目前市面上有诸多的产品实现队列功能,比如Redis.MemCache等... 其实c#中也有一个基础的集合类专门用来实现生产/消费模式 (生产模式还是建议使用Redis等产品) 下面是官方的一些资料和介绍: BlockingCollection是一个线程安全集合类,可提供以下功能: 实现制造者-使用者模式. 通过多线程并发添加和获取项. 可选最大容量. 集合为空或已满时通过插入和移除操作进行阻塞. 插入和移除“尝试”操作不发生阻塞,或在指定时间段内发生阻塞. 封装实现 IProducerCons

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

最开始,我认为只用把消费者设置为单线程消费,就可以避免并发问题. 因为同一个key,分区一定相同,那么就只会被同一个消费者消费,消费者又是单线程,这样就避免了并发问题 后面发现,上述的方式没有办法处理rebalace的情况:比如一个消费组最开始只有2个消费者,topic有6个分区,key为1的message在分区3,当再增加一个消费者时,这时会发生rebalance,导致相同key的message,在消费者增加前后,分区不一致,这时可能会出现并发问题: 所以最终方案,还是需要分布式锁来避免并发问

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容: 作者:itshare [转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 通常我们知道,当一个日志借口被外部程序多个线程请求后,如果没有使用Buffer和异步写入IO的处理.CPU就会一直处于加锁和解锁的频繁切换,这样加上等待每次线程锁中的IO处理完毕的时间,高并发调用日志接口的整个过程中响应和处理速度就会严重变慢,并且让CPU一直居高不下. 这里,Coding First,先看对比结果,最后我再附上LogBufferP

一. 生产者,根据某个标识将消息放到同一个队列中 在发送消息时,使用SelectMessageQueueByHash,该类根据传入进去的arg,进行hash计算,将消息分配到相应的队列中. public class Producer { public static void main(String[] args) throws MQClientException { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ProducerGroup

Rocketmq消费分为push和pull两种方式,push为被动消费类型,pull为主动消费类型,push方式最终还是会从broker中pull消息.不同于pull的是,push首先要注册消费监听器,当监听器处触发后才开始消费消息,所以被称为“被动”消费.    具体地,以pushConsumer的测试例子展开介绍,通常使用push消费的过程如下: public class PushConsumer { public static void main(String[] args) throws

和朱晔一起复习Java并发(二):队列 老样子,我们还是从一些例子开始慢慢熟悉各种并发队列.以看小说看故事的心态来学习不会显得那么枯燥而且更容易记忆深刻. 阻塞队列的等待? 阻塞队列最适合做的事情就是做为生产消费者的中间存储,以抵抗生产者消费者速率不匹配的问题,不但是在速率不匹配的时候能够有地方暂存任务,而且能在队列满或空的时候让线程进行阻塞,让出CPU的时间.这里对于阻塞两字加粗,是因为其实Java的线程在这个时候是等待(WAITING)状态而不是阻塞(BLOCKED),这个容易引起歧义. 下

消息中间件是为解耦生产者和消费者的目的,三大服务点:解耦.异步.削峰. 现在的的互联网系统中,mq已经必备基础设施了,我们已明显感觉它的必要性与强大.然而,它的本质是啥?存储转发系统罢了! MQ有很多成熟产品,以RocketMQ作为切入点,成本较低.MQ主要角色为:生产者.消费者.消息服务端. 本文先来看看消费者的实现.现在通用的消费模型中,有推和拉两种模型.各有优劣,一言以避之,推更实时,拉更容易控制. 一. push模式消费例子 /** * This example shows how to

简使用pop,不能保证最少消费一次,比如pop超时可能中途丢失,或者消费者处理过程中异常而未能处理完. 解决此问题有多种方法: 1) 方法一:使用rpoplpush替代pop 这种方法相当于建立了一个回滚,由于操作是在redis端完成的,可保证数据不会丢,当消费者完成业务逻辑后,再清掉lpush的另一队列,这步有点类似于事务的commit提交.如果在处理过程中消费者异常重启,则在重启时先检查lpush的队列,完成处理后再清lpush的队列. 2) 方法二:使用lrange+ltrim替代pop

1:特点 比较吃内存 内存至少1g 默认8g 1:支持集群模型,强调集群无单点,负载均衡以及水平扩展能力2:亿级别的消息堆积能力3:采用零拷贝原理Consumer 消费消息过程,使用了零拷贝 顺序写盘随机读 4:丰富的api 同步消息,异步消息 顺序消息,延迟消息,事务消息 5:底层通信框架采用netty nio 6: nameserver 代替zookpeer 7:消息消费失败重试机制,消息可查询 灵活可扩展性RocketMQ 天然支持集群,其核心四组件(Name Server.Broker.

