Serverless 与消息队列生态结合 消息队列 MQ 是 Serverless 事件驱动场景下必要的解耦中间件也是云函数最重要的触发源之一。TDMQ 是一款基于 Apache 顶级开源项目 Pulsar 自研的金融级分布式消息中间件。其计算与存储分离的架构设计，使得它具备极好的云原生和 Serverless 特性，用户按量使用，无需关心底层资源。它拥有原生 Java 、 C++、Python、Go 等多种 API，同时支持 Kafka 协议以及 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供
腾讯云中间件 - 微服务团队产品2021年6月简报： 微服务平台 TSF 服务监控模块优化，新增微服务网关可扩展性；解决日志模块大索引与索引过多导致日志检索慢、超时问题。 消息队列 CKafka 支持partition级别的监控；七月发布预览。 消息队列 TDMQ 支持AMQP协议兼容；升级大规模延时消息架构；支持全资源级别的CAM鉴权。 微服务引擎 TSE 子账号授权流程优化，默认多可用区部署，默认数据持久化；公网开通，后台监控运维系统发布。 弹性微服务TEM 扩展各种场景下的部署管理能力；支持
1. 腾讯微服务平台TSF：支持虚拟机部署应用的健康检查和滚动发布；支持Go语言治理框架，通过mesh的方式支持Dubbo协议和Dubbo应用的服务治理能力。
导读 近期，腾讯联合 StreamNative 开源 Apache 软件基金会顶级项目、分布式消息流平台 Apache Pulsar 生态项目RoP (RocketMQ-on-Pulsar) 新增了三位Maintainer。 他们是来自于我们腾讯云中间件团队的冉小龙（Github ID: @wolfstudy）、韩明泽（GitHub ID: @hanmz）和张勇华（GitHub ID: @ronyhzhang）。在此感谢他们对RoP项目的贡献！ 什么是RoP “RoP“（RocketM
随着云计算技术的持续发展，特别是近年来云原生技术在各个行业的蓬勃应用，企业的IT基础设施、中间件以及应用开发架构都发生了深刻的变化。
成熟系统的构建，最不能缺少的一环就是消息队列。消息队列的概念看似好懂，但落实到复杂问题的解决，则非常考验内功。比如：
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‘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
云原生时代的高效开发实战 2021 Techo Hub由腾讯云发起，通过年度八个城市巡回的小型技术沙龙，面向全球开发者和技术爱好者，持续分享热点技术、主流应用、开源生态和产品革新，助力开发者的能力成长和实践创新。这一站我们来到了武汉，我们的腾讯云中间件团队将带来关于微服务架构和云开发的精彩分享。快来看看都是哪几位导师吧。 Techo Hub技术巡回武汉站 武汉光谷聚集着大量高新技术企业，也曾经创下无数个“第一”。在企业创业创新的同时，需要利用云计算技术实现高效开发，从而快速抓住市场发展机遇。腾讯云
先看一下什么是同步调用。所谓的同步调用，就是说从请求的发起一直到最终的处理完成期间，请求的调用方一直在同步阻塞，等待调用的处理完成。下图所示的例子中，客户端代码 ClientCode，需要执行发送邮件 sendEmail 这样一个操作，它会调用 EmailService 进行发送，而 EmailService 会调用 SmtpEmailAdapter 类来进行处理，这个类会调用远程的一个服务，通过 SMTP 和 TCP 协议发送请求。
消息的生产者将消息送到消息队列以后，由消息的消费者从消息队列中获取消息，然后进行业务逻辑的处理，消息的生产者和消费者是异步处理的，彼此不会等待阻塞，所以叫做异步架构。
本项目由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
如上图，在不使用消息队列服务器的时候，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下数据库压力剧增，使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后，用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回，再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库（消息队列也比数据库有更好的伸缩性），因此响应速度得到大幅改善。
分布式消息队列中间件是是大型分布式系统不可缺少的中间件，通过消息队列，应用程序可以在不知道彼此位置的情况下独立处理消息，或者在处理消息前不需要等待接收此消息。所以消息队列主要解决应用耦合、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。消息队列已经逐渐成为企业应用系统内部通信的核心手段，当前使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ 等，而部分数据库如 Redis、MySQL 以及 PhxSQL 也可实现消息队列的功能。
扩展性（Extensibility）：指对现有系统影响最小的情况下，系统功能可持续扩展或提升的能力。是系统架构设计层面的开闭原则，架构设计考虑未来功能扩展，当系统增加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行修改。
