折腾了好长时间才写这篇文章,顺序消费,看上去挺好理解的,就是消费的时候按照队列中的顺序一个一个消费:而并发消费,则是消费者同时从队列中取消息,同时消费,没有先后顺序.RocketMQ也有这两种方式的实现,但是在实践的过程中,就是不能顺序消费,好不容易能够实现顺序消费了,发现采用并发消费的方式,消费的结果也是顺序的,顿时就蒙圈了,到底怎么回事?哪里出了问题?百思不得其解. 经过多次调试,查看资料,debug跟踪程序,最后终于搞清楚了,但是又不知道怎么去写这篇文章,是按部就班的讲原理,讲如何配置到最

RabbitMQ如何保证消息的可靠性 RabbitMQ消息丢失的三种情况 生产者弄丢消息时的解决方法 方法一:生产者在发送数据之前开启RabbitMQ的事务(采用该种方法由于事务机制,会导致吞吐量下降,太消耗性能.) 方法二:开启confirm模式(使用springboot时在application.yml配置文件中做如下配置,实现confirm回调接口,生产者发送消息时设置confirm回调) 小结: 事务机制和 confirm机制最大的不同在于,事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那

关于tcp三次握手.四次挥手可以看这里:TCP与UDP的差别以及TCP三次握手.四次挥手 1.TCP为甚要3次握手? 在谢希仁著<计算机网络>第四版中讲“三次握手”的目的是“为了防止已失效的连接请求报文段突然又传送到了服务端,因而产生错误”,书中的例子是这样的,“已失效的连接请求报文段”的产生在这样一种情况下:client发出的第一个连接请求报文段并没有丢失,而是在某个网络结点长时间的滞留了,以致延误到连接释放以后的某个时间才到达server.本来这是一个早已失效的报文段.但server收到此

MongoDB 复制集里,主备节点间通过 oplog 来同步数据,Priamry 上写入数据时,会记录一条oplog,Secondary 从 Primary 节点拉取 oplog并重放,以保证最终存储相同的数据集. oplog 主要特性 幂等性,每一条oplog,重放一次或多次,得到的结果是一样的:为实现幂等 mongodb 对很多操作进行来转换,比如将 insert 转换为 upsert.$inc 操作转换为 $set等等. 固定大小(capped collection),oplog 使用固定

只要了解过多线程,我们就知道线程开始的顺序跟执行的顺序是不一样的.如果只是创建三个线程然后执行,最后的执行顺序是不可预期的.这是因为在创建完线程之后,线程执行的开始时间取决于CPU何时分配时间片,线程可以看成是相对于的主线程的一个异步操作. public class FIFOThreadExample { public synchronized static void foo(String name) { System.out.print(name); } public static void

var arr =["test1.js","test2.js","test3.js"] loadScripts:function(arr){ var index=0; function  callback(){ if(arr[++index]){ _this.loadSingleScript(arr[index],callback) } } _this.loadSingleScript(arr[index],callback); }, loadS

需求: 服务B要在服务A之后启动,且由于存在强内在依赖关系,B必须在A完成初始化之后才能被启动. 解决方法: 首先使用systemd,service脚本需要配置服务B要after服务A. 其次,A服务的service脚本需要配置Type=notify,并且NotifyAccess=all或main.详见man 5 systemd.service. 最后,修改A服务的源码,在其完成初始化工作后,调用sd_notify,并传入状态:READY=1.详见man 3 sd_notify. 本方法是从网上

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,

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.

Windows安装部署 下载 地址:[https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=rocketmq/4.5.2/rocketmq-all-4.5.2-bin-release.zip] 选择'Binary'进行下载 解压已下载工程 配置 新增系统变量 ROCKETMQ_HOME -> F:\RocketMQ\rocketmq-4.5.2 JAVA_HOME -> F:\Java_JDK\JDK1.8 Path 系统变量新增:Maven/bin目录 PS:

Oracle .NET Core Beta驱动已出,自己动手写EF Core Oracle https://www.cnblogs.com/yanweidie/p/9064609.html 使用.net core也有一段时间了,一直都没有Oracle官方的正式版驱动程序,更别说EF版本了.之前基于Oracle官方的.net core预览版本写了个Dapper的数据库操作实现,但是总感觉不太完美,有消息称Oracle官方的EF版本可能要到第三季度出了,还需要静静等待几个月的时间. 既然有了Beta

