1. 有序消息的基本概念 为什么要用有序消息 有序消息是什么 有序消息又叫顺序消息(FIFO消息)。 是指消息的消费顺序和产生顺序相同,在有些业务逻辑下,必须保证顺序。 比如订单的生成、付款、发货,这
比如事件A发生在下午3点一刻,而事件B发生在下午4点,那么我们认为事件A发生在事件B之前,他们的顺序关系为先A后B。
顺序消息是指对于一个指定的 Topic ,消息严格按照先进先出(FIFO)的原则进行消息发布和消费,即先发布的消息先消费,后发布的消息后消费。
适用于性能要求不高,所有的消息严格按照先进先出(FIFO)的原则来发布和消费的场景。
996 一年终于攒了十万存在银行卡里准备存取款,对应两个异步的短信消息,要保证先存后取:
而MQ默认发消息到不同Q显然是行不通的,会乱序。 因此,需发往同一Q,依赖队列的先进先出机制。
•中间件 excerpt: 常见的 MQ(包括:kafka、pulsar、rocketmq 和 rabbitmq 分别是如何实现顺序消息的呢。banner_img: >- https://pic-cdn.ewhisper.cn/img/2021/07/31/f463dc14089f025621400cb73b78e441-kafka-logo-long.png index_img: >- https://pic-cdn.ewhisper.cn/img/2021/07/31/3070fecc79d30db8e4c0135a36a2ac89-kafka-logo-tall.png abbrlink: 60020 date: 2021-10-01 16:37:31
在大数据和实时流处理的领域,Apache Kafka凭借其高性能、高吞吐量和可扩展性,成为了业界广泛使用的分布式消息队列系统。然而,在诸多应用场景中,消息的顺序性往往是一个至关重要的需求。无论是金融交易、日志记录还是其他需要精确时间线的业务场景,消息的顺序消费都显得尤为关键。
Pulsar中消息的顺序性和几个因素有关:用户自己的业务线程数、Producer 的路由模式(SinglePartition、RoundRobinPariion等、Topie是否分区、发送方式(同步、异步),是否开启批量发送、消息是否有Key。 每个Producer实例都有一个属于自已的发送队列,不管是同步发送还是异步发送,所有的消息都会先进入这个队列。同步发送是基于异步发送实现的----异步发送会返回一个CompletablePuture对象,同步发送只是在此基础上同步等特而已(通过CompletableFuture,get()实现)。因此,同步发送的消息也会先进入发送队列,不过每次入队后都会触发发送操作。
在这篇文章中,我们将探讨Apache Kafka中关于消息顺序的挑战和解决方案。在分布式系统中,按正确顺序处理消息对于维护数据的完整性和一致性至关重要。虽然Kafka提供了维护消息顺序的机制,但在分布式环境中实现这一点有其自身的复杂性。
RocketMQ详解(2)——RocketMQ核心概念 一. RocketMQ专业术语 Producer 消息生产者,负责产生消息,一般由业务系统负责产生消息。 Consumer 消息消费者,负责消费消息,一般由后台系统负责异步消费。 Push Consumer Consumer的一种,通常是应用向Consumer注册一个Listener接口,一旦Consumer收到消息,立刻回调Listener接口的方法。 Pull Consumer Consumer的一种,通常由应用主动调用Consumer的拉
消费者。消费消息的客户端角色。通常是后台处理异步消费的系统。 RocketMQ中Consumer有两种实现:PushConsumer和PullConsumer。
消息有序指的是按照消息的发送顺序来消费(FIFO)。RocketMQ可以保证消息有序,消息有序分为部分有序和全局有序。全局有序是指某个Topic下的所有消息都要保证顺序;部分顺序消息只要保证每一组消息被顺序消费即可。
Windows安装部署 下载 地址:[https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=rocketmq/4.5.2/rocketmq-all-4.5.2-bin-
我觉得这个问题问得很频繁,而且非常经典,在这里我就以 Kafka 为例子,说说我对 Kafka 顺序消息的一些理解吧,如有理解不对的地方麻烦留言指点一下。
kafka brokers 顺序接收客户端请求,将消息顺序追加到 partition 尾部,kafka 能保证单个分区里消息的顺序性。
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题。
在分布式消息系统中,消息的顺序性是一个重要的问题。Apache Kafka 提供了多种机制来确保消息的顺序消费,但需要根据具体的使用场景进行配置和设计。以下是一些确保 Kafka 顺序消费的关键点和方法:
MQ使用过程中,有些业务场景需要我们保证顺序消费,而如果一个Producer,一个Queue,多个Consumer的情况下是无法保证顺序的;
Kafka可以保证消息在一个Partition分区内的顺序性。如果生产者按照顺序发送消息,Kafka将按照这个顺序将消息写入分区,消费者也会按照同样的顺序来读取消息(通过自增偏移量)。 如何保证消息按
架构 RocketMQ包含四个组件NameServer, Broker, Consumer, Producer NameServer类似注册中心, Broker接收存储消息, Consumer和Producer在项目内定义 Broker向所有NameServer注册自己, 持续发送心跳包 Consumer和Producer向NameServer保持长连接, 每隔30s向NameServer获取所有Topic的队列情况 Consumer和Producer向NameServer获取Broker的地址, 进行消息
