背景 许久没有分享 Java 相关的问题排查了,最近帮同事一起排查了一个问题: 在使用 Pulsar 消费时,发生了同一条消息反复消费的情况. 排查 当他告诉我这个现象的时候我就持怀疑态度,根据之前使用的经验 Pulsar 在官方文档以及 API 中都解释过: 只有当设置了消费的 ackTimeout 并超时消费时才会重复投递消息,默认情况下是关闭的,查看代码也确实没有开启. 那会不会是调用了 negativeAcknowledge() 方法呢(调用该方法也会触发重新投递),因为我们使了一个第三

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: 1 package com.zxy.demo.rabbitmq; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.concurrent.TimeoutExcepti

消息队列如何保证消息能百分百成功被消费 目前常用的消息队列有很多种,如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka...下面以RabbitMQ为例来讲如何保证消息队列中的信息能百分百被消费掉. 其中消费队列的工作流程如下: .我们可以再增加一个机制,增加一个确认机制: 流程解释: 1)订单服务生产者再投递消息之前,先把消息持久化到Redis或DB中,建议redis,高性能.消息的状态为发送中. 2)confirm机制监听消息是否发送成功?如ack成功消息,删除redis中此消息. 3)如果na

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: package com.zxy.demo.rabbitmq; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; impo

1.安装erlang语言环境 1.1 创建 erlang安装目录 mkdir erlang 1.2 上传解压压缩包 上传到: /root/ 解压缩# tar -zxvf otp_src_22.0.tar.gz 1.3 进入解压缩目录,指定目录并安装 进入解压目录,指定安装目录# ./configure --prefix=/usr/local/kh96/erlang 安装# make install 添加环境变量# echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/kh96/e

此文档只关心消费接入,不关心日志接入,只关心消费如何接入,可直接跳转到[sdk消费接入] SLS简介 日志服务: 日志服务(Log Service,简称 LOG)是针对日志类数据的一站式服务,在阿里巴巴集团经历大量大数据场景锤炼而成.您无需开发就能快捷完成日志数据采集.消费.投递以及查询分析等功能,提升运维.运营效率,建立 DT 时代海量日志处理能力 功能 实时采集与消费(LogHub) 投递数仓(LogShipper) 查询与实时分析(Search/Analytics) 接入消费流程 产品主页

分布式系统的基础知识 阿姆达尔定律 多线程交互模式 互不通信,没有交集,各自执行各自的任务和逻辑 基于共享容器(如队列)协同的多线程模式->生产者-消费者->队列 通过事件协同的多线程模式->如B线程需要等到某个状态或事件发生后才能继续工作,而这个状态改变或者事件产生和A线程相关 避免死锁 网络通信基础知识 OSI.TCP/IP 网络IO实现方式 BIO NIO->Reactor模式 AIO->Proactor模式 负载均衡 硬件负载均衡 LVS等软件的负载均衡 名称服务 规

什么是定时消息和延迟消息? 定时消息:Producer 将消息发送到 MQ 服务端,但并不期望这条消息立马投递,而是推迟到在当前时间点之后的某一个时间投递到 Consumer 进行消费,该消息即定时消息. 延迟消息:Producer 将消息发送到 MQ 服务端,但并不期望这条消息立马投递,而是延迟一定时间后才投递到 Consumer 进行消费,该消息即延时消息. 定时消息与延迟消息在代码配置上存在一些差异,但是最终达到的效果相同:消息在发送到 MQ 服务端后并不会立马投递,而是根据消息中的属性延

前言 提高系统性能首先考虑的是数据库的优化,之前一篇文章<数据库的使用你可能忽略了这些>中有提到过开发中,针对数据库需要注意的事项.但是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. 不管是无限的横向扩展服务器,还是纵向阻隔到达数据库的流量,都是这个思路.阻隔直达数据库的流量,缓存组件和消息组件是两大杀器.之前文章<Redis常见的应用场景解析>已经描述了最常用的缓存组件redis的应用场景,那么今天,就重点说说MQ的应用场景. MQ简

背景介绍 分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作.随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强.可用性高.廉价高效等优点得以广泛应用. 但与单机系统相比,分布式系统在实现上要复杂很多.CAP理论是分布式系统的理论基石,它提出以下3个要素: Consistency(强一致性):任何客户端都可以访问到同一份最新的数据副本. Availability(可用性): 系统一直处于可服务状态,每次请求都

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

hi,all   导读:9月1号17:12左右,发现影子队列存在大量“unacked”(收到了消息,但是还没有手动确认消息)的消息,一段时间后“unacked”的数量没有减少,但是观察消费者端的日志,并没有新消息进来, 原因竟是...   关键词:rabbitmq,Tcp Window full 问题背景: 9月1号17:12左右,收到实施人员投诉,有部分设备不能正常升级.收不到控制台下发的指令等问题,同事查看control工程(后面简称control)那边的日志,发现control没有收到设备

