前言 之前我们讨论了如何拆分一个订单下单的一个服务(https://www.cnblogs.com/linkstar/p/9610268.html) 从单体到微服务的拆分,当时我们只是对原来的整个服务做了一个简单的拆分,但是在实际中肯定会遇到很多问题,所以我们这里解决一个最容易也是最有可能在实际中遇到的问题,事务. 在单体架构中,我们很容易去维护一个事务,我们想要对一个事务操作回滚也很容易,而在分离成微服务之后,我们想要在多个服务上去维护一个事务就比较困难了.这里我们不再讨论分步事务的实现,转而

此文章属于笔记,原属58沈剑 一.MQ消息必达,架构上的两个核心设计点: 消息落地 消息超时.重传.确认 四大部件:发送端 接收端 服务端 固化存储组成 二.上半场消息必达以及消息重复问题 上半场的流程 发送端MQ-client 将消息发送给服务端MQ-server 服务端MQ-server将消息落地 服务端MQ-server 回ACK(表示确认) 2.如果3丢失 发送端在超时后,又会发送一遍,此时重发是MQ-client发起的,消息处理的是MQ-server 为了避免2 重复落地,对每条MQ消

1. MQ是什么 2. MQ能做什么 3. 消息模式 4. 使用MQ的时候需要注意什么 5. 常用MQ 6. MQ的不足 7. 什么时候不适用MQ 8. MQ的组成 9. MQ的关注点 1. MQ是什么 MQ 是message queue ,消息队列,也叫消息中间件.消息总线,是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息.遵守JMS(java message service)规范的一种软件.数据库因为历史原因,横向扩展是一件非常复杂的工程,所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前.不管是无限的横向

谈及分布式,必然谈到 CAP, CAP 已经是被说烂了的一个 话题, 绕不开, 逃不掉.  而且, 理解起来 会有些吃力. 分布式的CAP理论告诉我们 “任何一个分布式系统都无法同时满足 一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项.” 这样的表述, 仍然是难以理解, 说了跟没说差不多.看看其他的说明. 经典解释 .一致性 在分布式环境下,一致性是指数据在多个副本之间能否保持一致的特性.在一致性的

功能特性: 应用场景: 消息队列 MQ 可应用于如下几个场景: 分布式事务 在传统的事务处理中,多个系统之间的交互耦合到一个事务中,响应时间长,影响系统可用性.引入分布式事务消息,交易系统和消息队列之间,组成一个事务处理,能保证分布式系统之间数据的最终一致.:下游业务系统(购物车.积分.其他)相互隔离,并行处理. 实时计算 通过消息队列(MQ),将源端不停产生的数据实时流入到计算引擎,实现实时计算.可采用如下计算引擎:Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner

一.缘起 MQ消息必达,架构上有两个核心设计点: (1)消息落地 (2)消息超时.重传.确认 再次回顾消息总线核心架构,它由 发送端.服务端.固化存储.接收端 四大部分组成. 为保证消息的可达性,超时.重传.确认机制可能导致消息总线.或者业务方收到重复的消息,从而对业务产生影响. 举个栗子: 购买会员卡,上游支付系统负责给用户扣款,下游系统负责给用户发卡,通过MQ异步通知.不管是上半场的ACK丢失,导致MQ收到重复的消息,还是下半场ACK丢失,导致购卡系统收到重复的购卡通知,都可能出现,上游扣了

mq使用场景.不丢不重.时序性.削峰 参考: http://zhuanlan.51cto.com/art/201704/536407.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/201703/535090.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/201704/536306.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/201611/521602.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/20161

Java面试通关要点汇总集 2018-03-09 转自:Java面试通关要点汇总集 文章目录 1. 基础篇  1.1. 基本功  1.2. 集合  1.3. 线程  1.4. 锁机制2. 核心篇  2.1. 数据存储  2.2. 缓存使用  2.3. 消息队列3. 框架篇  3.1. Spring  3.2. Netty4. 微服务篇  4.1. 微服务  4.2. 分布式  4.3. 安全问题  4.4. 性能优化5. 工程篇  5.1. 需求分析  5.2. 设计能力  5.3. 设计模式 

引言  - 补充好开始 消息队列在游戏服务器层应用非常广泛. 应用于各种耗时的IO操作业务上.消息队列可以简单理解为 [消息队列 = 队列 + 线程安全]本文参照思路如下, 最后献上一个大神们斗法的场景O(∩_∩)O哈哈~  回调还是消息队列     -> 架构的选择 skynet 全局消息队列 -> skynet_mq.c   消息队列血案 https://www.douban.com/note/470290075/ 消息队列最方便之处在于让异步编程变得简单高效.(异步搞成同步). 多数应用

  冯嘉 作者 | 冯嘉   近日,Apache RocketMQ 4.3 版本宣布发布,此次发布不仅包括提升性能,减少内存使用等原有特性增强,还修复了部分社区提出的若干问题,更重要的是该版本开源了社区最为关心的分布式事务消息,而且实现了对外部组件的零依赖.接下来,本文将详细探秘 RocketMQ 事务消息的设计原理以及实现机制.   需求缘起   在微服务架构中,随着服务的逐步拆分,数据库私有已经成为共识,这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍,但是目前尚没有

