1.遇到的问题:上测试环境,上次描述的鸟问题又出现了,就是生产者发3条数据,我这边只能收到1条数据. 2.问题解决: (1)去控制台看我的消费者启动情况,貌似没什么问题 , (2)去测试服务器里看日志信息:只有入库的那条是真的接收到了,其余压根就没有接收到,排除入库过程的代码问题.到此,问题只锁定在我的consumer根本没有接收到丢失的那两条消息. (3)仔细思考一下,发现了问题的根源,看图一的控制台信息,可以发现,生产者默认给我分配了四个队列,但是我的消费者只用了两个队列,这就是和那天的问题

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

RocketMQ初步应用架构理论 写给RocketMQ架构应用入门,内容涉及它的设计机理以及推到出来的应用注意事项,入门人员请看. 稍微涉及技术细节,留以我设计中间件时参考,将来整理深度文档时会抽取走,入门人员可以无视. 以下RocketMQ简称为RQ,理论部分采用版本为3.2.4,测试部分采用版本为3.2.6. MQ的需求 我们对MQ的需求,相比JMS标准有几点要求更高: 1. 必须优美灵活地支持集群消费. 2. 尽量支持消息堆积. 3. 服务高可用性和消息可靠性. 4. 有起码的运维工具做集

分布式消息队列RocketMQ 一.RocketMQ简介 RocketMQ(火箭MQ) 出自于阿里,后开源给apache成为apache的顶级开源项目之一,顶住了淘宝10年的 双11压力 是电商产品的不二选择 (略微有点夸张) 1.MQ概述 Message Queue,是一种提供消息队列服务的中间件,也成为消息中间件,是一套提供了消息生产.存储.消费全过程API的软件系统 2.MQ用途 (1).限流削峰 系统A每秒只能处理50请求 一般来讲如过收到请求大于处理请求,则多余请求会舍去.如果加入MQ

Client中既有producer,也有consumer,先看前者 org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer.class 一般都是调用这个类的send函数,最后调的是子类的sendDefaultImpl方法,先看 TopicPublishInfo topicPublishInfo = this.tryToFindTopicPublishInfo(msg.getTopic());这个方法是根据msg的topic找该往哪个broker

Getting Start 下载 http://kafka.apache.org/ 优点和应用场景 Kafka消息驱动,符合发布-订阅模式,优点和应用范围都共通 发布-订阅模式优点 解耦合 : 两个应用不需要相互调用 可扩展性 : 消费者的个数可实时扩展 实时性 : 消费者能实时的获取生产者发布的事件 高效 :减少由于多个消费者请求数据造成的数据计算带来的资源消耗 异步通讯 :发布-订阅模式是天生的异步通讯 Kafka其他优点 持久化 : 消息丢失的可控性极高 高性能 顺序性 发布-订阅模式应用

第1章 分布式架构 1.1 分布式 分布式特点:分布性.对等性.并发性.缺乏全局时钟.故障总是会发生. 分布式问题:通讯异常.网络分区(脑裂).三态.节点故障.   1.2 ACID到CAP/BASE 事务:由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元. ACID:原子性(Atomicity).一致性(Consistency).隔离性(Isolation).持久性(Durability). 隔离级别:读未提交.读已提交(解决脏读).可重复读(解决脏读和不可重复读).串行化

目录 1.MappedFile类属性说明 1.1.MappedFile类属性如下 1.2.MappedFile构造器说明 2.MappedFileQueue类说明 2.1.属性说明 2.2.MappedFileQueue构造器说明 2.2.1.对于commitlog 2.2.2.对于consumequeue 3.commitlog文件与MappedFileQueue MappedFile关系 3.1.broker启动创建commitlog对象,即创建MappedFileQueue对象 3.2.b

命令行主类:org.apache.rocketmq.tools.command.MQAdminStartup 客户端创建 topic 程序参数:updateTopic -n localhost:9876 -c DefaultCluster -t topic-zhang org.apache.rocketmq.tools.command.topic.UpdateTopicSubCommand#execute创建 topic 步骤:1. 从 nameserver 获取当前集群的 master bro

