搭建好了RocketMQ的console之后,直接在浏览器打开http://{你的ip}:8080 默认会进入到驾驶舱(dashboard). 总览 整体横向菜单分为八个部分: 运维:主要是设置nameserver和配置vipchannel 驾驶舱:控制台的dashboard,可以分别按broker和主题来查看消息的数量和趋势. 集群:整个RocketMq的集群情况,包括分片,编号,地址,版本,消息生产和消息消费的TPS等,这个在做性能测试的时候可以作为数据指标. 主题:即topic,可以新增/

RocketMq对于消费者对于消息的如何处理的 1:如果设置了自动提交 返回: ConsumeOrderlyStatus.COMMIT, ConsumeOrderlyStatus.ROLLBACK, ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS , 返回者三种状态都是会提交offset, 但是返回ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT 会校验是否重试.达到重试次数(达到设定的重试次数会投递到重试队列,见下文)还是失败也会

本文图片和部分总结来自于参考资料,半原创,侵删 问题 Rocketmq 重试是否有超时问题,假如超时了如何解决,是重新发送消息呢?还是一直等待 假如某个 msg 进入了重试队列(%RETRY_XXX%),然后成功消费了 概述     文章介绍了RocketMQ 的重试机制和消息重试的机制. 定时任务 定时任务概述     rocketmq为定时任务创建一个单独的 topic ,而 rocketmq的定时任务是定的时间是分等级的,而不同等级对应topic内不同的队列,然后通过一个“执行定时任务的服

1. consumer API kafka 提供了两套 consumer API: 1. The high-level Consumer API 2. The SimpleConsumer API 其中 high-level consumer API 提供了一个从 kafka 消费数据的高层抽象,而 SimpleConsumer API 则需要开发人员更多地关注细节. 1.1 The high-level consumer API high-level consumer API 提供了 cons

导读 目前很多互联网公司的系统都在朝着微服务化.分布式化系统的方向在演进,这带来了很多好处,也带来了一些棘手的问题,其中最棘手的莫过于数据一致性问题了.早期我们的软件功能都在一个进程中,数据的一致性可以通过数据库本地事务来加以控制.而在分布式架构下,原本比较完整的本地功能可能被拆分成了多个独立的服务进程.与之前相比,同样一笔业务订单此时可能会经历很多服务模块的处理,调用链路会变得很长,例如某电商平台,一笔购物订单可能会经过:商品中心.订单.支付.物流等多个服务的调用,而这可能还只是比较粗粒度的划

1. 事务消息原理图 RocketMQ除了支持普通消息,顺序消息之外,还支持了事务消息. 1. 什么是分布式事务? 分布式事务就是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上.以上是百度百科的解释,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败.本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 2. RocketMQ中分布式事务的

1. 顺序消息原理图 2. 什么是顺序消息? 消费消息的顺序要求同发送消息的顺序一致,在RocketMQ中,主要指的是局部顺序,即一类消息为满足顺序性,必须Producer单线程顺序发送,并且发送给到同一队列,这样Consumer就可以按照Producer发送的顺序去消费消息. 2.1 普通顺序消息 正常情况下可以保证完全的顺序消息,但是一旦发生通信异常,Broker重启,由于队列总数发生变化,哈希取模后定位的队列会变化,产生短暂的消息顺序不一致. 如果业务能够容忍在集群异常(如某个Broker

一.三种消费 :1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 1.1  顺序消费:在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费,他的实现是生产者(一个生产者可以对多个主题去发送消息)将这个三个消息放在topic(一个topic默认有4个队列)的一个队列里面,单机支持上万个持久化队列,消费端去消费的时候也是只能有一个Consumer去取得这个队列里面的数据,然后

一.重试机制 由于MQ经常处于复杂的分布式系统中,考虑网络波动,服务宕机,程序异常因素,很有可能出现消息发送或者消费失败的问题.因此,消息的重试就是所有MQ中间件必须考虑到的一个关键点.如果没有消息重试,就可能产生消息丢失的问题,可能对系统产生很大的影响.所以,秉承宁可多发消息,也不可丢失消息的原则,大部分MQ都对消息重试提供了很好的支持. MQ 消费者的消费逻辑失败时,可以通过设置返回状态达到消息重试的结果. MQ 消息重试只针对集群消费方式生效:广播方式不提供失败重试特性,即消费失败后,失败

大家好,我是三友,我又来了~~ 最近仍然畅游在RocketMQ的源码中,这几天刚好翻到了消费者的源码,发现RocketMQ的对于push消费方式的实现简直太聪明了,所以趁着我脑子里还有点印象的时候,赶紧来写一篇文章,来掰扯一下,防止过两天就忘得一干二净了. MQ消费方式 消费方式就是指消费者如何从MQ中获取到消息,分为两种方式,push(推方式)和pull(拉方式). 1.push(推方式) push,顾名思义,就是推的意思.就是当MQ收到生产者产生的消息的时候,会主动将消息推送到消费者进行消费

