消息队列的应用场景十分广泛，主流的消息中间件有ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ,ZeroMQ，Kafka等，ActiveMQ是最老牌的MQ，它是Apache的开源项目，ZeroMQ是最快的消息队列，RabbitMQ也很不错，RocketMQ是阿里巴巴的开源项目，现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目，Kafka是吞吐量最高的消息中间件，常用于日志的处理，可能因为吞吐量的原因，ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低，RocketMQ因为有相当好的性能，抗过了阿里的双十一，双十二等，所以越来越活跃，但是别去管那么多，消息中间件都差不多，懂一个了去学其他的也都一样
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
众所周知，服务层主要用来处理网站业务逻辑的，是大型业务网站的核心。比如下面三个业务系统就是典型的服务层，提供基础服务功能的聚合
前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能，将数据库改造成分布式存储，同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧，其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。
在上一篇文章中(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你学习了分布式高可靠中的负载均衡。负载均衡的核心在于，将用户请求均匀分配到多个处理服务器处理，以解决单个服务器的单点瓶颈问题。但，如果用户请求数非常多的话，即便实现了负载均衡，服务器能力达到上限，还是无法处理所有的用户请求。
高可用设计是互联网系统架构的基础之一，以天猫双十二交易数据为例，支付宝峰值支付次数超过 8 万笔。大家设想一下，如果这个时候系统出现不可用的情况，那后果将不可想象。 而解决这个问题的根本就是服务层的高可用。 什么是服务层 众所周知，服务层主要用来处理网站业务逻辑的，是大型业务网站的核心。比如下面三个业务系统就是典型的服务层，提供基础服务功能的聚合 用户中心：主要负责用户注册、登录、获取用户用户信息功能 交易中心：主要包括正向订单生成、逆向订单、查询、金额计算等功能 支付中心：主要包括订单支付、收银台、对账等
高可用设计是互联网系统架构的基础之一，以天猫双十二交易数据为例，支付宝峰值支付次数超过 8 万笔。大家设想一下，如果这个时候系统出现不可用的情况，那后果将不可想象。 而解决这个问题的根本就是服务层的高
大家想一想在你们平时开发的系统里面有没有这种情况，就是你们系统会调用到第三方接口服务，而且这个接口服务是在你流程里面进行同步调用的，这个时候你们的系统性能是直接和第三方接口服务挂钩的，也就是第三方接口服务性能的好坏直接影响到你自己的系统。
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。 今天给大家分享一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。并给大家整理了高并发系统设计的 15 个锦囊，相信大家看完会有帮助的。 如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统，那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题，如内存不足、磁盘空间不足，连接数不够，网络宽带不够等等，以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之，横向扩展 如果你只部署一个应用，只
记得很久之前，去面试过字节跳动。被三面的面试官问了一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙，最近回想起来，所以整理了设计高并发系统的15个锦囊，相信大家看完会有帮助的。
导语 | 微服务与 Serverless 被不少开发者称为“天作之合”，在当前的微服务体系中，Serverless 的定位是什么？Serverless 在微服务分布式应用中又是如何落地的？本文由腾讯云微服务产品中心技术总监 韩欣 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《腾讯云微服务在 Serverless 的探索实践》整理而成，向大家分享团队中 Serverless 技术在实际开发过程与用户场景中的落地与思考。 点击可观看精彩演讲视频 一、
RocketMQ 消费异常，但是重试间隔时间太长（HTTP协议重试策略），需要快速定位到系统异常问题，所以需要手动在控制台发送消息并且发送。
我们都知道队列，一端入队，一端出队。消息队列也是类似的结构，一端生产者只负责往队列里发送消息数据，另一端消费者只负责从队列里获取数据，获取方式可能是队列推送或者消费者拉取
今天突然被 ==“不同场景下该如何选择进程间通信方式？”==给噎着了，这我还真没认真想过，以前只知道说它们都是什么？为什么？怎么用？还真没想过什么时候用谁？这个问题。
本篇的灵感来自我超级喜欢的一篇文章：《如果把中国 442 位皇帝都放在一个群里面，他们会聊些什么》。
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。
在高并发业务场景下，消息队列在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。当前使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、Pulsar 等。