原文:https://www.cnblogs.com/jack1995/p/10908789.html 1.为什么使用消息队列? (1)解耦:可以在多个系统之间进行解耦,将原本通过网络之间的调用的方式改为使用MQ进行消息的异步通讯,只要该操作不是需要同步的,就可以改为使用MQ进行不同系统之间的联系,这样项目之间不会存在耦合,系统之间不会产生太大的影响,就算一个系统挂了,也只是消息挤压在MQ里面没人进行消费而已,不会对其他的系统产生影响. (2)异步:加入一个操作设计到好几个步骤,这些步骤之间不需

1.为什么使用消息队列? (1)解耦:可以在多个系统之间进行解耦,将原本通过网络之间的调用的方式改为使用MQ进行消息的异步通讯,只要该操作不是需要同步的,就可以改为使用MQ进行不同系统之间的联系,这样项目之间不会存在耦合,系统之间不会产生太大的影响,就算一个系统挂了,也只是消息挤压在MQ里面没人进行消费而已,不会对其他的系统产生影响. (2)异步:加入一个操作设计到好几个步骤,这些步骤之间不需要同步完成,比如客户去创建了一个订单,还要去客户轨迹系统添加一条轨迹.去库存系统更新库存.去客户系统修改

1. 为什么要用MQ? 解耦,异步,削峰 2. MQ的优点和缺点? 优点: 解耦.异步.削峰 缺点: 1. 系统可用性降低. 外部依赖越多,越容易挂.如果MQ挂了,怎么处理? 2. 系统复杂度提高. 怎么保证没有重复消费,怎么处理消费丢失,怎么保证消费顺序等等. 3. 一致性问题.通过MQ的消息,如果一个系统时子系统A通过MQ传消息给子系统BCD,某个处理需要ABCD处理都完成才算成功.如果子系统D失败,怎么办. 3. 几种MQ的技术选型和适用场景? ActiveMQ.RabbitMQ.Rock

1. 概述 Apache Kafka 是一个快速.可扩展的.高吞吐.可容错的分布式发布订阅消息系统.其具有高吞吐量.内置分区.支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用. 笔者之前在物联网公司工作,其中 Kafka 作为物联网 MQ 选型的事实标准,这里优先给大家搭建 Kafka 集群环境.由于 Kafka 的安装需要依赖 Zookeeper,对 Zookeeper 还不了解的小伙伴可以在 这里 先认识下 Zookeeper. Kafka 能解决什么问题呢?先说一下消息队列常见的使

原文链接 1.使用前准备 引入依赖: <dependency> <groupId>org.apache.pulsar</groupId> <artifactId>pulsar-client</artifactId> <version>2.6.1</version> </dependency> 2.PulsarClient 在尝试使用Producer和Consumer前,我们先讲一下Pulsar客户端,因为不管是

前言 简单整理一下分发的基本思路. 正文 kafka 原本是做日志管理系统,主要是分发这块的. 那么如何做分发呢? 分发的是什么呢? 分发的其实是日志,日志是事件状态,kafka 内部就叫做Record,也就是记录哈,也可以叫做事件状态的记录,其实和日志的意思差不多了. 首先需求是有分类的,要给record 进行分类,这个分类就用topic.每个分类有自己的topic. 然后就是怎么存的问题了. 首先最容易想到的是下面这种: 一个队列,往队列里面存就好,然后另外一端进行消费就好. 这样又一个问题

面试过程: 问的问题比较广,涉及java基础与互联网中间件,数据库很多知识,面试官态度非常友好,对于错的回答也做出来相应解答 面试官问的面试题: 1.redis如何保证数据一致性2.mysql的索引机制3.mq如何保证消费顺序执行4.Arraylist为何线程不安全,如何进行删除. 面试相关细节(职业圈独家调查): 你是通过何种渠道获得这次面试机会的?答:社会招聘你觉得这次面试的难度如何?答:困难你对这次面试的整体感觉怎么样?答:很好这次面试的结果如何?答:面试未得到工作 面试过程: 1. 北京

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

“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序. 比如你连续发了1,2,3. 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功.你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了. 存储端 对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题: (1)消息不能分区.也就是1个topic,只能有1个队列.在Kafka中,它叫做partition:在RocketMQ中,

rocketMq实现顺序消费的原理 produce在发送消息的时候,把消息发到同一个队列(queue)中,消费者注册消息监听器为MessageListenerOrderly,这样就可以保证消费端只有一个线程去消费消息 注意:是把把消息发到同一个队列(queue),不是同一个topic,默认情况下一个topic包括4个queue 单个节点(Producer端1个.Consumer端1个) 1.Producer.java  package order; import java.util.List;