RocketMQ入门手册 RocketMQ是一个分布式.队列模型的开源消息中间件,前身是MetaQ,是阿里研发的一个队列模型的消息中间件,后开源给apache基金会成为了apache的顶级开源项目,具有高性能.高可靠.高实时.分布式特点, 同时,广泛应用于多个领域,包括异步通信解耦.企业解决方案.金融支付.电信.电子商务.快递物流.广告营销.社交.即时通信.移动应用.手游.视频.物联网.车联网等. 具有以下特点: 能够保证严格的消息顺序 提供丰富的消息拉取模式 高效的订阅者水平扩展能力 实时的消

# 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

每个时代,都不会亏待会学习的人. 大家好,我是 yes. 继上一篇 头条终面:写个消息中间件 ,我提到实现消息中间件的一些关键点,今天就和大家一起深入生产级别消息中间件 - RocketMQ 的内核实现,来看看真正落地能支撑万亿级消息容量.低延迟的消息队列到底是如何设计的. 这篇文章我会先介绍整体的架构设计,然后再深入各核心模块的详细设计.核心流程的剖析. 还会提及使用的一些注意点和最佳实践. 对于消息队列的用处和一些概念不太清楚的同学强烈建议先看消息队列面试连环问,这篇文章介绍了消息队列的使用

1. 概念和特性 概念:介绍RocketMQ的基本概念模型 1 消息模型(Message Model) RocketMQ主要由 Producer.Broker.Consumer 三部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息. Broker 在实际部署过程中对应一台服务器,每个 Broker 可以存储多个Topic的消息,每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker. Message Queue 用于存储消息的物理地址,每个

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,剩余为起始偏移量,比如0

(ps:)通过本人语雀文档阅读体验更好哦--有目录 介绍 rocket mq 翻译成中文就是火箭消息队列,从名字就可以看出来,它是一个很快的消息队列... rocket mq 是 阿里巴巴研制的后面贡献给 apache 基金会,其设计思想很多都是来自 kafka,所以和 kafka 有不少类似的地方,但是也是有很多 kafka 没有的新特性,比如:广播消费(这个其实 kafka 也是可以通过设置消费组来实现,但是 rocket mq 比较方便).延迟消费.多线程消费.拥有自己的 nameserv

概述 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com 定义 Apache RocketMQ官网地址 https://rocketmq.apache.org/ Latest release v4.9.2 Apache RocketMQ GitHub源码地址 https://github.com/apache/rocketmq Apache RocketMQ是一个分布式消息传递和流媒体平台.统一的消息传递引擎,轻量级的数据处理平台:具有低延迟.高性能和可靠性.万亿级容量和灵活的

主流消息队列选型对比分析 基础项对比 可用性.可靠性对比 功能性对比 对比分析 Kafka:系统间的流数据通道 RocketMQ:高性能的可靠消息传输 RabbitMQ:可靠消息传输 RocketMQ剖析 RocketMQ拓扑图 RocketMQ架构组成 Producer:消息发布的角色,支持分布式集群方式部署.Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递,投递的过程支持快速失败并且低延迟. Consumer:消息消费的角色,支持分布式集群方式部署.支持以pu

基础 1.为什么要使用消息队列呢? 消息队列主要有三大用途,我们拿一个电商系统的下单举例: 解耦:引入消息队列之前,下单完成之后,需要订单服务去调用库存服务减库存,调用营销服务加营销数据--引入消息队列之后,可以把订单完成的消息丢进队列里,下游服务自己去调用就行了,这样就完成了订单服务和其它服务的解

实战,用案例来说话 前面已经说了JMS和RocketMQ一些概念和安装,下面使用SpringBoot来亲身操作一下. 生产者的操作 SpringBoot项目创建完成,引入依赖是第一步: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <de

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

引子 消息队列之前就听说过,但一直没有学习和接触,直到最近的工作流引擎项目用到,需要了解学习一下.本文主要从一个初学者的角度针对RocketMQ的存储机制和确认重传机制做一个浅显的总结. 存储机制 我们知道,Broker(消息服务器)是消息存储中心,主要作用是接收来自 Producer 的消息并存储, Consumer 从这里取得消息.因此,RocketMQ的所有消息数据都是存放在Broker上的,我们先看看RocketMQ官方文档中的Broker消息存储架构图,然后再来详细讲解. Commit

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

消息队列扫盲 消息队列顾名思义就是存放消息的队列,队列我就不解释了,别告诉我你连队列都不知道似啥吧? 所以问题并不是消息队列是什么,而是 消息队列为什么会出现?消息队列能用来干什么?用它来干这些事会带来什么好处?消息队列会带来副作用吗? 消息队列为什么会出现? 消息队列算是作为后端程序员的一个必备技能吧,因为分布式应用必定涉及到各个系统之间的通信问题,这个时候消息队列也应运而生了.可以说分布式的产生是消息队列的基础,而分布式怕是一个很古老的概念了吧,所以消息队列也是一个很古老的中间件了. 消息队

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre

前言 gamma函数 0 整体把握LDA 1 gamma函数 beta分布 1 beta分布 2 Beta-Binomial 共轭 3 共轭先验分布 4 从beta分布推广到Dirichlet 分布 Dirichlet 分布 1 Dirichlet 分布 2 Dirichlet-Multinomial 共轭 主题模型LDA 1 各个基础模型 11 Unigram model 12 Mixture of unigrams model 2 PLSA模型 21 pLSA模型下生成文档 21 根据文档反

通俗理解LDA主题模型 0 前言 印象中,最開始听说"LDA"这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是由于这篇文档的前序铺垫太长(如今才意识到这些"铺垫"都是深刻理解LDA 的基础,但假设没有人帮助刚開始学习的人提纲挈领.把握主次.理清思路,则非常easy陷入LDA的细枝末节之中),还是由于当中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过. 2013年12月,在我组织的Mac

0 前言 看完前面几篇简单的文章后,思路还是不清晰了,但是稍微理解了LDA,下面@Hcy开始详细进入boss篇.其中文章可以分为下述5个步骤: 一个函数:gamma函数 四个分布:二项分布.多项分布.beta分布.Dirichlet分布 一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架 两个模型:pLSA.LDA(在本文第4 部分阐述) 一个采样:Gibbs采样 本文便按照上述5个步骤来阐述,希望读者看完本文后,能对LDA有个尽量清晰完整的了解.同时,本文基于邹博讲LDA的PPT.rickjin的LDA

消息队列mq 参考资料:https://www.jianshu.com/p/824066d70da8 一.消息中间件的主要作用和功能: 1)异步解耦和分流: 2)挡住前端的数据洪峰,保证后端系统的稳定性(这就要求消息中间件具有一定的消息堆积能力).二.消息队列基础: 1)什么是消息中间件? 参照:https://blog.csdn.net/winter_chen001/article/details/78409125 关注于数据的发送和接收,利用高效可靠的异步消息传递机制集成的分布式系统. 2)

一.RocketMQ架构简介 1.1 逻辑部署图 (图片来自网络) 1.2 核心组件说明 通过上图可以看到,RocketMQ的核心组件主要包括4个,分别是NameServer.Broker.Producer和Consumer,下面我们先依次简单说明下这四个核心组件: NameServer:NameServer充当路由信息的提供者.生产者或消费者能够通过NameServer查找各Topic相应的Broker IP列表.多个Namesrver实例组成集群,但相互独立,没有信息交换. Broker:消