文章部分图片来自参考资料,侵删 概述 我们从前面的发送流程知道某个主题的消息到了broker 的 messageque 里,假如让我们来设计一个消息队列的消费者过程,那么多个消费者应该如何消费数量较少的 messagequeue 呢?消费者有两种消费模式 : 广播模式和集群模式 ,广播模式很好理解就是消费所有的消息:集群模式相当于多个消费者逻辑上认为是一个整体,最通俗的理解就是一个消息在集群里面只有一个消费者消费就算消费完成. 那么集群模式的消费方式应该按照何种策略呢?再一个既然集群模式只允许一

折腾了好长时间才写这篇文章,顺序消费,看上去挺好理解的,就是消费的时候按照队列中的顺序一个一个消费:而并发消费,则是消费者同时从队列中取消息,同时消费,没有先后顺序.RocketMQ也有这两种方式的实现,但是在实践的过程中,就是不能顺序消费,好不容易能够实现顺序消费了,发现采用并发消费的方式,消费的结果也是顺序的,顿时就蒙圈了,到底怎么回事?哪里出了问题?百思不得其解. 经过多次调试,查看资料,debug跟踪程序,最后终于搞清楚了,但是又不知道怎么去写这篇文章,是按部就班的讲原理,讲如何配置到最

[MQ 系列]RabbitListener 消费基本使用姿势介绍 之前介绍了 rabbitmq 的消息发送姿势,既然有发送,当然就得有消费者,在 SpringBoot 环境下,消费可以说比较简单了,借助@RabbitListener注解,基本上可以满足你 90%以上的业务开发需求 下面我们来看一下@RabbitListener的最最常用使用姿势 I. 配置 首先创建一个 SpringBoot 项目,用于后续的演示 springboot 版本为2.2.1.RELEASE rabbitmq 版本为

消息消费以组的的模式开展: 一个消费组内可以包含多个消费者,每一个消费组可订阅多个主题: 消费组之间有集群模式与广播模式两种消费模式:集群模式-主题下的同一条消息只允许被其中一个消费者消费.广播模式-主题下的同一条消息将被集群内的所有消费者消费一次.集群模式下消息队列负载机制遵循一个通用的思想:一个消息队列同一时间只允许被一个消息消费者消费,一个消费者可以消费多个消息队列. 消息服务器与消费者之间的消息传送也有两种方式 推模式,拉模式:拉模式-消费端主动发起啦消息请求.推模式-消息到达服务器后,

上篇文章消息队列那么多,为什么建议深入了解下RabbitMQ?我们讲到了消息队列的发展史: 并且详细介绍了RabbitMQ,其功能也是挺强大的,那么,为啥又要搞一个RocketMQ出来呢?是重复造轮子吗?本文我们就带大家来详细探讨RocketMQ究竟好在哪里. RocketMQ是一个分布式消息中间件,具有低延迟.高性能和可靠性.万亿级别的容量和灵活的可扩展性.它是阿里巴巴于2012年开源的第三代分布式消息中间件. 随着阿里巴巴的电商业务不断发展,需要一款更高性能的消息中间件,RocketMQ就是

上一讲[RocketMQ]消息的拉取 消息消费 当RocketMQ进行消息消费的时候,是通过ConsumeMessageConcurrentlyService的submitConsumeRequest方法,将消息提交到线程池中进行消费,具体的处理逻辑如下: 如果本次消息的个数小于等于批量消费的大小consumeBatchSize,构建消费请求ConsumeRequest,直接提交到线程池中进行消费即可 如果本次消息的个数大于批量消费的大小consumeBatchSize,说明需要分批进行提交,每

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 MQ系列5:RocketMQ消息的发送模式 在之前的文章中,我们学习了RocketMQ的原理:RocketMQ中 命名服务 ServiceName 的运行流程:以及消息生产.发送的原理和模式.这一篇,就让我们从消息消费的角度去进一步的学习. 1 消息消费 消息的消费主要是由如下几个核心能力组成的: 消费方式:Push(推) 或者 Pull(拉) 消

转载自http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104470.htm 介绍 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢?   首先让我们看几个基本的消息系统术语: Kafka将消息以topic为单位进行归纳. 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个

问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行"随机读写"的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 一.入门     1.简介     Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JM

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12882 经典入门教程 1.Kafka独特设计在什么地方?2.Kafka如何搭建及创建topic.发送消息.消费消息?3.如何书写Kafka程序?4.数据传输的事务定义有哪三种?5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件?6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)?7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息?8.Kafka消息是采用Pull

CLIENT 之前讲过tools里面有大量调用client的东西.为了从源码层面了解rocket,决定啃下client这块骨头. pom 先看pom,看看CLIENT依赖谁.看完后原来是依赖common的.common又依赖remoting的 翻开remoting看了看,都是一些接口定义.明白了,remoting应该是通信协议,公共接口.看来如果讲框架的时候,应该从remoting开始讲. 而common,看名字就知道是个公共包,里面提供了各种公用的东西.先不讲了,用到再看吧. 好的,开始分析源