实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？ 无论是增加每次发送消息的批量大小，还是增加并发都能成倍地提升发送性能。 比如说，消息发送端主要接收RPC请求处理在线业务，因为所有RPC框架都是多线程支持多并发的，自然就实现了并行发送消息。 如果是一个离线系统，它在性能上更注重整个系统的吞吐量，发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送。可以批量从数据库读取数据，然后批量来发送消息，同样用少量的并发就可以获得非常高的吞吐量。 2、消息积压了该如何处理？ 还有一种消息积压的情况是，日常系统正常运转的时候，没有积压或者只有少量积压很快就消费掉了，但是某一时刻，突然就开始积压消息并且积压持续上涨。 关于大数据开发学习，消息队列如何处理消息积压，以上就为大家做了基本的介绍了。消息积压是实时流处理常见的问题之一，掌握常见的解决思路和方案，还是很有必要的。
消息队列是越来越多的实时计算场景下得到应用，而在实时计算场景下，重复消息的情况也是非常常见的，针对于重复消息，如何处理才能保证系统性能稳定，服务可靠？ 今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲消息队列如何处理重复消息？ 也就是说，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。 At least once：至少一次。 首先，给每个消息指定一个全局唯一的ID就是一件不那么简单的事情，方法有很多，但都不太好同时满足简单、高可用和高性能，或多或少都要有些牺牲。 关于大数据开发学习，消息队列如何处理重复消息，以上就为大家做了基本的介绍了。消息队列在使用场景当中，重复消息的出现不可避免，那么做好相应的应对措施也就非常关键了。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
余额宝一周年大数据报告 余额宝到底为宝粉赚了多少钱？宝粉到底有多少人？余额宝的规模到底冲到了多少？宝粉是一群什么样的人？客单量是多少？转入转出量能有多少？余额宝全景图，所有答案尽收眼底。 余额宝自去年6月13日上线，已成立一年有余。短短一年间，用户数过亿，一年为宝粉赚得118亿，规模达到5742亿，宝粉平均年龄只有29岁！ 余额宝一周年大数据图说之一：余额宝全景图。 ? 余额宝大数据图说之二：宝粉地域分布在哪？ 余额宝一周年，用户遍布哪些省市？哪个省的宝粉最多？哪个城市的宝粉又最多？普天之大，东南西北，中国最远的边陲之地是否有宝粉抵达？ 余额宝一周年大数据报告之三：宝粉年龄的秘密。 余额宝的一半属于80后。80后90后，余额宝究竟是谁主宰？宝粉究竟有多青春无敌？哪个属相的宝粉最多？多大岁数的宝粉最多？你的年龄被平均了吗？ 真正的大数据、全样本，一个宝粉都不能少！余额宝用户年龄的秘密，所有答案尽收眼底。 ?
