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分布式服务下,消息中间件改造

三、改造过程 3.1 整体思路 涉及核心角色说明,从左向右依次: 生产客户端:需要请求服务端通信的节点,调用生产服务端封装的消息发送接口即可; 生产服务端:封装消息发送API,并维护路由管理,权限识别等 ,消息落地存储等; 消息存储层:主要基于消息中间件进行存储,数据库层面用来处理特定情况下的二次调度; 消费服务端:封装消息接收API,并根据路由标识,请求指定的消费端接口,完成通信; 消费客户端:响应消费服务端的请求 ,以及对分布式事务的支持,也是核心的考虑因素。 微服务架构 基于当前微服务的架构模式,把MQ功能本身集成在两个核心服务中,进行统一管理和迭代,以及组件的版本控制,对于所有生产的消息,进行全局路由控制,以及特定情况下的,通过应用服务层面功能设计,实现消息延时消费 同系列:分布式概念 | 分布式事务 | Kafka集群 | RocketMQ组件 | Redis集群 四、源代码地址 GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile Wiki

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分布式系统的消息&服务模式简单总结

分布式系统的消息&服务模式简单总结 在一个分布式系统中,有各种消息的处理,有各种服务模式,有同步异步,有高并发问题甚至应对高并发问题的Actor编程模型,本文尝试对这些问题做一个简单思考和总结。 MSF的“推送模式”分为定时推送模式和事件推送模式,事件推送模式的意思是将服务器发生的事件作为消息推送到客户端,然后客户端响应此事件类型的消息,等同于客户端订阅了服务器的事件,本质上就是一种“分布式事件 消息服务框架(MSF)是基于分布式消息处理的框架,在设计上它具有Actor模式的特点,MSF的每个服务对象实例都是一个Actor,MSF通过不同的服务模式来控制Actor的生命周期: “请求-响应”模式 假设客户端A激活了服务端B服务,而服务端B服务又去调用服务端C服务,将激活服务端C服务.....一个分布式对象服务的链式激活过程开启了。 总之,MSF的这种服务之间的通信都是通过消息进行的,对象之间只有消息,并且是分布式消息,所以,MSF是一个真正的分布式Actor编程模型。

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    原 EMQ百万级MQTT消息服务(分布式集群)

    Erlang/OTP 语言平台的分布式程序,由分布互联的 Erlang 运行系统组成,每个 Erlang 运行系统被称为节点(Node),节点(Node) 间通过 TCP 互联,消息传递的方式通信: - \ | --------- --------- | Node3 | --------| Node4 | --------- --------- EMQ 消息服务器集群基于 Erlang/OTP 分布式设计,集群原理可简述为下述两条规则: MQTT 客户端订阅主题时,所在节点订阅成功后广播通知其他节点:某个主题(Topic)被本节点订阅。 MQTT 客户端发布消息时,所在节点会根据消息主题(Topic),检索订阅并路由消息到相关节点。 EMQ 消息服务器同一集群的所有节点,都会复制一份主题(Topic) -> 节点(Node)映射的路由表,例如: topic1 -> node1, node2 topic2 -> node3 topic3

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    分布式消息队列

    分布式消息队列’包含两个概念 一是‘消息队列’,二是‘分布式’ 那么就先看下消息队列的概念,和为什么需要分布式 消息队列的定义 “消息”指进程间传送的数据 “队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器 消息被发送到队列中,消息队列充当中间人,将消息从源发送给目标 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致时,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异 例如 (1)服务员点菜快, 厨师做菜慢,服务员只需要下单给厨师,然后就可以继续去服务顾客,不需要等待厨师把菜做完 点菜单就相当于消息,放单子的位置就相当于队列 (2)业务系统需要发短信,但短信发送模块速度跟不上,业务系统就可以把发送短信的相关信息封装为一个消息 ,使得系统设计更清晰 为什么需要分布式消息队列 (1)多系统协作需要分布式 例如消息队列中的数据需要在多个系统间共享,所以需要提供分布式通信机制、协同机制 (2)可靠 消息会被持久化到分布式存储中 ,这样避免了单台机器存储的消息由于机器问题导致消息的丢失 (3)可扩展 分布式消息队列,会随着访问量的增加而方便的增加处理服务

