前传:分布式消息队列 RocketMQ 源码分析 —— Message 拉取与消费(上) 本文主要基于 RocketMQ 4.0.x 正式版 1、概述 2、Consumer 3、PushConsumer 一览 4、PushConsumer 订阅 5、PushConsumer 消息队列分配 6、PushConsumer 消费进度读取 7、PushConsumer 拉取消息 8、PushConsumer 消费消息 9、PushConsumer 发回消费失败消息 10、Consumer 消费进度 11、结尾 --
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。 目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种
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。
消息是互联网信息的一种表现形式,是人利用计算机进行信息传递的有效载体,比如即时通讯网坛友最熟悉的即时通讯消息就是其具体的表现形式之一。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
因业务发展需要现在的系统不足以支撑现在的用户量,于是我们在一周之前着手项目的性能优化与分布式部署的相关动作。 概况 现在的系统是基于RabbitHub(一套开源的开发时框架)和Rabbit.WeiXin(开源的微信开发SDK)开发的一款微信应用类系统,主要业务是围绕当下流行的微信元素,如:微官网、微商城、微分销、营销活动、会员卡等。 关于RabbitHub详情请戳: .NET 平台下的插件化开发内核(Rabbit Kernel) RabbitHub开源情况及计划 关于Rabbit.WeiXin详情请戳: .
我自己总结的Java学习的系统知识点以及面试问题,目前已经开源,会一直完善下去,欢迎建议和指导欢迎Star: https://github.com/Snailclimb/Java-Guide
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。
技术目标: 上行到消息队列api吞吐量10000条/秒,下发第三方平台1000条/秒(仅平台自身处理能力,第三方看第三方处理能力极限指标为准);保证消息中心100%高可用。
进程间的通信方式,其实我们一直在用它,但是我们都不会去注意它。如果碰到面试官问你知道多少种进程间的通信方式,估计很多人都会有点懵。今天我们就来总结下进程间的通信方式有哪些。
宜信于2019年3月29日正式开源nextsystem4(以下简称“NS4”)系列模块。此次开源的NS4系列模块是围绕当前支付系统笨重、代码耦合度高、维护成本高而产生的分布式业务系统解决方案。NS4系列框架允许创建复杂的流程/业务流,对于业务服务节点的实现可串联,可分布式。其精简、轻量,实现了“脱容器”(不依赖tomcat、jetty等容器)独立运行。NS4系列框架的设计理念是将业务和逻辑进行分离,开发人员只需通过简单的配置和业务实现就可以实现逻辑复杂、性能高效、功能稳定的业务系统。
昨天(6月8日),腾讯云技术社区推出的《云端架构师养成系列分享》迎来了第三期,主角是腾讯云的消息服务。本期邀请到的嘉宾是腾讯云资深产品经理张浩和后台开发工程师张晓宇。张浩同时也是第一期「高性能云硬盘入门与实战」的分享嘉宾。 [image.png] 腾讯云消息服务(Cloud Message Queue)是分布式消息队列服务,能够为分布式部署的不同应用之间或者一个应用的不同组件之间,提供基于消息的可靠的异步通信机制,消息被存储在高可靠、高可用的CMQ队列中,多进程可以同时读写,互不干扰。 官网的案例介绍中写道
IM作为钉钉最核心的功能,每天需要支持海量企业用户的沟通,同时还通过 PaaS 形式为淘宝、高德等 App 提供基础的即时通讯能力,是日均千亿级消息量的 IM 平台。
11月动态 消息队列 RocketMQ 版 【新功能】支持调整节点规格和存储规格,如当前的集群规格不满足您的业务需求,可以在控制台上提升节点规格、节点数量和存储规格。 【新功能】支持公网带宽:专享集群已开启公网带宽计费,开启公网带宽后会新增单独的费用。虚拟集群当前暂未开启公网带宽计费,建议在测试、调试等不影响生产环境的场景下使用公网。 【新功能】支持在控制台快速发送测试消息,方便测试和调试。 【新功能】查看消息增加消费状态说明:查询消息时,在消息详情页面可以查看消息消费状态,并且支持重新发送消息和查看异常诊
