一个topic有多个队列,分散在不同的broker.producer在发送消息的时候,需要选择一个队列 producer发送消息全局时序图: 队列选择与容错策略结论: 在不开启容错的情况下,轮询队列进行发送,如果失败了,重试的时候过滤失败的Broker 如果开启了容错策略,会通过RocketMQ的预测机制来预测一个Broker是否可用 如果上次失败的Broker可用那么还是会选择该Broker的队列 如果上述情况失败,则随机选择一个进行发送 在发送消息的时候会记录一下调用的时间与是否报错,根据该

RocketMQ基本概念 一.生产者 生产者发送业务系统产生的消息给broker.RocketMQ提供了多种发送方式:同步的.异步的.单向的. 1.1 生产者组 具有相同角色的生产者被分到一组.假如原始的生产者在事务后崩溃,broker会联系 同一生产者组中的不同生产者实例,继续提交或回滚事务. 二.消费者 一个消费者从broker拉取信息,并将信息返还给应用.为了我们应用的正确性,提供了两种消费者类型: 拉式消费者:拉式消费者从broker拉取消息,一旦一批消息被拉取,用户应用系统将发起消费过

最近正在研究rocketmq,简单记录下设计的不同 互联网系统中Rpc.服务治理.消息中间件基本都是标配,消息中间件能解耦,削峰,高可用并能间接提供达到最终一致性 消息中间件中,消息消费分为最多一次,至少一次和刚好一次,如果需要实现刚好一次,则系统设计难度增大,系统性能损失增加,权衡利弊,rocket实现的是最少一次,消费端可能会重复接收消息(ACK模式下,ACK消息可能丢失),由消费端幂等消费 为什么不用zk,还是从实际需求出发,Topic路由信息无需在集群之间保持强一致性,最终一致即可,从而

转自:https://www.jianshu.com/p/824066d70da8 一.RocketMQ 是什么      Github 上关于 RocketMQ 的介绍:RcoketMQ 是一款低延迟.高可靠.可伸缩.易于使用的消息中间件.具有以下特性: 支持发布/订阅(Pub/Sub)和点对点(P2P)消息模型 在一个队列中可靠的先进先出(FIFO)和严格的顺序传递 支持拉(pull)和推(push)两种消息模式 单一队列百万消息的堆积能力 支持多种消息协议,如 JMS.MQTT 等 分布式

官网:http://rocketmq.apache.org 1.环境搭建 准备: rocketmq-all-4.3.0-bin-release.zip 必须配置:JAVA_HOME=/home/rui/jdk1.8.0_172 1 unzip rocketmq-all-4.3.0-bin-release.zip -d /home/rui/ 2 3 cd /home/rui/ 4 5 mv rocketmq-all-4.3.0-bin-release/ rocketmq-4.3.0 6 7 vim

概述 ApacheRocketMQ是一个低延时.高性能.可靠.海量并且灵活扩展性的分布式消息和流平台,于2017年9月25日成为Apache基金会顶级开源项目.它由4个部分组成:name servers.brokers.producers.consumers.每个部分都能水平扩展防止单点故障. NameServer Cluster Name servers提供轻量级的服务发现和路由功能.每个Name Server记录完整的路由信息,提供一致的读写服务并且支持快速的容量扩展. Broker Clu

RocketMQ 是一款快速地.可靠地.分布式.容易使用的消息中间件,由 alibaba 开发,其前身是 metaq,metaq 的第一个版本是可以看成是linkedin的kafka(scala)的java版本,并对其增加了事务的支持.rocketmq为metaq3.0,相比于原始kafka,其擅长点出了原始的log collecting之外,还增加诸如HA.事务等特性,使得从功能上可以替代传统大部分 MQ.RocketMQ 具有以下特点: 可靠的 FIFO 和严格的消息顺序 Pub/Sub 和

为什么选择RocketMQ 我们来看看官方回答: “我们研究发现,对于ActiveMQ而言,随着越来越多的使用queues和topics,其IO成为了瓶颈.某些情况下,消费者缓慢(消费能力不足)还会拖慢生产者(造成消息阻塞).虽然我们做了最大努力进行优化:节流.断路器或者回退,但是并不能进行优雅的扩展.因此我们开始专注于使用时下非常流行的kafka,但是仍然不能满足我们的要求,如低延迟和高可靠性,详情见这里.在这样的背景下,我们决定开发一个新的消息中间件来处理一系列广泛的使用场景,包括从传统的发

引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,目前对Kafka.RabbitMQ.RocketMQ这三个消息中间件做下对比分析. - - kafka RocketMQ RabbitMQ 数据来源 相关文章 定位 设计定位 系统间的数据流管道,实时数据处理.例如:常规的消息系统.网站活性跟踪,监控数据,日志收集.处理等 非日志的可靠消息传输.例如:订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等 可靠消息传输.和Ro

每个人的想法不同, RocketMQ 介绍的时候就说 是阿里从他们使用的上 解耦出来 近一步简化 便捷的 目的当然是 让其能快速入手和开发 如果不是在项目设计层面上 只是使用的话 从Git上下载该项目的源码 其中有一个包是专门的测试 实例的 只需要照猫画虎 使用就可以了 1 不能有中文路径! 不能有中文路径! 不能有中文路径! 关系 两个接口 interface MQProducer //生产者接口 { 实现该接口的只有一个 默认的 DefaultMQProducer DefaultMQProd

