Apache Pulsar Pulsar是一个支持多租户的.高性能的服务与服务之间消息通讯的解决方案,最初由雅虎开发,现在由Apache软件基金会管理. Pulsar的主要特性如下: Pulsar实例原生支持多集群,能无缝的基于地理位置进行跨集群备份 非常低的消息发布和端到端的延迟 无缝扩展到超过百万个topic 支持Java,Go,Pytho和C++的客户端 Topic支持多种订阅模式: 独占(exclusive), 共享(shared)和灾备(failover) 通过Apache BookK

原文链接:Pulsar の 保证消息的顺序性.幂等性和可靠性 一.背景 前面两篇文章,已经介绍了关于Pulsar消费者的详细使用和自研的Pulsar组件. 接下来,将简单分析如何保证消息的顺序性.幂等性和可靠性:但并不会每个分析都会进行代码实战,进行代码实战的都是比较有意思的点,如消费消息如何保证顺序性和幂等性,而其他的其实都是比较简单的,就不做代码实战了. 二.特性分析 2.1.顺序性 保证消息是按顺序发送,按顺序消费,一个接着一个. 2.1.1.活动图 2.1.2.分析 producer:

引言 提起成熟的消息队列或消息引擎,毋庸置疑,大多数人的第一反应一定是 Kafka. Kafka 能够彻底满足海量数据场景下高吞吐.高并发需求,在短短几年内,已经被阿里.腾讯.百度.字节跳动.Netflix.Twitter 等超一线大厂视为技术核心--可以说,Kafka 是目前大数据 Spark 实时流处理的标配. Kafka 的优势 Kafka 具有高吞吐量.低延迟.容错.持久性.可伸缩性,尤其是广为人知的高吞吐量,Kafka 每秒大约可以生产约 25 万消息(50 MB),每秒处理 55 万

当我们说顺序时,我们在说什么? 日常思维中,顺序大部分情况会和时间关联起来,即时间的先后表示事件的顺序关系. 比如事件A发生在下午3点一刻,而事件B发生在下午4点,那么我们认为事件A发生在事件B之前,他们的顺序关系为先A后B. 上面的例子之所以成立是因为他们有相同的参考系,即他们的时间是对应的同一个物理时钟的时间.如果A发生的时间是北京时间,而B依赖的时间是东京时间,那么先A后B的顺序关系还成立吗? 如果没有一个绝对的时间参考,那么A和B之间还有顺序吗,或者说怎么断定A和B的顺序? 显而易见的,

RocketMQ本身支持顺序消息,在使用上发送顺序消息和非顺序消息有所区别 发送顺序消息 SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() { @Override public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) { Integer id = (Integer) arg; int index = id %

1.RocketMQ消息队列简单介绍 这里简单介绍一下RocketMQ的消息队列的模型 一个topic对应多个队列如下图: 生产者和消费者分别向队列中发送和消费消息,生产者和消费者都可以是多个,通过组名进行群组约束.由于负载因素造成生产消息会生产到各个queue中. 消费群组进行queue消费时首先因为负载因素,queue会分配给各自的消费实例中,如果消费组有变化会重新分配,导致queue分配乱序. 另外一个消费者实例消费对应的queue时,消费者使用线程池进行处理消息. 以上各种操作都会导致消

1. 顺序消息原理图 2. 什么是顺序消息? 消费消息的顺序要求同发送消息的顺序一致,在RocketMQ中,主要指的是局部顺序,即一类消息为满足顺序性,必须Producer单线程顺序发送,并且发送给到同一队列,这样Consumer就可以按照Producer发送的顺序去消费消息. 2.1 普通顺序消息 正常情况下可以保证完全的顺序消息,但是一旦发生通信异常,Broker重启,由于队列总数发生变化,哈希取模后定位的队列会变化,产生短暂的消息顺序不一致. 如果业务能够容忍在集群异常(如某个Broker

rocketmq的顺序消息需要满足2点: 1.Producer端保证发送消息有序,且发送到同一个队列.2.consumer端保证消费同一个队列. 生产端: RocketMQ可以严格的保证消息有序.但这个顺序,不是全局顺序,只是分区(queue)顺序.要全局顺序只能一个分区. 但是同一条queue里面,RocketMQ的确是能保证FIFO的 确保消息放到同一个queue中,需要使用 MessageQueueSelector 列如: String body = dateStr + " Hello R

