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

最近在看消息队列框架 ,alibaba的RocketMQ单机支持1万以上的持久化队列,支持诸多特性, 目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景 比kafka还是有过之无不及,其实kafka文档很丰富 但RocketMQ网上的文章太少,找不到相关的操作教程 于是研究了下源码 做个单机操作的教程,如果你也对此有兴趣不妨共同研究 下载源码的地址 https://github.com/alibaba/RocketMQ/relea

转载请注明来源:http://blog.csdn.net/loongshawn/article/details/51086876 相关文章: <RocketMQ 消息队列单机部署及使用> < java编写简单消息队列.实现高德坐标变形服务> 0 RocketMQ简单介绍 0.1 介绍 RocketMQ是一个消息中间件. 消息中间件中有两个角色:消息生产者和消息消费者.RocketMQ里相同有这两个概念.消息生产者负责创建消息并发送到RocketMQ服务器.RocketMQ服务器会将

继上文<<基于阻塞队列的生产者消费者C#并发设计>>的并发队列版本的并发设计,原文code是基于<<.Net中的并行编程-4.实现高性能异步队列>>修改过来的,前面的几篇文章也详细介绍了并发实现的其它方案及实现.直接给code: public class MyAsyncQueue<T> { //队列是否正在处理数据 private int isProcessing; //有线程正在处理数据 ; //没有线程处理数据 ; //队列是否可用 单线程下

一.进程锁(同步锁/互斥锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 例子 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('

阻塞队列提供了可阻塞的put和take方法,以及支持定时的offer和poll方法.如果队列已经满了,那么put方法将阻塞直到有空间可用:如果队列为空,那么take方法将会阻塞直到有元素可用.队列可以是有界的也可以是无界的,无界队列永远都不会充满,因此无界队列上的put方法也永远不会阻塞. 阻塞队列支持生产者-消费者这种设计模式. 生产者-消费者模式的好处: 1. 把"找到需要完成的工作"和"执行工作"这两个过程分离开来,并把工作项放到一个"待完成&quo

阻塞队列支持生产者-消费者这种设计模式.该模式将“找出需要完成的工作”与“执行工作”这两个过程分离开来,并把工作项放入一个“待完成“列表中以便在随后处理,而不是找出后立即处理.生产者-消费者模式能简化开发过程,因为它消除了生产类和消费类之间的代码依赖性.

1.阻塞队列                                                                                        BlockingQueue是线程安全的Queue版本,从它的名字就可以看出,它是一个支持阻塞的Queue实现:当向空BlockingQueue请求数据时,它会阻塞至BlockingQueue非空:当向一个已满BlockingQueue插入数据时,线程会阻塞至BlockingQueue可插入. BlockingQ

阻塞队列 线程1往阻塞队列添加元素[生产者] 线程2从阻塞队列取出元素[消费者] 当队列空时,获取元素的操作会被阻塞 当队列满时,添加元素的操作会被阻塞 阻塞队列的优势:在多线程领域,发生阻塞时,线程被挂起,条件满足时,被挂起的线程自动被唤醒.使用阻塞队列,不需要关心什么时候需要阻塞线程(开发效率差,可能存在线程不安全的误操作),阻塞队列这种数据结构可以自动控制. 源码架构:BlockingQueue有多个实现类,下面列举7个常用的. ArrayBlockingQueue:由数组组成的有界阻塞队

[并发编程 - socketserver模块实现并发.[进程查看父子进程pid.僵尸进程.孤儿进程.守护进程.互斥锁.队列.生产者消费者模型] socketserver模块实现并发 基于tcp的套接字,关键就是两个循环,一个链接循环,一个通信循环 socketserver模块中分两大类:server类(解决链接问题)和request类(解决通信问题) socketserver模块的使用 基于TCP协议的套接字--支持并发(拿之前通信的例子,主要针对服务端,客户端不变) # 服务端.py impo

概述 生产者生产数据至 RabbitMQ 队列,消费者消费 RabbitMQ 队列里的数据. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10723.html 一.准备工作 1.安装 RabbitMQ 服务和 RabbitMQ Management. RabbitMQ在windows下的安装 (点击查看)  RabbitMQ官网(可下载安装包)(点击查看)   2.在 RabbitMQ 管理界面创建用户 test 密码 test,创建名为 test_vhost 的

