转载地址:http://www.jianshu.com/p/6579e48d18ae http://www.jianshu.com/p/4112d78a8753 接这篇 在上文中,主要实现了可靠模式的consumer.而可靠模式的sender实现的相对简略,主要通过rabbitTemplate来完成.本以为这样的实现基本是没有问题的.但是前段时间做了一个性能压力测试,但是发现在使用rabbitTemplate时,会有一定的丢数据问题. 当时的场景是用30个线程,无间隔的向rabbitmq发送数据

新浪微博:intsmaze刘洋洋哥.   storm框架中的kafkaspout类实现的是BaseRichSpout,它里面已经重写了fail和ack方法,所以我们的bolt必须实现ack机制,就可以保证消息的重新发送:如果不实现ack机制,那么kafkaspout就无法得到消息的处理响应,就会在超时以后再次发送消息,导致消息的重复发送.   但是回想一下我们自己写一个spout类实现BaseRichSpout并让他具备消息重发,那么我们是会在我们的spout类里面定义一个map集合,并以msg

我们在学习ack机制的时候,我们知道Storm的Bolt有BaseBasicBolt和BaseRichBolt.在BaseBasicBolt中,BasicOutputCollector在emit数据的时候,会自动和输入的tuple相关联,而在execute方法结束的时候那个输入tuple会被自动ack.在使用BaseRichBolt需要在emit数据的时候,显示指定该数据的源tuple要加上第二个参数anchor tuple,以保持tracker链路,即collector.emit(oldTup

正在学习storm的大兄弟们,我又来传道授业解惑了,是不是觉得自己会用ack了.好吧,那就让我开始啪啪打你们脸吧. 先说一下ACK机制: 为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple, storm都会进行跟踪. 这里面涉及到ack/fail的处理,如果一个tuple处理成功是指这个Tuple以及这个Tuple产生的所有Tuple都被成功处理, 会调用spout的ack方法: 如果失败是指这个Tuple或这个Tuple产生的所有Tuple中的某一个tuple处理失败, 则会调

对于Storm,它有一个很重要的特性:“Guarantee no data loss” ——可靠性 很显然,要做到这个特性,必须要track每个data的去向和结果.Storm是如何做到的呢——acker机制. 先概括下acker所参与的工作流程: Spout创建一个新的Tuple时,会发一个消息通知acker去跟踪: Bolt在处理Tuple成功或失败后,也会发一个消息通知acker: acker会找到发射该Tuple的Spout,回调其ack或fail方法. 我们说RichBolt和Basi

使用ESPlus.Application.CustomizeInfo.Passive.ICustomizeInfoOutter接口的Send方法,我们已经可以给服务端或其它在线客户端发送自定义信息了,那么,如何得知接收方是否已经收到了我们发出的信息了呢?特别是针对一些非常重要的信息,确认对方已经收到是非常重要的.ICustomizeInfoOutter接口增加了SendCertainly方法来解决这个问题. 一.启用ACK机制 ACK,即确认的意思.当我们发送一个自定义信息给对方时,对方收到信息

http://blog.csdn.net/lulongzhou_llz/article/details/42270113 ActiveMQ消息传送机制以及ACK机制详解 AcitveMQ是作为一种消息存储和分发组件,涉及到client与broker端数据交互的方方面面,它不仅要担保消息的存储安全性,还要提供额外的手段来确保消息的分发是可靠的. 一. ActiveMQ消息传送机制 Producer客户端使用来发送消息的, Consumer客户端用来消费消息:它们的协同中心就是ActiveMQ br

TCP的延迟ACK机制 TCP的延迟ACK机制一说到TCP,人们就喜欢开始扯三步握手之类的,那只是其中的一个环节而已.实际上每一个数据包的正确发送都是一个类似握手的过程,可以简单的把它视为两步握手.一个发送,一个反馈.但无论发送还是反馈都是有成本的,所以就有了延迟ACK机制. TCP虽然是传输层协议的,但它毕竟是一个高级协议,它的数据传输也是基于上一层协议的数据帧的.即使一次发送一个字节的数据,也需要一个几十字节的IP包头来装配,更何况TCP的传输是两步的,是需要反馈确认的,那样的话效率就非常低

转: StringBoot集成Rabbit,根据业务返回ACK 原文链接 : http://www.jianshu.com/p/baed9ec92410 为了维护消息的有效性,当消费消息时候处理失败时候,不进行消费,需要我们根据业务区返回ACK,本项目我使用Redis和ack机制双重保险,保障消息一定能够正确的消费 首先,接着上部分内容,使用Topic,机制(不明白的,可以回顾上部分内容) 上部分内容,我们使用SpringBoot注解,去实现,但是控制权不完全账务,当进行大规模项目时候,不太建议

版权声明:本文由潘安群原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/105 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 案例一:同事随手写个压力测试程序,其实现逻辑为:每秒钟先连续发N个132字节的包,然后连续收N个由后台服务回显回来的132字节包.其代码简化如下: char sndBuf[132]; char rcvBuf[132]; while (1) { for (int i

概念性解读(Ack的灵活) 首先啊,有的人不是太理解这个Ack是什么,讲的接地气一点,其实就是一个通知,怎么说呢,当我监听消费者,正常情况下,不会出异常,但是如果是出现了异常,甚至是没有获取的异常,那是不是这条数据就会作废,但是我们肯定不希望这样的情况出现,我们想要的是,如果在出现异常的时候,我们识别到,如果确实是一个不良异常,肯定希望数据重新返回队列中,再次执行我们的业务逻辑代码,此时我就需要一个Ack的通知,告诉队列服务,我是否已经成功处理了这条数据,而如果不配置Ack的话呢,我测试过他会自

