1. MQ理解 1.1 MQ的产品种类和对比 MQ即消息中间件.MQ是一种理念,ActiveMQ是MQ的落地产品. 消息中间件产品 各类MQ对比 Kafka 编程语言:Scala 大数据领域的主流MQ RabbitMQ 编程语言:Erlang 基于erlang语言,不好修改底层,不要查找问题的原因,不建议选用. RocketMQ 编程语言:Java 适用于大型项目,适用于集群 ActiveMQ 编程语言:Java 适用于中小型项目 1.2 MQ产生背景 系统之间直接调用存在的问题? 微服务架构后

 本文内容导航: 一.搭建配置服务中心(config server) 1.1.git方式 1.2.svn方式 1.3.本地文件方式 1.4.解决配置中包含中文内容返回乱码问题 二.搭建配置消费客户端(config client) 2.1.通过@value方式获取配置信息 2.2.通过创建一个映射远程配置信息的Bean(RemoteConfigProperties) 方式获取配置信息 2.3.通过Environment来直接获取配置信息 2.4.实现配置信息自动刷新 2.5.加入到注册中心配置成高

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 在<Flink SQL Client初探>一文中,我们体验了Flink SQL Client的基本功能,今天来通过实战更深入学习和体验Flink SQL: 实战内容 本次实战主要是通过Flink SQL Client消费kafka的实时消息,再用各种SQL操作对数据进行查询统计,内容汇总如下

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集

目录 说明 整体逻辑 offset建表语句 代码实现 说明 当前处理只实现手动维护offset到mysql,只能保证数据不丢失,可能会重复 要想实现精准一次性,还需要将数据提交和offset提交维护在一个事务中 官网说明 Your own data store For data stores that support transactions, saving offsets in the same transaction as the results can keep the two in sy

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析

官网:http://thrift.apache.org   简介 Thrift是一个软件框架,用来进行可扩展且跨语言的服务的开发.它结合了功能强大的软件堆栈和代码生成引擎,以构建在 C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, and OCaml 这些编程语言间无缝结合的.高效的服务.   Thrift最初由facebook开发用做系统内各语言之间的R

转载自http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/1987416 Apache Thrift是一个跨语言的服务框架,本质上为RPC,同时具有序列化.发序列化机制:当我们开发的service需要开放出去的时候,就会遇到跨语言调用的问题,JAVA语言开发了一个UserService用来提供获取用户信息的服务,如果服务消费端有PHP/Python/C++等,我们不可能为所有的语言都适配出相应的调用方式,有时候我们会很无奈的使用Http来作为访问协议;但是如果服务消费端不能

rabbitmq可以用一本书取讲,这里只是介绍一些使用过程中,常用到的基本的知识点.官方文档覆盖的内容,非常全面:http://www.rabbitmq.com/documentation.html . 1. 介绍 RabbitMQ,即消息队列系统,它是一款开源消息队列中间件,采用Erlang语言开发,RabbitMQ是AMQP(Advanced Message Queueing Protocol)的标准实现. AMQP是一个公开发布的异步消息的规范,是提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协

“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序. 比如你连续发了1,2,3. 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功.你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了. 存储端 对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题: (1)消息不能分区.也就是1个topic,只能有1个队列.在Kafka中,它叫做partition:在RocketMQ中,

1.有了分区,可以多个client消费一个topic,有了分区,可以将一个topic 分散在多个broker 2.kafka通过复制实现可靠,通过横向扩展提高性能(如增加分区.客户端.增加broker) 3.消费者占用网络流量,而复制.镜像也会占用网络流量.如果网络接口出现饱和,那么集群的复制出现延时就在所难免,从而让集群不堪一击. 4.如果服务器返回错误, get ()方怯会抛出异常  5.因为生产者会自动进行重试,所以就没必要在代码逻辑里处理那些可重试的错误.你只需要处理那些不可重试的错误或

分布式分为分布式缓存(Redis).分布式锁(Redis或Zookeeper).分布式服务(Dubbo或SpringCloud).分布式服务协调(Zookeeper).分布式消息队列(Kafka.RabbitMq).分布式Session.分布式事务.分布式搜索(elastaticSearch)等. 不可能所有分布式内容都熟悉,一定要在某个领域有所专长. 分布式理论 Q:分布式有哪些理论? CAP.BASE. 分布式CAP理论,任何一个分布式系统都无法同时满足Consistency(一致性).Av

