一.摘要 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 1.消息的顺序问题 2.消息的重复问题 二.关键特性以及其实现原理 2.1.顺序消息 要实现严格的顺序消息,简单且可行的办法就是: 保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系 这样的设计虽然简单易行,但也会存在一些很严重的问题,比如: 1.并行度就会成为消息系统的瓶颈(吞吐量不够) 2.更多的异常处理,比如:只要消费端出现问题,就会

当我们使用Spring Boot+websocket进行前后端进行通信时,我们需要注意:服务器可以随时向客户端发送消息.默认的情况下,不保证:服务器发送的消息与到达客户端的消息的顺序是一致的.可能先发送的消息后到,后发送的消息先到.(注意:两个消息发送的时间差不多,不能相差太多,不然就是顺序的了.一般一秒以下都会造成乱序). 如果你的需求需要服务器向客户端发送的消息是按照顺序的.请你往下看,如果你的需求不要求服务器向客户端发送的消息是顺序的.就没有必要看了. 我们先说以下造成的原因:就是webs

前言 在之前的MQ专题中,我们已经解决了消息中间件的一大难题,消息丢失问题. 但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了,它还有两个令人头疼的问题:重复消费和乱序. 今天我们就来聊一聊这两个常见的问题,看看RocketMQ是如何解决这两个问题的. 为什么会重复消费 首先我们来聊一聊重复消费的问题,要解决一个问题最开始的一步当然是去查找问题发生的原因了. 那出现重复消费的原因到底是什么呢? 我们先来思考一下生产者发送消息这一过程中是不是有可能重复发送消息到MQ呢? 答案是肯定的,比如生产者

1.引言 消息是互联网信息的一种表现形式,是人利用计算机进行信息传递的有效载体,比如即时通讯网坛友最熟悉的即时通讯消息就是其具体的表现形式之一. 消息从发送者到接收者的典型传递方式有两种: 1)一种我们可以称为即时消息:即消息从一端发出后(消息发送者)立即就可以达到另一端(消息接收者),这种方式的具体实现就是平时最常见的IM聊天消息: 2)另一种称为延迟消息:即消息从某端发出后,首先进入一个容器进行临时存储,当达到某种条件后,再由这个容器发送给另一端. 在上述“消息传递方式2)”中所指的这个容器

现状 业务部门反应网站访问特别慢,负责运维监控的同事说MQ消息队列积压了,中间件的说应用服务器内存占用很高,GC 一直回收不了内存,GC 线程占了近 100% 的 CPU,其他的基本上都在等待,数据库很正常,完全没压力.没啥办法,线程.堆 dump 出来后,重启吧,然后应用又正常了. 分析 这种故障之前其实也碰到过了,分析了当时 dump 出来的堆后发现,处理 MQ 消息的线程池的队列长度达百万级别,占用了超过 1.3G 内存,这些内存都是没法回收的. 程序的实现目前是这样的:关联系统把消息推送

在使用基于TCP实现的各种组件的时候,我们经常会处理数据包.这数据包说来奇怪,从来不会丢失,也不会乱序,只会产生粘包.底层的机制是如何实现的呢?进来我们就来用简洁易懂的文字描述清楚. 在TCP数据包设计思想中,有两个比较重要的概念: Sequence Number: 顺序号,意即数据包的序号,主要用来解决数据包乱序问题. Acknowledgement Number:确认号,意即数据包用来进行双端消息确认的号码,主要用来解决网络传输过程中,数据丢包的问题. Sequence Number的工作原

tf.train.batch的偶尔乱序问题 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.train.batch的偶尔乱序问题 我们在通过tf.Reader读取文件后,都需要用batch函数将读取的数据根据预先设定的batch_size打包为一个个独立的batch方便我们进行学习. 常用的batch函数有tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数.前者是将数据从前往后读取并顺序打包,后者则要进行乱序处理----即将读取的数据进行乱序后在组成批次

点击上方↑↑↑蓝字[协议分析与还原]关注我们 " 介绍TCP排序方法,分享一个Windows版的TCP排序工具." 在分析协议的过程中,不可避免地需要抓包. 无论抓包条件如何优越,无论Windows下使用wireshark还是Linux下使用tcpdump,无论是在个人机器网卡还是骨干网络的分光分流口,当pcap被保存,当pcap文件被打开,都会碰到报文乱序.重传的情况,有时报文情况会相当的糟糕,并且相当的普遍,这是一种正常的技术现象,只要是抓包就会碰到的现象. 在协议解析系统中,首先

1.引言 对于即时通讯网来说,所有的技术文章和资料都在围绕即时通讯这个技术方向进行整理和分享,这一次也不例外.对于即时通讯系统(包括IM.消息推送系统等)来说,MQ消息中件间是非常常见的基础软件,但市面上种类众多.各有所长的MQ消息中件间产品,该怎么去选择?这是个问题! 对于很多经验不足的开发者来说,一个公司内部用的IM聊天系统,总用户量也不过百十来人,动辄就是Kafka.MongoDB,美其名曰为了高性能和可扩展性,真是大炮打蚊子.而对于中大型的即时通讯场景来说,有的开发者确为了贪图使用简单.

