最近项目里需要在延时队列,但是开源版本rocketmq不支持任意时间延时,造成有些任务无法执行 参考了网上的不少文章,但是都么有实现,所以再开源的基础上改造了个支持任意时间延时的队列. 源码地址: https://gitee.com/venus-suite/rocketmq-with-delivery-time 概念介绍 开源版本中,只有RocketMQ支持延迟消息,且只支持18个特定级别的延迟付费版本中,阿里云和腾讯云上的MQ产品都支持精度为秒级别的延迟消息 定时消息:Producer将消息发

今天同事负责的数据库从库出现从库延迟增大,MySQL日志InnoDB: page_cleaner: 1000ms intended loop took 17915ms. 了解原因,keepalived+MySQL主主复制架构,MySQL5.7版本,其中keepalived切换到备库后,在切换回来导致从库延迟增大,MySQL日志出现InnoDB: page_cleaner: 1000ms intended loop took 17915ms. 查看服务器top,发现CPU出现大量wait占用 同时

RocketMQ简介 RocketMQ是一款开源的分布式消息系统,基于高可用分布式集群技术,提供低延时的.高可靠.万亿级容量.灵活可伸缩的消息发布与订阅服务. 它前身是MetaQ,是阿里基于Kafka的设计使用Java进行自主研发的.在2012年,阿里将其开源, 在2016年,阿里将其捐献给Apache软件基金会(Apache Software Foundation,简称为ASF),正式成为孵化项目.2017 年,Apache软件基金会宣布RocketMQ已孵化成为 Apache顶级项目(Top

痛点背景 业务场景 假设有这么一个需求,用户下单后如果30分钟未支付,则该订单需要被关闭.你会怎么做? 之前方案 最简单的做法,可以服务端启动个定时器,隔个几秒扫描数据库中待支付的订单,如果(当前时间-订单创建时间)>30分钟,则关闭订单. 方案评估 优点:是实现简单,缺点呢? 缺点:定时扫描意味着隔个几秒就得查一次数据库,频率高的情况下,如果数据库中订单总量特别大,这种高频扫描会对数据库带来一定压力,待付款订单特别多时(做个爆品秒杀活动,或者啥促销活动),若一次性查到内存中,容易引起宕机,需要

前言篇: 为了节约成本,决定通过自研来改造rocketmq,添加任意时间延迟的延时队列,开源版本的rocketmq只有支持18个等级的延迟时间, 其实对于大部分的功能是够用了的,但是以前的项目,全部都是使用了阿里云的rocketmq,原因是不同的供应商的订单的延时时间是不同的 (部分供应商的订单未支付30分钟取消,有些1个半小时取消,各种时间都有), 所以使用了大量的延时队列,但是开源版本不支持任意时间延时(希望官方支持这个功能) 为了实现这个功能,网上查询了不少资料,查询到不少相关的文章,主要

问题 hi3531播放1080p60f, 延迟越来越大 左边屏幕是ffplay播放的,右边屏幕是3531播放的 数据是udp组播 mpegts, h264 12M码流 原因 经过测试发现: 解码器中缓存的帧数(FrmInVdec)随时间增大.造成了延迟增大的问题. cat /proc/umap/vdec   FrmInVdec 解码器中缓存的帧数.包含未解码的码流及已经解码但未发送的图像. 在看看framerate发现其值经常是60,61,从未出现59,平均之在60到61之间, 这样的话解码器估

转载地址:http://www.yunweipai.com/archives/9037.html 最近由于公司业务关系,需要一个在公网上能实时互动超清视频的架构和技术方案.众所周知,视频直播用 CDN + RTMP 就可以满足绝大部分视频直播业务,我们也接触了和测试了几家 CDN 提供的方案,单人直播没有问题,一旦涉及到多人互动延迟非常大,无法进行正常的互动交谈.对于我们做在线教育的企业来说没有互动的直播是毫无意义的,所以我们决定自己来构建一个超清晰(1080P)实时视频的传输方案. 先来解释下

再来当一次技术搬运工,内容来自高可用框架,学霸君工程师袁荣喜的如何实现1080P延迟低于500ms的实时超清直播传输技术. 导语:视频直播是很多技术团队及架构师关注的问题,在实时性方面,大部分直播是准实时的,存在 1-3 秒延迟.本文由袁荣喜向「高可用架构」投稿,介绍其将直播延迟控制在 500ms 的背后的实现. 袁荣喜,学霸君工程师,2015 年加入学霸君,负责学霸君的网络实时传输和分布式系统的架构设计和实现,专注于基础技术领域,在网络传输.数据库内核.分布式系统和并发编程方面有一定了解. 最

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最近由于公司业务关系,需要一个在公网上能实时互动超清视频的架构和技术方案.众所周知,视频直播用 CDN + RTMP 就可以满足绝大部分视频直播业务,我们也接触了和测试了几家 CDN 提供的方案,单人直播没有问题,一旦涉及到多人互动延迟非常大,无法进行正常的互动交谈.对于我们做在线教育的企业来说没有互动的直播是毫无意义的,所以我们决定自己来构建一个超清晰(1080P)实时视频的传输方案. 先来解释下什么是实时视频,实时视频就是视频图像从产生到消费完成整个过程人感觉不到延迟,只要符合这个要求的视频

Redis作为内存数据库,拥有非常高的性能,单个实例的QPS能够达到10W左右.但我们在使用Redis时,经常时不时会出现访问延迟很大的情况,如果你不知道Redis的内部实现原理,在排查问题时就会一头雾水. 很多时候,Redis出现访问延迟变大,都与我们的使用不当或运维不合理导致的. 这篇文章我们就来分析一下Redis在使用过程中,经常会遇到的延迟问题以及如何定位和分析. 使用复杂度高的命令 如果在使用Redis时,发现访问延迟突然增大,如何进行排查? 首先,第一步,建议你去查看一下Redis的

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文章很长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 资源宝库: Java程序员必备 网盘资源大集合 价值>1000元 随便取 GO->[博客园总入口 ] 独孤九剑:Netty灵魂实验 : 本地 100W连接

现象 Spark streaming读kafka数据做业务处理时,同一个stage的task,有个别task的运行时间比多数task时间都长,造成业务延迟增大. 查看业务对应的topic发现当topic isr不足时,会出现个别task运行时间过长的现象,topic isr不足如下图所示: 原因 和大部分分布式系统一样,Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否"活着".对于Kafka而言,Kafka存活包含两个条件,一是它必须维护与ZooKeeper的session(这个通过

本文转自hbase.收藏学习下. 随着大数据的越来越普及,HBase也变得越来越流行.会用HBase现在已经变的并不困难,然而,怎么把它用的更好却并不简单.那怎么定义'用的好'呢?很简单,在保证系统稳定性.可用性的基础上能够用最少的系统资源(CPU,IO等)获得最好的性能(吞吐量,读写延迟)就是'用的好'.HBase是一个庞大的体系,涉及到很多方面,很多因素都会影响到系统性能和系统资源使用率,根据场景对这些配置进行优化会很大程度上提升系统的性能.笔者总结至少有如下几个方面:HDFS相关配置优化,

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1.Zookeeper的角色 » 领导者(leader),负责进行投票的发起和决议,更新系统状态 » 学习者(learner),包括跟随者(follower)和观察者(observer),follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果,在选主过程中参与投票 » Observer可以接受客户端连接,将写请求转发给leader,但observer不参加投票过程,只同步leader的状态,observer的目的是为了扩展系统,提高读取速度 » 客户端(client),请求发起方 • Zookee