由于Kafka的一个Topic可以分为了多个Partition,Producer发送消息的时候,是分散在不同 Partition的。当Producer按顺序发消息给Broker,但进入Kafka之后,这些消息就不一定进到哪个Partition,会导致顺序是乱的。
理解成rocketmq本身,broker主要用于producer和consumer接收和发送消息;broker会定时向nameserver提交自己的信息;是消息中间件的消息存储、转发服务器;每个Broker节点,在启动时,都会遍历NameServer列表,与每个NameServer建立长连接,注册自己的信息,之后定时上报;
在异步消息传输系统中,消息乱序是一个常见的挑战。当消息在发送过程中发生重试时,很可能会导致消息的乱序,这可能对系统的一致性和可靠性产生负面影响。本文将探讨异步消息发送中可能出现的消息乱序问题,以及解决这些问题的方法。
交互主要用于描述协作的动态行为。交互图用来描述系统中的对象如何进行相互作用,也就是一组对象是如何进行消息传递的。
导语 消息队列 RocketMQ 版(TDMQ for RocketMQ,简称 TDMQ RocketMQ 版)在今日正式公测!TDMQ RocketMQ 是TDMQ系列产品中的一款分布式高可用的消息队列服务,兼容 Apache RocketMQ 的各个组件与概念,RocketMQ 4.6及以上版本的客户端几乎零改造接入。欢迎大家扫描文末二维码使用体验! TDMQ RocketMQ 版的背景 RocketMQ作为典型的业务处理消息队列,主要用于处理订单,支付,积分等业务类型,对信息交换的准确性有极高的要求
RabbitMQ可能出现的消息顺序不一致问题 消息中间件都是消息队列,也就是说我们发布消息是顺序的,到消息中间件中也是有顺序的,并且消费者从消息队列中取消息也是顺序的,那么消息可能从哪里乱序呢??
消息的发布是指某个生产者向某个topic发送消息;消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息,进而从该topic消费数据。
MQ是消息服务中间件,基于高可用分布式集群技术,是消费模式基于发布订阅模式的消息系统。支持Java,C++以及.NET,PHP,Python,为分布式应用系统提供异步解耦、削峰填谷的能力,具备海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。具有消息查询,消息回溯(不是消息撤回,也不支持消息撤回),消息轨迹查询,堆积监控报警功能。 MQ协议支持接入方式 : TCP、HTTP(RESTful 风格)、MQTT。MQ支持公网访问,但可用性较低。 MQ应用场景 : 分布式事务,物联网应用,实时计算(将产生的数据实时流入到实时计算引擎来实现),同步大规模缓存。 实时计算引擎一般有 : Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner。 MQ拥有管理工具 : Web控制台,Open API,mqadmin命令集。拥有微消息队列(LMQ),RocketMQ消息队列,Kafka消息队列,跨域中继服务(CRS)等组件。 Web控制台提供消息查询、消息轨迹查询、重置消费位点、资源统计、监控报警等操作。消息查询有三种方式 :** 根据Message ID(精确查询),Message Key(模糊查询)以及Topic查询(范围查询),HTTP消息目前只支持Message ID和Topic两种查询方式。** 消息轨迹查询只支持TCP和HTTP协议,可追踪消息从生产者发出到消费者消费的整个链路中各个相关节点的时间地点。 重置消费位点可跳过堆积的消息,即不想消费这部分消息,或者只想消费某个时间点后的消息(这些消息不论之前是否消费过)。 资源报表可对消息发送和消息消费的数据进行统计,暂不支持HTTP消费数据的统计查询。 监控报警一般用在消息堆积数或者延迟时间超过阈值之后,对报警接收人发送短信,如果发现消息堆积很多,可检查阈值是否设置过小导致消息堆积,可调整业务代码或者对消费者进行扩容,可使用jstack查看是否消费线程阻塞。 微消息队列(LMQ)基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport 消息队列遥测传输)协议,标准协议端口为1883,支持加密SSL,WebSocket,Flash接入方式。协议重要部分主要分为 : MQ Core Service(负责底层的消息存储和分发),MQ私有协议服务器以及MQTT协议网关服务器(负责对客户端提供服务和协议转换)。主要使用场景有 : 直播互动、车联网、金融支付、即时聊天等。协议相关 : QoS(Quality of Service)指代消息传输的服务质量。它包括QoS0(最多分发一次)、QoS1(至少达到一次)和QoS2(仅分发一次)三种级别。cleanSession标识客户端建立TCP连接后是否关心之前状态(true or false)。 MQTT可进行实例管理(查看消息收发TPS、同时在线连接数、订阅关系数等信息,可设置实例报警),可申请MQTT Topic,可为Topic申请MQTT Group ID(一组逻辑功能完全一致的节点共用的组名,代表一类相同功能的设备,必须拥有Topic的读写权限)。可进行签名计算和签名生成。 