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消息队列优缺点以及各个产品对比

一简介 消息队列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 二 各种消息中间件的对比 使用较多的消息队列有: ActiveMQ,RabbitMQ 系统复杂性提高:硬生生加个MQ进来,你怎么保证消息没有重复消费?怎么处理消息丢失的情况?怎么保证消息传递的顺序性? image 详细的还可以看: 开源软件成熟度评测报告-分布式消息中间件 RabbitMQ 选型和对比 1.从社区活跃度 按照目前网络上的资料,RabbitMQ 、activeM 、ZeroMQ 2.持久化消息比较 ZeroMq 不支持,ActiveMq 和RabbitMq 都支持。持久化消息主要是指我们机器在不可抗力因素等情况下挂掉了,消息不会丢失的机制。 进程非常轻量,短时间能快速创建和销毁,并且切换代价小;Erlang 进程间通讯使用消息,而不是多线程编程中常用的锁机制,没有等待锁的时间消耗。

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COS CFS CBS产品对比

等系统的物理机、CVM、容器等计算产品中,通过系统文件路径方式访问,支持内网访问,不支持外网直接访问 产品功能 COS CFS CBS 支持数据管理、异地容灾、数据安全、访问管理、访问速率、批量作业、 CFS产品支持数万客户共享使用且保证数据一致性。 CBS产品结合CVM,可以在其上部署丰富的应用。 产品存储类型对比 COS CFS CBS 标准存储、低频存储、低频存储多AZ、智能分层存储、归档存储,详细参照 标准型文件系统、性能型文件系统,详细参照 高性能云硬盘、SSD 云硬盘、增强型 SSD 云硬盘 ,详细参照 说明:每个产品提供多种存储类型,具体使用哪个产品的哪种类型,需要根据业务特性评估,同时结合业务存储规模,预估成本后选择合适的产品。 更多场景参照 更多场景参照 更多场景参照 说明:如上列举了产品部分适用场景,适用场景的确定与产品功能和特性相关,在选择产品前,要对产品进行调研。

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    APM调用链产品对比

    APM调用链产品对比 随着企业经营规模的扩大,以及对内快速诊断效率和对外SLA(服务品质协议,service-level agreement)的追求,对于业务系统的掌控度的要求越来越高,主要体现在: :调用链跟踪--能够分布式的抓取多个节点的业务记录,并且通过统一的业务id(traceId,messageId,requestId等)将一次业务在各个节点的记录串联起来,方便排查业务的瓶颈或者异常点 产品对比 APM和调用链跟踪均不是新诞生事务,很多公司已经有了大量的实践,不过开源的并且能够开箱即用的产品并不多,这里主要选取了Pinpoint,Skywalking,CAT来进行对比(当然也有其他的例如Zipkin ,Jaeger等产品,不过总体来说不如前面选取的3个完成度高),了解一下APM和调用链跟踪在开源方面的发展状态。 对于监控和报警整合比较紧密,支持Java、C/C++、.Net、Python、Go、NodeJs,不过CAT目前主要通过侵入性的方式接入,数据容器包括HDFS(存储原始数据)和mysql(二次统计),其界面参考: 横向对比

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    APM调用链产品对比

    :调用链跟踪--能够分布式的抓取多个节点的业务记录,并且通过统一的业务id(traceId,messageId,requestId等)将一次业务在各个节点的记录串联起来,方便排查业务的瓶颈或者异常点 产品对比 APM和调用链跟踪均不是新诞生事务,很多公司已经有了大量的实践,不过开源的并且能够开箱即用的产品并不多,这里主要选取了Pinpoint,Skywalking,CAT来进行对比(当然也有其他的例如Zipkin ,Jaeger等产品,不过总体来说不如前面选取的3个完成度高),了解一下APM和调用链跟踪在开源方面的发展状态。 C/C++、.Net、Python、Go、NodeJs,不过CAT目前主要通过侵入性的方式接入,数据容器包括HDFS(存储原始数据)和mysql(二次统计),其界面参考: [image.png] 横向对比 上面只是做了一个简介,那这三个项目各自有什么特色或者优势/劣势呢(三者的主要产品均针对Java,这里也主要针对Java的特性) Pinpoint 优势: 大企业/长时间验证,稳定性和完成度高 探针收集的数据粒度比较细

