SCTP (Stream Control Transmission Protocol)是一种传输协议，在TCP/IP协议栈中所处的位置和TCP、UDP类似，兼有TCP/UDP两者特征。
粘包：例如服务端依次将两条消息发送给客户端，我们暂且简单的将这两条消息举例为"Hello"、"Unity"，而客户端一次性读取到的内容却是"HelloUnity"，像这种一次性读取到两条消息中数据内容的情况称之为粘包。
这篇文章我们将前进一大步，使用异步的方式来对服务端编程，以使它成为一个真正意义上的服务器：可以为多个客户端的多次请求服务。但是开始之前，我们需要解决上一节中遗留的一个问题。
大部分IM为便于查看历史消息或暂存离线消息，都需对消息进行服务端存储，那怎么存储或暂存。
熟悉TCP变成的可以知道，无论是客户端还是服务端，但我们读取或者发送消息的时候，都需要考虑TCP底层粘包/拆包机制，下面我们先看一下TCP 粘包/拆包和基础知识，然后模拟一个没有考虑TCP粘包/拆包导致功能异常的案例，最后，通过正确的例程来谈谈Netty是如何实现的。
摘要：本文由腾讯高级工程师杜立分享，主要介绍腾讯实时计算平台针对 Flink SQL 所做的优化，内容包括：
在生产环境中由于一些不明原因，导致 rabbitmq 重启，在 RabbitMQ 重启期间生产者消息投递失败， 导致消息丢失，需要手动处理和恢复。于是，我们开始思考，如何才能进行 RabbitMQ 的消息可靠投递呢？ 特别是在这样比较极端的情况，RabbitMQ 集群不可用的时候，无法投递的消息该如何处理呢:
在socket网络编程中，如果此时客户端忽然由于某种原因断开连接或者崩溃，服务端没有处理好，便会同时崩溃掉，本篇文章将会从崩溃到问题分析，解决，一步步入手。
广域网中有很多的模拟信道，模拟信道只能传模拟信号，所以数字信号需要先通过调制解压器将其转化成模拟信号
幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“setTrue()”函数就是一个幂等函数,无论多次执行，其结果都是一样的.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现。
平时，我们想要知道，自己的机器到目的机器之间，网络通不通，一般会执行ping命令。
③ 猫转换数据 ( 数字 -> 模拟 ) : 调制解调器 将 数字信号 转为 模拟信号 ;
MQ全称为Message Queue-消息队列，是一种应用程序对应用程序的消息通信，一端只管往队列不断发布信息，另一端只管往队列中读取消息，发布者不需要关心读取消息的谁，读取消息者不需要关心发布消息的是谁，各干各的互不干扰。
spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated
概要：在使用storm分布式计算框架进行数据处理时，如何保证进入storm的消息的一定会被处理，且不会被重复处理。这个时候仅仅开启storm的ack机制并不能解决上述问题。那么该如何设计出一个好的方案
SIGPIPE信号产生的原因： 简单来说，就是客户端程序向服务器端程序发送了消息，然后关闭客户端，服务器端返回消息的时候就会收到内核给的SIGPIPE信号。 TCP的全双工信道其实是两条单工信道，client端调用close的时候，虽然本意是关闭两条信道，但是其实只能关闭它发送的那一条单工信道，还是可以接受数据，server端还是可以发送数据，并不知道client端已经完全关闭了。 以下为引用： ”’对一个已经收到FIN包的socket调用read方法, 如果接收缓冲已空, 则返回0, 这就是常说的表示连接关闭. 但第一次对其调用write方法时, 如果发送缓冲没问题, 会返回正确写入(发送). 但发送的报文会导致对端发送RST报文, 因为对端的socket已经调用了close, 完全关闭, 既不发送, 也不接收数据. 所以, 第二次调用write方法(假设在收到RST之后), 会生成SIGPIPE信号, 导致进程退出.”’
首先我们来看一下消息的传输流程。消息生产者–>MQ–>消息消费者；消息生产者发送消息到MQ服务器，MQ服务器存储消息，消息消费者监听MQ的消息，发现有消息就消费消息。
在 Java 语言中，传统的 Socket 编程分为两种实现方式，这两种实现方式也对应着两种不同的传输层协议：TCP 协议和 UDP 协议，但作为互联网中最常用的传输层协议 TCP，在使用时却会导致粘包和半包问题，于是为了彻底的解决此问题，便诞生了此篇文章。
Kafka 是对分区进行读写的，对于每一个分区的消费，都有一个 offset 代表消息的写入分区时的位置，consumer 消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的 offset 提交一下。表示已记录当当前的消费位置，从这里开始消费。
RocketMQ（以下简称MQ）作为消息中间件在事务管理，异步解耦，削峰填谷，数据同步等应用场景中有着广泛使用。当业务系统进行灰度发布时，Dubbo与HTTP的调用可以基于业界通用的灰度方式在我们的微服务治理与网关平台来实现，但MQ已有的灰度方案都不能完全解决消息的隔离与切换衔接问题，为此，我们在鲁班MQ平台（包含根因分析、资源管理、订阅关系校验、延时优化等等的扩展）增加了MQ灰度功能的扩展实现。
当多条消息发送时接受变成了一条或者出现接收不准确的情况 粘包现象会发生在发送端 两条消息间隔时间短,长度短 就会把两条消息在发送之前就拼在一起 节省每一次发送消息回复的网络资源
在注册流程中，数据写DB是主流程，但注册后给用户发优惠券或欢迎短信是分支流程，时效性也不强。
但是在回调函数中，我们只能知道消息的主题名是什么。如果是非通配符订阅，订阅时使用的主题过滤器将和消息中的主题名完全一致，所以我们可以直接建立订阅主题与回调函数的映射关系。然后在消息到达时，根据消息中的主题名查找并执行对应的回调函数。
消息重复和幂等问题是很常见的问题，这俩问题基本可以放在一起。 既然是消费消息，那肯定要考虑考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。