下面一起挖一下，拥有这么多粉丝的李子柒，一年能赚多少钱 油管的广告分成 油管发视频是有广告分成的，一般千次播放量在0.6-1.4美元，直接上Influencer可以看到李子柒的收入预估 ? 4002万人民币，如果她能每个月稳定卖这个数的话，1年就是4.8亿，这里面有多少是利润呢？ 我看很多抖音头部网红一个月一般接4个广告，这样算的话，李子柒如果不带货靠接广告赚钱，一年在抖音的收入大概是 154 * 4 *12 = 7392万，这个收入远远少于其天猫店带货的收入。 假设一个人985学校毕业，毕业后足够优秀进入阿里巴巴工作，在阿里巴巴勤勤恳恳，终于在10年后混到了阿里P8这个职级，大概相当于总监级，这已经算顶配路线了，看一下这个级别年收入是多少？ ? 这个是2015年数据，现在的薪资可能有所增长，但股票数肯定少了，我们就算加上股票年收入100万好了。
达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。 其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验 一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。 限制：如果刚开始时待处理队列的数据包个数为100个，多次发送轮回后proxy server A≥proxy server B≥proxy server C， 每个发送的最多发送协议包数为待处理队列协议包个数 十、 全文总结 达观数据在处理大规模数据方面有多年的技术积累，DPIO是达观在处理大数据通讯时的一些经验，和感兴趣的朋友们分享。未来达观数据将不断分享更多的技术经验，与大家交流与合作。
二、修改配置文件 1、zookeeper.properties zookeeper数据目录：D://Hadoop//Kafka//kafka_2.11-2.4.1//zkdatadir dataDir= 5、producer发送消息 kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic test ? 6、consumer接收消息 kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning 3、配置消息内容 修改消息内容为string类型 ? 4、查看消息队列 ? kafka-server-start %KAFKA_HOME%\config\server.properties start %FLINK_HOME%\bin\start-cluster 执行此脚本可以多窗口同时启动
kafka消息存储及查询机制原理 一、Kafka数据存储机制 segment段中有两个核心的文件一个是log,一个是index。 当log文件等于1G时，新的会写入到下一个segment中。通过下图中的数据，可以看到一个segment段差不多会存储70万条数据。 二、Kafka数据查询机制 需求1: 读取 offset=368776 的message消息数据, 数据集如下 第一步: 确定segment段 第二步: 通过segment file 查找 message 寻找的步骤总结 确定数据所在的segment段, 所以可以推断 368776 这条数据在第二个segment段中 在这个段中, 先去查询 index文件, 从中找到 368776 消息在log文件具体的物理偏移量位置 本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
、应用耦合： 多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败； 2、异步处理： 多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间； 而加入消息队列后，系统可以从消息队列中取数据，相当于消息队列做了一次缓冲。 该方法有如下优点： 请求先入消息队列，而不是由业务处理系统直接处理，做了一次缓冲 , 极大地减少了业务处理系统的压力； 队列长度可以做限制，事实上，秒杀时，后入队列的用户无法秒杀到商品，这些请求可以直接被抛弃 , 即使存储了许多TB的消息, 他也爆出稳定的性能-kafka非常快: 保证零停机和零数据丢失 apache kafka 是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个 kafka 可用于跨组织从多个服务器收集日志 , 并使他们一标准的合适提供给多个服务器 3) 流式处理 : 流式的处理框架 (spark, storm , flink) 从主题中读取数据
