1.订阅者的声明方式 我们以spring组件化的方式,声明一个消息订阅者,对于消息订阅者关心的主要有: topic: 一级消息类型(又名消息主题).如TRADE 消息类型:二级消息类型,区别同一Topic主题下的不同类型的消息; 如:TRADE(交易主题)下有 2300-trade-created-done(交易创建) group信息:又称组名,根据groupId来识别客户端机器, 配置为同一groupId视为同一集群的机器 .因此, 各个业务之间,发送方和订阅方之间的GroupId不能重复 示

Kafka最初考虑的问题是,customer应该从brokes拉取消息还是brokers将消息推送到consumer,也就是pull还push.在这方面,Kafka遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计:producer将消息推送到broker,consumer从broker拉取消息. 一些消息系统比如Scribe和Apache Flume采用了push模式,将消息推送到下游的consumer.这样做有好处也有坏处:由broker决定消息推送的速率,对于不同消费速率的consumer就不太好处

sns系统,微博系统都应用到了feed(每条微博或者sns里的新鲜事等我们称作feed)系统,不管是twitter.com或者国内的新浪微博,人人网等,在各种技术社区,技术大会上都在分享自己的feed架构,也就是推拉模式(timyang上次也分享了新浪微薄的模式).下面我们就微博的feed推拉(push,pull)模式做一下探讨,并提出新的时间分区拉模式. 众所周知,在微博中,当你发表一篇微博,那么所有关注你的followers(粉丝)都会在一定的时间内收到你的微薄,这有点像群发一封邮件,所有的

虽然网上已有很多关于DirectShow写source filter的资料,不过很多刚开始学的朋友总说讲的不是很清楚(可能其中作者省略了许多他认为简 单的过程),读者总希望看到象第一步怎么做,第二步怎么做....这样的demo.其实写你的第一个filter是有一定难度的,只要过了这关以后 就容易多了.由于最近需要自己写一个push推模式的source filter,加上刚激活了Blog,不好意思Blog上没有一篇文章,所以将写这个filter的过程写下来 ,为了照顾刚开始学的朋友,我采用第一步第

尽管网上已有非常多关于DirectShow写source filter的资料.只是非常多刚開始学的朋友总说讲的不是非常清楚(可能当中作者省略了很多他觉得简 单的过程).读者总希望看到象第一步怎么做,第二步怎么做....这种demo.事实上写你的第一个filter是有一定难度的,仅仅要过了这关以后 就easy多了. 因为近期须要自己写一个push推模式的source filter,加上刚激活了Blog,不好意思Blog上没有一篇文章,所以将写这个filter的过程写下来 ,为了照应刚開始学的朋友,

2021-10-21补充: 我通过修改源码来让prometheus支持remote-write,纯属多此一举: --enable-feature=remote-write-receiver这个命令行参数可以开启remote-write能力,不过写入路径是:/api/v1/write 不过,我仍然保留了原来的代码,并兼容了 /api/v1/receive 这个路径. 之前测试了thanos reveiver的remote write能力,后续又希望thanos reveiver具备更多能力. 既然

采用Pull模型还是Push模型是很多中间件都会面临的一个问题.消息中间件.配置管理中心等都会需要考虑Client和Server之间的交互采用哪种模型: 服务端主动推送数据给客户端? 客户端主动从服务端拉取数据? 本篇文章对比Pull和Push,结合消息中间件的场景进一步探讨有没有其他更合适的模型. Push VS Pull 1. Push Push即服务端主动发送数据给客户端.在服务端收到消息之后立即推送给客户端. Push模型最大的好处就是实时性.因为服务端可以做到只要有消息就立即推送,所以

一种分类是推和拉 . 还有一种分类是 Queue 和 Pub/Sub . 先看的这一篇:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/50131089 先讲了JMS和遵守JMS的ActiveMQ.Java Message Service,JMS,指的是面向消息中间件(MOM),用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信. JMS中定义了两种消息模型:点对点(point to point, queue)和发布/订阅(publish

RabbitMQ 是使用 Erlang 语言开发的消息中间件, 其遵循了高级消息队列协议(Advanced Message Queuing Protocol, AMQP). 与 Kafka 等消息队列相比,RabbitMQ 最大的优势在于其较高的可靠性: 提供确认(ACK)和重传机制保证消息完成消费, 消费者异常不会导致消息丢失 提供消息持久化机制, broker 崩溃不会导致消息丢失 集群模式下工作, 保证高可用 因为具有较高可靠性和一致性, RabbitMQ 可以胜任订单处理.秒杀等一致性要

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? 关键特性以及其实现原理 一.顺序消息 消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费.例如:一笔订单产生了 3 条消息,分别是订单创建.订单付款.订单完成.消费时,要按照顺序依次消费才有意义.与此同时多笔订单之间又是可以并行消费的.首先已两笔消息来看如下示例: 假如生产者产生了2条消息:M1.M2,要保证这两条消息的顺序,应该怎样做?你脑中想到的可能是这

