‘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，...，放入队列，短信发送模块从队列中获取消息进行处理 消息队列的好处 （1）提高系统响应速度 使用了消息队列，生产者一方，把消息往队列里一扔，就可以立马返回响应用户了，无需等待处理结果 （2）保证消息的传递...，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器
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的消息传递，并且消息队列的容量也受限于单机资源。...Redis list 使用 lpush 命令，从队列左边插入数据；使用 rpop 命令，从队列右边取出数据。与单机 MQ 相比， 该方案至少满足了分布式， 但是仍然带有很多无法接受的缺陷。...专用分布式 MQ 中间件 随着时代的发展，一个真正的消息队列，已经不仅仅是一个队列那么简单了，业务对 MQ 的吞吐量、扩展性、稳定性、可靠性等都提出了严苛的要求。...接下来，我们看一下 Pulsar 是怎么针对 kafka 的不足进行优化的。
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。
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 MirrorMaker工具：多集群间消息复制...磁盘吞吐量、磁盘容量、内存、网络、CPU 生产者（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。
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。...消息传输模型 从消息传输模型上，大致可以抽象为以下几种： 点对点模型（Point-to-point） 基础模型中，只有一个发送者、一个接收者和一个分布式队列。...[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...测试方法如下：搭建了两台机器，发送者和接收者在同一台物理机，broker部署在另一台机，两台机器ping时延在0.8ms左右。...多组件对比测试 分布式消息队列种类很多，没有精力一一测试，在网上找了一个比较权威的测试结果跟大家分享下。 测试包量和发布速率如下所示，每次测试持续时间在30S以上。
Kafka是一个高吞吐量的、分布式的消息系统，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）...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...broker集群 （3）话题 Topic（可以理解为queue） （4）消费者 Consumer （5）Zookeeper集群 可以在Kafka中创建多个Topic，Producer向Topic中发送消息...，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，
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。...消息传输模型 从消息传输模型上，大致可以抽象为以下几种： 点对点模型（Point-to-point） 基础模型中，只有一个发送者、一个接收者和一个分布式队列。...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，...Kafka Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。...测试方法如下：搭建了两台机器，发送者和接收者在同一台物理机，broker部署在另一台机，两台机器ping时延在0.8ms左右。
消息队列RocketMQ版提供的分布式事务消息适用于所有对数据最终一致性有强需求的场景。本文介绍消息队列RocketMQ版事务消息的概念、优势、典型场景、交互流程、使用规则以及示例代码。...概念介绍 事务消息：消息队列RocketMQ版提供类似XA或Open XA的分布式事务功能，通过消息队列RocketMQ版事务消息能达到分布式事务的最终一致。...半事务消息：暂不能投递的消息，生产者已经成功地将消息发送到了消息队列RocketMQ版服务端，但是消息队列RocketMQ版服务端未收到生产者对该消息的二次确认，此时该消息被标记成“暂不能投递”状态，处于该种状态下的消息即半事务消息...分布式事务消息的优势 消息队列RocketMQ版分布式事务消息不仅可以实现应用之间的解耦，又能保证数据的最终一致性。...典型场景 在淘宝购物车下单时，涉及到购物车系统和交易系统，这两个系统之间的数据最终一致性可以通过分布式事务消息的异步处理实现。在这种场景下，交易系统是最为核心的系统，需要最大限度地保证下单成功。