确实有3成90后处于零存款状态。 但同时，也有3成90后有3-10万元存款，2成90后受访者的存款达到10万元以上。也就是说，默默存钱的年轻人还是大多数。 ? 年纪不大的组员们每天讨论的话题都是这样的画风：“30岁目标存款该有多少”“突然失业，你能舒适生活多久”“理财使我快乐，冲啊”…… ? 2 都说年轻人穷 钱到底是怎么存下来的 天天在网上哭穷的年轻人，是怎么攒下钱的？ 根据统计局数据，2018年北京市全口径城镇单位就业人员的月平均工资为7855元。 （图片说明：王文从2019年开始使用记账App，帮助自己更好的管理消费支出。） 不过，王文也告诉我们，光靠合理支出并不能攒出可观的数字。 3 拼命存钱背后 是未来的花钱压力 克制消费、制定预算、利用业余休息时间继续工作……越来越多年轻人是真的在认真攒钱。那么，他们拼命攒钱究竟是为了什么？
回复消息超过5秒怎么办，主动消息接口来帮忙 首先，收到消息先回收到 微信公众号里面回复收到的格式如下 1、直接回复success（推荐方式） 2、直接回复空串（指字节长度为0的空字符串，而不是XML结构体中 content字段的内容为空） 如果开发者回复错误的格式的数据，如JSON数据等，系统也会提示:“该公众号暂时无法提供服务，请稍后再试”： 之后，我们就可以主动给调用者发送微信消息啦。 调用客服接口发个消息 WxApi为加菲猫持装的API接口库，你也可以看相关的官方文档来实现。 超过24小时怎么办，模板消息来帮忙 首先申请一个模板 这里是测试号，正式号需要开通功能并选择一个相应的模板。 开发者可根据实际需要选择其中一种跳转方式即可。 当用户的微信客户端版本不支持跳小程序时，将会跳转至url。
寒意从何处来？一看末端消费能力。据国家统计局，2022年1到2月社零同比增速为6.7%，环比提高5个百分点，同比降低27.1个百分点。 二看非制造企业端活力。 据统计局数据，2022年3月，非制造业商务活动指数为48.4，景气度降至收缩区间。此前一年，该指数值多在50之上，但呈现缓降趋势。 比如腾讯，拿掉投资和利息收入后，2021年的业务盈利比2020年少了约47亿；阿里2021年后三季度经调整EBITA比去年同期少了332.5亿；美团2021年经调整EBITDA由盈转亏；百度2021年经调整 一方面，多数大厂的业务生态基本固定，能上市的子业务越来越少，比如京东集团，京东健康、京东物流、达达集团都已上市，短期内难有新的IPO可能；另一方面，这两年大厂基本都已实现回港上市，登陆其他资本市场的概率比较低 虽然宏观环境压力大，大厂们又处处受挫，但未来十年、二十年预算该往哪倾斜，大厂们都有比较清醒且统一的认知。 死磕科技，是大厂们在长期花钱这件事上最大的共识。
来呀，给小年年安排上穿越版银行，刷脸花钱存钱，把银票这样的凭证都省了，好好宠爱他！只要钱存在银行，眼睛一眨，多少钱都咔咔秒级到账。 ? 但是，有人问了：按照王启年爱财如命的性格，他能放心把钱放别人那里吗？就比如我，我把钱放我兜里，花多少还剩多少我都门儿清，但是银行每天面对那么多笔交易，是怎么把每分钱都安排的明明白白呢？ 相比老核心日终批处理耗时60分钟、存贷款结息耗时180分钟有着质的变化。以上批量业务过程中数据库负载均在10%以下，完全满足该行未来五到十年业务发展需求。 丰富下推逻辑以及基于统计信息的条件推导逻辑等，尽可能提高处理这种复杂SQL语句的性能。 为了控制系统性风险，TDSQL团队设计了异构数据库数据同步方案：基于生产者消费者模型，通过生产者将TDSQL日志采集到消息队列，再利用消费者将消息队列中的日志消息消费到异构数据库。
（2）青少年玩网络游戏主要是为了消遣和缓解压力，平均单次游戏时长多数在1~2小时；青少年网络游戏付费渠道普遍线上化，付费金额相对可控，约八成月均在100元以内，付费行为相对理性，资金多来自于零花钱等青少年自支配资金 青少年网络游戏付费资金多来自零花钱等自支配资金，消费行为相对理性 （一）七成青少年有过网络游戏付费行为，付费行为主要发生在线上 在网络游戏消费方面，七成青少年有过游戏付费行为，低龄青少年付费比例较低 低俗、非官方交易信息是网络游戏中最常遭遇的不良信息，多数青少年积极主动抵制 （一）青少年遭遇的不良信息中，低俗、非官方交易信息占比相对较高 在不同类型的不良信息方面，青少年遭遇低俗语言最多。 调研数据显示，网络游戏对青少年身体与心理健康影响较大，30.6%青少年表示网络游戏中的不良信息对身体健康影响较大，28.1%青少年表示网络游戏中的不良信息对心理健康影响较大。 ，只要不影响学习生活或是数额不大即可；31.9%的家长会提醒孩子注意消费金额不要过大，注意消费安全；只有23.2%的家长会通过严肃教育或是控制生活费等方式对青少年付费进行一定约束。
