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API和消息消费者是否应该在同一个微服务中？

API和消息消费者是否应该在同一个微服务中，这个问题的答案取决于具体的应用场景和需求。下面是一些考虑因素：

  1. 耦合度：将API和消息消费者放在同一个微服务中可以减少微服务之间的耦合度。这意味着它们可以共享相同的代码库、数据库连接和其他资源，简化了开发和维护过程。
  2. 性能：将API和消息消费者放在同一个微服务中可以提高性能。由于它们在同一个进程中运行，可以直接调用本地方法，减少了网络通信的开销。
  3. 可扩展性：将API和消息消费者放在同一个微服务中可以更容易地进行水平扩展。当需要处理更多的请求或消息时，可以简单地增加更多的实例来处理负载。
  4. 简化部署：将API和消息消费者放在同一个微服务中可以简化部署过程。只需将一个单独的微服务部署到服务器上，而不是多个微服务。

然而，也有一些情况下将API和消息消费者分离为不同的微服务可能更合适：

  1. 松耦合：如果API和消息消费者之间的关系较弱，它们可能具有不同的生命周期和独立的演化需求。在这种情况下，将它们分离为不同的微服务可以更好地支持独立的开发和部署。
  2. 可伸缩性：如果API和消息消费者的负载特征不同，将它们分离为不同的微服务可以更好地进行负载均衡和资源管理。

综上所述，是否将API和消息消费者放在同一个微服务中取决于具体的需求和设计考虑。在实际应用中，需要综合考虑系统的复杂性、性能需求、开发和维护成本等因素来做出决策。

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相关搜索:在同一个应用中声明生产者和消费者时，Spring云流不会向Kafka发送消息我是否应该在当前文件中添加文件上载大小，而不在服务器上添加php.ini和htaccess是否可以使用自适应卡格式通过Graph API在Microsoft Teams Channel中创建消息(似乎仅限于文本和HTML)wms连接应用服务器失败cms提升连接服务器失败一直在连接服务器失败怎么回事连接到服务器时出现失败是怎么回事儿UG安装时候连接到许可证服务器失败连接数据库服务器失败怎么回事无限法则更新后连接服务器失败
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【微服务架构】让我们谈谈“拥有”他们的数据的微服务

Exposing Data via REST API — Not Controversial 那么消息队列中的消息呢？像 Kafka 或 RabbitMQ 之类的东西？...在许多产品的架构中，微服务通过消息队列相互通信，对吗？如果我想将我的实现从 Kafka 更改为 RabbitMQ 会发生什么，消费者是否也需要更改他们的实现？...无论您是通过定义良好的 REST API、定义良好的 Kafka 消息、S3 中定义良好的 ORC 文件还是 Couchbase 中定义良好的记录来公开它都没有关系。...API 是否会是您将在内部传递给 Athena 并将结果分页给消费者的通用字符串？ 相同的概念可以应用于 Couchbase、DynamoDB、Aurora 或任何其他数据存储。...一个数据集可以被认为是内部的并且驻留在 State Store 中，而相同数据的投影可以驻留在同一个 State Store 中并暴露在外部。

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ACP互联网架构认证笔记-MQ消息队列服务

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。...** 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。...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...MQ消息系统中，资源分为消息(Message)，消息生产者(Producer)，消息消费者(Consumer)，消息主题(Topic)。...即Producer ID和Topic必须在同一个域内，Consumer ID和Topic必须在同一个域内。

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kafka系列第5篇：一文读懂消费者背后的那点猫腻

从之前的图中不难得出，两个重要因素分别是：消费组中存活的消费者列表和 Topic 对应的 Partition 列表。...Kafka 有高级 API 和低级 API，如果不需要操作 OffSet 偏移量的提交，可通过高级 API 直接使用，从而降低使用者的难度。...以上三者之间的关系可以概括为：消费端使用消费者配置管理创建出了消费者连接器，通过消费者连接器创建队列（这个队列的作用也是为了缓存数据），其中队列中的消息由专门的拉取线程从服务端拉取然后写入，最后由消费者客户端轮询队列中的消息进行消费...3.正好一次 正好消费一次的办法可以通过将消费者的消费进度和消息处理结果保存在一起。只要能保证两个操作是一个原子操作，就能达到正好消费一次的目的。通常可以将两个操作保存在一起，比如 HDFS 中。...下篇文章我们来讲讲消息在服务端是怎么存储的，敬请期待。 微信公众号搜索【z小赵】，更多系列精彩文章等你解锁。