近日,Apache RocketMQ 社区正式发布4.3版本.此次发布不仅包括提升性能,减少内存使用等原有特性增强,还修复了部分社区提出的若干问题,更重要的是该版本开源了社区最为关心的分布式事务消息,而且实现了对外部组件的零依赖.接下来,本文将详细探秘RocketMQ事务消息的设计原理以及实现机制. 一.需求缘起 在微服务架构中,随着服务的逐步拆分,数据库私有已经成为共识,这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍,但是目前尚没有一个完整通用的解决方案. 其实不仅仅

大家好,我叫汤雪华.我平时工作使用Java,业余时间喜欢用C#做点开源项目,如ENode, EQueue.我个人对DDD领域驱动设计.CQRS架构.事件溯源(Event Sourcing,简称ES).事件驱动架构(EDA)这些领域比较感兴趣.我希望把自己所学的知识能否分享给大家,所以,把这个领域里的一些知识串联了起来,整理了一个PPT,并为每张PPT配备注释,分享给大家.希望能对这个领域有兴趣的朋友有所帮助. 上面的提纲是今天主要分享的内容概要.开始之前想先说一下微服务架构和CQRS架构的区别和

原博客:http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/2020182 https://mp.weixin.qq.com/s/h74d6LtGB5M8VF0oLrXdCA 我们先看一消息的声明周期如下图: 图片中简单的描述了一条消息的生命周期,不过在不同的架构环境中,message的流动行可能更加复杂.将在稍后有关broker的架构中详解..一条消息从producer端发出之后,一旦被broker正确保存,那么它将会被consumer消费,然后ACK,broker端才会

rocketmq总结(消息的顺序.重复.事务.消费模式) 参考: http://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6038543.html https://www.cnblogs.com/520playboy/p/6750023.html https://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/53977819 https://blog.csdn.net/zhanglianhai555/article/details/77604582?

RocketMQ 事务消息在实现上充分利用了 RocketMQ 本身机制,在实现零依赖的基础上,同样实现了高性能.可扩展.全异步等一系列特性. 在具体实现上,RocketMQ 通过使用 Half Topic 以及 Operation Topic 两个内部队列来存储事务消息推进状态,如下图所示: 其中,Half Topic 对应队列中存放着 prepare 消息,Operation Topic 对应的队列则存放了 prepare message 对应的 commit/rollback 消息,消息体

参考地址:https://blog.csdn.net/zyw23zyw23/article/details/79070044 视频地址:https://v.youku.com/v_show/id_XODY4ODE3OTY0.html?from=s1.8-1-1.2 视频总结:https://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c 事务源码:https://segmentfault.com/a/1190000009512510 使用RocketMQ实现分布式事务的基本思想 R

我工作十余年,从负责一个模块,到负责一个产品,再到负责整个支付平台的架构设计,包括业务架构.产品架构到应用架构,再到技术架构,是一个从点到面逐渐转型的过程,同样是个“自相似”的现象,我一开始写博客,再到出版<分布式服务架构:原理.设计与实战>,现在它的下册<可伸缩服务架构:框架与中间件>年后在京东首发,云时代架构系列书籍已经初具形态,也体现了从小到大的发展过程. 我很想把架构师成长过程总结成独立的系列书籍,苦于没有时间,于是,通过 Chat 把工程师向架构师转型的方方面面,和大家分

来自刚被某互联网公司录取的朋友的分享. 整理的面试题1: 1.Java里面有哪几种基础数据类型, 2.Char为何是两个字节, 3.Object有哪些方法 4.final修饰变量,函数,类的作用, 5.ArrayList的父类有哪些, 6.为什么覆盖equal的时候必须覆盖hashcode, 7.反射应用场景,优缺点, 8.自定义线程池的参数以及意义, 9.当线程池不断接受新任务,活跃线程数怎么变化, 10.线程池的四种拒绝策略, 11.同步与异步,阻塞与非阻塞, 12.BIO,NIO,AIO的

MQ背景&选型 消息队列作为高并发系统的核心组件之一,能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性.主要具有以下优势: 削峰填谷(主要解决瞬时写压力大于应用服务能力导致消息丢失.系统奔溃等问题) 系统解耦(解决不同重要程度.不同能力级别系统之间依赖导致一死全死) 提升性能(当存在一对多调用时,可以发一条消息给消息系统,让消息系统通知相关系统) 蓄流压测(线上有些链路不好压测,可以通过堆积一定量消息再放开来压测) 目前主流的MQ主要是Rocketmq.kafka.Rabbitmq,Rocketmq

Java概念题 拆箱装箱的原理 自动装箱时编译器调用valueOf将原始类型值转换成对象,同时自动拆箱时,编译器通过调用类似intValue(),doubleValue()这类的方法将对象转换成原始类型值. 只有double和float的自动装箱代码没有使用缓存,每次都是new 新的对象,其它的6种基本类型都使用了缓存策略.      使用缓存策略是因为,缓存的这些对象都是经常使用到的(如字符.-128至127之间的数字),防止每次自动装箱都创建一次对象的实例.      而double.flo

原文:https://blog.csdn.net/weixin_40533111/article/details/84451096 1.基本概念及优势 rocketmq是一个基于发布订阅队列模型的消息中间件,具有高可用,高性能,高实时,天然分布式等特点,(支撑过数次Alibaba双十一),能保证消息严格有序,亿级消息堆积等,设计模型和传统的消息中间件一样,如下(不包含协议) 1.1物理部署结构 由上图结构,rocketmq由四大部分组成(集群模式):NameServer Cluster(名称服务