前言引入MQ给我们解决了一些问题但同时又引入了一些复杂的问题这些问题是大型项目中必须解决的重点更重要的是面试也经常问实际上消息队列可以说是没法百分之百保证可靠性的RabbitMQ提供的相关机制也只是在于缩小消息丢失的概率或者说提供了消息丢失后的我们可以记录日志的功能在解决这些问题时有必要明白一点其实小公司业务量不大并发量不高的情况下这些问题是几乎不会发生的即使偶尔出现开发人员手动修复数据处理就好所以可结合公司实际业务场景看有没有必要解决这些问题消息可靠性以创建订单为例可能会出现这样的业务场景uploadaabcabeceeaepngMQ挂了消息没发出去创建订单后面几个优惠券积分的下游系统全都没
kafka性能之零拷贝kafka中的零拷贝并不是说完全避免了上下文切换与cpu拷贝的次数而是减少这种拷贝次数传统IO传统的一次IO流程read数据从磁盘读取到内核缓冲区然后从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区write数据从用户缓冲区写入socket缓冲区然后写入网卡设备read之后也即向操作系统发出IO调用用户态切换到内核态DMA拷贝数据从硬盘到内核缓冲区CPU拷贝内核缓冲区数据到用户缓冲区内核态切换到用户态write之后也即发起IO调用用户态切换到内核态CPU拷贝用户缓冲区数据到socket缓冲区DMA拷贝socket缓冲区到网卡设备内核态切换到用户态uploaddfaffpng上述过程可以看出有
2024-09-17 13:54 1072 0 kafka
前言开头RabbitMQ是一款使用Erlang语言开发的实现AMQPAdvancedMessageQueuingProtocol的开源消息中间件它支持多种客户端如PythonRubyNETJavaJMSCPHPActionScriptXMPPSTOMP等支持AJAX持久化用于在分布式系统中存储转发消息在易用性扩展性高可用性等方面表现不俗所以笔者整理了这篇RabbitMQ入门的文章根据下方思维导图来一一介绍uploaddcffbdbbfedpng什么是消息中间件消息队列中间件是分布式系统中重要的组件它提供了一种异步可靠可伸缩的消息传递机制主要解决应用解耦异步消息流量削锋等问题实现高性能高可用可伸
如何保证消息的可靠性在生产环境中可能会有一些突发原因导致rabbitMQ重启那么在RabbitMQ重启时生产者消息投递失败导致消息丢失这些就需要手动去处理和恢复那么我们如何去保障消息可靠的传递无法投递的消息又该如何处理uploadfcebdbabddcpng从上图可以看出消息投递需要经过以下三个对象参与生产者broker消费者生产者发送消息到broker时需要保证消息的可靠性那么主要采用以下两种方案confirm确认模式return退回模式confirm确认模式confirm确认模式是指生产者投递消息后如果Broker收到消息则会给生产者一个应答如何生产者接收到应答后用来确认这条消息是否正常发
前言RabbitMQ已经提供了非常丰富的api以及支持延时队列的实现死信队列延时插件等当然这也足够我们使用了我的项目中对RabbitMQ的封装以及扩展我觉得非常的方便接下来和大家分享一下我个人觉得主要封装了消息的唯一Id延时发送消息处理参数的泛型化多线程异步发送消息的强大机制自定义的MqHelperjavaSlfjpublicclassRabbitMqHelperprivatefinalRabbitTemplaterabbitTemplateprivatefinalMessagePostProcessorprocessornewBasicIdMessageProcessorprivatefin
Kafka实现延迟消息方式方式一利用定时任务调度方案介绍利用定时任务来实现延迟消息是最好最简单的办法对于一个延迟消息来说一个延迟到分钟后才可以被消费的消息也可以认为是分钟后才可以发送也就是说我们可以设定一个定时任务这个任务会在分钟后把消息发送到消息服务器上定时任务调度最好是通过解决了持久化的分布式任务平台那么业务发送者就相当于注册一个任务这个任务就是在分钟之后发送一条消息到Kafka上之后业务消费者就能够消费了uploadbbcdbaeebepng方案的缺点这个方案的昀大缺点是支撑不住高并发这是因为绝大多数定时任务中间件都没办法支撑住高并发大数据的定时任务调度所以只有应用规模小延迟消息也不多的
报错的背景a使用RabbitMQ发送消息时发送消息的类型为MapStringObjectmap里面我put了一个StringLong类型如下图uploadafafedebaffaafapngb这里有一个前提我清楚使用orgspringframeworkamqprabbitcoreRabbitTemplate来发送消息到RabbitMQ队列时消息的序列化是由MessageConverter完成的默认情况下RabbitTemplate使用SimpleMessageConverter基于JDK的ObjectOutputStream完成序列化但是这样的数据就有可能引发以下两种问题转化后数据过长影响传输
应用程序使用KafkaConsumer从Kafka中订阅主题并接收来自这些主题的消息然后再把他们保存起来应用程序首先需要创建一个KafkaConsumer对象订阅主题并开始接受消息验证消息并保存结果一段时间后生产者往主题写入的速度超过了应用程序验证数据的速度这时候该如何处理如果只使用单个消费者的话应用程序会跟不上消息生成的速度就像多个生产者像相同的主题写入消息一样这时候就需要多个消费者共同参与消费主题中的消息对消息进行分流处理Kafka消费者从属于消费者群组一个群组中的消费者订阅的都是相同的主题每个消费者接收主题一部分分区的消息下面是一个Kafka分区消费示意图uploadfbacaabepn
2023-10-15 20:57 849 0 kafka