MQTT可获取离线消息,可主动拉取离线消息,客户端每次拉取消息数量最多为30条,拉取请求的最大频率限制为5次/秒。离线消息优先级低,对其进行有限和最终能处理即可,要求比较实时。 MQTT可获取客户端上下线事件(上下线事件触发时,会向后端MQ推送一条上下线消息,通过订阅这条消息获取),上下线事件类型一般放在MQ的Tag中,有三种状态 : connect(客户端上线),disconnect(客户端主动断开连接),tcpclean(实际的TCP连接断开)。tcpclean代表客户端网络层连接的真实断开,判断客户端下线请使用tcpclean事件。 MQTT通过Token鉴权服务向客户端提供访问权限。客户端需要采用MQTT控制报文以同步发送模式并且QoS必须为1,来上传Token。客户端应该对Token做好持久化,监听Proxy下推的Token失效的通知消息,Token失效必须重新申请。 LMQ的Topic,ClientId长度最大为64个字符,消息大小最大为64K,消息保存时间最长为3天,单个客户端订阅Topic数量最大为30个(超过该限制数量的Topic会被丢弃),消息顺序性为上行顺序。 跨域中继服务(CRS,跨域哦,实现服务发布与订阅,实现不同网络的服务互通)提供三种MQ消息发送方式 :可靠同步发送(发出消息响应后才能发下一个消息,应用场景广,如重要通知邮件、报名短信通知、营销短信系统),可靠异步发送(不需要等待响应即可发下一个消息,应用场景一般是耗时长,对RT响应敏感的业务,如视频上传后通知转码服务,转码后通知推送转码结果),One Way(单向发送,不需要响应的方式,耗时超短,对可靠性要求不高的场
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。举例:比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题。
本文将从消费顺序性这个问题出发,深度剖析 Kafka/RocketMQ 消费线程模型。
最近mq越来越火,很多公司在用,很多人在用,其重要性不言而喻。但是如果我让你回答下面的这些问题:
RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ有哪些关键特性?其实现原理是怎样的?
订阅与发布时指某个生产者向某个Topic发送消息,消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息,进而从该topic消费数据。
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器,每个 Broker 可以存储多个Topic的消息,每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址,每个Topic中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
书接上回,我们介绍了如何实现在线Excel多人协作的整体设计。其中很重要的一点“如何保证用户消息有序、不丢、不重”我们没有做过多的解释。本文我们分析下如何保证协作编辑的场景下,消息 「有序」 「不丢」 「不重」 。
消息接收的一致性是指在分布式环境中,保证多个节点接收相同的消息,并按照相同的顺序处理这些消息的性质。
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。
消息队列已然成为当下非常火热的中间件,而rocketmq作为阿里开源的中间件产品,历经数次超大并发的考验,已然成为中间件产品的首选。而有时候我们在使用消息队列的时候,往往需要能够保证消息的顺序消费,而rocketmq是可以支持消息的顺序消费的。rocketmq在发送消息的时候,是将消息发送到不同的队列(queue,也有人称之为分区)中,然后消费端从多个队列中读取消息进行消费,很明显,在这种全局模式下,是无法实现顺序消费的。为了实现顺序消费,我们需要把有顺序的消息按照他的顺序,将他们发送到同一个queue中,这样消费端在消费的时候,就保证了其顺序。但是顺序消费的性能肯定也相对差一些,因为只能使用一个队列。
折腾了好长时间才写这篇文章,顺序消费,看上去挺好理解的,就是消费的时候按照队列中的顺序一个一个消费;而并发消费,则是消费者同时从队列中取消息,同时消费,没有先后顺序。RocketMQ也有这两种方式的实现,但是在实践的过程中,就是不能顺序消费,好不容易能够实现顺序消费了,发现采用并发消费的方式,消费的结果也是顺序的,顿时就蒙圈了,到底怎么回事?哪里出了问题?百思不得其解。
今天我们主要介绍一下RocketMQ,关于RocketMQ很多人只知道是阿里开源的一款MQ中间件,实际工作中还是用的RabblitMQ,本文以及接下来几篇文章,我会分享一下RocketMQ相关的知识,详细的介绍一下RocketMQ,希望可以帮助到需要的朋友们。
上一篇文章「保证严格的消息顺序消费究竟有多难?」简单描述了对消息顺序消费的一些理解,上一篇文章中的第二个故障问题,感觉没描述清楚,现在我以 Kafka 为例子,继续分析一波。
RocketMQ 是笔者非常喜欢的消息队列,4.9.X 版本是目前使用最广泛的版本,但它的消费逻辑相对较重,很多同学学习起来没有头绪。
Client和Server之间的通讯,是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client(客户端)。除了Java客户端外,还有非常多的其它编程语言的客户端。
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