导语 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。腾讯云MQ Oteam Pulsar工作组对 Pulsar 做了深入调研以及大量的性能和稳定性方面优化，目前已经在TDBank、腾讯云TDMQ落地上线。本篇将简单介绍Pulsar服务端消息确认的一些概念和原理，欢迎大家阅读。 作者简介 林琳
上篇文章介绍了rabbitmq的基本知识、交换机类型实战《【消息队列之rabbitmq】学习RabbitMQ必备品之一》 这篇文章主要围绕着消息确认机制为中心，展开实战；接触过消息中间件的伙伴都知道，消息会存在以下问题： 1、消息丢失问题和可靠性投递问题； 2、消息如何保证顺序消费； 3、消息如何保证幂等性问题，即重复消费问题等等… 本文主要以Rabbitmq消息中间件解决问题一的实践，其他问题小编会重新写文章总结；
消息的确认，是指生产者投递消息后，如果 Broker 收到消息，则会给我们生产者一个应答。生产者进行接收应答，用来确定这条消息是否正常的发送到 Broker ，这种方式也是消息的可靠性投递的核心保障!
出处：www.cnblogs.com/haixiang/p/10900005.html
医院信息互联互通测评的项目应用评价分为七个等级，由低到高依次为一级、二级、三级、四级乙等、四级甲等、五级乙等、五级甲等，每个等级的要求由低到高逐级覆盖累加，即较高等级包含较低等级的全部要求。因此通常只要需要评级的医院，都离不开做互联互通，使用平台对医院的数据进行联网。因此，就有了下面的需求，完成与平台的互联互通。
前面两篇文章介绍了笔者关于可靠消息方案的分布式事务的实现思路以及Java中的事务概念，奈何工作抽不出时间，如今时隔已久，分布式事务系列拖了很久，一直没能好好把项目和文章整理一下，实在心里有愧。
消息发送成功返回确认消息，那就能确保消息不丢失。如果发送失败了，mq-client就尝试自动重试，避免网络抖动导致发送丢失。
RabbitMQ，是个消息代理人message broker。它接收，存储，转发消息。
之前已经有Paxos算法，用于解决分布式系统最终一致性问题，而且已经有了zookeeper这个成熟的开源实现。那么这个Raft算法有啥用呢？按照Raft官网的说法，这个算法的错误容忍和性能和Paxos算法类似，但是拥有更加简单易懂的设计。
RabbitMQ的特性是保障数据的一致性，稳定性和可靠性。但是如何来保障这些了？这就有了很多的保障机制。在前面的文章体系中也是介绍到RabbitMQ中的生产者负责把消息发送到Exchange，并不需要关心Queue是什么，那么问题就出现了，如果生产者发送的MQ消息消费者没有收到了？这如何可以做到前面说的数据的一致性以及可靠性了。我们可以结合现实的例子来看这部分，比如我向别人借了100元，然后我要了对方的银行卡号，把钱还给了对方，但是我给对方没有说，那么其实对方是不知道的，所以在对方的心理我始终还是欠他100元的，其实这样的案例在我实际的生活就出现过，当然是很多年前的事了，总是这过程确认反馈的机制。技术也是需要符合人性的，那么RabbitMQ为了做到数据的一致性的保障，在生产者端就有Confirm的确认机制。
Pulsar 是一个用于服务器到服务器的消息系统，具有多租户、高性能等优势。Pulsar 最初由 Yahoo 开发，目前由 Apache 软件基金会管理。
basicQos(int prefetchCount) basicQos(int prefetchCount, boolean global) basicQos(int prefetchSize, int prefetchCount, boolean global)
MQTT 是一种基于发布 - 订阅模型的消息传递协议，在物联网和移动应用有较广泛的应用。如果你的目标是冲击中高级工程师岗位，MQTT 或许是一个不错的亮点。最近，我还发现很多候选人会在简历中写自己 “熟悉 MQTT 协议”，但多数人只是停留在了解或用过的程度。
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保证消息传送有3个主要部分：消息自主性，存储并转发以及底层消息确认，下面具体看一下这些概念；