1. kingbus简介 1.1 kingbus是什么? kingbus是一个基于raft强一致协议实现的分布式MySQL binlog 存储系统.它能够充当一个MySQL Slave从真正的Master上同步binglog,并存储在分布式集群中.同时又充当一个MySQL Master将集群中的binlog 同步给其他Slave. kingbus具有如下特性: 兼容MySQL 复制协议,通过Gtid方式同步Master上的binlog,同时支持slave通过Gtid方式从kingbus拉取bin

Observer:在不伤害写性能的情况下扩展ZooKeeper. 虽然通过Client直接连接到ZooKeeper集群的性能已经很好了,可是这样的架构假设要承受超大规模的Client,就必须添加ZooKeeper集群的Server数量,随着Server的添加,ZooKeeper集群的写性能必定下降.我们知道ZooKeeper的ZNode变更是要过半数投票通过,随着机器的添加,因为网络消耗等原因必定导致投票成本添加,从而导致写性能的下降. Observer是一种新型的ZooKeeper节点.能够帮

除了Leader和Follow模式之外,还有第三种模式:Observer模式. Observer:在不伤害写性能的情况下扩展ZooKeeper. 虽然通过Client直接连接到ZooKeeper集群的性能已经很好了,可是这样的架构假设要承受超大规模的Client,就必须添加ZooKeeper集群的Server数量,随着Server的添加,ZooKeeper集群的写性能必定下降.我们知道ZooKeeper的ZNode变更是要过半数投票通过,随着机器的添加,因为网络消耗等原因必定导致投票成本添加,从

前一篇Kafka框架设计来自英文原文(Kafka Architecture Design)的翻译及整理文章,非常有借鉴性,本文是从一个企业使用Kafka框架的角度来记录及整理的Kafka框架的技术资料,也非常有借鉴价值,为了便于阅读与分享,我将其整理一篇Blog. 本文内容文件夹摘要例如以下: 1)apache kafka消息服务 2)kafka在zookeeper中存储结构 3)kafka log4j配置 4)kafka replication设计机制 5)apache kafka监控系列-监

在Redis中直接启动redis-server服务时, 採用的是默认的配置文件.採用redis-server   xxx.conf 这种方式能够依照指定的配置文件来执行Redis服务. 依照本Redis学习笔记中Redis的依照方式依照后,Redis的配置文件是/etc/redis/6379.conf.以下是Redis2.8.9的配置文件各项的中文解释. #daemonize no 默认情况下, redis 不是在后台运行的.假设须要在后台运行,把该项的值更改为 yes daemonize ye

Databus和canal都能够提供实时从数据库获取变更,并提供给下游的实时消费流的功能. 本文针对两个系统实现和应用上的不同点,做了一个简单的对比: 对比项 Databus canal 结论 支持的数据库 mysql, oracle mysql(据说内部版本支持oracle) Databus目前支持的数据源更多 业务开发 业务只需要实现事件处理接口 事件处理外,需要处理ack/rollback, 反序列化异常等 Databus开发接口用户友好度更高 服务模型 relay relay可以同时服务

目录 1.KafkaConsumer poll 详解 2.Fetcher 类详解 本节重点讨论 Kafka 的消息拉起流程. @(本节目录) 1.KafkaConsumer poll 详解 消息拉起主要入口为:KafkaConsumer#poll方法,其声明如下: ~java public ConsumerRecords<K, V> poll(final Duration timeout) { // @1 return poll(time.timer(timeout), true); // @

文档 入门 主要的内容:one two three four five six seven 前言 中间件 消息队列 异步处理,注册完发短信 应用解耦,订单接口调用扣库存接口,失败了怎么办? 流量削峰,大量请求到达业务接口,这不行! 日志处理,每个业务代码都调用一下写日志的方法吗?结合AOP思想,业务程序为什么要关心写日志的事情? 消息通讯等,ABC处在聊天室里面,一起聊天?foreach吗? 官网有7个入门教程,过了一遍,做个笔记. 正文 HelloWorld 概述 RabbitMQ,是个消息代