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    分布式消息队列

    作者:vincentchma,腾讯 IEG 后台开发工程师 一、消息队列的演进 分布式消息队列中间件是是大型分布式系统中常见的中间件。 单机 MQ 易于实现,但是缺点也很明显:因为依赖于单机 OS 的 IPC 机制,所以无法实现分布式消息传递,并且消息队列的容量也受限于单机资源。 通常 RPC 服务自身都具有服务自动发现,负载均衡等功能,保证了其高可用。 kafka 通过 zookeeper 管理集群配置及服务协同。 这样就组成了一个高性能的分布式消息发布和订阅系统。 即当某个 Broker 实例故障时,整个集群的消息存储能力仍然完好。此时,集群只是丧失了特定分区的消息服务,只需要把这些分区的服务权限分配给其他 Broker 即可。

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    分布式消息队列

    一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 它使分布式通信耦合度更低,消息服务更加可靠以及异步性。 在EJB架构中,有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中,有消息服务者模式,用于实现消息与应用直接的解耦。 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。 结构图如下:(微信公众号:IT技术精选文摘, 微信号:ITHK01,欢迎订阅) ? 5.4 Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,有如下特性: 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

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    服务(十一)——Config分布式配置中心&Bus消息总线

    Config分布式配置中心 Config分布式配置中心介绍 分布式系统面临的配置问题 微服务意味着要将单体应用中的业务拆分成一个个子服务,每个服务的粒度相对较小,因此系统中会出现大量的服务。 怎么玩 SpringCloud Config分为服务端和客户端两部分。 服务端也称为分布式配置中心,它是一个独立的微服务应用,用来连接配置服务器并为客户端提供获取配置信息,加密/解密信息等访问接口。 我们想大范围的自动刷新,求方法 Bus消息总线 Bus消息总线是什么 上—讲解的加深和扩充 一言以蔽之,分布式自动刷新配置功能。 Spring Cloud Bus是用来将分布式系统的节点与轻量级消息系统链接起来的框架,它整合了Java的事件处理机制和消息中间件的功能。 能干嘛 Spring Cloud Bus能管理和传播分布式系统间的消息,就像一个分布式执行器,可用于广播状态更改、事件推送等,也可以当作微服务间的通信通道。

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    消息可靠性、重复消息消息积压、利用消息实现分布式事务

    1、消息重复的情况必然存在 在MQTT协议中,给出了三种传递消息时能够提供的服务质量标准,这三种服务质量从低到高依次是: At most once:至多一次。消息在传递时,最多会被送达一次。 检查这条消息是否有被消费过,如果没有消费过,才更新数据,然后将消费状态置为已消费 但在分布式系统中,这个方法非常难以实现。 ,这种情况也会拖垮整个系统的消费速度 四、如何利用事务消息实现分布式事务? 回到订单和购物车这个例子,来看下如何用消息队列来实现分布式事务 ? 首先,订单系统在消息队列上开启了一个事务。 这种情况下,即使是发送事务消息的那个订单服务节点宕机了,RocketMQ依然可以通过其他订单服务的节点来执行反查,确保事务的完整性 使用RocketMQ事务消息功能实现分布式事务的流程如下图: ?

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    消息队列中:消息可靠性、重复消息消息积压、利用消息实现分布式事务

    1、消息重复的情况必然存在 在MQTT协议中,给出了三种传递消息时能够提供的服务质量标准,这三种服务质量从低到高依次是: At most once:至多一次。消息在传递时,最多会被送达一次。 检查这条消息是否有被消费过,如果没有消费过,才更新数据,然后将消费状态置为已消费 但在分布式系统中,这个方法非常难以实现。 ,这种情况也会拖垮整个系统的消费速度 四、如何利用事务消息实现分布式事务? 回到订单和购物车这个例子,来看下如何用消息队列来实现分布式事务 ? 首先,订单系统在消息队列上开启了一个事务。 这种情况下,即使是发送事务消息的那个订单服务节点宕机了,RocketMQ依然可以通过其他订单服务的节点来执行反查,确保事务的完整性 使用RocketMQ事务消息功能实现分布式事务的流程如下图: ?

