为了防止接口滥用，discord.js每秒可以拉取多少条消息？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Kafka

5 Kafka日志保存时间默认保存7天；生产环境建议3天 6 Kafka中数据量计算每天总数据量100g，每天产生1亿条日志，10000万/24/60/60=1150条/每秒钟平均每秒钟...：1150条低谷每秒钟：50条高峰每秒钟：1150条 *（2-20倍）= 2300条 - 23000条每条日志大小：0.5k - 2k（取1k）每秒多少数据量：2.0M...参数，防止服务频繁的进去队列。 ...Ack = -1，leader收到所有replica 对一个消息的接受ack才增加offset，然后继续生产。 ack在生产者指定，不同生产者可以不同。...（两者缺一不可） 2 、如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。

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MQ·将多消息合并为一条消息的发送、消费的设计与实现

前面也说了，为了节约成本。...由于sqs限制单条消息的大小最大为256k，根据业务场景估算每点击消息也不可能达到1k,，所以我将256个请求合并为一个消息发送，或者1s内未达到256个消息也合并为一个消息发送，这样每月的费用可以直接除以...我定义一个MesaageLoopGroup，一个MesaageLoopGroup可以配置有多少个MesaageLooper，而每个MesaageLooper就是一个线程，且维护一个阻塞队列，默认队列大小是...一开始我开启5个线程拉取消息，每次最多拉取10条消息。那么很可能同一时间内会拉取到50条消息。...但阻塞的那段时间要小于消息的可见性超时，因为消息只有在开始消费时我才会将其从mq中删除。后面的改进就是根据消费能力去调整消息的拉取线程数，以及每次拉取的消息数。

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RabbitMQ 简介以及使用场景

也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦为了保证库存肯定有，可以将队列大小设置成库存数量，或者采用其他方式解决。...流量削峰流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛应用场景：系统其他时间A系统每秒请求量就100个，系统可以稳定运行。...大量的请求涌入我们的系统中，高峰期达到每秒钟5000个请求，大量的请求打到MySQL上，每秒钟预计执行3000条SQL。...系统A从MQ中慢慢拉取请求，每秒就拉取2000个请求，不要超过自己每秒能处理的请求数量即可。...我们在此计算一下，每秒在MQ积压3000条消息，1分钟会积压18万，1小时积压1000万条消息，高峰期过后，1个多小时就可以将积压的1000万消息消费掉。 ? 三.

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消息队列哪些常见的面试题

0x01：为什么使用消息队列解耦看这样的业务场景，A系统发送数据到 B、C、D 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？...削峰每天0:00到12:00，A系统风平浪静，每秒并发请求数量就50个。结果每次一到12:00到13:00，每秒并发请求数量突然会暴增到5k+条。...A 系统从MQ中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取2k个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就OK，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A系统也绝对不会挂掉。...如何保证消息队列的高可用，可以点击这里查看。系统复杂度提高硬生生加个MQ进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？...幂等性，通俗的说无论重复请求多少次，都得确保对应的数据是不会改变的。一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性。怎么保证消息队列消费的幂等性呢？

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跟着源码学IM(十一)：一套基于Netty的分布式高可用IM详细设计与实现(有源码)

客户端拉消息通过一个本地的旧的序列号来拉取服务器的最新消息；5）为了保证消息必达，在线客户端还增加一个定时器，定时向服务端拉取消息，避免服务端向客户端发送拉取通知的包丢失导致客户端未及时拉取数据。...可以在接收方收到消息后进行判定，如果当前消息序号大于前一条消息的序号就将当前消息追加在会话里。否则继续往前查找倒数第二条、第三条等消息，一直查找到恰好小于当前推送消息的那条消息，然后插入在其后展示。...，并且接收者所有未读数+1；2）消息接收者返回消息接收确认ack后，消息未读数会-1；3）消息接收者的未读数+1，服务端就会推算有多少条未读数的通知。...16.2万人群聊优化技术难点主要是：消息扇出大，比如每秒群聊有50条消息，群聊2000人，那么光一个群对系统并发就有10W的消息扇出。...好处：保证同一时刻，下发线程一轮只会向同一用户发送一个通知拉取，一轮的时间可以自行控制。

