[消息队列的功能介绍] 分布式消息队列可以提供应用解耦.流量削峰.消息分发.保证最终一致性.方便动态扩容等功能. [MQ使用场景1——应用解耦] 复杂的系统如电商系统,会存在多个子系统,如订单系统.库存系统.物流系统.支付系统.如果各个子系统之间耦合性太强,会导致整体系统的可用性大幅降低,多个低错误率的子系统强耦合,会得到一个高错误率的整体系统. 用户创建订单后,如果耦合地调用库存系统.物流系统.支付系统,任何一个子系统出现故障不可用,都会造成下单操作异常,影响用户体验. [ 举例——通过MQ解

RocketMQ 编译安装 HelloWorld 官方网站 http://rocketmq.apache.org GitHub https://github.com/apache/rocketmq Quick Start Linux下使用Maven编译源码安装 Rocketmq4.6+需要jdk1.8环境编译和运行 各版本要求 Version Client Broker NameServer 4.0.0-incubating >=1.7 >=1.8 >=1.8 4.1.0-incubat

引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)做了性能比较. Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目.Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

      转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输

之前本人在实际的生产环境中,使用过activemq和rabbitmq消息队列,在使用过程中出现一些难以解决的问题,本文通过产品选型.网络架构和核心特性分析了rocketmq的优势和特性. 产品选型 我们在进行中间件选型时,一般都是通过下面几点来进行产品选型的: 1.性能 2.功能支持程度 3.开发语言(团队中是否有成员熟悉此中间件的开发语言,市场上此种语言的开发人员是否好招) 4.有多少公司已经在生产环境上实际使用过,使用的效果如何 5.社区的支持力度如何 6.中间件的学习程度是否简单.文档是否

此文是rocketmq作者vintage.wang所写,对于每项对比,后面都增加了我的观点,有不对的地方,请各位指出. 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于

转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用MySQL作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在

附一个rocketmq各语言客户端仓库:https://github.com/apache/incubator-rocketmq-externals,我用go客户端,但是master分支的go没有producer,在go-client-develop分支有,尚未合并入主干. 1        安装jdk 1.http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html挑一个jdk下载下来.因

由于公司的最近开始使用RocketMQ来做支付业务处理, 便开启了学习阿里云RocketMQ的学习与实践之路, 其中踩了不少的坑, 大部份是由于没有仔细查看阿里云的技术文档而踩的坑. 但是有一个非常大的坑, 确实是阿里云的技术文档里没有提及, 在文章的最后会给大家提及. 使用过程了封装的RocketMQ类库已开源在github: https://github.com/antaintan/easyrocketmq 公司的一位同事推荐使用RocketMQ, 并给出了几个流行MQ的对比, 资料来源, 

正如在上一篇文章中写道:"据我所知,现在RocketMQ还没有中文文档.我打算自己试着在github上开一个项目,自行翻译."我这几天抽空翻译了文档的前3个小节,发现翻译真的不是一件容易的事情,即便只是翻译这种语言复杂程度较低的技术文档. 翻译文档有很多好处,首先一点就是可以提升阅读英文文档的水平.现在很多开源项目都是国外的,即便是国内的开源项目,为了国际化影响也是先出英文文档,眼前的例子就是RocketMQ.然后,就是翻译文档分享出来,能够帮助一些英文水平还有待提高的开发者朋友们,让

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介.可全然水平扩容,为了进一步减少成本.我们觉得存储部分能够进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件.淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,可是同一时候发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足.为此我们又一次用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

目录 一.引言 二.介绍 三.Rocketmq关键概念 1.主题与标签 2.发送与订阅群组 3.Broker与NameServer 4.广播消费与集群消费 5.消息队列 6.集群方式 7.顺序消息 8.数据存储结构 四.所有消息中间件 涉及的业务问题(随便看看) 1.Publish/Subscribe 发布订阅 2.Message Priority 消息优先级 3.Message Order 消息有序 4.Message Filter 消息过滤 5.Message Persistence 消息持

为什么使用消息队列 其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么? 面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处. 先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦.异步.削峰. 解耦 看这么个场景.A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送.如果 E 系统也要这个数据呢

微服务架构已成为了互联网的热门话题之一,而这也是互联网技术发展的必然阶段.然而,微服务概念的提出者 Martin Fowler 却强调:分布式调用的第一原则就是不要分布式. 纵观微服务实施过程中的弊端,可以推断出作者的意图,就是希望系统架构者能够谨慎地对待分布式调用,这是分布式系统自身存在的缺陷所致.但无论是 RPC 框架,还是 REST 框架,都因为驻留在不同进程空间的分布式组件,而引入了额外的复杂度.因而可能对系统的效率.可靠性.可预测性等诸多方面带来负面影响. 信用算力自2016年开始实施

Kafka.RabbitMQ.RocketMQ等消息中间件的对比 —— 消息发送性能和优势 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 原文:http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/?utm_source=tu

ActiveMQ 单机吞吐量:万级 topic数量都吞吐量的影响: 时效性:ms级 可用性:高,基于主从架构实现高可用性 消息可靠性:有较低的概率丢失数据 功能支持:MQ领域的功能极其完备 总结: 非常成熟,功能强大,在早些年业内大量的公司以及项目中都有应用 偶尔会有较低概率丢失消息 现在社区以及国内应用都越来越少,官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少,几个月才发布一个版本 主要是基于解耦和异步来用的,较少在大规模吞吐的场景中使用 RabbitMQ 单机吞吐量:万级 topic数量

Kafka 是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目.Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求高吞吐量,一开始的目的就是用于日志收集和传输.0.8版本开始支持复制,不支持事务,对消息的重复.丢失.错误没有严格要求,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务. RabbitMQ 是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现.AMQP的主要特征是面向消息.队列.路由(包括点对点和发布/订阅).可靠性.安全.AMQP协议

一.单机吞吐量ActiveMQ:万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RabbitMQ:万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RocketMQ:10万级,RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQKafka:10万级别,这是kafka最大的优点,就是吞吐量高.一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算.日志采集等场景 二.topic数量对吞吐量的影响RocketMQ:topic可以达到几百,几千个的级别,吞吐量会有较小幅度的下降,这是RocketMQ的一大

1.对消息的理解 消息即为数据(data),数据有一定的规则.长度.大小. Java Message Service(Java消息服务)简称JMS,为Java 程序提供一种通用的方式,来创建.发送.接收以及读取企业消息系统的消息. 标准JMS(JSR914):https://www.jcp.org/en/jsr/detail?id=914 JMS 元素: 1.Provider提供方:服务提供者 2.Producer生产者:创建和发送JMS消息的客户端 3.Consumer消费者:接收JMS消息的