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    分布式消息队列 Kafka

    Kafka是一个高吞吐量的、分布式消息系统,由Linkedin开发,开发语言为scala 具有高吞吐、可扩展、分布式等特点 适用场景 活动数据统计 活动数据包括页面访问量(Page View) 、被查看内容方面的信息、搜索情况等内容 先以日志的形式存储,然后周期性地对这些文件进行统计分析 运营数据统计 收集服务器的性能数据(CPU、内存、IO使用率 ……),之后进行统计 Linkedin 就是基于这类需求开发出了Kafka,所以kafka最适合的场景为: 一个日志集群,各种服务器将它们自身的日志发送到集群中进行统一汇总和存储,然后其它机器从集群中拉取消息进行分析处理,数据挖掘 整体架构 ,Consumer从Topic中获取消息 ? 为了高效的读写消息,topic都被切分为多个分区partition,放入不同的broker中 topic的partition类似于数据库的分表,可以根据消息的key进行分区 例如key为userid,

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    分布式消息队列Kafka

    基本概念 主题:好比数据库表,或者系统中文件夹 分区:一个主题可以分若干分区,同一个分区内可以保证有序 偏移量:一个不断递增的整数值,每个分区的偏移量是唯一的 broker:一个独立的kafka服务器 (KafkaProducer) 序列化:自定义序列化、Avro 分区:ProducerRecord对象包含了目标主题、键和值, 键有两个作用:可以作为消息的附加信息,也可以用来决定消息改写到主题的那个分区 ,拥有相当键的消息会被写到同一个分区。 flume是分布式的日志收集系统,它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去 日志输出到flume,log4j里加上日志 业界比较典型的一中用法是: 线上数据 -> flume -> kafka -> hdfs -> MR离线计算 或者: 线上数据 -> flume -> kafka -> storm 简单点概括 flume类似于管道,kafka类似于消息队列。

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    分布式消息队列浅析

    ,跨机通信的场景需来需多,面临的问题不仅是消息投递问题,分布式系统普适性的挑战也随着应用场景的多样性而越来越多。 [3.png] 业界组件介绍 看下业界,开源的分布式消息队列有很多种,侧重的维度也略有不同,包括支持的消息模型也有一些差异,如果按是否有独立进程来看,可以分为两个大类: Broker Broker类的分布式消息队列 ,是指有独立部署进行的分布式服务,即发送者把消息发布到Broker进程,再由Broker进程推(或者是拉)给订阅者。 具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;高吞吐,在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率;完全的分布式系统,Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式 ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式,你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件,因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。

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    分布式消息队列 RocketMQ源码解析:事务消息

    事务消息回查 3.1 Broker 发起【事务消息回查】 3.1.1 官方V3.1.4:基于文件系统 3.1.1.1 存储消息到 CommitLog 3.1.1.2 写【事务消息】状态存储(TranStateTable 概述 必须必须必须 前置阅读内容: 《事务消息(阿里云)》 2. 事务消息发送 2.1 Producer 发送事务消息 活动图如下(结合 核心代码 理解): ? 事务消息回查 【事务消息回查】功能曾经开源过,目前(V4.0.0)暂未开源。 _3.1.4 相较于普通消息,【事务消息】多依赖如下三个组件: TransactionStateService :事务状态服务,负责对【事务消息】进行管理,包括存储与更新事务消息状态、回查事务消息状态等等 处理【Half消息】时,新增【事务消息】状态存储(TranStateTable)。 ?

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    Kafka 分布式消息系统

    ,提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计),所以尽管在使用方式上像极了队列,但并不算是严格意义上的消息队列。 所以我还是折中一下,将标题取名为了“Kafka分布式消息系统”。 1. 存储:在一个分布式、容错的集群中安全地存储流式数据。 1.1 消息系统 上面的三个作用,第一条就讲到,kafka是一个消息系统。那么什么是消息系统?它解决了什么样的问题? 引入消息系统后的系统结构 引入消息系统后,上面的问题将会得到有效解决: 所有的组件,Web服务和应用服务,都不再关心彼此的接口定义,而仅关心数据结构(Json结构)。 4.4 Zookeeper Zookeeper是一个分布式服务注册、发现、治理的组件,大数据生态系统中的很多组件都有用到Zookeeper,例如HDFS等。

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    KAFKA分布式消息系统

    Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列,linkedin的日志数据容量大,但对可靠性要求不高,其日志数据主要包括用户行为(登录、浏览、点击、分享、喜欢)以及系统运行日志(CPU、 当前很多的消息队列服务提供可靠交付保证,并默认是即时消费(不适合离线)。 高可靠交付对linkedin的日志不是必须的,故可通过降低可靠性来提高性能,同时通过构建分布式的集群,允许消息在系统中累积,使得kafka同时支持离线和在线日志处理。 无状态导致消息的删除成为难题(可能删除的消息正在被订阅),kafka采用基于时间的SLA(服务水平保证),消息保存一定时间(通常为7天)后会被删除。 4. 为了对减小一个consumer group中不同consumer之间的分布式协调开销,指定partition为最小的并行消费单位,即一个group内的consumer只能消费不同的partition。

