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

最近在调试RocketMQ消息发送与消费的Demo时,发现一个问题:只要重启程序,RocketMQ消息就会重复消费. 那么这是什么原因导致的,又该如何解决呢? 经过一番排查,发现程序使用的RocketMQ客户端版本是3.6.2,而测试环境安装的RocketMQ环境的版本是4.1.0.原来是客户端和服务器端版本不一样导致的,消息并没有最终被消费,即没有ACK消息确认,只要程序重启就会重复消费. 解决方案:RocketMQ客户端版本使用与服务器端的同一版本,即4.1.0版本. 划重点:使用Rocke

其实最好的学习方式就是互相交流,最近也有跟网友讨论了一些关于 RocketMQ 消息拉取与重平衡的问题,我姑且在这里写下我的一些总结. ## 关于 push 模式下的消息循环拉取问题 之前发表了一篇关于重平衡的文章:「[Kafka 重平衡机制](https://mp.weixin.qq.com/s/4DFup_NziFJ1xdc4bZnVcg)」,里面有说到 RocketMQ 重平衡机制是每隔 20s 从任意一个 Broker 节点获取消费组的消费 ID 以及订阅信息,再根据这些订阅信息进行分配

rocketMq消息的发送和消息消费 一.消息推送 public void pushMessage() { String message = "推送消息内容!"; try { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer(producerGroup); // 设置NameServer地址 producer.setNamesrvAddr("服务器地址+端口号"); producer.setInstanceName

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

上一讲[RocketMQ]消息的拉取 消息消费 当RocketMQ进行消息消费的时候,是通过ConsumeMessageConcurrentlyService的submitConsumeRequest方法,将消息提交到线程池中进行消费,具体的处理逻辑如下: 如果本次消息的个数小于等于批量消费的大小consumeBatchSize,构建消费请求ConsumeRequest,直接提交到线程池中进行消费即可 如果本次消息的个数大于批量消费的大小consumeBatchSize,说明需要分批进行提交,每

消息消费 难点:如何保证消息只消费一次? 消费模式: 1.单一消费模式:一条消息,仅被一个消费者进行消费. 如何进行负载?负载算法有 a.平均分配.b.平均轮询分配.c.一致性hash(不推荐).d.根据配置,为消费者指定消息队列.e.根据broker进行分配,消费者固定消费指定的Broker. 2.广播模式:一条消息被所有的消费者消费.

最近在看消息队列框架 ,alibaba的RocketMQ单机支持1万以上的持久化队列,支持诸多特性, 目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景 比kafka还是有过之无不及,其实kafka文档很丰富 但RocketMQ网上的文章太少,找不到相关的操作教程 于是研究了下源码 做个单机操作的教程,如果你也对此有兴趣不妨共同研究 下载源码的地址 https://github.com/alibaba/RocketMQ/relea

RocketMQ的消息重试包含了producer发送消息的重试和consumer消息消费的重试. producer发送消息重试 producer在发送消息的时候如果发送失败了,RocketMQ会自动重试. private SendResult sendDefaultImpl( Message msg, final CommunicationMode communicationMode, final SendCallback sendCallback, final long timeout ) t

转载请注明来源:http://blog.csdn.net/loongshawn/article/details/51086876 相关文章: <RocketMQ 消息队列单机部署及使用> < java编写简单消息队列.实现高德坐标变形服务> 0 RocketMQ简单介绍 0.1 介绍 RocketMQ是一个消息中间件. 消息中间件中有两个角色:消息生产者和消息消费者.RocketMQ里相同有这两个概念.消息生产者负责创建消息并发送到RocketMQ服务器.RocketMQ服务器会将

说明 RocketMQ集群消费的时候,我们经常看到类似注释里面 (1,(2 的写法,已经有时候有同学没注意抛异常的情况就是(3 模拟的情况.那么这3种情况到底是怎么样的呢?你是否都了然于心呢?下面我们一起来看看吧,本文主要在讲解RocketMQ集群消费有些内容会提到但是不会深入讲解(以后有机会讲其他的). RocketMQ集群消费执行过程 虽然说是PushConsumer其实本质还是拉. 再跟进去 在继续跟进 Netty推荐使用addListener的方式来回调异步执行的结果.,关于opaque

