高并发架构系列：MQ消息队列的12点核心原理总结

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高并发架构系列：MQ消息队列的12点核心原理总结

消息队列已经逐渐成为分布式应用场景.内部通信.以及秒杀等高并发业务场景的核心手段,它具有低耦合.可靠投递.广播.流量控制.最终一致性等一系列功能. 无论是 RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka还是其它等,都有的一些基本原理.术语.机制等,总结分享出来,希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解. 1. 消息生产者.消息者.队列消息生产者Producer:发送消息到消息队列消息消费者Consumer:从消息队列接收消息. Broker:概念来自与Apache A…

MQ消息队列的12点核心原理总结

1. 消息生产者.消息者.队列消息生产者Producer:发送消息到消息队列. 消息消费者Consumer:从消息队列接收消息. Broker:概念来自与Apache ActiveMQ,指MQ的服务端,帮你把消息从发送端传送到接收端. 消息队列Queue:一个先进先出的消息存储区域.消息按照顺序发送接收,一旦消息被消费处理,该消息将从队列中删除. 2.设计Broker主要考虑 1)消息的转储:在更合适的时间点投递,或者通过一系列手段辅助消息最终能送达消费机. 2)规范一种范式和通用的模式,以满…

高并发架构系列：Redis并发竞争key的解决方案详解

https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/details/85096418 https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/list/2? -good blog 需求由来 1.Redis高并发的问题 Redis缓存的高性能有目共睹,应用的场景也是非常广泛,但是在高并发的场景下,也会出现问题:缓存击穿.缓存雪崩.缓存和数据一致性,以及今天要谈到的缓存并发竞争. 这里的并发指的是多个redis的client同…

高并发架构系列：如何从0到1设计一个类Dubbo的RPC框架

在过去持续分享的几十期阿里Java面试题中,几乎每次都会问到Dubbo相关问题,比如:“如何从0到1设计一个Dubbo的RPC框架”,这个问题主要考察以下几个方面: 你对RPC框架的底层原理掌握程度.考验你的整体RPC框架系统设计能力. 具体,mike来为大家详解. RPC和RPC框架 1.RPC(Remote Procedure Call) 即远程过程调用, 主要解决远程通信间的问题,不需要了解底层网络的通信机制. 2.RPC框架 RPC框架负责屏蔽底层的传输方式(TCP或者UDP).序列化方…

高并发架构系列：Redis为什么是单线程、及高并发快的3大原因详解

Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因. 为什么Redis是单线程的 1.官方答案因为Redis是基…

高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解

一.需求起因在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节.所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库. 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作. 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题. 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有可能…

MQ在高并发环境下，如果队列满了，如何防止消息丢失？

1.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐…