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腾讯 CMQ 消息队列测试

作者:1467538766 本地模式 使用的外网https,这个是可以支持的 windows测试: 执行 javac -encoding utf-8 com/qcloud/cmq/Json/*.java...com/qcloud/cmq/*.java jar -cvf cmq.jar com/qcloud/cmq/Json/*.class com/qcloud/cmq/*.class 创建队列 queueName...目前批量消息数量不能超过 16 条 这块有个问题就是:都是编译成功了的 自己写了批量发送消息循环,当发送消息数最大值为1000时候,会直接报异常 当消息数最大值为10000时候,隔了5s左右,报出异常...每条数据10byte 获得消息的速度是比发送消息快一些 以上是在服务器上手动配送脚本测试的 如果我公司想要使用该[中间件]https://www.qcloud.com/product/cmq?...备注 今天收到腾讯 CMQ 产品经理针对文章里的问题特意发来的邮件回复: 同时谢谢腾讯提供CMQ的内测体验资格!

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腾讯 CMQ 消息队列在 Linux 环境下的使用

生成 CMQ SDK 库文件 首先,在安装完 curl 后,查找到 curl 这个文件夹(一般是在网上下载的 curl-x.xx.x 压缩 包解压后,include 文件夹下),这里有生成库需要依赖的头文件...,把 curl 文件拷到你项目的 src 目录下:( 备注:CMQ 为测试项目,详见附件) 接下来,查找到 libcurl.so 的库文件,链接到项目的 src 目录下,之后生成 CMQ SDK 库文件...CMQ 试用 在使用之前需要配上库的路径: sample 目录为 sdk 示例代码,执行 make 可编译,执行示例程序前,如果是链接的 libcmq.so,需把其所在目录加入到环境变量LD_LIBRARY_PATH...切到 CMQ/sample 目录下: 执行 make 进行编译 Make 完成后生成可执行文件。...以上步骤完成之后,sample 文件夹下会生成 cmq_sample 的可执行文件,这时候在执行就好了。 至此,就全部结束啦!然后可以根据自己的业务写代码使用了。

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腾讯分布式高可靠消息队列 CMQ 架构

CMQ腾讯内部自研基于的高可靠、强一致、可扩展分布式消息队列,在腾讯内部包括微信手机QQ业务红包、腾讯话费充值、广告订单等都有广泛使用。...目前已上线腾讯对外开放,本文对腾讯CMQ 核心技术原理进行分享介绍。 CMQ消息队列主要适用于金融、交易、订单等对可靠性、可用性有较高要求的业务场景。...架构如图1: [image.jpg] 图1-某充值系统结构 图中腾讯消息队列CMQ整体结构如图2所示,本文重点介绍后端broker set实现原理。...考虑到消息重开销较大,目前消息的幂等性需要业务逻辑来保证。 存储可靠 CMQ SET中一个节点为leader 其他节点为follower,leader 负责所有消息的生产消费。...对于更侧重高性能、高吞吐量业务需求,腾讯由另外一个消息引擎来提供服务,在协议上同时兼容kafka,很好的满足了大数据场景,具体原理请留意后续文章介绍。

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基于Raft深度优化,腾讯金融级消息队列CMQ高可靠算法详解

鉴于以上分析,我们设计开发了基于Raft的强一致高可靠消息中间件CMQ。接下来会介绍raft算法原理细节、如何应用在CMQ中在保证消息可靠不丢失,以及实现过程中在性能方面所作的优化。...下面介绍CMQ详细的生产消费流程: 生产流程: 1)生产者将生产消息的请求发往Leader的Raft模块。 2)Raft模块完成Entry的创建和同步。...CMQ中同一队列生产的消息顺序写入,分片存储,因此只需记录最后一个分片的状态(分片文件名,文件偏移量)。 5)queue info:每个队列一项。...CMQ中采用bitmap记录消息的删除情况,在内存中维护,在制作快照时dump到快照文件。...四 总结 Raft算法具备强一致、高可靠、高可用等优点, 消息中间件通常分为高可靠版本和高性能版本两种。腾讯CMQ是一款金融级的高可靠分布式消息中间件,通过raft保证了消息的可靠不丢失。

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省省省,签名也:带有功能的数据完整性审计

对于服务商而言,对于重复的文件如果只存储一份副本会大大降低存储开销,因此,数据技术近些年得到了极大的关注。如何安全的进行数据,同时可以保证数据的完整性显得至关重要。...图1 数据完整性审计流程 带有功能的数据完整性审计技术可以检测用户的文件是否正确完整地存储在上,并且同时可以降低云的存储开销。...因此传统的方法不能实现认证器的。 使用收敛加密密钥(文件的哈希值)作为私钥来生成认证器可以实现认证器。但是,这将带来一个新的问题:数据和它的持有者之间的关系遭到了破坏。...本篇文章介绍发表在Information Sciences 上的文章:保证低熵值安全且支持数据完整性审计方案。 二....我们还介绍了两个最新的研究成果:保证低熵值安全且支持数据完整性审计方案和基于关键词并且实现敏感信息隐藏的存储完整性审计方案。

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消息幂等()通用解决方案,真顶!

