在企业项目中,利用RocketMQ接收数据,存库. 由于是第一次在项目中具体的使用RocketMQ,一直采坑. 1.发现问题:在最终的联调过程中,并发压测,订单数据丢失,同一时刻,oms推送900+的数据,结果消费者只获取并入库了20几条,绝大部分消息丢失. 自己手写了一个生产者测试类,用最原始的循环的方式快速存入多条数据(此处为了测试方便,并不是重复消费问题,实际项目中消费端要加幂等去重).一次就存5条但是每次都丢两条,好像最后两条数据永远消费不到的样子. 但在,RocketMQ在控制台上明显

由于一些原因,我需要RocketMQ消费的时候,一批拉400条,一批处理400条.设置如下: 为了简单验证是否正确,消费如下: 直接通过打印msgs.size()观察情况即可. 现象 实验的topic里面的消息数量很多很多,但是启动消费端,消费端的日志如下: 奇怪啦,明明已经进行了修改 为什么还是每次只能消费32条呢? 调试RocketMQ源码 通过跟踪consumer代码: 这里的确已经设置为400了,那么我们需要跟踪到broker服务端进行查看了. broker接受到的也是400,我们只有继

本文介绍了DefaultMQPushConsumerImpl消费者,客户端负载均衡相关知识点.本文从DefaultMQPushConsumerImpl启动过程到实现负载均衡,从源代码一步一步分析,共分为6个部分进行介绍,其中第6个部分 rebalanceByTopic 为负载均衡的核心逻辑模块,具体过程运用了图文进行阐述.   介绍之前首先抛出几个问题: 1. 要做负载均衡,首先要解决的一个问题是什么? 2. 负载均衡是Client端处理还是Broker端处理? 个人理解: 1. 要做负载均衡,

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer(Constant.operationLogGroup); try { consumer.setNamesrvAddr(Constant.rocketQueneAddr); consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET); consumer.setMessageModel(Messag

vivo 互联网服务器团队 - Li Kui 一.简介 1.1 RocketMQ 简介 RocketMQ是由阿里巴巴开源的分布式消息中间件,支持顺序消息.定时消息.自定义过滤器.负载均衡.pull/push消息等功能.RocketMQ主要由 Producer.Broker.Consumer .NameServer四部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息.NameServer充当名字路由服务,整体架构图如下所示: Producer:

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

      转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输

此文是rocketmq作者vintage.wang所写,对于每项对比,后面都增加了我的观点,有不对的地方,请各位指出. 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于

转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用MySQL作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介.可全然水平扩容,为了进一步减少成本.我们觉得存储部分能够进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件.淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,可是同一时候发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足.为此我们又一次用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

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,

消息中间件—RocketMQ消息消费(一) 消息中间件—RocketMQ消息消费(二)(push模式实现) 消息中间件—RocketMQ消息消费(三)(消息消费重试) MQ中Pull和Push的两种消费方式 Push方式 由消息中间件(MQ消息服务器代理)主动地将消息推送给消费者:采用Push方式,可以尽可能实时地将消息发送给消费者进行消费.但是,在消费者的处理消息的能力较弱的时候(比如,消费者端的业务系统处理一条消息的流程比较复杂,其中的调用链路比较多导致消费时间比较久.概括起来地说就是“慢消

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

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Rocketmq消费分为push和pull两种方式,push为被动消费类型,pull为主动消费类型,push方式最终还是会从broker中pull消息.不同于pull的是,push首先要注册消费监听器,当监听器处触发后才开始消费消息,所以被称为“被动”消费.    具体地,以pushConsumer的测试例子展开介绍,通常使用push消费的过程如下: public class PushConsumer { public static void main(String[] args) throws

转载自 https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka RocketMQ与Kafka对比(18项差异) 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是

转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用MySQL作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在

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一. 推荐文章 1.以下来自OSChina的 mingxungu https://itzones.cn/ RocketMQ运维监控 RocketMQ刷盘策略 RocketMQ消息重试 RocketMQ内存映射 RocketMQ权限控制 RocketMQ主从同步 RocketMQ事务消息 RocketMQ消息过滤 RocketMQ存储文件 RocketMQ延迟消息 RocketMQ推拉模式 RocketMQ消费位置 RocketMQ消费模式 RocketMQ顺序消息 RocketMQ安装部署 Ro