老师你怎么知道的，我看了他的系列根本停不下来啊。 呵呵，Redis没难住你，但是我问个新的技术栈我还怕难不住你？我问问你你项目中用过消息队列么？你为啥用消息队列？ 噗此，这也叫问题？...但是你用了消息队列，耦合这个问题就迎刃而解了呀。 哦，帅丙怎么说？...Tip：话是这么说，但是这其实是用了消息队列的一个缺点，涉及到分布式事务的知识点，我下面会提到。...数据一致性 这个其实是分布式服务本身就存在的一个问题，不仅仅是消息队列的问题，但是放在这里说是因为用了消息队列这个问题会暴露得比较严重一点。...面试结束 嗯，小伙子不错不错，分析得很到位，那你记得下期来说一下消息队列的高可用，重复消费、消息丢失、消息顺序、分布式事务等问题？
Rabbitmq本身是没有延迟队列的，要实现延迟消息，一般有两种方式： 1.通过Rabbitmq本身队列的特性来实现，需要使用Rabbitmq的死信交换机（Exchange）和消息的存活时间TTL（Time...TTL（Time To Live） RabbitMQ可以针对Queue和Message设置 x-message-tt，来控制消息的生存时间，如果超时，则消息变为dead letter RabbitMQ针对队列中的消息过期时间有两种方法可以设置...A: 通过队列属性设置，队列中所有消息都有相同的过期时间。 B: 对消息进行单独设置，每条消息TTL可以不同。 如果同时使用，则消息的过期时间以两者之间TTL较小的那个数值为准。...消息在队列的生存时间一旦超过设置的TTL值，就成为dead letter 详细可以参考：RabbitMQ之TTL（Time-To-Live 过期时间） DLX (Dead-Letter-Exchange...dead letter的情况有： 消息或者队列的TTL过期 队列达到最大长度 消息被消费端拒绝（basic.reject or basic.nack）并且requeue=false 利用DLX，当消息在一个队列中变成死信后
添加成功之后，在 All queues 选项页能够刚才创建的队列 Test-MQ 的信息。点击 Test-MQ 可以进入详情页。下面来测试消息队列的消息发送和接收。 ...rabbitmqctl purge_queue 查看 RabbitMQ 所有队列信息rabbitmqctl list_queues七、RabbitMQ搭建总结通过本文详细的Erlang...和RabbitMQ安装步骤，我们成功搭建了一个强大而稳定的消息代理服务。...这次搭建不仅仅提供了一个可靠的消息队列，还为未来的开发工作提供了良好的支持。通过RabbitMQ，我们能够实现分布式系统中不同服务之间的高效通信，解耦系统组件，提高系统的可维护性和扩展性。...通过深入学习RabbitMQ，读者将能够更好地应对分布式系统中的消息传递和处理挑战，为项目的成功实施提供有力的支持。
消息队列会丢失消息吗？ 答案是肯定的，所以对于业务严谨的数据，我们要确保其在消息队列中的安全，不能丢。 要想解决不丢的问题，首先要弄清楚 消息是怎么丢的呢？...丢消息的关键点有3个： Producer 发送消息的过程 消息队列的消息存储 Consumer 消费消息的过程 下面挨个看看都是怎么丢的，以及解决方案。...怎么解决呢？ 思路很简单，让 MQ 发一个 接受确认声明（ack） 就行了，就像快递需要签收一样。 例如 RabbitMQ，有两种方式可以确保发送消息的安全。...成功写入队列之后，RabbitMQ 会向 Producer 发送一个 ack 消息，说明此 ID 的消息已经成功发送。...Kafka 是天然的分布式系统，Topic 分为多个 Partition，每个 Partition 又有多个副本。 ? Partition 的多个副本，分为 Leader 和 Follower。
所以，MQ性能优化，更关注在消息收发两端，业务代码怎么和MQ协作达到最佳性能。 3.1 生产端 此端的业务代码处理性能，和MQ关系不大，都是先执行业务逻辑，最后再发消息。...扩容Con实例数量时，必须同步扩容主题中的分区（也叫队列）数量，确保Con实例数和分区数量相等。 若Con实例数量>分区数量，这样的扩容实际上徒劳。...消费端进行批量操作，感觉和上面的先将消息放在内存队列，然后再并发消费消息类似，若机器宕机，这些批量消息都会丢失，若在DB层面，批量操作在大事务，会导致锁竞争，也会导致主备不一致。...有的MQ提供“死信队列”功能，会自动把这种反复消费都失败的消息丢到死信队列，避免一条消息卡主队列。...总结 消息积压处理： 1、发送端优化，增加批量和线程并发两种方式处理 2、消费端优化，优化业务逻辑代码、水平扩容增加并发并同步扩容分区数量 查看消息积压的方法： 1、消息队列内置监控，查看发送端发送消息与消费端消费消息的速度变化
Kafka 第一章 是什么 一 Kafka简介 二 概念理解 总结 三 kafka的特点 四 kafka生产消息、存储消息、消费消息 五 kafka的消息存储和生产消费模型 六 kafka与其他消息队列对比...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...kafka里面的消息是有topic来组织的，简单的我们可以想象为一个队列，一个队列就是一个topic，然后它把每个topic又分为很多个partition，这个是为了做并行的，在每个partition内部消息强有序...，相当于有序的队列，其中每个消息都有个序号，比如0到12，从前面读往后面写。...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