但无论是select for update, 还是乐观锁这种解决方案,实际上都是基于业务表本身做,这无疑增加了业务开发的复杂度, 一个业务系统里面很大部分的请求处理都是依赖MQ的,如果每个消费逻辑本身都需要基于业务本身而做...阿里上的消息只是RocketMQ的messageId,在生产者因为某些原因手动重发(例如上游针对一个交易重复请求了)的场景下起不到/幂等的效果(因消息id不同)。...所以通常情况下,我们处理这种场景的消息的方法还是会使用一开始说的业务自己实现逻辑的方式,如前面加select for update,或者使用乐观锁。...那我们有没有方法抽取出一个公共的解决方案,能兼顾、通用、高性能呢?...实现到这里,似乎方案挺完美的,所有的消息都能快速的接入,且与具体业务实现也完全解耦。那么这样是否就完美的完成的所有任务呢? 很可惜,其实不是的。

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消息队列-腾讯消息队列 CKafka

腾讯消息队列 CKafka,分布式、高吞吐量、高可扩展性的消息服务,100%兼容开源 Apache Kafka 0.9 0.10 腾讯消息队列 CKafka点击查看详情 消息队列 CKafka 简介...腾讯消息队列 CKafka 的特性 兼容开源 100% 兼容 Apache Kafka 0.9 0.10版本,迁移上0成本。...上下游生态 支持与 EMR、COS、容器、流计算、无服务器函数、日志服务等13+上产品打通,实现快速一键部署。...高可靠 消息队列 CKafka 集群性能强劲,生产性超越开源方案;此外,消息队列 CKafka 分布式的部署,集群稳定性也有很好的保障。...统一运维监控 提供腾讯平台整套的运维服务,包括租户隔离、权限控制、消息堆积查询、消费者详情查看等多维度监控告警等运维服务。

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腾讯 AI 视觉产品基于流计算 Oceanus(Flink) 计费数据尝试

| 导语: 介绍下最近使用 Flink 来对计费数据进行的具体做法 一. 背景 AI 视觉产品在我们腾讯-人工智能的产品目录下,包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。...流计算 Oceanus 在腾讯-大数据的产品目录下,是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。...所以是必须要去解决的,但是数据量很大,要做到精确比较难。 整体的背景和处理逻辑可以参考如下业务流程图, 本次主要介绍下我们在数据方面的一些尝试。...思路与调研 的触发时机: 数据重复的原因主要是各种重试:包括上游传输环节的超时重试和下游计算环节的系统重启导致的数据算。...这里存储数据的时间长短决定了的数据的范围,如果太大如上所述对存储压力很大,造成 Flink 运行不稳定;但如果太小只能小局部,对于跨度比较大的数据重复不能应对,比如跨天的数据也可能重复,在离线上报的链路中就可能跨天重试的

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Raft 算法原理及其在 CMQ 中的应用(下)

,所以自研了基于raft算法的内部版本CRMQ2.0和腾讯CMQ,在保证强一致高可靠的前提下,性能和可用性都有显著提升。...CMQ中采用bitmap记录消息的删除情况,在内存中维护,在制作快照时dump到快照文件。...不过,如2.7节所述,Leader故障时可能会产生重复数据,需要通过幂等性保证或机制来解决该问题。...follower故障对系统没有影响(RTO=0),leader故障时其他节点通过自发选出新leader,而且CMQ中前端具备自动连功能,当连接断开后会自动寻找新leader,系统不可用时间大大降低。...此外,我们自研的高性能版本的消息中间件ckafka也已在腾讯上线,完美兼容kafka0.09~0.10版本客户端,关于CKafka的具体技术介绍请关注后续技术文章。

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腾讯二面:20亿个QQ号码如何

背景 之前找工作在腾讯面试遇到了一个很有意思的面试题,当时我记得现场还没有答出来,后来回家想了一下其实也没有那么难,而且还挺有意思的,今天做个整理分享给大家,希望对你有用 题目如下 文件中有20亿个...QQ号码,请设计算法对QQ号码,相同的QQ号码仅保留一个,内存限制1G....这个题目的意思应该很清楚了,不过为了方便大家理解,我画了一个比较有年代感的动画,希望大家喜欢 方法一 排序 其实说到,最简单的方法就是先排序,排序之后重复的QQ号码必然在一起,保留第一个,把其余重复的去掉就行...的话直接记录在数组中就可以 hashMap[123] = true hashMap[456] = true hashMap[123] = true hashMap[789] = true 由于hashmap的自动性质...,所以自动变成了: hashMap[123] = true hashMap[456] = true hashMap[789] = true 很显然,只有123,456,789存在,所以这也就是后的结果