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消息传输模型的思考

每个消息只有一个消费者(Consumer)（即一旦被消费，消息就不再在消息队列中） 发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列...如果发送者和接收者都可以有多个部署实例，甚至不同的类型；但是共用同一个队列，这就变成了标准的生产者消费者模型。...（二）Brokerless Brokerless类的消息队列，主要采用api的方式，编译到应用程序中，在应用程序间进行点对点的通信。...ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。...但对于游戏业务，实时音视频业务，不太会面临瞬间的访问高峰，而对低时延、时延稳定性会更加看中，一般认为消息投递应该在1-4ms以内。

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微服务之集成(四)下

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多维度对比5款主流分布式MQ消息队列，妈妈再也不担心我的技术选型了

将命令执行结果广播给各个slave，RabbitMQ会让master均匀地分布在不同的服务器上，而同一个队列的slave也会均匀地分布在不同的服务器上，保证负载均衡和高可用性。...4）发送端由topic和key来决定消息发往哪个分区，如果key为null，那么会使用轮询算法将消息均衡地发送到同一个topic的不同分区中。...1）发送： 发送端由topic和key来决定消息发往哪个分区，如果key为null，那么会使用轮询算法将消息均衡地发送到同一个topic的不同分区中。...1）发送方确认机制： ack=0，不管消息是否成功写入分区 ack=1，消息成功写入首领分区后，返回成功 ack=all，消息成功写入所有分区后，返回成功。...《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》

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如何更好地使用Kafka？

根据消费的实时性可以将消息消费者行为划分两类：实时消费者和离线消费者。...，优化consumer TPS： 是否有大量DB操作； 下游/外部服务接口调用超时； 是否有lock操作（导致线程阻塞）； 需要特别关注kafka异步链路中的涉及消息放大的逻辑。...集群扩容：磁盘使用率应该在 60% 以下、网络使用率应该在 75% 以下。...一般会对当前服务自身的kafka集群做告警配置，但是如果是依赖自身消息的下游服务出现消费问题，我们是感知不到了；而且针对消费端服务不共用同一个集群的情况，出现消息重复发送的问题，服务自身是很难发现的。...3.是否有其他服务共用了同一个消费组 多服务误用同一个消费组会导致消息一定比率或规律性丢失。

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根据消费的实时性可以将消息消费者行为划分两类：实时消费者和离线消费者。...，优化consumer TPS： 是否有大量DB操作； 下游/外部服务接口调用超时； 是否有lock操作（导致线程阻塞）； 需要特别关注kafka异步链路中的涉及消息放大的逻辑。...集群扩容：磁盘使用率应该在 60% 以下、网络使用率应该在 75% 以下。...根因分析 1.生产端是否成功发送消费（源头丢失） Broker丢失消息：Kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中，异步刷盘有肯能造成源头数据丢失； Producer丢失消息...3.是否有其他服务共用了同一个消费组 多服务误用同一个消费组会导致消息一定比率或规律性丢失。

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kafka 消息队列的原理

, 追加到结构化的commit log, 每个offset 在分区中唯一标识一条记录 kafka 持久化每一条已发布的记录, 不管是否已被消费....Geo-Replication MirrorMaker 可以把消息复制到多个数据中心或者云区域 生产者负责把消息推送到指定的分区(patition), 和消息 消费者可以分组 同分组的消费者会一load...topic 一个 分区推送的消息保证顺序性 - 消费者看到消息的顺序与日志的顺序一致 - 假如有N台消息服务器 , kafka能容忍宕机了N-1台服务器并且不会丢失数据 kafka 是一个消息系统,...存储系统, 流处理系统 作为消息系统, kafka的特点与优势 消息队列有两种: 队列(queue) 一群消费者消费同一个队列, 每个消息被其中一个消费者消费....不管服务器上有数据上50K,还是50T, 写入性能是一样的 kafka 存储系统设计原理 作为流处理系统, kafka的特点与优势 可以使用生产者与消费者api来处理, 但是更复杂的流可以使用kafka

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kafka-0.10.0官网翻译（一）入门指南

它能让你推送和订阅流记录。在这个方面它类似于一个消息队列或者企业级的消息系统。 　　...日志的分区被分布在kafka集群的服务器上，每个服务器处理数据和请求一个共享的分区。每个分区复制在一个可配置的容错服务器数量。 　　...如果所有的消费者实例都在同一个消费组中，那么一条消息将会有效地负载平衡给这些消费者实例。 　　...如果所有的消费者实例在不同的消费组中，那么每一条消息将会被广播给所有的消费者处理。 　　...消息被生产者发送到一个特定的主题分区，消息将以发送的顺序追加到这个分区上面。比如，如果M1和M2消息都被同一个消费者发送，M1先发送，M1的偏移量将比M2的小且更早出现在日志上面。