很多同学很困惑：B2B类分析该怎么做！！！网上到处都是零售电商的例子，可这都是B2C类业务啊。当然还有一些同学连B2B和B2C都分不清楚，只是感觉到：我这个数据很奇怪，该怎么分析？今天系统解答一下。 我们想理解B2C业务，往往假设自己是消费者，体验一把流程。可想理解B2B的业务，你是无法假设自己是消费者的，得站在经营者的角度去思考。不然，就会闹出开头“扛着一麻袋钱去买奶茶店”的笑话。 死，也得把钱死回来！因此B2B售后流程分析，更多是提示风险，预计问题，关注进度。 ? 4 B2B的分析难点 难点一：对客户信息缺少采集、整理。 要求填写信息，就在月底检查前一天突击写完。最后提交的数据都是垃圾。 难点三：对售后情况缺少采集、整理。 售后都忙着交付呢，鬼有心思反馈数据…… 是滴，B2B分析的最大难点就是：没数据。什么都没有。 以致于到了2019年，B2B业务管理还停在原始阶段，自然没有可靠的数据，也没有有效的分析了。 当然，还有一小部分责任，来自小白数据分析师们。
就拿瓜子二手车来说，数据显示： 瓜子二手车在2015年、2016年的营销费分为10亿、9亿。2017年“铺天盖地的广告营销+过万人的运营团队”，多项成本加起来一年的支出将近43亿。 如今，这段二手车电商的“烧钱史”距今已经过去数年，这些二手车电商平台在经过一番厮杀混战后，身上的高光早已褪去，多家平台也已经宣告倒闭。 再加上卖家想多卖钱，买家想少花钱，这就意味着居中撮合的电商平台只能“喝西北风”了。 比如，国内大中小型修理厂的信息就不互通，各类车辆修理信息和保养信息都只有店里自己知道，如果这些信息可以共享那么问题车的问题将大大改善。 但是跨区域交易也可能会带来新的问题，比如跨区域交易时争议如何处理，消费者维权成本可能会更高。
该系统7*24小时受理业务，支持2小时以内到账。小额系统对数据吞吐量要求较高，主要用于小额贸易支付和个人消费服务。 POS：跟ATM类似，由银联处理信息流。 银联 2002年成立，主要提供银行间支付结算服务。其拥有的网上跨行交易清算系统，曾在中国大陆具有唯一性和垄断性。 跨行取款的流程(工行用户在建行atm机取款)： 你在建行ATM上输入100元按下取款按钮（信息流） 建行将报文信息发送给银联（信息流） 银联交易系统记录交易数据，将报文给你的发卡行（工行）（信息流 ） 工行从你的卡中实时扣费，完成实时结算，并回复报文给银联（资金流） 银联更新交易数据，回复报文给建行ATM（信息流） 银联在其清算系统完成清分（信息流） 银联通过大额支付系统，完成工行与建行清算账户的资金划拨 处理完了告知微信你的处理结果。 成功的话，万事大吉，失败了微信回继续回调你。 订单 支付系统相关的其它能力 其它能力并不是说他不重要，只是说不像最最最核心能力一样，基本上不可缺少。
黑猫投诉：2021年“双十一”消费投诉数据报告 新热点 11月28日 拼多多三季报： 不再烧钱换流量，陈磊把省下来的钱花哪儿了？ （信息来源： https://new.qq.com/omn/20211202/20211202A05EYA00.html） 新数据 11月30日 B站公布10月社区治理数据 处理31万违规账号 （图片来自网络 （信息来源： https://www.36kr.com/newsflashes/1507282556538625） 12月2日 黑猫投诉： 2021年“双十一”消费投诉数据报告 新浪旗下消费者服务平台黑猫投诉与微热点研究院联合发布 《2021年“双十一”消费投诉数据报告》。 微热点研究院数据显示，通过对消费者“双十一”维权投诉的话题进行观点抽样分析可见，今年“双十一”消费者反映比较突出的一个观点商家虚假宣传，该观点占比27%；此外，也有17%的消费者反映售后服务相关问题。
CKafka（Cloud Kafka）是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统，100%兼容开源 Kafka API（0.9版本）。Ckafka 基于发布/订阅模式，通过消息解耦，使生产者和消费者异步交互，无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点，适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。
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