RocketMQ 是业内知名的消息中间件，有着金融级消息的消息可靠性保证，在性能方面不输于 Kafka。同时对比 Kafka 有着更低的消息投递延时。而这一切，依赖于 RokcetMQ 精心的架构设计和不遗余力的性能优化。
精彩早知道 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例 JMS消息服务（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 常用消息队列（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 参考（推荐）资料（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 本次分享总结（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 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。
本文给出了分布式系统的初步概念模型，通过介绍分布式消息队列的几种分类以及Redis的分布式高可用哨兵模型，进而引出分布式系统的几个特征，副本，故障总会发生，消息的多样性，异常的分类。
上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下，在这篇文章中的延时消息部分，我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时，这个功能在开源版中显得特别鸡肋，但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列，果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列，在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如：RabbitMQ,Kafka等，都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢？是因为技术难度比较复杂吗？接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。
消息队列是最古老的中间件之一，从系统之间有通信需求开始，就自然产生了消息队列。如果你还没有用过消息队列，那是时候好好学习一下了。本文告诉什么是消息队列，为什么需要消息队列，常见的消息队列有哪些， RabbitMQ 的部署和使用。
简而言之，采用分布式系统，分布式应用和服务，分布式数据和存储，分布式静态资源，分布式计算，分布式配置和分布式锁。
在P2P模型中，有几个关键术语：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到它们被消费或超时。
1. 腾讯微服务平台TSF：提供服务双注册发现能力；提供容器部署前的健康检查功能；多系统可使用同一个TraceID。
在构建大规模爬虫系统时，我们常常面临一系列挑战。这些挑战包括高效爬取、频率限制、分布式处理、存储和数据管理等方面。为了应对这些挑战，我们需要采取一些解决思路和策略。在本文中，我将与大家分享大规模爬虫系统面临的主要挑战以及解决思路，希望对你构建高效稳定的爬虫系统有所帮助。
首先，在学习大数据之前，需要了解什么是大数据？它是如何诞生的？它有哪些应用场景？只有了解了这些，才能窥视大数据的技术全貌。一个技术的诞生，是顺应时代的，是用于解决某些问题的，它的发展也一定是有内在逻辑的。接下来，一起去看看。
4月15日，由中国电子信息行业联合会、武汉市人民政府、湖北省经济和信息化厅联合主办的“2023中国软件创新发展大会”在湖北武汉隆重召开，本次大会以“强基铸魂 创新共赢”为主题，旨在邀请政产学研用等各界代表，分享我国软件产业的新技术、新成果、新业态，研讨软件行业发展的新思路、新趋势、新格局，助力软件产业高质量发展，做强做优做大数字经济。 会上，中国电子信息行业联合会正式发布《2021-2022年度优秀创新产品》，该评选从产品创新、发展前景、自主品牌、应用规模等维度进行遴选国产优秀创新软件产品。 基于深厚的自
在使用Python爬虫分布式架构中可能出现以下的问题，我们针对这些问题，列出相应解决方案：
Kafka初识 1、Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题： 我们想分析下用户行为（pageviews），以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势 有些数据，存储数据库浪费，直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点： 数据是由上游模块产生，上游模块，使用上游模块的数据计算、统计、分析，这个时候就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统！ 2、Kafka的定义 What is Kafka：它是一个分布式消息系统
将系统再横向维度上切成几个部分，每个部分负责一部分相对单一的职责。就好比平时一份工作比较多的时候，团队中大家各自负责自己擅长的那一部分。大型网站中一般分为三层：
导语：由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的“2020可信云大会”于昨天圆满结束，会上发布了2020年可信云上半年最新评估结果。其中腾讯云中间件——分布式消息队列TDMQ凭借其优秀的技术能力，获得了可信云最高级认证证书。