一.paramiko模块 他是什么东西? paramiko模块是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接. 先来个实例: import paramiko # 创建SSH对象 ssh = paramiko.SSHClient() # 允许连接不在know_hosts文件中的主机 ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) # 连接服务器 ssh.connect(hostna

python11 1.多线程原理 2.怎么写一个多线程? 3.队列 4.生产者消费者模型 5.线程锁 6.缓存 memcache redis 多线程原理 def f1(arg) print(arg) #单进程单线程的程序,好比后宫里面就一个慈宁宫 -- 主进程,一个王钢蛋 -- 线程 python中规定一个进程中只能有一个线程被cpu调度 这个的规定是因为python中一把锁:GIL,全局解释器锁 1.一个应用程序可以有多进程,可以有多进程 多进程,多线程目的是并发高,充分利用cpu 2.计算型

在使用RabbitMQ之前,需要了解RabbitMQ的工作原理. RabbitMQ的工作原理 RabbitMQ是消息代理.从本质上说,它接受来自生产者的信息,并将它们传递给消费者.在两者之间,它可以根据你给它的路由,缓冲规则进行传递消息. 示例图 RabbitMQ的术语解释 生产者:生产消息,发送消息.类似工厂. 消费者:接受消息,使用消息.类似顾客. 队列:存储消息.类似仓库.中转站.队列可以存储很多的消息,因为它基本上是一个无限制的缓冲区,前提是你的机器有足够的存储空间.多个生产者可以将消息

这是从上文的<<图文并茂的生产者消费者应用实例demo>>整理总结出来的,具体就不说了,直接给出代码,注释我已经加了,原来的code请看<<.Net中的并行编程-7.基于BlockingCollection实现高性能异步队列>>,我改成适合我的版本了,直接给code: 调用code: static void Main(string[] args) { ProcessQueue<int> processQueue = new ProcessQueu

package reentrantlock; import java.util.ArrayList; public class ProviderAndConsumerTest { static ProviderAndConsumer providerAndConsumer = new ProviderAndConsumer(); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // new Thread(n

小知识点:在子进程中不能使用input输入! 一.守护进程 守护进程表示一个进程b 守护另一个进程a 当被守护的进程结束后,那么守护进程b也跟着结束了 应用场景:之所以开子进程,是为了帮助主进程完成某个任务,然而,如果主进程认为自己的事情一旦做完了就没有必要使用子进程了,就可以将子进程设置为守护进程 例如:在运行qq的过程,开启一个进程,用于下载文件,然而文件还没有下载完毕,qq就退出了,下载任务也应该跟随qq的退出而结束. from multiprocessing import Process

一.进程和线程的基本理解 1.进程 程序是由指令和数据组成的,编译为二进制格式后在硬盘存储,程序启动的过程是将二进制数据加载进内存,这个启动了的程序就称作进程(可简单理解为进行中的程序).例如打开一个QQ,word文档等程序,就会在内存中生成相应的进程,当然如上两种比较复杂的程序启动后由于有多个任务要进行处理,比如word在文字输入的同时还会进行拼写检查等,所以会由主进程fork为多个子进程,每个进程内可能还会由主线程生成有多个子线程. 那么操作系统如何并发执行多任务呢? 在以前的单核CPU时代

1.互斥锁 (1)为什么需要互斥锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如下 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('%s is done

我们经常会遇到生产者消费者模式,比如前端各种UI操作事件触发后台逻辑等.在这种典型的应用场景中,我们可能会有4个业务处理逻辑(下文以P代表生产者,C代表消费者): 1. FIFO(先进先出)      P产生1,2,3,4,5,6,3,2      C处理顺序应为1,2,3,4,5,6,3,2 2.LIFO(后进先出)      P产生1,2,3,4,5,6,3,2      C处理顺序应为2,3,6,5,4,3,2,1 3.Dynamic FIFO(我定义为:去掉相同数据的FIFO, 如果产生

进程补充 进程通信 要想实现进程间通信,可以用管道或者队列 队列比管道更好用(队列自带管道和锁) 管道和队列的共同特点:数据只有一份,取完就没了 无法重复获取用一份数据 队列特点:先进先出 堆栈特点:先进后出 我们采用队列来实现进程间数据通信,下面先介绍一下队列 Queue队列的基本使用 基本方法:q.put(元素) q.get() q.get_nowait() q.full() q.empty() 基础版 from multiprocessing import Queue q = Queue(