无论生产者还是消费者，都需要与RabbitMQ建立连接后才可以完成消息的生产和消费，在这里可以查看连接情况。
抓包分析微信的消息，发现发送同样的内容，抓取到的数据包内容都不相同。这到底是怎么回事呢？
粘包和半包问题是数据传输中比较常见的问题，所谓的粘包问题是指数据在传输时，在一条消息中读取到了另一条消息的部分数据，这种现象就叫做粘包。 比如发送了两条消息，分别为“ABC”和“DEF”，那么正常情况下接收端也应该收到两条消息“ABC”和“DEF”，但接收端却收到的是“ABCD”，像这种情况就叫做粘包，如下图所示：
tcp 长链接模式下，使用固定消息头长度的方式进行消息 拆包 ，解决 粘包 问题。
消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并且只完成了部分它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该对象的消息，因为它无法接收到。 为了保证消息在发送过程中不丢失，RabbitMQ引入了消息应答机制，消息应答就是：消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉RabbitMQ它已经处理了，RabbitMQ可以把该消息删除了。
流程的示意图如上所示，比如我下单成功了，这是进行step1，对我的业务数据进行入库，业务数据入库完毕（这里要特别注意一定要保证业务数据入库）再对要发送的消息进行入库，图中采用了两个数据库，可以根据实际业务场景来确定是否采用两个数据库，如果采用了两个数据库，有人可能就像到了采用分布式事务来保证数据的一致性，但是在大型互联网中，基本很少采用事务，都是采用补偿机制。
书接上回，我们介绍了如何实现在线Excel多人协作的整体设计。其中很重要的一点“如何保证用户消息有序、不丢、不重”我们没有做过多的解释。本文我们分析下如何保证协作编辑的场景下，消息 「有序」 「不丢」 「不重」 。
与非网管型全国产加固交换机相比，使用武汉海翎光电网管型全国产加固交换机的其中一个好处是其冗余功能。这允许您使用带有额外连接的以太网，因此如果网络上两点之间的一条路径出现故障，则可以使用另一条路径来传递消息。如果一个链路或全国产加固交换机发生故障，另一个链路或全国产加固交换机可以接管，以防止不必要的停机时间。
Android中bindService是一个异步的过程，什么意思呢？使用bindService无非是想获得一个Binder服务的Proxy，但这个代理获取到的时机并非由bindService发起端控制，而是由Service端来控制，也就是说bindService之后，APP端并不会立刻获得Proxy，而是要等待Service通知APP端，具体流程可简化如下： APP端先通过bindService去AMS登记，说明自己需要绑定这样一个服务，并留下派送地址 APP回来，继续做其他事情，可以看做是非阻塞的 AMS
EMQ官方地址:http://emqtt.com/ EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html 1.ACL鉴权规则化 在正常业务使用下对于客户端的行为可以使
附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn EMQ官方地址:http://emqtt.com/ EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html 1.ACL鉴权规
在消费者端，需要确保在消息拉取并消费成功之后再给Broker返回ACK，就可以保证消息不丢失了，如果这个过程中Broker一直没收到ACK，那么就可以重试。所以，在消费者的代码中，一定要在业务逻辑的最后一步return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS
在这个万物互联的时代，手机作为我们和外界联系的窗口，似乎已经成为了我们身体的一部分。
首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。
在项目中使用RabbitMQ时，我们可能会遇到这样的问题:如一个订单系统当用户付款成功时我们往消息中间件添加一条记录期望消息消费者修改订单状态，但是最终实际订单状态并没有被修改成功。遇到这种问题我们排查的思路如下:
其实这是很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是 MQ 领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题。
在 TCP 这种字节流协议上做应用层分包是网络编程的基本需求。分包指的是在发生一个消息(message)或一帧(frame)数据时，通过一定的处理，让接收方能从字节流中识别并截取(还原)出一个个消息。因此，“粘包问题”是个伪命题
C指的是Client（客户端软件），S指的是Server（服务端软件）
发布者发布消息时，如果 Retained 标记被设置为 true，则该消息即是 MQTT 中的保留消息（Retained Message）。MQTT 服务器会为每个主题存储最新一条保留消息，以方便消息发布后才上线的客户端在订阅主题时仍可以接收到该消息。
消息传播是主服务器收到客户端的写命令或者是key值过期的时候，给从服务器发送相同的写命令，来保证主从同步的。
优秀的项目都由同步、异步和定时任务三种处理模式相辅相成。其中当属异步编程充满坑点。
1. 并发编程的两个关键问题 并发是让多个线程同时执行，若线程之间是独立的，那并发实现起来很简单，各自执行各自的就行；但往往多条线程之间需要共享数据，此时在并发编程过程中就不可避免要考虑两个问题：通信 与 同步。 通信 通信是指消息在两条线程之间传递。 既然要传递消息，那接收线程 和 发送线程之间必须要有个先后关系，此时就需要用到同步。通信和同步是相辅相成的。 同步 同步是指，控制多条线程之间的执行次序。 2. 通信的方式 2.1 通信方式的种类 线程之间的通信一共有两种方式：共享内存 和 消
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