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【Day8】 — 消息队列篇

这个场景中，A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条支付成功的数据，很多系统接口都需要 A 系统调用把支付成功的数据发送过去。...那如果引入 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，每个子系统加上对消息队列中支付成功消息的订阅，持续监听就可以了，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。...A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok了，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也不会挂掉。...当然了，用户的响应时间肯定会受影响，毕竟秒杀嘛，只要把前多少条请求处理好，其余的抢票失败就行了。 ...C1 C2共同争抢当前的消息队列内容,谁先拿到谁负责消费消息(隐患：高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize) 保证一条消息只能被一个消费者使用)。

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天天在用消息队列，却不知为啥要用？

先说一下消息队列常见的使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有 3 个：解耦、异步、削峰。解耦看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。...要不要重发，要不要把消息存起来？头发都白了啊！如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。...但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ 给它异步化解耦，也是可以的，你就需要去考虑在你的项目里，是不是可以运用这个 MQ 去进行系统的解耦。...但是系统是直接基于 MySQL 的，大量的请求涌入 MySQL，每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。...A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。

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Java岗大厂面试百日冲刺 - 日积月累，每日三题【Day31】—— 消息队列1

感觉认识到位的同学请点个赞~~ 面试题1：说说你对消息队列的理解，消息队列为了解决什么问题？ ...那如果引入 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，每个子系统加上对消息队列中支付成功消息的订阅，持续监听就可以了，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。...A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok了，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也不会挂掉。...当然了，用户的响应时间肯定会受影响，毕竟秒杀嘛，只要把前多少条请求处理好，其余的抢票失败就行了。 ...如果RabbitMQ发生内部错误从而导致消息丢失，会发送一条Nack（not acknowledged，未确认）消息。发送方确认模式是异步的，生产者应用程序在等待确认的同时，可以继续发送消息。

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为什么使用消息队列？消息队列有什么优点和缺点？

先说一下消息队列常见的使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有 3 个：解耦、异步、削峰。解耦看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。...但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ 给它异步化解耦，也是可以的，你就需要去考虑在你的项目里，是不是可以运用这个 MQ 去进行系统的解耦。...削峰每天 0:00 到 12:00，A 系统风平浪静，每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00 ，每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。...但是系统是直接基于 MySQL 的，大量的请求涌入 MySQL，每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。...A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。

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消息可靠性设计，看这一篇就够了

1.提高单通道的连通性和稳定性 2.通过多通道保证通道的可靠性 3.重试机制：因为拉取消息是知道客户端需要什么数据，失败了客户端是可以重试的，可以决定重试多少次。...4缓存的话，在推送消息下并不适用 3重试机制：因为拉取消息是知道客户端需要什么数据，失败了客户端是可以重试的，可以决定重试多少次。那推送消息的话，客户端如何知道自己将会收到什么消息呢？...空洞拉取主要由push 消息触发后缀拉取当 push 通道出现了阻塞、断连、或者失效的情况下，消息队列：1（2）（3），还有一条定时后缀拉取的通道来兜底。...设计要点6：所有可以配置的地方可以在后台返回，动态改动配置，本地保底配置比如空洞拉取的等待时间，合并拉取时间，一次拉取条数。比如定时后缀拉取的时间，可以由后台根据消息密集程度动态算出。...这里触发空洞一次拉取3，5。接口耗时1.5s。接口返回消息3，5。

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Kafka为什么这么快？

Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。...Kafka 提供了以下几个参数来控制消费端的批处理策略： fetch.min.bytes：指定每次拉取请求至少要获取多少字节的数据。默认是 1B。...fetch.max.bytes：指定每次拉取请求最多能获取多少字节的数据。默认是 50MB。 fetch.max.wait.ms：指定每次拉取请求最多能等待多长时间。默认是 500ms。...max.partition.fetch.bytes：指定每个分区每次拉取请求最多能获取多少字节的数据。默认是 1MB。 4. 消息批量压缩消息批量压缩通常与消息批处理一起使用。...为了解决这个问题，Kafka 提供了一些参数来控制刷新策略，例如： log.flush.interval.messages：指定多少条消息后强制刷新数据。

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Kafka为什么这么快？

Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。...Kafka 提供了以下几个参数来控制消费端的批处理策略：fetch.min.bytes：指定每次拉取请求至少要获取多少字节的数据。默认是 1B。...fetch.max.bytes：指定每次拉取请求最多能获取多少字节的数据。默认是 50MB。fetch.max.wait.ms：指定每次拉取请求最多能等待多长时间。默认是 500ms。...max.partition.fetch.bytes：指定每个分区每次拉取请求最多能获取多少字节的数据。默认是 1MB。4. 消息批量压缩消息批量压缩通常与消息批处理一起使用。...为了解决这个问题，Kafka 提供了一些参数来控制刷新策略，例如：log.flush.interval.messages：指定多少条消息后强制刷新数据。