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    常用消息队列介绍和对比

    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。 现在比较常见的消息队列产品主要有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、RocketMQ等。 1 ActiveMQ ? 因为是阿里内部从实践到产品的产物,因此里面很多接口、api并不是很普遍适用。可靠性毋庸置疑,而且与Kafka一脉相承(甚至更优),性能强劲,支持海量堆积。 性能需求 考虑未来一到两年内产品的发展,消息队列的呑吐量预计不会超过 1W qps,但由单条消息延迟要求较高,希望尽量的短。 可用性需求 因为是在线服务,因此需要较高的可用性,但充许有少量消息丢失。 横向对比 ActiveMQ与RabbitMQ在很多方面都很相似,但ActiveMQ对非JAVA生态的支持不及rabbitMQ, 加之精力有限,因此本文重点关注RabbitMQ。

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    消息中间件的对比

    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。 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)做了性能比较。 测试目的 对比Kafka、RabbitMQ、RocketMQ发送小消息(124字节)的性能。 前面我们对比了最简单的小消息发送场景,Kafka暂时胜出。但是,作为经受过历次双十一洗礼的RocketMQ,在互联网应用场景中更有它优越的一面。 redis 消息推送(基于分布式 pub/sub)多用于实时性较高的消息推送,并不保证可靠。 redis 消息推送(基于分布式 pub/sub)多用于实时性较高的消息推送,并不保证可靠。

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    消息队列MQ选型 - Kafka、RabbitMQ对比

    image.png 适应场景 异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯 对比 feature scenario Kafka RabbitMQ 备注 PUB-SUB 发布订阅模型 √ √ 推拉消费 Consumer 消费消息的动作方式。 内部逻辑,消息状态是否一致 X √ 和消息中间件内部实现相关。 doubt message(消息追踪) 跨公司,异构系统间,消息状态追踪。 X X 消息积压 没有被消费的消息在MQ中堆积 √ √ 支持程度的区别,不同mq会存在不同。 √ √ RMQ:多集群做负载 支持的消息大小 每条消息的大小 无限制 无限制 需要对消息大小做限制,降低系统不确定性。 定期回收消息 mq中的消息一旦被消费后,可以被删除,空间回收。

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    微博与im消息实现对比

    在网上看了一篇关于微博feed系统的架构文章(SK:可能是2010年timyang在Qcon上的分享,又好像是一篇关于推拉模式的文章),有所感想,由于自己是做IM系统的,故自然会将两者的方案进行联想和对比 实现方式 (1)推送 IM消息 就是一个典型的推送系统,服务端会主动将消息推送给客户端; IM消息 实时性比较强,而微博的实时性相对不这么强,别人发的信息,订阅者晚个几分钟,甚至十几分钟收到都无所谓; IM群与微博 有共同点:一个人发布一条群消息,推送给群内的其他成员; IM群与微博 的不同点:群人数有限,而姚晨被500W人关注,消息扩散级别不在一个数量级; 如果使用推送来实现feed系统的话,姚晨发布一条消息 (2)拉取 IM系统消息(就是登陆QQ广告那种消息) 与微博 的共同点:系统消息需要推送给所有IM用户; IM系统消息 与微博 的不同点:系统消息频率很低,可能每天几条,可微博发送频率很高; IM系统消息的实现 (3)按时间优化拉取 热门微博与热门群消息,都可以按照时间对消息进行分级来优化,例如: 1小时消息表; 1天消息表; 1周消息表; 1月消息表; 可以针对每个级别的消息,做不用策略的存储或者cache。

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    微博与im消息实现对比

    在网上看了一篇关于微博feed系统的架构文章(SK:可能是2010年timyang在Qcon上的分享,又好像是一篇关于推拉模式的文章),有所感想,由于自己是做IM系统的,故自然会将两者的方案进行联想和对比 实现方式 (1)推送 IM消息 就是一个典型的推送系统,服务端会主动将消息推送给客户端; IM消息 实时性比较强,而微博的实时性相对不这么强,别人发的信息,订阅者晚个几分钟,甚至十几分钟收到都无所谓; IM群与微博 有共同点:一个人发布一条群消息,推送给群内的其他成员; IM群与微博 的不同点:群人数有限,而姚晨被500W人关注,消息扩散级别不在一个数量级; 如果使用推送来实现feed系统的话,姚晨发布一条消息 (2)拉取 IM系统消息(就是登陆QQ广告那种消息) 与微博 的共同点:系统消息需要推送给所有IM用户; IM系统消息 与微博 的不同点:系统消息频率很低,可能每天几条,可微博发送频率很高; IM系统消息的实现 (3)按时间优化拉取 热门微博与热门群消息,都可以按照时间对消息进行分级来优化,例如: 1小时消息表; 1天消息表; 1周消息表; 1月消息表; 可以针对每个级别的消息,做不用策略的存储或者cache。

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    国外主流SD-WAN产品对比

    Lasted Updated: July 12, 2017 (Juniper added) Velocloud ViptelaVersa Silver ...

