引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入“稳定性测试”这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统运行过程中

RabbitMQ三种Exchange模式(fanout,direct,topic)的性能比较 RabbitMQ中,除了Simple Queue和Work Queue之外的所有生产者提交的消息都由Exchange来接受,然后Exchange按照特定的策略转发到Queue进行存储. RabbitMQ提供了四种Exchange:fanout,direct,topic,header header模式在实际使用中较少 **性能排序:fanout>direct>>topic.比例大约为11:10:6

Linux是一个基于POSIX和Unix的多用户.多任务.支持多线程和多CPU的性能稳定的操作系统,可免费使用并自由传播. Linux是众多操作系统之一 , 目前流行的服务器和 PC 端操作系统有 Linux.Windows.UNIX 等 Linux的创始人 Linus Torvalds 林纳斯 (同时也是git的开发者) Linux主要的发行版: Ubuntu(乌班图).RedHat(红帽).CentOS.Debain[蝶变].Fedora.SuSE.OpenSUSE unix是怎么来的 理查

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

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k

问题背景 项目中将Kafka接口进行RESTful封装,在使用RESTful接口进行性能测试时,发现Topic数增多后,开启SSL与非SSL进行测试,发现开启SSL后性能下降得厉害.例如600个Topic总数每个Topic3分区3副本的场景下,使用1200个线程只发送10个Topic,开启SSL的TPS只有3100,但是不开启SSL性能达到11000. 其中测试客户端会启动多个线程,每个线程采用同步发送的方式调用RESTful API发送,即每次发送成功一条后才发送下一条. 客户端会根据发送线程

在发送小消息的场景中,三个消息中间件的表现区分明显: Kafka的吞吐量高达17.3w/s,远超其他两个产品.这主要取决于它的队列模式保证了写磁盘的过程是线性IO.此时broker磁盘IO已达瓶颈. RocketMQ也表现不俗,吞吐量在11.6w/s,磁盘IO %util已接近100%.RocketMQ的消息写入内存后即返回ack,由单独的线程专门做刷盘的操作,所有的消息均是顺序写文件. RabbitMQ的吞吐量5.95w/s,CPU资源消耗较高.它支持AMQP协议,实现非常重量级,为了保证消息

1.对消息的理解 消息即为数据(data),数据有一定的规则.长度.大小. Java Message Service(Java消息服务)简称JMS,为Java 程序提供一种通用的方式,来创建.发送.接收以及读取企业消息系统的消息. 标准JMS(JSR914):https://www.jcp.org/en/jsr/detail?id=914 JMS 元素: 1.Provider提供方:服务提供者 2.Producer生产者:创建和发送JMS消息的客户端 3.Consumer消费者:接收JMS消息的

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

随着互联网+和平台化战略的兴起,各个行业的 IT 系统都在向互联网架构发展,涉及的主要技术包括微服务.消息和弹性计算等,采用微服务架构实现服务高内聚.低耦合,通过异步消息完成交易快速响应和高并发.由于微服务和消息是企业应用架构中用的比较多的,故希望通过本文探讨以下问题: 企业服务总线(ESB)是否真的过时了? 为什么 RocketMQ 是企业服务总线的最佳技术方案之一? 如何设计企业微服务架构演进路线图? SOA 架构演变史 阶段 1:企业服务总线 ESB 当单体应用拆分成多个应用后,应用服务之

基础 1.为什么要使用消息队列呢? 消息队列主要有三大用途,我们拿一个电商系统的下单举例: 解耦:引入消息队列之前,下单完成之后,需要订单服务去调用库存服务减库存,调用营销服务加营销数据--引入消息队列之后,可以把订单完成的消息丢进队列里,下游服务自己去调用就行了,这样就完成了订单服务和其它服务的解

RocketMQ是一款分布式消息系统,最初是由阿里巴巴消息中间件团队研发并大规模应用于生产系统,满足线上海量堆积的需求,在去年捐赠给Apache开源基金会,并列为孵化项目,今年成功的正式成为了apache顶级项目:早期阿里曾经基于ActiveMQ研发的消息系统,随着业务消息的规模增大,瓶颈逐渐明显,后来也考虑过Kafka,但是因为在低延迟和高可靠性方面没有选择,最后才自主研发了RocketMQ,各方面的性能都比目前已有的消息队列要好,RocketMQ和kafka在原理和概念上都非常相似,所以也经