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Apollo配置中心如何进行配置热发布

配置发布主流程如上图所示，配置发布的主流程如下：（1）用户通过Portal向AdminService发布配置信息；（2）AdminService在配置发布后会往ReleaseMessage表插入一条消息记录...；（3）ConfigService中包含了一个定时线程，该定时线程每秒扫描一次ReleaseMessage表，检查表中是否有新的消息记录；（4）如果存在配置更新，ConfigService就会通知所有的消息监听器...（2）如果使用Pull方式拉取数据会有什么问题？ Pull模式主要是通过客户端主动向配置中心进行数据请求，拉取对应的配置信息。由于是客户端主动拉取，因此不会出现数据堆积的问题。...另外为了保证配置的有效性，客户端也会定时请求配置信息，防止配置更新可能出现的异常情况，是一种数据保证的兜底fallback机制。另外当获取到配置后，会同步到本地配置文件中。...主要是由于本身已经存在了定时拉取配置的步骤，那么为了保证单一原则以及代码上的简洁以及复用。所以通过这种获取配置更新后再进行数据拉取的方式。

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消息队列(一)

如果使用MQ，A系统生成一条数据，发送到MQ里面去，哪个系统需要数据就自己从MQ里获取数据即可，如果新增系统需要数据，就可以直接从MQ里消费；如果哪个系统因业务变更不需要了，直接取消对MQ的消费即可。...削峰：例如一个系统每天大部分时间的请求只有每秒50个，但是每天高峰期可以达到每秒10000个请求，系统每秒最多只能，处理1000个请求，如果直接访问会导致系统崩溃，用户也不能再使用系统。...如果使用ＭＱ，把所有的请求写入MQ，系统再从MQ里慢慢拉取请求，只要拉取的速度不超过自己最大处理能力即可，这样哪怕高峰期也不会挂掉。...由sun公司早期提出的消息标准，是为了Java应用提供统一的消息操作，包括create、send、receive等。...再说confirm模式，在生产者那里设置confirm模式后，RabbitMQ会回传一个ack消息，告诉这个消息接收到了，如果没有接收到了会回调一个nck接口，告诉消息接收失败，可以再次重试。

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你必须知道的消息的推拉机制

，如果producer和broker之间交互用broker来拉取，就会怪怪的，每次消息都要存储到producer的本地，然后等待broker来拉取，这个要取决于多个producer的可靠性，显然这种设计是很糟糕的...，如果消费者真的出现那种忙不过来的情况下，可以根据一定的策略去暂停拉取服务端也相对来说轻松了，不需要去进行消息的处理逻辑了，你来了我就给你就好了，你要多少我就给你就好了，broker就是一个没得感情的存储机器...broker也可以更好的决定缓存多少消息用于批量发送说完了优点，就需要说缺点了，拉模式需要Consumer对于服务端有一定的了解，主要的缺点就是实时性较差，针对于服务器端的实时更新的信息，客户端还是难以获取实时的信息...毕竟消费者是去拉取消息，消费者怎么知道消息到了呢，所以消费者能做的就是不断的去拉取，但是又不能频繁的去拉取，这样也耗费性能，因此就必须降低请求的频率，请求间隔时间也就意味着消息的延迟 RocketMQ...broker端自主选择MessageQueue和offset进行消息拉取，用户拉取消息的时候，用户自己决定拉取哪个队列从哪个offset开始，拉取多少消息为什么拉模式稍微更合适些呢，现在的消息队列都有持久化消息的需求

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简单的业务更考验技术--化腐朽为神奇

为了解决本地缓存的问题，我想采用缓存数据存于redis，用canel订阅mysql的更新，启动时只是取一下redis的值，采用redis的哈希结构，可以直接反序列化成java的hashmap，很快。...为了高可用，采用的是分步计算，结果冗余。获取方可以将其中一个磁盘作为主磁盘作为hadoop的节点或者采用linux的async同步，或者ftp,nfs等手段拉取数据。...增量服务可以采用消息队列等手段进行数据传递，如果消息多，消息体大，可以用消息传递更新的id，内容可存于磁盘，中间数据库，缓存等，让调用方来进行拉取。...而有限制的对象池是为了防止对象在异常时过多资源占用。而异步有点地方是为了提高效率，有些地方又是必须的。...比如我在程序中一个方法调用mysql取数据，而这个方法处理完数据后还要给MQ发消息，消息体特别大，发送时间特别长。长时间mysql不断开，就会连接超时异常。