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    Kafka和RocketMQ的消息复制实现对比

    消息队列 复制基本单位 复制方式 可用性 一致性 RocketMQ(原生) Broker 同时支持同步双写和异步复制 不支持主从自动切换,无法保证可用性 可以保证消息一致性 Kafka Partition 异步复制 基于Zookeeper实现主从自动切换,保证高可用 可通过配置 ISR 保证一致性 并不存在一种完美的消息复制策略,都是在高性能、高可用和一致性之间做出权衡。

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    腾讯云产品定价与计费方式对比

    很多小伙伴想入手腾讯云服务器,但又搞不清楚腾讯云服务器的计费方式和产品定价。那腾讯云服务器是如何计费的?按量计费与包年包月哪一种好?这篇文章进行了腾讯云价格计费方式对比,来比较一下看看哪种更适合你。 价格计算器 可以根据自己的需求方便对比两种计费方式哪种更优惠,地址:腾讯云价格计算器 新用户代金券 新用户购买腾讯云会有一定的优惠,达到指定金额可满减,官网领取地址:https://cloud.tencent.com

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    大数据AI Notebook产品介绍和对比

    背景 大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具,开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook,其中juypter notebook去进行定制化开发,zeppelin notebook比较偏重于大数据数据查询分析可视化,支持多种大数据计算引、存储引擎擎如:Spark、Flink、Hive、Kylin等,现在对这两个产品进行介绍 [两个产品对比] Apache Zeppelin简介 Zeppelin是一个Web笔记形式的交互式数据查询分析工具,可以在线用scala和SQL对数据进行查询分析并生成报表,notebook可以包括多个 总结 两个产品功能都差不多,不过相比较而言zeppeplin比较是适合企业级部署应用,支持比较多的大数据计算引擎,而juypter notebook比较适合于个人用户以及AI建模人员去使用,目前各大云厂商都有类似的结局方案

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    社区产品消息提醒重要吗?

    适时适当的消息提醒对社区产品来说也是很重要的一个环节,这个得从豌豆荚的产品经理Lebanner在知乎上对于移动社区和传统互联网社区的对比分析说起。 ? 提醒入口及方式 在提醒入口的分类上面,我把一般社区产品消息提醒入口分为全局提醒和局部提醒,以及多入口提醒和单入口提醒两种维度的消息入口设计。 那么社区产品为了提高互动的有效性,该如何加强用户从接收消息到打开APP产生互动的这条路径呢? ? 消息的推送应该要遵循下面的几个原则:用户相关优先、细分对象、归还主动权、后续动作完整。 一般社区产品推送的消息可以分为与用户相关的(如回复、私信等)和运营的推送(如优质内容的推荐等),这时候应该优先推送与用户高度相关的内容,保证社区的活跃和互动,再去考虑优质内容的推送等问题。 作者:黄善晴,腾讯交互设计师,现就职于腾讯游戏平台与社区产品部,负责游戏社区项目的设计,对线上社区产品的设计有较深的研究。

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    安卓邮箱客户端产品对比

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    RabbitMQ 和 Kafka 的消息可靠性对比

    所以,精确地一次只出现在如下情况中:消息的处理只包括消息系统本身,并且消息系统本身的处理是事务的。在该限定场景下,我们可以处理消息,写消息,发送消息被处理的ACK, 一切都在事务中。 责任链 本质上讲,生产者不能知道消息是否被消费。他们能知道的是,消息系统是否接收了消息,是否把消息安全的存储起来以便投递。这里存在一条责任链,开始于生产者,移动到消息系统,最后到达消费者。 首先,只要消息投递给应用层,就会被从队列中删除。这会导致消息丢失: 消息还在内部buffer中,但是应用层宕机 消息处理失败 其次,我们无法控制消息传递的速度。 消费者保持未ACK的消息越久,消息被重新投递的风险越高。当消息是被重投递时,消息会设置redelivered标志位。所以最坏情况下,至少消费者是可以知道消息是一条重发的消息。 显然,没有十全十美的产品,但是只要应用正确的使用ACK,管理员正确的配置复制,并且你的数据中心没有轰然倒塌,你就可以放心,消息不会丢失。至于容错和可用性,也需要另外讨论。