消息中间件的优势 UNIX的进程间通信就开始运用消息队列技术,一个进程将数据写入某个特定的队列中,其它进程可以读取队列中的数据,从而实现异步通信.对于如今的分布式系统,消息队列已经演变为独立的消息中间件产品,相比于RPC同步通信的方式来说有几个明显的优势: 低耦合,不管是程序还是模块之间,使用消息中间件进行间接通信. 消息的顺序性,消息队列可以保证消息的先进先出. 消息可靠传输,持久化的存储使得消息只有在被消费之后才会删除. 异步通信能力,相对于RPC来说,异步通信使得生产者和消费者得以充分执行

ActiveMQ是一个消息中间件,对于消费者而言有两种方式从消息中间件获取消息: ①Push方式:由消息中间件主动地将消息推送给消费者:②Pull方式:由消费者主动向消息中间件拉取消息.看一段官网对Push方式的解释: To be able to achieve high performance it is important to stream messages to consumers as fast as possible so that the consumer always has a

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主朱小厮允许不得转载. https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/62890189概述消息中间件有很多种,进程也会拿几个来对比对比,其中一种对比项就是消费模式.消息的消费模式分Push,Push两种,或者两者兼具.RabbitMQ的消费模式就是兼具Push和Pull. 本文通过demo代码以及借助wireshark抓包工具来观察RabbitMQ的消费模式. push模式发送端向broker端发送数据,数据

前言 一个用消息队列的人,不知道为啥用,有点尴尬.没有复习这点,很容易被问蒙,然后就开始胡扯了. 回答:这个问题,咱只答三个最主要的应用场景,不可否认还有其他的,但是只答三个主要的,即以下六个字: 解耦.异步.削峰 1.解耦 传统模式: 传统模式的缺点: 系统间耦合性太强,如上图所示,系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码,如果将来D系统接入,系统A还需要修改代码,过于麻烦! 中间件模式: 中间件模式的的优点: 将消息写入消息队列,需要消息的系统自己从消息队列中订阅,从而系统A不需要做任何修

分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 RocketMQ基础:https://github.com/apache/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.5.1/docs/cn 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: 消息的顺序问题 消息的重复问题 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

消息中间件面试题31道RabbitMQ+ActiveMQ+Kafka 前言 文章开始前,我们先了解一下什么是消息中间件? 什么是中间件? 非底层操作系统软件,非业务应用软件,不是直接给最终用户使用的,不能直接给客户带来价值的软件统称为中间件. 什么是消息中间件? 是关注于数据的发送和接收,利用高效可靠的异步消息传递机制集成分布式系统 图示:   ​ 消息中间件RabbitMQ+ActiveMQ+Kafka的对比   ​ 接下来就是消息中间件面试题RabbitMQ+ActiveMQ+Kafka R

前言 小伙伴们大家好啊,王子又来和大家一起闲谈MQ技术了. 通过之前文章的学习,我们已经对RocketMQ的基本架构有了初步的了解,那今天王子就和大家一起来点实际的,用代码和大家一起看看RocketMQ的几种发送模式和消费模式.好了,让我们开始吧. RocketMQ的环境准备 本次我们的环境搭建是基于docker的,需要小伙伴们准备一台CentOS7的虚拟机(虚拟机的安装这里就不做介绍了). 王子使用的是安装在VMware中的CentOS7虚拟机系统.正式安装环境之前,为了测试方便,我们关闭了c

1 关于消息中间件 1.1 什么是消息中间件? 消息中间件是指在分布式系统中完成消息的发送和接收的基础软件. 消息中间件也可以称消息队列(Message Queue / MQ),用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成.通过提供消息传递和消息队列模型,可以在分布式环境下扩展进程的通信. 简而言之,互联网场景中经常使用消息中间件进行消息路由.订阅发布.异步处理等操作,来缓解系统的压力. 1.2 它解决了我们哪些痛点? 1.解耦: 比如说系统A会交给系统

1 背景 在高并发.高消息吞吐的互联网场景中,我们经常会使用消息队列(Message Queue)作为基础设施,在服务端架构中担当消息中转.消息削峰.事务异步处理 等职能. 对于那些不需要实时响应的的业务,我们都可以放在消息队列中进行传输.下面是用户在进行系统注册的时候场景,充分体现MQ的作用 可以看到用户注册的过程步骤1+步骤2,从请求到响应总共耗时 55 ms.消息消费+短信发送的时间比较长,从上面看花了5s多,一般让消息队列服务去处理,用户静静等待短信送达即可. 消息队列中间件(简称消息中

ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka四种消息中间件分析介绍 我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍! 一.消息中间件的使用场景 消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦.异步.削峰 1.解耦 如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行.但是如果运维期间B系统进行了调整,或者推送过程中B系统网络进行了调整,又或者后续过程中我们需要推送信息到三方C系统中,这样的话就

我们知道,消费者有两种方式从消息中间件获取消息: 推模式:消息中间件主动将消息推送给消费者 拉模式:消费者主动从消息中间件拉取消息 推模式将消息提前推送给消费者,消费者必须设置一个缓冲区缓存这些消息.好处很明显,消费者总是有一堆在内存中待处理的消息,所以效率高.缺点是缓冲区可能会溢出. 拉模式在消费者需要时才去消息中间件拉取消息,这段网络开销会明显增加消息延迟,降低系统吞吐量. 选择推模式还是拉模式需要考虑使用场景. 前面 HelloWorld 例子中使用 Consumer 接口的方式是推模式.