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多线程处理mq消息_实现多线程有几种方式

腾讯消息队列(Cloud Message Queue,CMQ)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)之间的收发消息,存储在可靠有效的...CMQ 队列中,防止消息丢失。...之前公司内部使用rabbitMQ,但是运维调整部署全部迁移到腾讯上,如果继续使用rabbitMQ,还需要运维自主搭建环境,维护之类,而且经考察对rabbitMQ维护成本相比直接使用腾讯的CQM高很多...,所以最近技术部门对CMQ进行研究发现基本可以替代rabbitMQ,但是同时也发现一个比较严重的问题,使用cmq的mq功能,无法实现完全实现自动触发消息消费,因为cmq消息监听基于长连接的,长时间没有消息推送会造成长连接断开.../** * 消息处理器抽象统一接口 */ public interface IBaseCmqHandler { /** * 处理从cmq中获取的消息 * * @

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腾讯三面:40亿个QQ号码如何

今天,我们来聊一道常见的考题,也出现在腾讯面试的三面环节,非常有意思。具体的题目如下: 文件中有40亿个QQ号码,请设计算法对QQ号码,相同的QQ号码仅保留一个,内存限制1G. ...原始的QQ号为: 排序后的QQ号为: 就简单了: 可是,面试官要问你,一定要排序吗?显然,排序的时间复杂度太高了,无法通过腾讯面试。...,可知实际自动变成了: mapFlag[123] = truemapFlag[567] = truemapFlag[890] = true 很显然,只有123,567,890存在,所以这也就是后的结果...既然排序好了,那就能实现了,貌似就万事大吉了。我只能坦白地说,高兴得有点早哦。 接着,面试官又要问你:这么多的文件操作,效率自然不高啊。显然,无法通过腾讯面试。 方法四:bitmap 来看绝招!...而且,从上面的过程可以看到,自动实现了。显然,这种方式可以通过腾讯的面试。

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消息队列 CMQ 七大功能实践案例

CMQ(Cloud Message Queue)是腾讯开发的一款高可靠、高可用、高性能的分布式消息队列服务,具有低耦合、消息可靠、强一致性、可扩展性等特点,支持Push/Pull消费模型、消息回溯、延时消息...对于topic模型,有以下特殊场景需求: client端想根据自身能力pull消息 创建订阅的时候需要暴露client端的接收消息的地址,但在一些企业内网、vpc网络等特殊情况下,CMQ无法推送到,只能用...queue实例,topic发布消息后,会自动将消息推送到queue,然后client和使用queue模型一样消费消息即可。...2.COS代理存储(COS是腾讯的对象存储服务)。...[1502435007294_44_1502435007392.png] 七、消息加密传输 腾讯提供秘钥管理服务KMS,能对数据进行安全加密。

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腾讯三面:40亿个QQ号码如何

今天,我们来聊一道常见的考题,也出现在腾讯面试的三面环节,非常有意思:文件中有40亿个QQ号码,请设计算法对QQ号码,相同的QQ号码仅保留一个,内存限制1G。...原始的QQ号为: 排序后的QQ号为: 就简单了: 可是,面试官要问你,一定要排序吗?显然,排序的时间复杂度太高了,无法通过腾讯面试。...,可知实际自动变成了: mapFlag[123] = true mapFlag[567] = true mapFlag[890] = true 很显然,只有123,567,890存在,所以这也就是后的结果...既然排序好了,那就能实现了,貌似就万事大吉了。我只能坦白地说,高兴得有点早哦。 接着,面试官又要问你:这么多的文件操作,效率自然不高啊。显然,无法通过腾讯面试。...而且,从上面的过程可以看到,自动实现了。显然,这种方式可以通过腾讯的面试。

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一起讨论下,消息幂等()通用解决方案

但无论是select for update, 还是乐观锁这种解决方案,实际上都是基于业务表本身做,这无疑增加了业务开发的复杂度, 一个业务系统里面很大部分的请求处理都是依赖MQ的,如果每个消费逻辑本身都需要基于业务本身而做...阿里上的消息只是RocketMQ的messageId,在生产者因为某些原因手动重发(例如上游针对一个交易重复请求了)的场景下起不到/幂等的效果(因消息id不同)。...所以通常情况下,我们处理这种场景的消息的方法还是会使用一开始说的业务自己实现逻辑的方式,如前面加select for update,或者使用乐观锁。...那我们有没有方法抽取出一个公共的解决方案,能兼顾、通用、高性能呢?...实现到这里,似乎方案挺完美的,所有的消息都能快速的接入,且与具体业务实现也完全解耦。那么这样是否就完美的完成的所有任务呢? 很可惜,其实不是的。

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