1 导读 在之前的文章中我们介绍了如何基于RocketMQ搭建生产级消息集群，以及2PC、3PC和TCC等与分布式事务相关的基本概念（没有读过的读者详见?推荐阅读）。在这篇文章中我们将介绍Rocke
Work Queues对于任务过重或任务较多情况使用工作队列可以提高任务处理的速度，例如短信服务部署多个只要一个发送成功即可
channel.basicQos(prefetchCount);//最多为当前接收方发送一条消息。如果接收方还未处理完毕消息，还没有回发确认，就不要再给他分配消息了，应该把当前消息分配给其它空闲接收方。
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的通信协议，专为物联网设备和应用程序之间的通信而设计。它是一种发布/订阅模式的协议，允许设备和应用程序通过一个中间代理（broker）进行通信。
ActiveMQ消息队列的使用及应用 这里就不说怎么安装了，直接解压出来就行了。 谢绝转载，作者保留所有权力 目录: 复制代码 一：JMQ的两种消息模式 1.1:点对点的消息模式 1.2：订阅模式 二：点对点的实现代码 2.1：点对点的发送端 2.2：点对点的接收端 三：订阅/发布模式的实现代码 3.1:订阅模式的发送端 3.2:订阅模式的接收端 四：发送消息的数据类型 4.1:传递javabean对象 4.2:发送文件 五：ActiveMQ的应用 5.1:保证消息的成功处理 5.2:避免消息队列的并发 5
最近在找工作,面试过程中被多次问到事务消息的实现原理,另外在分布式事务解决方案中,事务消息也是一个不错的解决方案,本篇文章将围绕RocketMQ的事务消息实现展开描述。
摘要：如果Consumer端消费消息失败，那么RocketMQ是如何对失败的异常情况进行处理？ 前面两篇RocketMQ消息消费（一）/（二）篇，主要从Push/Pull两种消费模式的简要流程、长轮询机制和Consumer端负载均衡这几点内容出发，介绍了RocketMQ消息消费的正常流程和细节内容，本篇内容将主要介绍Consumer端消费失败的异常流程。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现）
要想保证消息不丢失，首先我们得保证生产者能成功的将消息发送到RabbitMQ服务器。
RabbitMQ的发布确认（Publish Confirm）是一种机制，用于确保消息在发送到RabbitMQ之后被成功接收和持久化。通过使用发布确认，生产者可以获得对消息的可靠性保证，避免消息丢失。
《webim如何保证消息的可靠投递》 上一章和大家分享了webim消息的实时性问题 消息的可靠性，即消息的不丢失和不重复，也是im系统中的一个难点。当初qq在技术上（当时叫oicq）因为以下两点原因才打败了icq： 1）qq的消息投递可靠（消息不丢失，不重复） 2）qq的垃圾消息少（它antispam做得好，这也是一个难点，但不是本文重点讨论的内容） 今天，本文将用十分通俗的语言，来讲述webim系统中消息可靠性的问题。 一、报文类型 im的客户端与服务器通过发送报文（也就是网络包）来完成消息的传递，报文分
top，观察内存占用率（这里图是重启之后一段时间的）但是cpu占用率比较高，很快就降下去了，这里耽误了一下时间，top -Hp pid,确认那个线程占用率高，jstack看了下对应的线程在作甚
前一篇文章介绍到RabbitMQ相关组件的声明，组件声明完成之后，就可以发送消息和消费消息，消费消息的时候需要考虑消息的确认。
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。
kafka 的事务是从0.11 版本开始支持的，kafka 的事务是基于 Exactly Once 语义的，它能保证生产或消费消息在跨分区和会话的情况下要么全部成功要么全部失败
早在之前就了解到了消息中间件，但是一直没有系统的学习，最近花了一段时间系统学习了当下最为主流的 RabbitMQ 消息队列，学习过程中也随时记录，刚开始学习的时候懵懵懂懂，做的笔记都比较杂乱，系统学习完后我将笔记内容不断反复修改，对章节进行设计调整，最终整合出了以下好理解、案例多、超详细的 RabbitMQ 学习笔记，希望能帮到大家～