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...如下是该功能的开源情况： 版本 【事务消息回查】 官方V3.0.4 ~ V3.1.4 基于 文件系统 实现 已开源 官方V3.1.5 ~ V4.0.0 基于 数据库 实现 未完全开源 我们来看看两种情况下是怎么实现的..._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...存储【half消息】到 CommitLog 时，消息队列位置（queueOffset）使用 TranStateTable 最大物理位置（可写入物理位置）。...msgInner.getSysFlag()); 8: switch (tranType) { 9: case MessageSysFlag.TransactionPreparedType: // 消息队列位置
背景 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。...消息队列可为这些分布式应用程序提供通信和协调。而本人也在工作的过程中，前前后后后接触到了 Kafka、RabbitMQ 两款消息队列。...从上图可以看到消息发送者（生产者）和消息接受者（消费者）之间没有直接耦合，消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理，消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理，并不需要知道该消息从何而来...但是，万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办？这样就会导致数据不一致的情况。...而使用分布式消息队列实现生产者和消费者解耦合以后，用户注册以后，不需要调用任何后续处理代码，只需要将注册消息发送到分布式消息队列就可以了。
一安装 >=PHP7.0 >=Centos7.0 yum install beanstalkd --enablerepo=epel 启动：/usr/b...
分布式实时消息队列Kafka（四） 知识点01：课程回顾 Kafka中生产者的数据分区规则是什么？...原因：offset保存内存中，重启以后就没有了 如果消费者遇到故障，Kafka怎么保证不重复不丢失？...将每个消费者消费的offset存储在一个独立的Topic中：__consumer_offsets 如果消费者故障，重启，从这个Topic查询上一次的offset + 1 问题2：这个Topic中记录的offset是怎么来的...范围分配：默认的分配规则 轮询分配 黏性分配：建议使用的分配规则 Kafka中数据读写的流程 分布式存储工具 Zookeeper：分布式协调服务工具 HDFS：分布式文件系统 Hbase...：分布式NoSQL数据库 Kafka：分布式消息队列 写的流程是什么？
异步架构的主要组成部分：消息生产者、消息消费者、分布式消息队列。...消息队列实现方式有很多种，可以是共享文件夹、也可以是关系型数据库或者非关系型数据库，最主要的还是使用专门的分布式消息队列服务器。...，消费者之间不会存在竞争关系，通常分布式消息队列使用的就是发布订阅模型。...4、失败隔离及自我修复，因为发布者不直接依赖消费者，所以分布式消息队列可以将消费者系统产生的错误异常与生产者系统隔离开来，生产者不受消费者失败的影响。...四、同时分布式消息队列也会遇到一些挑战：消息无序、消息重新入队列、竞态条件。
分布式实时消息队列Kafka（三） 知识点01：课程回顾 请简述Kafka的集群架构及角色功能？...Kafka：分布式主从架构 主： Controller：管理集群中的Topic、分区、副本选举 从：Broker：对外接受读写请求，存储分区数据 Zookeeper 辅助选举Active...acks：返回的确认，当接收方收到数据以后，就会返回一个确认的消息 生产者向Kafka生产数据，根据配置要求Kafka返回ACK ack=0：生产者不管Kafka有没有收到，直接发送下一条...但是概率比较小 ack=all/-1：生产者将数据发送给Kafka，Kafka等待这个分区所有副本全部写入，返回ack确认，生产者发送下一条 优点：数据安全 缺点：慢 如果Kafka没有返回ACK怎么办...Kafka返回ACK，有一个超时时间，如果Kafka在规定时间内没有返回ACK，说明数据丢失了 生产者有重试机制，重新发送这条数据给Kafka 问题：如果ack在中途丢失，Kafkahi导致数据重复问题，怎么解决
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