前提背景 使用RocketMQ进行发消息时,一般我们是必须要指定topic,此外topic必须要提前建立,但是topic的创建(自动或者手动方式)的设置有一个开关autoCreateTopicEnable,此部分主要会在broker节点的配置文件的时候进行设置,运行环境中会使用默认设置autoCreateTopicEnable = true,但是这样就会导致topic的设置不容易规范管理,所以在生产环境中会在Broker设置参数autoCreateTopicEnable = false.那么如果

broker 1. broker的启动 brker的启动 Broker向namesrv注册 1. 获取namesrv的地址列表(是乱序的) 2. 遍历向每个namesrv注册topic的配置信息topicconfig Topic在broker文件上的存储json格式 "TopicTest":{ "perm":6, "readQueueNums":8, "topicFilterType":"SINGLE_TAG&quo

概述 上一章中,已经介绍了 Broker 的文件系统的各个层次与部分细节,本章将继续了解在逻辑存储层的三个文件 CommitLog.IndexFile.ConsumerQueue 的一些细节.文章最后,还会对比下 RocketMQ 和 Kafka 的持久化结构与设计的合理性. CommitLog 现在,先从 CommitLog 的几个指针开始复习 在上一章 <RocketMQ源码详解 | Broker篇 · 其二:文件系统> 中,我们已经了解了 CommitLog 的缓存和刷盘的策略,现在来简

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

参考: 开源社区:https://github.com/alibaba/RocketMQ rocketmq入门: http://www.cnblogs.com/LifeOnCode/p/4805953.html 考拉哥的博客: http://lifestack.cn/archives/tag/rocketmq [简书]rocketmq原理和实践:http://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c 一.ROCKETMQ简介 11 月 28 日,阿里巴巴宣布将开源分布式消息中

Producer 消息发送 producer start producer启动过程如下图 public void start(final boolean startFactory) throws MQClientException { switch (this.serviceState) { case CREATE_JUST: this.serviceState = ServiceState.START_FAILED; // check GroupName this.checkConfig();

https://blog.csdn.net/jiangyu1013/article/details/81668671 消息中间件的作用 1. 应用解耦 2. 异步处理 比如用户注册场景,注册主流程完成以后,需要调用邮件系统发送邮件通知用户注册成功,可能还需要调用其他系统.这是串行的,如果一个系统依赖很多系统,那么这个主流程会比较长,耦合度高,整个系统维护成本也会越来越高.那么我们就可以使用消息中间件来进行解耦,通过发布订阅模式,完成用户注册之后,向中间件发送消息,这样就可以马上给用户返回,至于后

近来研究了Apache开源项目rocketMQ(原为阿里项目),并在两台linux服务器上完成了部署,现在整理下,供大家参考学习. 一.简介rocketMQRocektMQ是阿里巴巴在2012年开源的一个纯java.分布式.队列模型的第三代消息中间件,不仅在传统高频交易链路有着低延迟的出色表现,在实时计算等大数据领域也有着不错的吞吐. 2016年11月11号,双十一大促见证了RocketMQ低延迟存储架构的成功试水,99.996%的延迟落在了10ms以内,极个别由于GC引发的停顿在50ms以内,

产品选型 我们在进行中间件选型时,一般都是通过下面几点来进行产品选型的: 1.性能 2.功能支持程度 3.开发语言(团队中是否有成员熟悉此中间件的开发语言,市场上此种语言的开发人员是否好招) 4.有多少公司已经在生产环境上实际使用过,使用的效果如何 5.社区的支持力度如何 6.中间件的学习程度是否简单.文档是否详尽 7.稳定性 8.集群功能是否完备 ... 如果从以上8点来选型一个消息队列,作为一名熟悉java的程序员,当遇到重新选择消息队列的场景时,我会毫不犹豫的选型rocketmq,rock

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

分布式消息服务 Kafka 是一个高吞吐.高可用的消息中间件服务,适用于构建实时数据管道.流式数据处理.第三方解耦.流量削峰去谷等场景,具有大规模.高可靠.高并发访问.可扩展且完全托管的特点,是分布式应用上云必不可少的重要组件 并且这个NameSrv是无状态的,你可以随意的部署多台,其代码也非常简单,非常轻量. 那不禁要问了:ZooKeeper是业界用来管理集群的一个非常常用的中间件,比如Kafka就是依赖的ZK.那为什么RocketMQ要自己造轮子,自己做集群的管理呢?纯粹就是再做一个Zook