在网购的时候，我们需要下单，那么下单需要假如有三个顺序，第一、创建订单 ，第二：订单付款，第三：订单完成。也就是这个三个环节要有顺序，这个订单才有意义。RocketMQ可以保证顺序消费。
Confirm确认消息 理解Confirm消息确认机制 消息的确认, 是指投递消息后, 如果Broker收到消息, 则会给我们生产者一个应答 生产者进行接收应答用来确定这条消息是否正常的发送到Broker, 这种方式也是消息的可靠性投递的核心保障 Confirm确认消息流程解析 📷 Confirm确认消息实现 在Channel上开启确认模式: channel.confirmSelect() 在Channel上添加监听: addConfirmListener, 监听成功和失败的返回结果, 根据具体的结果对消息
互联网发展至今，IM（即时通讯聊天应用）一直是互联网上最为成功也是最为平常的应用类型。尤其现今的移动互联网时代，因即时通讯技术的发展和普及，IM这种即时通讯应用已乎达成了各即时通讯应用运营者梦寐已求的所谓“全时在线”，而这种“全时在线”及其应用体验的背后，回归到技术本质就是各种行为消息（或者说信息）的实时性、必达性。
继上一篇介绍了基于Nodejs的http服务和文件操作的内容后，本篇内容主要介绍前端工程师在日常工作中较少接触到的TCP相关知识内容，从Nodejs的TCP模块入手，通过实例看看TCP是怎么一回事。
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。本文介绍 Celery 的故障转移容错机制。
1.生产者(Publisher): 发布消息到RabbitMQ中的交换机(Exchange)上
JMS API中约定了Client端可以使用四种ACK模式,在javax.jms.Session接口中:
签收+拒收【并返回服务器入队】multiple：批量签收，requeue：是否重新入队
服务引用时流程会走到DubboProtocol#refer方法，之前篇章中没有提及Netty环节，本节补上
今天给大家推荐一款不错的超酷消息警告框–SweetAlert；SweetAlert是一款不需要jQuery支持的原生js提示框,风格类似bootstrap。它的提示框不仅美丽动人，并且允许自定义，支持设置提示框标题、提示类型、内容展示图片、确认取消按钮文本、点击后回调函数等。和传统的alert相比：
首先生产者线程main生成消息后调用send方法，然后会经过拦截器、序列化器、分区器（Partition），分区器会对消息进行分区放入不同的本地队列，本地队列保存在计算机的内存中，每个队列32m，每16k数据形成一批消息；
分布式事务的实现主要有一下5中方案： 1、XA方案 2、TCC 方案 3、本地消息表 4、可靠消息最终一致性方案 5、最大努力通知方案
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议），是一种基于发布/订阅（publish/subscribe）模式的"轻量级"通讯协议，该协议构建于TCP/IP协议上，由IBM在1999年发布。
常规系统就是用户上面的行为伴随着用户积分处理完成（在同一个事物里），但，咱们为了提升系统性能和用户体验，我们通常把积分增加这类业务采用异步方式去实现。
大家好，我是小麦，最近做了一个物联网的项目，顺便总结一下MQTT协议。大家都知道，MQTT协议在物联网中很常用，如果你对此还不是很了解，相信这篇文章可以带你入门。
在分布式系统开发中，消息队列成为了不可或缺的一部分，用于解耦、异步处理以及保证数据可靠传输。Apache RocketMQ 作为一个高性能、低延迟的分布式消息中间件，具备了在大规模系统中处理消息的能力。然而，即使在高性能的基础上，如何保证消息不丢失和不重复消费仍然是一个需要认真对待的问题。
EMQ官方地址:http://emqtt.com/ EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html 1.ACL鉴权规则化 在正常业务使用下对于客户端的行为可以使
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