1.什么是消息确认ACK. 答:如果在处理消息的过程中,消费者的服务器在处理消息的时候出现异常,那么可能这条正在处理的消息就没有完成消息消费,数据就会丢失.为了确保数据不会丢失,RabbitMQ支持消息确定-ACK. 2.ACK的消息确认机制. 答:ACK机制是消费者从RabbitMQ收到消息并处理完成后,反馈给RabbitMQ,RabbitMQ收到反馈后才将此消息从队列中删除. 如果一个消费者在处理消息出现了网络不稳定.服务器异常等现象,那么就不会有ACK反馈,RabbitMQ会认为这个消息没

4.  消息不丢失机制 4.1.ack是什么 ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点. 通过Ack机制,spout发送出去的每一条消息,都可以确定是被成功处理或失败处理, 从而可以让开发者采取动作.比如在Meta中,成功被处理,即可更新偏移量,当失败时,重复发送数据. 因此,通过Ack机制,很容易做到保证所有数据均被处理,一条都不漏. 另外需要注意的,当spout触发fail动作时,不会自动重发失败的tuple,需要spout自己重新获取数据,手动重新再发送一次 ack机制即

1):什么是消息确认ACK. 答:如果在处理消息的过程中,消费者的服务器在处理消息的时候出现异常,那么可能这条正在处理的消息就没有完成消息消费,数据就会丢失.为了确保数据不会丢失,RabbitMQ支持消息确定-ACK. 2):ACK的消息确认机制. 答:ACK机制是消费者从RabbitMQ收到消息并处理完成后,反馈给RabbitMQ,RabbitMQ收到反馈后才将此消息从队列中删除. 如果一个消费者在处理消息出现了网络不稳定.服务器异常等现象,那么就不会有ACK反馈,RabbitMQ会认为这个消

问题描述 Service Bus如何确保消息发送成功,发送端是否有Ack机制(是否有回调API告诉发送端,服务端已经收到消息)?根据对.NET发送Service Bus消息代码的分析,发送方法queueClient.SendAsync(message)并没有返回值,所以无法知道发送消息是否成功. 问题根源 Azure 服务总线已针对持久性进行优化,会确保在服务确认请求成功之前,发送到服务总线的所有数据将提交到存储.一旦服务总线成功"ACK"(确认)请求,即表示服务总线已成功处理该请求.

为面试做准备中. 后面有对ACK机制的详细讲解. 四次挥手比较好解释. 看一下我的草图. ACK表示发来的数据已确认接收无误. 图中一个箭头代表一次挥手. 第一次挥手: 主动关闭方:发送一个FIN,表示自己没有数据要发送了. 第二次挥手: 被动关闭方:收到FIN后知道对方不会再有数据传来. 主动关闭方:收到ACK后将进入半关闭状态,只会发送ACK进行确认,不会发送其他数据. 第三次挥手: 被动关闭方:发送一个FIN,表示自己没有数据要发送了. 第四次挥手: 被动关闭方:收到ACK后将进入关闭状态

每个Consumer可能需要一段时间才能处理完收到的数据.如果在这个过程中,Consumer出错了,异常退出了,而数据还没有处理完成,那么 非常不幸,这段数据就丢失了. 因为我们采用no-ack的方式进行确认,也就是说,每次Consumer接到数据后,而不管是否处理完 成,RabbitMQ Server会立即把这个Message标记为完成,然后从queue中删除了. 如果一个Consumer异常退出了,它处理的数据能够被另外的Consumer处理,这样数据在这种情况下就不会丢失了(注意是这种情况

[http://www.ylzx8.cn/ruanjiangongcheng/software-architecture-design/11922.html] AcitveMQ:消息存储和分发组件,涉及到client与broker端数据交互的方方面面,它不仅要担保消息的存储安全性,还要提供额外的手段来确保消息的分发是可靠的. [ActiveMQ消息传送机制]Producer客户端用来发送消息的, Consumer客户端用来消费消息:它们的协同中心就是ActiveMQ broker,broker也

当消息有几万条或者几十万条的时候,如果消费的方式不对,会造成内存崩溃的情况 一:consumer 1. 短链接:basicget 独自去获取message... request 的方式去获取,断开式... 2. 长连接:eventbasicconsumer... [订阅式] 1. eventbasicconsumer + noack.... consumer端处理一条数据需要耗费 1s钟.... <1> 确认机制... 不管你是否却不确认,消息都会一股脑全部打入到你的consumer中去...

目录 1.BrokerController#initialAcl 2.PlainAccessValidator 2.1 类图 2.2 构造方法 2.3 parse方法 2.4 validate 方法 3.PlainPermissionLoader 3.1 类图 3.2 PlainPermissionLoader构造方法 3.3 load 3.4 watch 3.5 validate 4.AclClientRPCHook 4.1 doBeforeRequest 有关RocketMQ ACL的使用请

我们知道 RocketMQ 是一款高性能.高可靠的分布式消息中间件,高性能和高可靠是很难兼得的.因为要保证高可靠,那么数据就必须持久化到磁盘上,将数据持久化到磁盘,那么可能就不能保证高性能了. RocketMQ 在兼容这两方面做的不错,先从磁盘说起,现代的磁盘都是高性能的,写速度并不一定比网络的数据传输速度慢.比如 SSD 固态硬盘在 M.2 NVMe协议下,顺序写的速度可以达到 1500 MB/s,就算是普通磁盘,如果性能比较高的话,顺序写的速度可以达到 450MB/s~600MB/s. 在顺