方便可以修改源代码，而非一味地等待软件提供商猴年马月发布的下个版本解决。在知识产权下，使用开源的才可商用。
Linux/Unix/Mac 64bit JDK 1.8+; Maven 3.2.x
这是我的第 64 篇原创文章 作者 | 悟空聊架构 来源 | 悟空聊架构（ID：PassJava666） 转载请联系授权（微信ID：PassJava） 本篇的灵感来自我超级喜欢的一篇文章：《如果把中国 442 位皇帝都放在一个群里面，他们会聊些什么》。其实我的第一篇文章就是用这种方式写的《悟空聊无事务》，这也是我的公众号名字的来源，叫做：「悟空聊架构」 。 本篇也会以 「群聊、单聊、朋友圈」 的方式来讲解计算机世界中消息队列的一些奇闻趣事。 从事软件开发的同学，一定都听过或用过消息队列，比如 RabbitM
RabbitMQ的路由模式是一种消息传递模式，它允许消息生产者将消息发送到一个或多个特定的消息队列。在路由模式中，消息生产者将消息标记为具有特定的路由键，然后消息代理（RabbitMQ）将根据路由键将消息路由到与之匹配的队列。
当服务整体负载超出预设的上限阈值或即将到来的流量顶,即将会超过预设阈值时,为了保证重要或基本的服务能正常运行,拒绝部分请求或者将一些不重要,[断句]不紧急的服务或任务,[断句]进行服务的延迟使用或暂停使用;
MQ是把消息和队列结合起来，称为消息队列（MessageQueue），是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。指把要
前言：在之前的业务中，使用了Kafka和RabbitMQ两种消息队列，这篇文章来做一个总结。 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要实现异步消息，应用解耦，流量削峰及消息通讯等功能。 下面举例
在高并发的业务场景下（如秒杀或者双十一），数据库最容易挂掉环节。所以，就需要使用Redis做一个缓冲操作，让请求先访问到Redis，如果Redis命中就不在访问数据库，从而减轻数据库的压力。
在使用消息队列的过程中，你会遇到很多问题，比如选择哪款消息队列更适合你的业务系统？如何保证系统的高可靠、高可用和高性能？如何保证消息不重复、不丢失？如何做到水平扩展？诸如此类的问题，每一个问题想要解决好，都不太容易。
自2009年第一个“双11”诞生，双11”11年的嬗变，见证中国迈向消费大国的坚定步伐。随后伴随着中国互联网的爆发式增长，国内社会不断变革着的消费与沟通方式，成熟的消费互联网生态体系已经成型。
说到Java中的队列应该都不会陌生。其具有通过先进先出，或者双端进出的方式进行数据管理；通过阻塞以达到自动平衡负载的功能。
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。
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。
在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
在微服务架构中，我们常常使用异步化的手段来提升系统的 吞吐量 和 解耦 上下游，而构建异步架构最常用的手段就是使用 消息队列(MQ)，那异步架构怎样才能实现数据一致性呢？本文主要介绍如何使用RocketMQ的事务消息来解决一致性问题。
RocketMQ 是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于2017年9月25日成为 Apache 的顶级项目。作为经历过多次阿里巴巴双十一的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来已经也被越来越多的企业使用。
各位小伙伴面试的时候，经常会碰到面试官问一些高并发相关的业务场景，这篇文章帮助进入开发行业不久的程序猿了解如何简单实现抢购相关的业务流程，帮助大家梳理下思路。
消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
一项技术的产生必然是为了解决问题而生，了解了一项技术解决的问题，就能够很轻松的理解这项技术的设计根本，从而更好地理解与使用这项技术。 消息中间件和RPC从根本上来说都是为了解决分布式系统的服务间通信问题，我们的服务从最初的单体应用发展到SOA架构到现在的微服务架构，必不可少的就是服务间通信，但从最初的设想，服务间通信仅仅就是一次请求响应调用而已，为什么发展出如此多的消息中间件与RPC技术，我们是否真的需要学习这么多的消息中间件技术？ 答案是肯定的，接下来我们将分析我们为什么要了解及使用如此多的服务间通信技术，以及他们究竟都解决了哪些问题，在什么场景下他们是必不可少的。
阅读目录: 介绍 利用分片算法 利用消息队列 Hadoop简介 MapReduce 离线计算 介绍 分布式计算简单来说，是把一个大计算任务拆分成多个小计算任务分布到若干台机器上去计算，然后再进行结果汇总。 目的在于分析计算海量的数据，从雷达监测的海量历史信号中分析异常信号(外星文明)，淘宝双十一实时计算各地区的消费习惯等。 海量计算最开始的方案是提高单机计算性能，如大型机，后来由于数据的爆发式增长、单机性能却跟不上，才有分布式计算这种妥协方案。 因为计算一旦拆分，问题会变得非常复杂，像一致性、数据完整、通信
Nacos官方文档： https://nacos.io/zh-cn/docs/what-is-nacos.html
消息队列是分布式应用间交换信息的重要组件，消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列可以存储消息直到它们被应用程序读走。
分布式计算简单来说，是把一个大计算任务拆分成多个小计算任务分布到若干台机器上去计算，然后再进行结果汇总。 目的在于分析计算海量的数据，从雷达监测的海量历史信号中分析异常信号(外星文明)，淘宝双十一实时计算各地区的消费习惯等。
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