对于Apache RocketMQ的了解，追溯起来，可以说是从开源初始，就认识到了它。那时候的它，还是个幼年，没有成熟的社区，也没有好的机制去运作。本身，也不算是成熟的产品。
作为广汽集团旗下的智慧出行平台，如祺出行上线四年时间，用户规模和订单量保持高速增长。在过去的2022年，如祺出行平台累计注册用户突破1800万，同比增长64%，年度订单总量超7000万，同比增长52%。
如上图，在不使用消息队列服务器的时候，用户的请求都直怼数据库，在高并发的情况下数据库压力剧增，不仅使得响应速度变慢，还可能因此而挂掉数据库，导致用户页面直接报错，项目经理找上门，然后*#！%@！#** ......（PS：尽管是某服务挂了，但某宝的用户页面提示信息一定会甩锅给网络不通哦~）
如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
腾讯云中间件 全面覆盖分布式微服务、分布式消息、消息队列等热点技术。提供企业技术中台解决方案。 随着近十年互联网蓬勃发展，需求正进行爆炸式的增长并进入超快速迭代阶段，传统行业为适应大的趋势，需要在此场景下敏捷改造自身业务为快速迭代提供支撑，实现快速根据业务变化情况统筹底层资源。时至今日，K8s、DevOps、微服务铁三角初具雏形，企业要想实现长远目标，打造良好完善的IT体系规划，就需要不断参考云原生的理念去实践。立足当下，放眼未来，腾讯云原生三驾马车已扬帆起航，腾讯云中间件团队历尽多年打磨，成功助
总结起来，处理大规模消息传递的挑战包括可靠性、可扩展性、延迟、顺序性、消息重复和安全性。解决这些挑战的方法可以是采用消息队列或分布式消息传递系统，并结合相应的技术和策略来确保消息的可靠传递、处理效率和安全性。
导语 2021年12月1日，腾讯云分布式消息队列 TDMQ Pulsar 版正式商业化。 金融级分布式消息中间件 消息队列 TDMQ Pulsar 版是一款基于 Apache Pulsar 自研的金融级分布式消息中间件，具备高一致、高可靠、高并发特性，可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。TDMQ Pulsar 版是一款经历了3年千亿级交易流水考验的消息队列，也是目前真正做到计算与存储分离的云消息队列，从架构上实现了云原
一个优秀的分布式消息队列，个人分析应该具备以下的能力：高吞吐、低时延（因场景而异），传输透明，伸缩性强，有冗灾能力，一致性顺序投递，同步+异步的发送方式，完善的运维和监控工具，开源。
腾讯计费平台 腾讯计费（米大师）是孵化于支撑腾讯内部业务千亿级营收的互联网计费平台，汇集国内外主流支付渠道，提供账户管理、精准营销、安全风控、稽核分账、计费分析等多维度服务。平台承载了公司每天数亿收入大盘，为 180+ 个国家（地区）、万级业务代码、100W+ 结算商户提供服务，托管账户总量 300 多亿，是一个全方位的一站式计费平台。 腾讯计费的核心痛点 在体量如此庞大的腾讯计费场景下，我们要解决的核心问题就是如何确保钱货一致。腾讯计费自研了分布式交易引擎 TDXA，这是一套交易控制解决框架方案
大家都有使用过分布式消息队列，比如 ActiveMQ、 kafka、RabbitMQ 等等，消息队列的是有可以使得程序之 间实现解耦，提升程序响应的效率。 如果我们把多线程环境比作是分布式的话，那么线程与线 程之间是不是也可以使用这种消息队列的方式进行数据通 信和解耦呢？
昨天，有位56年工作经验的粉丝面试被问到，什么是消息中间件。平时只关注使用，并没有去总结过，竟然被这个问题住了。今天，我给大家来聊一聊。
队列作为一种比较抽象的数据结构，在程序世界中被广泛的应用，而实现方式和形态也各式各样，有使用进程内堆栈实现的，如stl库中的queue;有基于管道、Shmem实现的，如常见的同机进程间通信模型，而随着分布式系统应用越来越广泛，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。
随着互联网技术在各行各业的应用高速普及与发展，各层应用之间调用关系越来越复杂，架构、开发、运维成本越来越高，高内聚、低耦合、可扩展、高可用已成为了行业需求。
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下面这些问题都是一线大厂的真实面试问题，不论是对你面试还是说拓宽知识面应该都很有帮助。
消息队列，英文名：Message Queue，经常缩写为MQ。从字面上来理解，消息队列是一种用来存储消息的队列。可以简单理解消息队列就是将需要传输的数据存放在队列中。
本文是大型网站架构系列：消息队列（二），主要分享JMS消息服务，常用消息中间件（Active MQ，Rabbit MQ，Zero MQ，Kafka）。 【第二篇的内容大部分为网络资源的整理和汇总，供大家学习总结使用，最后有文章来源】 本次分享大纲(接上篇) 消息队列概述（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） 消息队列应用场景（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） 消息中间件示例（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） JMS消息服务 常用消息队列 参考（推荐）资料 本
消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
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