12月动态 消息队列 CKafka 版 【商业化】国内站专业版支持按小时后付费。 ★ 消息队列 RocketMQ 版 【商业化】虚拟集群正式商业化:TDMQ RocketMQ 共享版(虚拟集群)于 2022年12月28日结束公测,正式商业化开始计费,计费方式为按量付费(后付费)。 【新功能】虚拟集群收发消息调用API 限流:为了保证虚拟集群的稳定性,TDMQ RocketMQ版会以集群和 Topic 为维度进行限流,您可以在集群监控或者 Topic 监控页面查看对应的限流监控指标。 【新功能】虚拟集群支持元
在微服务架构中,使用REST和RPC的方式最大的问题就是请求/响应模式的通信模式可能导致服务之间调用的可用性降低,客户端与服务端需要同时在线,双方都需要知道对方的URL地址,或者服务消费者需要通过某种发现机制来定位服务实例的地址。
最近这年头,面试找工作不问点中间件相关知识好像说不过去,而面试考察最多的中间件就是缓存数据库Redis和消息中间件MQ。
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
"秒杀活动"、"抢红包"、"微博热搜"、"12306抢票"、"共享单车拉新"等都是高并发的典型业务场景,那么如何解决这些业务场景背后的难点问题呢? 秒杀系统中,QPS达到10万/s时,如何定位并解决业
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。本剖析系列将会从架构设计、实现、应用场景、性能等方面深度解析Kafka。 背景介绍 Kafka创建背景 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础。现在它已被多家不同
最近想学习下web前端,原因是这样的,当前中国(公元2018年)的网络环境,表现形式基本是web+移动端,像微信的小程序只要写js应该就可以了,移动端的app很多也是以web的形式展示,应用程序内是html+css+js,不仅方便发布,而且做起来也快,写完页面样式,更新资源,就好了,类似热更
现在很多公司做app应用都会用到推送,推送这个不多说了,怎么做网上一堆,用的比较多的还数极光推送(Jpush)以及百度推送,目前我们使用Jpush,文档方面质量是差了点。。这个先不吐槽,主要现在的ap
CKafka荣获最高级认证 今天,由中国信通院和混沌工程实验室联合举办的混沌工程技术沙龙--金融行业精品专场在北京召开。本次技术沙龙上发布了金融级产品稳定性测评成果,在分布式系统稳定性评估体系的获奖名单中,腾讯云消息队列CKafka通过首批消息队列服务稳定性认证,荣获最高级别“先进级”认证,这项认证肯定了CKafka在数据安全性、系统稳定性上的产品能力和技术实力。 根据混沌测试报告显示,CKafka已通过单项故障注入测试(服务器宕机、服务发现故障、服务暂停、网络故障、CPU负载高、内存负载高)和综
既然异步通讯这么差,为什么还要用这种,那是因为它有自己的一些长处,同步通讯,像打电话,你正在跟一个妹子打电话,现在又有两个妹子给你打来电话,抱歉打不通,因为你只能同一时刻和一个妹子聊天。
MQ是MessageQueue,消息队列的简称(是流行的开源消息队列系统,利用erlang语言开发)。
之前在讲RPC通信的各种好处,特别好用,但是RPC并不是万能的,也并不是适用于各种场景的,因为他是同步的;现如今很多场景下的调用都是异步的,系统A调用B后,并不需要知道B的结果,而且对B的结果无所谓,甚至你B挂了都无所谓,那么这个时候使用消息队列是十分OK的。 最简单的场景就是发送短信和email,主机不需要知道是否发送成功与否,就算失败了,哪怕再发一次也无所谓。 常见的MQ主要有JMS,RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka以及RocketMQ,值得一提的是RocketMQ是阿里出的开源消息队列
分析,在做秒杀系统的设计之初,一直在思考如何去设计这个秒杀系统,使之在现有的技术基础和认知范围内,能够做到最好;同时也能充分的利用公司现有的中间件来完成系统的实现。
我们都在讨论分布式,特别是面试的时候,不管是招初级软件工程师还是高级,都会要求懂分布式,甚至要求用过。传得沸沸扬扬的分布式到底是什么东东,有什么优势?
