转载 https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82776450  https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82746771 spring-boot 版本 1.5.12 依赖使用spring-kafka1.3.3(对应kafka-clients版本0.11.0.0,请使用于kafka版本对应版本的依赖) <parent> <groupId>org.springframe

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

并发字段修改业务 最近在主要在做"工作流引擎"课题的预研工作,在涉及到"会签任务"(工作流业务概念,这与我们今天讨论文问题没有太多关联)的时候,遇到了一个并发修改同一个字段的应用场景. 大致是由于要等一个活动节点的所有实例任务都完成之后才能继续向下流转,则引擎必须在每次任务提交的时候进行判断.我选择了在数据库表中记录下每个活动节点对应的任务实例数目,活动实例完成提交时做相应的数目修改(active_ti_num - 1)来进行对应活动节点是否完成的判断.数据库表结构

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

转自:http://blog.csdn.net/u010954257/article/details/54178160 最近在做一个大并发服务的测试(目前测到86万,当然有大量长连接,每天打的日志高到170多g,不打算继续测了),业务系统为反向代理ATS,服务的内容为动态域名,大部分的url很长,不过打开后的值只是0或1这样的标记. 当服务器在几万并发时,一般不需要考虑TCP连接消耗内存的问题,但当服务器承载几十万并发时,会暴漏出各种的问题,因此不得不考虑TCP连接对内存资源的消耗,当然跑到86

Newbe.Claptrap 框架非常适合于解决具有并发问题的业务系统.火车票售票系统,就是一个非常典型的场景用例. 本系列我们将逐步从业务.代码.测试和部署多方面来介绍,如何使用 Newbe.Claptrap 框架来构建一个简易的火车票售票系统. 吹牛先打草稿 让我们来首先界定一个这个简易的火车售票系统所需要实现的业务边界和性能要求. 业务边界 该系统仅包含车票的余票管理部分.即查询剩余座位,下单买票减座. 而生成订单信息,付款,流量控制,请求风控等等都不包含在本次讨论的范围中. 业务用例 查

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 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

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

解耦神器:MQ MQ是分布式架构中的解耦神器,应用非常普遍.有些分布式事务也是利用MQ来做的.由于其高吞吐量,在一些业务比较复杂的情况,可以先做基本的数据验证,然后将数据放入MQ,由消费者异步去处理后续的复杂业务逻辑,这样可以大大提高请求响应速度,提升用户体验.如果消费者业务处理比较复杂,也可以独立集群部署,根据实际处理能力需求部署多个节点.需要注意的是: 需要确认消息发送MQ成功 比如RabbitMQ在发送消息到MQ时,就有发送回调确认,虽然不能够完全避免消息丢失,但也能够避免一些极端情况下消

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

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系

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

[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

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

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

在做产品的某个核心模块的性能优化时,发现压到100并发时应用服务器的CPU就飙升至90%以上,50并发以后TPS就基本定格在一个数值上.使用性能监视器收集应用服务器的数据,发现每秒的.NET CLR Exceptions数据特别高,且异常数量与CPU使用率的曲线呈正比例的关系. 并发测试的业务结果是正确的,LoadRunner也没有发现大量的错误,那么大量的内部异常从哪儿来的呢?使用windbg输出所有异常信息,查阅Log日志. 打开windbg,attach到指定进程,设置捕获异常并输出的命令

目录 MySQL引擎概述 1 MySAM引擎介绍 2 什么是InnoDB引擎? 3 生产环境中如何批量更改MySQL引擎 4 有关MySQL引擎常见企业面试题 MySQL引擎概述 Mysql表存储结构是Mysql数据库的重要组成部分,下面就大家介绍3种主要mysql表存储结构MyISAM,InnoDB和NDBCluster.实际上,MySQL不仅可以同时使用多种存储引擎,而且每种存储引擎和MySQL之间通过插件的方式使用.下面是MySQL存储引擎体系结构简图: 1 MySAM引擎介绍 1.1 什