Java MVC框架性能比较 - by zvane 现在各种MVC框架很多,各框架的优缺点网络上也有很多的参考文章,但介绍各框架性能方面差别的文章却不多,本人在项目开发中,感觉到采用了struts2框架的项目访问速度,明显不如原来采用了struts1框架的项目快,带着这些疑惑,我对各类MVC框架的做了一个简单的性能分析比较,其结果应该说是基本符合预期的,可供大家参考. 测试环境:CPU:酷睿2 T5750,内存:DDR2-667 2G,Web容器:Tomcat6.0,最大线程数设置为1000,操

一.为什么选择RocketMQ消息队列? 首先RocketMQ是阿里巴巴自研出来的,也已开源.其性能和稳定性从双11就能看出来,借用阿里的一句官方介绍:历年双 11 购物狂欢节零点千万级 TPS.万亿级数据洪峰,创造了全球最大的业务消息并发以及流转纪录(日志类消息除外): 在始终保证高性能前提下,支持亿级消息堆积,不影响集群的正常服务,在削峰填谷(蓄洪).微服务解耦的场景下尤为重要:这,就能说明RocketMQ的强大. 二.RocketMQ的特点和优势(可跳过看三的整合代码) 削峰填谷(主要解决

前言 面试官:你了解RocketMQ是如何存储消息的吗?我:额,,,你等下,我看下这篇文字, (逃 由于这部分内容优点多,所以请哥哥姐姐们自备茶水,欢迎留言! RocketMQ存储设计是高可用和高性能的保证, 利用磁盘存储来满足海量堆积能力.Kafka单机在topic数量在100+的时候,性能会下降很多,而RocketMQ能够在多个topic存在时,依然保持高性能 下面主要从存储结构.存储流程.存储优化的技术来形成文字 基于的版本是RocketMQ4.5.2 存储架构图 要发送的消息,会按顺序写

概述 其实一直想写一篇rocketMq和kafka在架构设计上的差别,但是一直有个问题没搞明白所以迟迟没动手,今天无意中听人点播了一下似乎明白了这个问题,所以就有了这篇对比. 这篇博文主要讲清楚kafka和rocketMq的两个不同点,1.rocketMq的namesvr和kafka的zookeeper对比:2.kafka为什么比rocketMq有更大的吞吐量.如果能够讲清楚上面两个问题我觉得就已经很满足了. 最后,文章引入的参考文章里面有一些比较好的链接,有兴趣的话可以好好看看,里面其实有些地

RocketMQ吐血总结 架构 概念模型 最基本的概念模型与扩展后段概念模型 存储模型 RocketMQ吐血总结 User Guide RocketMQ是一款分布式消息中间件,最初是由阿里巴巴消息中间件团队研发并大规模应用于生产系统,满足线上海量消息堆积的需求, 在2016年底捐赠给Apache开源基金会成为孵化项目,经过不到一年时间正式成为了Apache顶级项目:早期阿里曾经基于ActiveMQ研发消息系统, 随着业务消息的规模增大,瓶颈逐渐显现,后来也考虑过Kafka,但因为在低延迟和高可靠

一.重试机制 由于MQ经常处于复杂的分布式系统中,考虑网络波动,服务宕机,程序异常因素,很有可能出现消息发送或者消费失败的问题.因此,消息的重试就是所有MQ中间件必须考虑到的一个关键点.如果没有消息重试,就可能产生消息丢失的问题,可能对系统产生很大的影响.所以,秉承宁可多发消息,也不可丢失消息的原则,大部分MQ都对消息重试提供了很好的支持. MQ 消费者的消费逻辑失败时,可以通过设置返回状态达到消息重试的结果. MQ 消息重试只针对集群消费方式生效:广播方式不提供失败重试特性,即消费失败后,失败

一.造成重复消费的原因 在于回馈机制.正常情况下,消费者在消费消息时候,消费完毕后,会发送一个ACK确认信息给消息队列(broker),消息队列(broker)就知道该消息被消费了,就会将该消息从消息队列中删除. 不同的消息队列发送的确认信息形式不同,例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息,RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志,kafka实际上有个offset的概念. 造成重复消费的原因?,就是因为网络原因闪断,ACK返回失败等等故障,确认信息没有传送到消息队列

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