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    常用消息队列MQ的优缺点及对比

    首先要明确的是,消息队列并不能盲目使用,先说缺点: 可用性降低。 比如A调用BCD的接口,然后加入了个MQ,如果MQ出问题了可能整个服务就挂了。 复杂度增加。 增加MQ后怎么保证消息不会重复消费? 要不要重发,要不要把消息存起来?头发都白了啊! 如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。 如果新系统需要数据,直接从 MQ 里消费即可;如果某个系统不需要这条数据了,就取消对 MQ 消息的消费即可。 ,延迟最低 ms 级 延迟在 ms 级以内 可用性 高,基于主从架构实现高可用 同 ActiveMQ 非常高,分布式架构 非常高,分布式,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用 消息可靠性

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    消息队列性能对比——ActiveMQ、RabbitMQ与ZeroMQ(译文)

    我们在两个不同的端点之间发送消息,所以我们观察到的是一个“发送方”吞吐量和一个“接收方”吞吐量,即每秒可以发送的消息数和每秒可以接收的消息数.。      我们这次测试通过发送1,000,000 个1kb 的消息并且计算两边发送和接收消息的时间,这里面选择1kb的数据是因为这种数据更加贴近我们日常开发中遇到的消息请求,许多性能测试倾向于在100到500字节的范围内使用较小的消息 我们可以很直观的观察到,Brokered 消息队列比Brokerless 少了至少两个数量级以上的吞吐量。有一半的Brokered 消息队列吞吐量少于25000条消息每秒。 像ZeroMQ一样,它保证消息将被原子性地传递完整和有序,但不保证它们的交付。局部的消息将无法交付,并且部分消息可能无法被交付。      默认情况下,消息会存储到磁盘中,可以保证消息队列重启时数据的一致,避免消息的丢失。它们还支持同步和异步发送消息,前者对延迟有实质性影响。

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    事务消息大揭秘!RocketMQ、Kafka、Pulsar全方位对比

    故借此文,试着浅析一番这三种消息队列(MQ)的事务消息有何异同,目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图,给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。 消息事务 所谓的消息事务就是基于消息队列的两阶段提交,本质上是对消息队列的一种特殊利用,它是将本地事务和发消息放在了一个分布式事务里,保证要么本地操作成功成功并且对外发消息成功,要么两者都失败。 基于消息队列的两阶段提交往往用在高并发场景下,将一个分布式事务拆成一个消息事务(A系统的本地操作+发消息)+B系统的本地操作,其中B系统的操作由消息驱动,只要消息事务成功,那么A操作一定成功,消息也一定发出来了 事务中第一个执行的服务发送一条“半消息”(半消息和普通消息的唯一区别是,在事务提交之前,对于消费者来说,这个消息是不可见的)给消息队列。 RocketMQ事务消息的做法是:如果消息是“半消息”,将备份原消息的主题与消息消费队列,然后改变主题为RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC。

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    聊聊 SAP 产品 UI 上的消息显示机制

    这个需求的背景是,客户在 SAP 电商云的产品明细页面,可以留下自己的评论,点击 Submit 按钮提交。 提交之后,能看到“谢谢评论”的提示消息。 客户定制化需求是:不执行这个默认的消息显示逻辑,即不显示消息,而是执行其他逻辑,比如短信通知或邮件通知。 我们先简单回顾 SAP 其他产品的 UI 消息显示机制。 消息是应用程序执行过程中给用户提供反馈的重要渠道之一,通常由用户某个动作直接触发,显示在产品界面上。当然应用程序后台作业运行到某个阶段,在满足指定条件时也能触发消息显示。 SAP 产品 UI 显示的消息文本,均有专业的 Knowledge Management 即 KM 团队负责审查和发布。 基于 ABAP 实现的所有 SAP 产品,比如 SAP CRM,SAP SRM,SAP S/4HANA,SAP Cloud for Customer,UI 上显示的每一条消息,在 ABAP 后台均有一条对应的消息记录

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    相关产品

    • 消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,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。

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