消息队列及常见消息队列介绍 2017-10-10 09:35操作系统/客户端/人脸识别 一.消息队列(MQ)概述 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为: 当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候. 消息队列主要解决了应用耦合.异步处理.流量削锋等问题. 当前使用较多的消息队列有RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka.ZeroMQ.MetaMq等,而部分数据库如Re

1.消息队列介绍 消息队列本质上来说是一个符合先进先出原则的单向队列:一方发送消息并存入消息队列尾部(生产者投递消息),一方从消息队列的头部取出消息(消费者消费消息).但对于一个成熟可靠的消息队列来说,所需要解决的主要问题还包括:高效可靠的消息投递.存储:能承受高并发的流量冲击,可通过集群部署来解决单点故障等等. 由于消息队列具备了以上特点,因此在如今的微服务架构中能够作为一种中间件,提供许多重要的功能以解决微服务架构中的诸多痛点: 1.应用解耦 微服务架构中,存在着众多子系统,共同完成对外部用

其实Rocketmq的给第三方的插件已经全了,如果大家有兴趣的话请移步https://github.com/apache/rocketmq-externals.本文主要是结合笔者已有的rmq在spark中的应用经验对rocketmq做简单介绍以及经验总结,当然免不了会将rocketmq和如今特别火爆的kafka做一些对比(Ps:为了方便打字rmq后面会是rocketmq的缩写). 首先对rocktmq做一些流行的消息队列对比. 提到mq不得不提消息队列,对应于数据结构里面的“先进先出”的队列.而

其实Rocketmq的给第三方的插件已经全了,如果大家有兴趣的话请移步https://github.com/apache/rocketmq-externals.本文主要是结合笔者已有的rmq在spark中的应用经验对rocketmq做简单介绍以及经验总结,当然免不了会将rocketmq和如今特别火爆的kafka做一些对比(Ps:为了方便打字rmq后面会是rocketmq的缩写). 首先对rocktmq做一些流行的消息队列对比,见http://rocketmq.apache.org/docs/mo

MQ解耦了生产者和消费者,前提是有一个稳定强大的消息服务,我们只管与之通信即可. 所以,和MqServer通信是什么样的?难否? 0. 发送端demo /** * This class demonstrates how to send messages to brokers using provided {@link DefaultMQProducer}. */ public class Producer { public static void main(String[] args) thro

专访 RocketMQ 联合创始人:项目思路.技术细节和未来规划   木环 阅读数:138092017 年 2 月 20 日 18:00   编者按 这些年开源氛围越来越好,各大 IT 公司都纷纷将一些自研代码开源出来.2012 年,阿里巴巴开源其自研的第三代分布式消息中间件——RocketMQ.经过几年的技术打磨,阿里称基于 RocketMQ 技术,目前双十一当天消息容量可达到万亿级. 2016 年 11 月,阿里将 RocketMQ 捐献给 Apache 软件基金会,正式成为孵化项目.阿里称

作为一款消息中间件,RocketMQ需要解决的技术问题其实在分布式系统领域中都有所体现.首先如果将分布式系统的领域按照分布式通信.分布式存储.分布式计算以及分布式管理这四大部分进行划分,其实就会发现在这四大技术栈下有很多的子技术.这里列举几个简单的例子,比如在分布式通信领域下对于网络协议的选择上面,像RocketMQ是基于TCP的,而基于RocketMQ内核的Aliware MQ是有基于HTTP协议的网关,同时也提供了MQTT协议网关.除了像网络协议的选择之外,还会有I/O的模型,这也属于分布式

分布式消息队列中间件作为高并发系统的核心组件之一,能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性,其复杂性可见一斑,作为核心组件,有必要去深入了解学习 前言 分布式消息队列中间件主要具有以下优势: 削峰填谷(主要解决瞬时写压力大于应用服务能力导致消息丢失.系统奔溃等问题) 系统解耦(解决不同重要程度.不同能力级别系统之间依赖导致一死全死) 提升性能(当存在一对多调用时,可以发一条消息给消息系统,让消息系统通知相关系统) 蓄流压测(线上有些链路不好压测,可以通过堆积一定量消息再放开来压测) 笔者为什

常用MQ介绍及对比--<MQ详解及四大MQ比较> RocketMQ环境搭建--<RocketMQ之三:RocketMQ集群环境搭建> RocketMQ物理部署结构 RocketMQ的消息存储--<RocketMQ之六:RocketMQ消息存储> RocketMQ各角色基本数据结构 RocketMQ生产者发送消息过程 RocketMQ消费者 RocketMQ Broker RocketMQ优化 一.RocketMQ介绍 RocketMQ 是阿里巴巴开源的分布式消息中间件.

RocketMQ是一个分布式具有高度可扩展性的消息中间件.本文旨在探索在broker端,生产端,以及消费端是如何做到横向扩展以及负载均衡的. NameServer集群 提供轻量级的服务发现和路由.每个NameServer 记录完整的路由信息,提供等效的读写服务,并支持快速存储扩展. 就是一个注册中心,存储当前集群所有Brokers信息.Topic跟Broker的对应关系. Namesrv用于存储Topic.Broker关系信息,功能简单,稳定性高.多个Namesrv之间相互没有通信,单台Name