接上一篇:RocketMQ入门到入土(一)新手也能看懂的原理和实战! 一.事务消息的由来 1.案例 引用官方的购物案例: 小明购买一个100元的东西,账户扣款100元的同时需要保证在下游的积分系统给小明这个账号增加100积分.账号系统和积分系统是两个独立是系统,一个要减少100元,一个要增加100积分.如下图: 2.问题 账号服务扣款成功了,通知积分系统也成功了,但是积分增加的时候失败了,数据不一致了. 账号服务扣款成功了,但是通知积分系统失败了,所以积分不会增加,数据不一致了. 3.方案 Ro

注意异常情况导致整个消费无限重试 阻塞消费 mq支持局部消息顺序消费,可以确保同一个消息消费队列中的消息被顺序消费.看下针对顺序消息在整个消费过程中做的调整: 队列负载: DefaultMQPushConsumerImpl#consumeOrderly决定是否是顺序消息, org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.RebalanceImpl#rebalanceByTopic: 在新分配到队列时,新添加消息拉取任务之前会先检查是否是顺序消息.如果是顺序消息检

Apache Pulsar是一款由雅虎开发的类似于Kafka的企业级消息订阅系统,在2016将其开源,由Apach基金会孵化,现在已经成长为Apache基金会的顶级项目.Pulsar在雅虎内部已经运行了三年,服务于众多的应用,主要有雅虎邮箱.雅虎财务系统.雅虎运动.Flickr.Gemini广告平台以及雅虎分布式键值对存储系统Sherpa等. Pulsar相关概念. 为Pulsar提供数据的应用叫做生产者,而从Pulsar消费数据的应用被称为消费者,有时也称为订阅者.主题Topic是Pulsar

https://blog.csdn.net/jiangyu1013/article/details/81668671 消息中间件的作用 1. 应用解耦 2. 异步处理 比如用户注册场景,注册主流程完成以后,需要调用邮件系统发送邮件通知用户注册成功,可能还需要调用其他系统.这是串行的,如果一个系统依赖很多系统,那么这个主流程会比较长,耦合度高,整个系统维护成本也会越来越高.那么我们就可以使用消息中间件来进行解耦,通过发布订阅模式,完成用户注册之后,向中间件发送消息,这样就可以马上给用户返回,至于后

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?

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/high-availability-broker-design?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在要求严格顺序消息的场景下,消息的发送者,BROKER端(BROKER端和消息存储放在一起),消息的消费者都要求按照顺序进行,三者任何一个环节的乱序都会导致消息最终的消费顺序被打乱. 如果为每一个消息维护一个有序的ID,发送和存储消息无序,消费逻辑会变得非常复杂,消费端要对消息进行重

备注:1.如果您此前未接触过RocketMQ,请先阅读附录部分,以便了解RocketMQ的整体架构和相关术语2.文中的MQServer与Broker表示同一概念 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,就回避不了三个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 消息的可靠性 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性

MQ使用过程中,有些业务场景需要我们保证顺序消费,而如果一个Producer,一个Queue,多个Consumer的情况下是无法保证顺序的 举例: 1.业务上产生三条消息,分别是对数据的增加.修改.删除,而如果没有保证顺序消费,结果可能是删除.修改.增加,本来数据最终要删除 .结果变成增加 2.或者是电商平台,先付钱,然后生成订单,然后通知物流(我对电商不怎么熟悉,这只是个例子而已,可能不太恰当),如果顺序改变了, 客户不付钱了,你却通知物流送货了 所以,这些业务场景下,消息的顺序消费很重要 解

Kafka分布式的单位是partition,同一个partition用一个write ahead log组织,所以可以保证FIFO的顺序.不同partition之间不能保证顺序. 但是绝大多数用户都可以通过message key来定义,因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition,比如说key是user id,table row id等等,所以同一个user或者同一个record的消息永远只会发送到同一个partition上,保证了同一个user或record的顺序.

1.为什么要保证顺序 消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常.举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误.比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题.

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

前序系列文章>>> [涂鸦物联网足迹]涂鸦云平台标准指令集 开放消息平台主要通过 Pulsar 主动推送各种事件数据给外部合作伙伴,以满足合作伙伴对消息实时性和消息持久化的要求. 一.Pulsar 对于Pulsar的介绍,大家可以看一下这位大佬的简单介绍>>>pulsar-介绍.简单来说,Pulsar最初由雅虎开发,现在由 Apache 软件基金会管理,是一个支持多租户.高性能的服务器到服务器之间消息通讯的解决方案. 涂鸦智能基于开源的 Pulsar 系统进行了定制改进

RocketMq对于消费者对于消息的如何处理的 1:如果设置了自动提交 返回: ConsumeOrderlyStatus.COMMIT, ConsumeOrderlyStatus.ROLLBACK, ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS , 返回者三种状态都是会提交offset, 但是返回ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT 会校验是否重试.达到重试次数(达到设定的重试次数会投递到重试队列,见下文)还是失败也会