget:https://www.nuget.org/packages/EQueue github:https://github.com/tangxuehua/eque

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

一.简介 NSQ是一个基于Go语言的开源的分布式实时消息平台,他的代码托管在GitHub上. NSQ可用于大规模系统的实时消息服务,它的设计目标是为在分布式环境下提供一个强大的去除中心化的分布式服务架构,可以每天处理数以亿计的实时消息.NSQ的优点是无单点故障.故障容错.高可用性和信息传递的高可靠性.NSQ安装部署简单,容易水平扩展,目前已有很多公司都是采用其作为自身企业内部的实时消息服务.而且它的灵活性很强,支持很多种协议.官方直接提供了拆箱可用的Go库和Python库. 二.示意图 三.基本

Kafka的基本原理及使用 一.基本概念及原理 1.Kafka特点 Kafka 是一个分布式的流式平台,流式平台包括以下三个特点: 发布和订阅消息(流),类似于一个消息队列或企业消息系统 持久化收到的记录流,从而具有容错能力 实时处理消息 2.Kafka主要应用场景 构建实时的流数据管道,可靠地获取系统和应用程序之间的数据 构建实时流的应用程序,对数据流进行转换或反应 3.相关概念 Kafka作为一个集群(Cluster)运行在一个或多个服务器上 Kafka集群存储的消息是以主题(Topic)为

1.生产者: package com.ebways.mq.test.mq; import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientException; import com.alibaba.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer; import com.alibaba.rocketmq.client.producer.SendResult; import com.alibaba.rocketmq.c

场景:2 个消费者进程中,创建了 2 个消费者,同属于 1 个消费组,但是订阅了不同的 topic,会因为订阅信息相互覆盖,导致拉不到消息. 原因是 rocketMQ 的订阅关系,是根据 group 来管理的,c1 订阅 t1,c2 订阅 t2,他们同属于 group,当 c1 拉取 t1 的消息时,broker 发现 group 订阅的是 t2,就不会返回消息给 c1. client 在 MQClientInstance 中发送心跳给所有的 broker,心跳中包含 consumer 的订阅信

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:

引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入"稳定性测试"这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统

引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入“稳定性测试”这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统运行过程中