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    分布式消息系统:Kafka

    Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。 客户端和服务器端的通信,是基于简单,高性能,且与编程语言无关的TCP协议。几个基本概念: Topic:特指Kafka处理的消息源(feeds of messages)的不同分类。 Consumers:消息和数据消费者,订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。 Broker:缓存代理,Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。 日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件,然后放到一个集中的位置(文件服务器或HDFS)进行处理。然而Kafka忽略掉文件的细节,将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。 7.持久性日志(commit log) Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据,并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。

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    MOOON分布式消息结构

    MOOON主要消息结构如下,缺点是消息本身占用字节数较多: /*** * 分布式消息头结构 */ typedef struct TDistributedMessage {     net ::common_message_header header; // 消息头     nuint32_t flags; // 标志字段     nuint32_t source_ip[IP_BYTES ]; // 消息源的IP地址,如果是IPV4地址,则N值为1,否则为4     nuint32_t destination_ip[IP_BYTES]; // 消息目的地的IP地址,如果是IPV4地址, 则N值为1,否则为4     nuint16_t source_port; // 消息源的端口号     nuint16_t destination_port; // 消息目的地的端口号     nuint32_t source_service_id; // destination_Service ID     nuint32_t destination_service_id; // 消息目的地的

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    分布式消息队列浅析

    ,跨机通信的场景需来需多,面临的问题不仅是消息投递问题,分布式系统普适性的挑战也随着应用场景的多样性而越来越多。 业界组件介绍 看下业界,开源的分布式消息队列有很多种,侧重的维度也略有不同,包括支持的消息模型也有一些差异,如果按是否有独立进程来看,可以分为两个大类: Broker Broker类的分布式消息队列, 是指有独立部署进行的分布式服务,即发送者把消息发布到Broker进程,再由Broker进程推(或者是拉)给订阅者。 具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;高吞吐,在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率;完全的分布式系统,Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式 ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式,你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件,因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。

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    基于可靠消息方案的分布式事务(四):接入Lottor服务

    在上一篇文章中,通过Lottor Sample介绍了快速体验分布式事务Lottor。本文将会介绍如何将微服务中的生产方和消费方服务接入Lottor。 场景描述 生产方:User服务 消费方:Auth服务 事务管理方:Lottor Server Lottor-Samples中的场景为:客户端调用User服务创建一个用户,用户服务的user表中增加了一条用户记录 除此之外,还会调用Auth服务创建该用户对应的角色和权限信息。 ? 我们通过上面的请求流程图入手,介绍接入Lottor服务。 ,事务消息id、源服务、目标服务、目标方法和目标方法的传参args都是必不可少的。 5 String serviceName; 6 //消息中间件的topic 7 String topic; 8 9 ... 10} 消息中间件的topic是在服务名的基础上

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    Kafka——分布式消息队列

    通过脚本启动Kafka kafka的leader的均衡机制 kafka 0.11版本改变 第三章Kafka整合flume 整合步骤 第一章 是什么 一 Kafka简介 kafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统 Distribution – 分布式 日志的分区分布在Kafka群集中的服务器上,每个服务器处理数据并要求共享分区。每个分区都在可配置数量的服务器之间复制,以实现容错功能。 对于复制因子为N的主题,我们最多可以容忍N-1个服务器故障,而不会丢失提交给日志的任何消息分布式:数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展 分布式,数据副本,也就是同一份数据可以到不同的broker上面去,也就是当一份数据,磁盘坏掉的时候,数据不会丢失,比如3个副本,就是在3个机器磁盘都坏掉的情况下数据才会丢 各个group各自独立消费,互不影响 六 kafka与其他消息队列对比 RabbitMQ:分布式,支持多种MQ协议,重量级 ActiveMQ:与RabbitMQ类似 ZeroMQ:以库的形式提供,使用复杂

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    • 消息队列 RocketMQ 版

      消息队列 RocketMQ 版

      消息队列 RocketMQ 版(TDMQ RocketMQ 版)是一款腾讯自主研发的消息队列服务,兼容Apache RocketMQ 的各个组件与概念,支持RocketMQ 4.6.1及以上版本的客户端零改造接入,同时具备计算存储分离,灵活扩缩容的底层优势。

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