目录 1.消息轨迹数据格式 2.记录消息轨迹 3.如何存储消息轨迹数据 @(本节目录) RocketMQ消息轨迹主要包含两篇文章:设计篇与源码分析篇,本节将详细介绍RocketMQ消息轨迹-设计相关. RocketMQ消息轨迹,主要跟踪消息发送.消息消费的轨迹,即详细记录消息各个处理环节的日志,从设计上至少需要解决如下三个核心问题: 消费轨迹数据格式 记录消息轨迹(消息日志) 消息轨迹数据存储在哪? 1.消息轨迹数据格式 RocketMQ4.5版本消息轨迹主要记录如下信息: traceType

目录 1.发送消息轨迹流程 1.1 DefaultMQProducer构造函数 1.2 SendMessageTraceHookImpl钩子函数 1.3 TraceDispatcher实现原理 2. 消息轨迹数据如何存储 2.1 使用系统默认的主题名称 2.2 用户自定义消息轨迹主题 本文沿着<RocketMQ消息轨迹-设计篇>的思路,从如下3个方面对其源码进行解读: 发送消息轨迹 消息轨迹格式 存储消息轨迹数据 @(本节目录) 1.发送消息轨迹流程 首先我们来看一下在消息发送端如何启用消息轨

一.三种消费 :1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 1.1  顺序消费:在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费,他的实现是生产者(一个生产者可以对多个主题去发送消息)将这个三个消息放在topic(一个topic默认有4个队列)的一个队列里面,单机支持上万个持久化队列,消费端去消费的时候也是只能有一个Consumer去取得这个队列里面的数据,然后

1. 简介 1.1.接收消息 RebalanceService:均衡消息队列服务,负责通过MQClientInstance分配当前 Consumer 可消费的消息队列( MessageQueue ).当有新的 Consumer 的加入或移除,都会重新分配消息队列.主要实现consumer的负载均衡,但是并不会直接发送获取消息的请求,而是构造PullRequest之后放到pullRequestQueue中,PullMessageService中,等待PullMessageService的线程取出执

tag 的使用场景:不同的消费组,订阅同一 topic 不同的 tag,拉取不同的消息并消费.在 topic 内部对消息进行隔离. producer 发送消息,指定 tag Message msg = new Message("topic-zhang" /* Topic */, "TagA" /* Tag */, "key-zhang", ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHel

rocketmq采用的是发布-订阅的模式,不需要每个消费者维护自己的消息队列,生产者将消息发送到topic,消费者订阅此topic 读取消息. 基本概念: 消息模型:消息模型包括producer,consumer,broker三部分.producer生产消息,consumer消费消息,broker存储消息,broker可以是集群部署,其中topic位于broker中 Producer: 一般是业务系统为生产者,将消息投递到broker,投递消息要经历“请求-确认”机制,确保消息不会在投递过程中丢

一,为什么要使用消息队列实现删除购物车商品功能? 消息队列主要用来处理不需要立刻返回结果的业务, 常见的例子: 用户在下单后,要清除原购物车中的商品, 这个处理过程不需要马上实现也不需要返回结果给用户, 所以就适合使用队列来实现 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@q

前言 在之前的MQ专题中,我们已经解决了消息中间件的一大难题,消息丢失问题. 但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了,它还有两个令人头疼的问题:重复消费和乱序. 今天我们就来聊一聊这两个常见的问题,看看RocketMQ是如何解决这两个问题的. 为什么会重复消费 首先我们来聊一聊重复消费的问题,要解决一个问题最开始的一步当然是去查找问题发生的原因了. 那出现重复消费的原因到底是什么呢? 我们先来思考一下生产者发送消息这一过程中是不是有可能重复发送消息到MQ呢? 答案是肯定的,比如生产者

消息偏移量 Offset queue0 offset 0   0-20  offset 4  20-40 纠错:每条消息的tag对应的HashCode. queue1 offset 1  0-20  offset 5  20-40 queue2 offset 2  0-20  offset 6  20-40 queue3 offset 3 0-20  offset 7  20-40 概念 message queue 是无限长的数组,一条消息进来下标就会涨1,下标就是 offset,消息在某个 M

生产者产生消息发送给RocketMQ RocketMQ接收到了消息之后,必然需要存到磁盘中,否则断电或宕机之后会造成数据的丢失 消费者从RocketMQ中获取消息消费,消费成功之后,整个流程结束 1.场景1中生产者将消息发送给Rocket MQ的时候,如果出现了网络抖动或者通信异常等问题,消息就有可能会丢失 2.场景2中消息需要持久化到磁盘中,这时会有两种情况导致消息丢失 RocketMQ为了减少磁盘的IO,会先将消息写入到os cache中,而不是直接写入到磁盘中,消费者从os cache中获