一.流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS.BigTable.Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来. Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好,主要有以下特点: 1.计算开始之前,数据必须提前准备好,然后才可以开始计算: 2.当大量数据计算完成之后,会输出最后计算结果,完成计算: 3.时效性比较低,不适用于实时计算: 而随着实时推荐.风控等业务的发展,数据处理时延要求越来越高,实时性要求也越来越高,Flink 开始在社区崭

小结: 1. 很多时候,编译器和 CPU 引起内存乱序访问不会带来什么问题,但一些特殊情况下,程序逻辑的正确性依赖于内存访问顺序,这时候内存乱序访问会带来逻辑上的错误, 2. https://github.com/torvalds/linux/blob/master/Documentation/memory-barriers.txt#L111 ============================ ABSTRACT MEMORY ACCESS MODEL ===================

摘要:收到个读者的问题,他在面试的时候,被搞懵了,因为面试官问了他这么一个网络问题. 本文分享自华为云社区<TCP 四次挥手收到乱序的 FIN 包会如何处理?>,作者:小林coding . 收到个读者的问题,他在面试的时候,被搞懵了,因为面试官问了他这么一个网络问题: 不过这道网络题可能是提问的读者表述有问题,因为如果 FIN 报文比数据包先抵达客户端,此时 FIN 报文其实是一个乱序的报文,此时客户端的 TCP 连接并不会从 FIN_WAIT_2 状态转换到 TIME_WAIT 状态. 因此

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数,实时调整乱序数据,经过聚合分析后存入 MySQL 中. 操作视频 前置准备 创建

乱序问题 在业务编写 FlinkSQL 时, 非常常见的就是乱序相关问题, 在出现问题时,非常难以排查,且无法稳定复现,这样无论是业务方,还是平台方,都处于一种非常尴尬的地步. 在实时 join 中, 如果是 Regular Join, 则使用的是 Hash Join 方式, 左表和右表根据 Join Key 进行hash,保证具有相同 Join Key 的数据能够 Hash 到同一个并发,进行 join 的计算 . 以下面的例子进行说明, 以下有三张表, 分别是订单表, 订单明细表, 和商品类

解决问题:保存到redis中的jsonstring在转回jsonObject的时候乱序: 解决方案:https://inlhx.iteye.com/blog/2312512 解决过程: 1 看fastjson的源码. 下载了fastjson源码,使用Linux命令解压:jar xvf fastjson-1.2.9-sources.jar 导入到IDE中查看. 2 注解 @target @Retention @target 作用对象 @Retention 描述注解的生命周期 取值(Retentio

Grafana Mimir:支持乱序的指标采集 译自:New in Grafana Mimir: Introducing out-of-order sample ingestion 很早之前在使用thanos和多实例的Prometheus时经常会在thanos日志中看到时序数据乱序的问题.当时唯一的办法就是从对象存储中手动删除这部分数据,非常不方便.Grafana Mimir中对乱序数据的支持是一个很大的改进. 传统的Prometheus TSDB仅支持接收1小时内的有序采样,然后丢弃其他样本.

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么

#pragma mark -- 数组排序方法(升序) - (void)arraySortASC{ //数组排序 //定义一个数字数组 NSArray *array = @[@(3),@(4),@(2),@(1)]; //对数组进行排序 NSArray *result = [array sortedArrayUsingComparator:^NSComparisonResult(id  _Nonnull obj1, id  _Nonnull obj2) { NSLog(@"%@~%@",

本文简单介绍volatile关键字的使用,进而引出编译期间内存乱序的问题,并介绍了有效防止编译器内存乱序所带来的问题的解决方法,文中简单提了下CPU指令乱序的现象,但并没有深入讨论. 以下是我搭建的博客地址: http://itblogs.ga/blog/20150329150706/    欢迎到这里阅读文章. volatile关键字 volatile关键字用来修饰一个变量,提示编译器这个变量的值随时会改变.通常会在多线程.信号处理.中断处理.读取硬件寄存器等场合使用. 程序在执行时,通常将数

这两篇博客[1][2]的模式是我心仪的一种科技博客的方式,提供源代码,显示运行图形结果,通俗地介绍理论原理. 直接把结论摘录下来吧. 随机算法如果写成如下形式 randomIndex = random.randint(0, len(items) - 1) 则得到一个偏序的结果,正确的写法是 randomIndex = random.randint(i, len(items) - 1) 只有这样,才能得到无偏的结果. 注: 所谓无偏,简单理解就是给定一个数组,随机乱序 n 多次,那么得到的结果应该

毕业后稀里糊涂的闭门造车了两年,自己的独立博客也写了两年,各种乱七八糟,最近准备把自己博客废了,现在来看了下这两年写的对我来说略微有点意义的文章只此一篇,转载过来以作留念. 写的很肤浅且凌乱,请见谅. 我的服务器主要完成一个内网音视频实时转发功能,以及其他一些业务.设计大概如下: 服务器上分为接收线程,业务处理线程,发送线程.接收线程socket绑定到完成端口.业务处理线程是采用多线程的模拟完成端口,发送线程也是多线程采用模拟完成端口.这样做的目的是想业务处理线程阻塞并不影响发送和接收. 客户端