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。
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。
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。
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。
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前言 最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。 秒杀场景 秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。 业务特点 瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着
最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。
在电商业务中，秒杀属于技术挑战最大的业务，只有经验够丰富、底子够稳的程序员，才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例，动辄数十万笔的交易请求，对于我们来说，核心的两个问题： 1-高并发读取与写入（涉及到集群，负载，读写分离，分库分表等操作） 2-性能优化（玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝） 程序员们应该都知道这样一句话：在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的，问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”，中间不是鸿沟天堑，往往只差一次亲身经历。此外，应对工作中可能出现的突
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。
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 。来看一下下面的代码
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。
分布式消息队列中间件是一种在分布式系统中用于高效、可靠地传递消息的软件技术。它允许不同的应用程序或服务之间进行异步通信，从而提高了系统的可扩展性和灵活性。
分布式消息队列中间件是一种在分布式系统中负责消息传递的软件。它允许系统中的不同组件通过发送和接收消息来进行通信。分布式消息队列中间件可以提高系统的可伸缩性、可靠性和解耦性。本文将介绍如何从0到1手写一个简单的分布式消息队列中间件。
当然开源项目中很少涉及到业务相关的内容，都是直接堆技术栈，因为每个公司的业务都不一样，没办法对业务进行展开。
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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
自Redis快速入门系列结束后，博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享~作为快速入门Kafka系列的第一篇博客，本篇为大家带来的是消息队列和Kafka的基本介绍~
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
眼下虽然才2月份，但真正的金三银四已经悄然开始。从认识的HR那得知，有些公司甚至在过年前就开始布局了。。而年前偃旗息鼓的，年后也势必加速进入这波抢人大战！ 因此，真的要等到3、4月份再做准备的话，就晚了。 这不最近，就有读者问有没有分布式的项目，还有想要电商、秒杀项目的，最好能有热门框架、消息中间件等技术栈的深入应用。 如果你也想： 金三银四目标进大厂，薪资涨幅30％以上 简历上多一个拿得出手的高并发项目 彻底掌握SpringBoot/Dubbo/Redis/RocketMQ等热门框架与中间件
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。
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。
看完本文，你将明白为什么一个简单的消息队列，能够有那么多的知识点；能够了解到Kafka的主要功能和应用场景；能够了解到Kafka的主要技术术语。了解到什么叫本分！
RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。经历了淘宝双十一的洗礼。RocketMQ既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。
在现代分布式系统中，消息队列是一种常见的架构模式，用于实现异步通信和解耦应用组件。RabbitMQ、Kafka和RocketMQ是当前流行的开源消息队列系统，它们各自有着独特的特点和适用场景。本文将对这三种消息队列系统进行详细介绍，并对它们的特点和适用场景进行对比分析。
消息队列（Messeage Queue，MQ）是在分布式系统架构中常用的一种中间件技术，从字面表述看，是一个存储消息的队列，所以它一般用于给 MQ 中间的两个组件提供通信服务。
消息(Message)是指在应用间传送的数据（比如字符串，json等），消息队列（Message Queue，简称MQ）是一个古老的计算机术语，UNIX进程间通信就用到了消息队列技术：一个进程把数据写入某个特定队列中，其它队列读取特定队列中的数据实现异步通信。而现在我们所说的MQ通常指的是独立的消息队列中间件，利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
在高并发情况下的秒杀优化，我们知道当并发数达到一定量的时候，会对数据库服务器带来很大的压力，那么如何缓解这些压力以及提高并发的QPS就是整个项目的解决重点，也是我们优化系统的目标。
前言 最近在做一款秒杀的案例，涉及到了同步锁、数据库锁、分布式锁、进程内队列以及分布式消息队列，这里对SpringBoot集成Kafka实现消息队列做一个简单的记录。 Kafka简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。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。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚
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~）
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。
在IT江湖里，消息队列（MQ）可是个响当当的“神器”。它就像是一个超级邮差，负责在系统间传递信息，确保数据能够准确无误地从一个地方送到另一个地方。今天，我们就来聊聊如何从0到1，亲手打造一个分布式消息队列中间件，让你也能成为MQ领域的大牛！
本节分多个维度介绍crazy-springcloud开发脚手架的架构，包括分层架构、限流架构、分布式锁架构、削峰的架构。
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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。
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。
在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。
最近在做一款秒杀的案例，涉及到了同步锁、数据库锁、分布式锁、进程内队列以及分布式消息队列，这里对SpringBoot集成Kafka实现消息队列做一个简单的记录。
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。
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
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：
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。
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