主要原因:是在高并发情况下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如诸多的insert.update之类的请求同时到达mysql,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积很多,从而触发大量的too mang  connnections错误.通过消息队列,我们可以异步处理请求,从而缓解系统的压力. MQ(message queue)是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息. mq的特点: 1.先进先出 不能先进先出,都不能说是队列了,消息队列的顺序在入队时基本已经确定,一般是不需要人工干预

本文为转载文章 原文链接:https://windmt.com/2018/11/09/intro-to-spring-cloud-alibaba-nacos/ 上个月最后一天的凌晨,Spring Cloud Alibaba 正式入驻了 Spring Cloud 官方孵化器,并在 maven 中央库发布了第一个版本. 目前 Spring Cloud Alibaba 还只能算是预览版吧,里边的坑肯定不少,不过我还是决定试试,看看 Alibaba 到底靠谱不靠谱. Spring Cloud Aliba

转  https://blog.csdn.net/leixiaotao_java/article/details/78924863 1.maven依赖 <dependency> <groupId>commons-lang</groupId> <artifactId>commons-lang</artifactId> <version>2.3</version> </dependency>   <depen

关键词: IOKING IOCP TCP  Transmission Server Engine Lock Free Interlocked 云猴完毕portTCP通讯server引擎 无锁 原子锁(函数) 'IOKING' TCP Transmission Server Engine ('云猴'©TCP通讯server引擎)(预告版) 下载连接: http://download.csdn.net/detail/guestcode/7474171 补充: 无锁消息引擎已经完毕: http://b

一.为什么选择RocketMQ消息队列? 首先RocketMQ是阿里巴巴自研出来的,也已开源.其性能和稳定性从双11就能看出来,借用阿里的一句官方介绍:历年双 11 购物狂欢节零点千万级 TPS.万亿级数据洪峰,创造了全球最大的业务消息并发以及流转纪录(日志类消息除外): 在始终保证高性能前提下,支持亿级消息堆积,不影响集群的正常服务,在削峰填谷(蓄洪).微服务解耦的场景下尤为重要:这,就能说明RocketMQ的强大. 二.RocketMQ的特点和优势(可跳过看三的整合代码) 削峰填谷(主要解决

Kafka中的事务是怎么实现的? Kafka中的事务可以使应用程序将消费消息.生产消息.提交消费位移当作原子操作来处理,同时成功或失败,即使该生产或消费会跨多个分区. 生产者必须提供唯一的transactionalId,启动后请求事务协调器获取一个PID,transactionalId与PID一一对应. 每次发送数据给<Topic, Partition>前,需要先向事务协调器发送AddPartitionsToTxnRequest,事务协调器会将该<Transaction, Topic,

Kafka的结构与RabbitMQ类似,消息生产者向Kafka服务器发送消息,Kafka接收消息后,再投递给消费者.生产者的消费会被发送到Topic中,Topic中保存着各类数据,每一条数据都使用键.值进行保存.每一个Topic中都包含一个或多个物理分区(Partition),分区维护着消息的内容和索引,它们有可能被保存在不同服务器. 新建一个Maven项目,pom.xml 加入依赖: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</group

“我们大家都知道把一个微服务架构变成一个异步架构只需要加一个MQ,现在市面上有很多MQ的开源框架.到底选择哪一个MQ的开源框架才合适呢?” 一.什么是MQ?MQ的原理是什么? MQ就是消息队列,是Message Queue的缩写.消息队列是一种通信方式.消息的本质就是一种数据结构.因为MQ把项目中的消息集中式的处理和存储,所以MQ主要有解耦,并发,和削峰的功能. 1,解耦: MQ的消息生产者和消费者互相不关心对方是否存在,通过MQ这个中间件的存在,使整个系统达到解耦的作用. 如果服务之间用RPC

rabbitmq如何保证消息的可靠性 1.保证消息不丢失 1.1.开启事务(不推荐) 1.2.开启confirm(推荐) 1.3.开启RabbitMQ的持久化(交换机.队列.消息) 1.4.关闭RabbitMQ的自动ack(改成手动) 2.保证消息不重复消费 2.1.幂等性(每个消息用一个唯一标识来区分,消费前先判断此标识有没有被消费过,若已消费过,则直接ACK) rabbitmq如何保证消息的顺序性 将消息放入同一个交换机,交给同一个队列,这个队列只有一个消费者,这个消费者只允许同时开启一个线