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CKafka系列学习文章 - CKafka入门型配置压测报告（十五）

num-fetch-threads 6 --topic ckafka-test1 三、开始压测生产者压测： 3_20190929131421328848.png 消费者压测（一定要保持topic中有足够的数据，可以一边生产...磁盘使用百分比：消费是一个阶段性的，跟客户每次拉取的消息条数有关，统计的是一分种中一秒的最大值，就是这一秒有多少消费者来拉，这一秒拉了多少次，拉取一次，可能需要消费一段时间。...，本例为2000 压测结果 5_20190929131457232852.png 可以看到本例中，每秒平均向ckafka发送了1364条消息，256.3条/s、24.45MB/s，每次写入的平均延迟为240.5...，开始时间：2019-09-27 11:35:40:259，结束时间：2019-09-27 11:35:47:536, 总共消费了436.7313M的数据，每秒为60.0153M，总共消费了4823条消息...，每秒为662.7731条。

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Kafka性能调优分析-线上环境篇

所以对于“buffer.memory”这个参数应该结合自己的实际情况来进行压测，你需要测算一下在生产环境，你的用户线程会以每秒多少消息的频率来写入内存缓冲。...比如说每秒300条消息，那么你就需要压测一下，假设内存缓冲就32MB，每秒写300条消息到内存缓冲，是否会经常把内存缓冲写满？经过这样的压测，你可以调试出来一个合理的内存大小。 ...比如说发送消息的频率就是每秒300条，那么如果比如“batch.size”调节到了32KB，或者64KB，是否可以提升发送消息的整体吞吐量。...，follow同步性能由这几个参数决定： num.replica.fetchers：拉取线程数 replica.fetch.min.bytes：拉取最小字节数 replica.fetch.min.bytes...：拉取最大字节数 replica.fetch.wait.max.ms：最大等待时间优化建议 num.replica.fetchers 配置多可以提高follower的I/O并发度，单位时间内leader

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手机QQ公众号亿级消息实时群发架构

我们通过关系链接口，拉取一批用户，发送一批。当然这个过程可以并行。到了后来有了业务方提供自己挖掘的号码包（腾讯基本各个大型业务都会有自己的挖掘团队）。...C 端控制频控，决定一个 pCTR ，平台策略，新鲜度决定一个用户能收到什么样的消息。频次均匀随机释放，一天用户可以收到最多6条公众号消息。...为了防止系统出现 B 运营者，在第二天 11:45 的时候，直接建立第二天 0:00 分的任务（系统限制只能建立 15 分钟之后的任务）导致第二天释放的用户频次被立刻抢走（因为没有竞争）。...3、现在对于一条需要群发给上亿用户的消息，最快可以做到多长时间群发完？影响群发速度的瓶颈主要在哪一块？春节上 10 亿的消息，我们用了 15 分钟，取决于机器数目，都是并行拆分，可以更快。...14、对于 iOS 是用长链接发送还是苹果的消息通知，如果中间经过苹果怎么保证不把苹果搞挂？这里对于离线走的是苹果的 PUSH 通道，然后触发一次长链接拉取。

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即时通讯IM技术领域提高篇

写扩散: 简单,但是群里面每个人都要写一遍缓存.数据量有点大,而且增加网络消耗(比如写redis的时候).读扩算: 只写一份到缓存,拉取的时候,从这个群缓存消息里面拉,需要增加一点逻辑处理,方便在所有群成员都拉取完后删掉缓存数据...群方式在线的,msg只有一份到db中, index还是写扩散到cache和db中.离线的,缓存中,写扩散(msg和index),如果缓存失效,则穿透到db中拉取.对于群消息,每条消息都需要拉取群成员的在线状态....如果存放在redis,拉取会太过频繁.连接数会暴增,并发过高.....这样保证消息不丢.服务端确保msgid生成器的极度高的可用性,并且递增, 通过msgid的大小,来保证消息的顺序详细说明消息防丢失机制为了达到任意一条消息都不丢的状态，最简单的方案是手机端对收到的每条消息都给服务器进行一次..., 需要qps到3w.之前测试redis的时候, 有测试过,如果并发太高,会导致拉取redis耗时较长,超过3s左右.正常情况下,一个人发送一条消息需要耗时至少5s左右(6-8个字).要深入提高IM技术

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