关于安装和配置,见上一篇 1.RABBITMQ 入门 - WINDOWS - 获取,安装,配置 公司有需求,要求使用winform开发这个东西(消息中间件),另外还要求开发一个日志中间件,但是也是要求做成win form的,这明显不合理,因为之前,服务器上我已经放置了一个  短信的winform的服务.那么到后期的话,登录服务器之后,全是 一个个的窗体挂在那儿,这明显合不合常理,但是领导要求这么玩,也没办法, 因为卧虎要负责的是消费 消息,所以重点说明 消费端 该案例的接收端,源自网上的代码片段

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即

上接 第二篇 : http://www.cnblogs.com/spicy/p/7921870.html 第二篇解决了 如果其中一个worker挂掉了啦,如何保证消息不丢掉,并重新分发给其他worker 现在要解决: 如果rabbitmq服务器挂掉了的话,如果保证队列里面的消息还在 方案: 第一步 : 必须保证publisher 和 consumer 下面都保持一致,第三个参数都是true 第二步: 新建消息的时候 增加一个选项,让消息传递模式为persisitent 但是官方也说了:这样也不能

说明 RocketMQ集群消费的时候,我们经常看到类似注释里面 (1,(2 的写法,已经有时候有同学没注意抛异常的情况就是(3 模拟的情况.那么这3种情况到底是怎么样的呢?你是否都了然于心呢?下面我们一起来看看吧,本文主要在讲解RocketMQ集群消费有些内容会提到但是不会深入讲解(以后有机会讲其他的). RocketMQ集群消费执行过程 虽然说是PushConsumer其实本质还是拉. 再跟进去 在继续跟进 Netty推荐使用addListener的方式来回调异步执行的结果.,关于opaque

CLUSTERING 模式下,消费者会订阅 retry topic // DefaultMQPushConsumerImpl#copySubscription private void copySubscription() throws MQClientException { try { Map<String, String> sub = this.defaultMQPushConsumer.getSubscription(); if (sub != null) { for (final Ma

今天,我们要逐步开始讨论rabbitmq稍微高级点的耍法了.了解这一步,对我们设计高并发的系统非常有用.当然,还可以使用kafka.不过还是算了,有几个硬性条件不支持,还是用rabbitmq吧. 循环分发: 启动一个发送端往队列发消息,此时启动多个接收端.发送的消息会对接收端一个一个挨着发送消息.如图: 这就是默认情况下,多个接收端轮流消费消息.队列发送给消费端后,就立即删除.那么问题来了,当某个消费者在处理消息的时候,异常终止了怎么办?此时,我们更希望这样:若是那个消费者挂掉了,消息自动转给另

消费消息的请求(按序) org/apache/kafka/common/requests/RequestHeader org/apache/kafka/common/requests/ApiVersionsRequest org/apache/kafka/common/requests/MetadataRequest 批量查询topic的元数据信息 org/apache/kafka/common/requests/FindCoordinatorRequest 从拿到的topic的元数据中取出le

spring boot / cloud (十九) 并发消费消息,如何保证入库的数据是最新的? 消息中间件在解决异步处理,模块间解耦和,和高流量场景的削峰,等情况下有着很广泛的应用 . 本文将跟大家一起讨论以下其中的异常场景,如题. 场景 在实际工作中,大家可能也都遇到过这样的需求 : 如 : 系统A中的某些重要的数据,想在每次数据变更的时候,将当前最新的数据备份下来,当然,这个备份的动作不能影响当前数据变更的进程. 也更不期望因为备份的操作,影响当前进程的性能. 分析 这是一个比较常见的,可以异

1, 创建一个 springboot 项目, 导入依赖(和生产者一致) 2, application.properties (基础配置和生产者一致, 消费者需要再额外配置一些) # rabbitmq spring.rabbitmq.addresses=106.12.35.176:5672 spring.rabbitmq.username=guest spring.rabbitmq.password=guest spring.rabbitmq.virtual-host=/ spring.rabbi

1,默认已经安装好了rabbitmq: 参考 http://www.cnblogs.com/spicy/p/7017603.html 2,安装rabbitmq客户端: 方法1: pecl 扩展安装  方法2:composer安装 我是用第二种: composer require php-amqplib/php-amqplib 3,新建一个发送的路由 和 接受的路由(tp5) Route::rule('test','index/index/test1'); Route::rule('getmsg'

最近做一个新需求,用户发布了动态,前台需要查询,为了用户读取信息响应速度更快(MySQL很难实现或者说实现起来很慢),所以在用户动态发布成功后,利用消息机制异步构建 redis缓存 和 elasticsearch索引 . 开发环境 rabbitMQ服务端,docker安装 拉取rabbit-mq镜像 docker pull hub.c..com/library/rabbitmq:-management 运行镜像 docker run -d --name rabbitmq --publish :