作者:朱丹阳,腾讯云监控开发工程师 腾讯云消息队列 CKafka 简介 消息队列 CKafka(Cloud Kafka)是基于开源 Apache Kafka 消息队列引擎,提供高吞吐性能、高可扩展性的消息队列服务。消息队列 CKafka 完美兼容 Apache Kafka 0.9、0.10、1.1、2.4 版本接口,在性能、扩展性、业务安全保障、运维等方面具有超强优势,让您在享受低成本、超强功能的同时,免除繁琐运维工作。 产品特点: 收发解耦:有效解耦生产者、消费者之间的关系。在确保同样的接口约束的前提
本文主要探讨了Linux消息队列的发送、接收以及异步通知机制。首先介绍了消息队列的发送和接收过程,然后详细描述了异步通知的方式,最后通过一个示例展示了如何使用epoll机制实现异步通知。
Spring Cloud对Spring Cloud Stream(简称SCS)的定位是用于构建高度可扩展的基于事件驱动的微服务,其目的是简化消息在Spring Cloud应用程序中的开发。同时SCS能够提供一套灵活可扩展的编程模型,在Spring的基础上,支持发布/订阅模型、消费者分组、数据分片等。使用SCS能使微服务基于消息驱动的开发模式更加简单透明。
为了更好地服务使用微服务架构进行软件设计的企业,腾讯云中间件产品基于腾讯在微服务、消息队列领域多年的技术积累,提供了功能强大、兼容并包、生态开放的云原生分布式微服务解决方案和消息队列服务。全方位打造出6款优秀产品:微服务平台 TSF、消息队列CKafka、金融级消息队列TDMQ、微服务观测平台 TSW、微服务引擎TSE、分布式事务DTF,全面布局云原生领域产品矩阵。
说起支付平台,支付宝量级的支付平台和一个小型公司的支付不可同日耳语。一个初创或刚创业一两年的公司,一没人力,二没财力的情况下,如果也想对接支付那怎么办呢?
近来工作上接收到一项任务,实现c++后台服务器程序,要求它能承载千万级别的DAU读写请求。目前实现千万级高并发海量数据请求的服务器设计在”套路“上比较成熟,基本做法是形成服务器集群,然后将海量请求分发到集群中的各个服务器,使得服务器面对的请求数量不再“海量”,本质上就是采用分而治之,各个击破的思维来破解高并发的数据请求。
腾讯金融科技(Tencent Financial Technology)是腾讯公司提供移动支付与金融服务的综合业务平台。业务领域包括移动支付、投资理财、民生服务和国际化等,作为支付业务的基石和底座,FiT 致力于建设和发展完善的支付平台能力,在微信支付、QQ 钱包等移动支付产品中持续进行功能和服务创新。
在微服务架构中,基于消息中间件的交互方式可以解决同步请求/响应模式中服务高度耦合、服务交互灵活性脆弱、交互失败导致服务不可用等问题。
在5月12日的Java开发者大会上,除了我本人进行分享之外,还有其他5位优秀的老师也有精彩的分享。
本文由公众号“后台技术汇”分享,原题“基于实践,设计一个百万级别的高可用 & 高可靠的 IM 消息系统”,原文链接在文末。由于原文存在较多错误和不准确内容,有大量修订和改动。
消息中间件在各个大厂都有使用,算是现在面试过程中必问的一个知识点了。昨天,微信群里有一位网友说,面试官问我 RabbitMQ 消息如何插队?求大家科普如何做!
在JUC中我们知道有延迟队列,在MQ中的延迟队列主要是用来存储延迟消息的,“延迟消息”就是指消息被发送以后,并不想让消费者立即拿到消息,而是等待特定的时间之后,消费者才能拿到这个消息。这和JUC中的延迟队列很相似。唯一的不同就是JUC中的DelayQueue是不断的判断时间然后去take其值。MQ则是通过逻辑来实现实现既入队列却对消费者不可见。
定时器(Timer)是一种在业务开发中常用的组件,主要用在执行延时通知任务上。本文以笔者在微信工作中的实践作为基础,介绍如何使用平时部门最常用的组件快速实现一个业务常用的分布式定时器服务。同时介绍了过程中遇到问题的一些解决方案,希望能够给类似场景提供一些解决思路。
当然在剖析这几个问题之前需要简单的介绍下什么是消息队列,消息队列常见的一些基本术语和概念。
科技是推动社会发展的重要动力,技术是推动行业发展的重要支撑力量。为便于读者了解腾讯云中间件产品的最新动态,腾讯云中间件推出产品月报专栏,每月一期。本月的三项动态如下:
Consumer Group 是Kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。在组内多个消费者实例(Consumer Instance ),它们共享一个公共的ID即 Group ID 。组内的所有消费者协调在一起消费订阅主题(Subscribed Topics)的所有分区(Partition)。当然一个分区只能有同一个消费者组的一个Consumer 实例消费。 Consumer Group 有三个特性:
缓存是软件开发中一个非常有用的概念,数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证,更是在面试中被反复问到,这里进行一下总结,针对不同的要求,选择恰到好处的一致性方案。
为了减少系统代价,如果中间节点处理失败,其他节点一般不会自动回滚,而是通过重试机制和人工参与的方式对失败数据进行处理,从而来保证数据最后的一致性。
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