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RocketMQ系列 | 如何让消息“丢失”？

生产者生产消息并发送至 Apache RocketMQ 服务端，消息被存储在服务端的主题[Topic]中，消费者通过订阅主题[Topic]消费消息。...队列（MessageQueue）： Apache RocketMQ 消息传输和存储的实际单元容器，类比于其他消息队列中的分区。...同一个消费组的多个消费者必须保持消费逻辑和配置一致，共同分担该消费组订阅的消息，实现消费能力的水平扩展。...一条消息的历程 1、发送场景丢失消息 1.1 单向发送 /** * 发送消息，Oneway形式，服务器不应答， * 无法保证消息是否成功到达服务器 *...但是在实际部署场景中，服务端节点的物理存储空间有限，消息无法做到永久存储。因此，在实际使用中需要考虑以下问题，消息在服务端中的存储以什么维度为判定条件？消息存储以什么粒度进行管理？

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Apache Kafka学习

key，一个value和一个timestamp（时间戳） 2.kafka四大API： Producer API，它允许应用程序向一个或多个 topics 上发送消息记录 Consumer API，允许应用程序订阅一个或多个...Connector API，它允许构建和运行将 Kafka 主题连接到现有应用程序或数据系统的可用生产者和消费者。...存储消息阶段 Broker 端的消息丢失，一般是由 Broker 服务不可用造成的，例如 Broker 都宕机了导致消息丢失 消费消息阶段 消费者在消费消息的过程中，会同时更新消费者位移，也就是「...而如果先处理消息再更新位移，虽然可能会出现重复消费同一个消息的问题，但是，我们可以通过消费者处理逻辑实现幂等的方式来解决。...我们需要考虑消息放在内存之后消费者就宕机了怎么办，若直接设置为消费成功，当前情况下本条消息相当于丢失了。 所以我们应该在消费者真正执行完业务逻辑之后，再发送给消费成功，这才是真正的消费了。

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Kafka超详细学习笔记【概念理解，安装配置】

Broker：代理，已发布的消息保存在一组服务器中，称之为kafka集群，集群中每个服务器都是一个代理(broker)。...group.id：消费者的组名，组名相同的消费者被视为同一个消费组。 enable.auto.commit：设置Consumer 的 offset 是否自动提交。...Kafka通过进程池瓜分消息并处理消息，这些进程可以在同一台机器运行，也可以分布到多台机器上，以增加可扩展型和容错性，相同的group.id的消费者将视为同一个消费者组。...组中的每个消费者都通过subscribe API动态的订阅一个topic列表。kafka将已订阅topic的消息发送到每个消费者组中。并通过平衡分区在消费者分组中所有成员之间来达到平均。...消费者组的成员是动态维护的：如果一个消费者故障。分配给它的分区将重新分配给同一个分组中其他的消费者。同样的，如果一个新的消费者加入到分组，将从现有消费者中移一个给它。这被称为重新平衡分组。

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Kafka基本原理详解（超详细！）

消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。...但是消息队列是否有消息需要消费，在消费者端无法感知，所以在消费者端需要额外的线程去监控。...（2）发布订阅模式 如上图所示，发布订阅模式是一个基于消息送的消息传送模型，改模型可以有多种不同的订阅者。生产者将消息放入消息队列后，队列会将消息推送给订阅过该类消息的消费者（类似微信公众号）。...由于是消费者被动接收推送，所以无需感知消息队列是否有待消费的消息！...Consumer Group：我们可以将多个消费组组成一个消费者组，在kafka的设计中同一个分区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。

1.7K10

2021年大数据Spark（四十二）：SparkStreaming的Kafka快速回顾与整合说明

Apache Kafka： 最原始功能【消息队列】，缓冲数据，具有发布订阅功能（类似微信公众号）。...（面试会问） 解耦：允许我们独立的扩展或修改队列两边的处理过程； 可恢复性：即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍可以在系统恢复后被处理； 缓冲：有助于解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况...在一个分区内，这些消息被索引并连同时间戳存储在一起。其它被称为 Consumer 消费者的进程可以从分区订阅消息。Kafka 运行在一个由一台或多台服务器组成的集群上，并且分区可以跨集群结点分布。...一个 Broker 可以容纳多个 Topic；  5）、Topic：可以理解为一个队列，Topic 将消息分类，生产者和消费者面向的是同一个 Topic；  6）、Partition：为了实现扩展性，提高并发能力...自己存储和维护，默认由Spark维护在checkpoint中，消除了与zk不一致的情况 ； 4.当然也可以自己手动维护，把offset存在MySQL/Redis中； 两个版本API Spark Streaming

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高吞吐量消息系统—kafka

同一个topic下的不同partition间不能保证消息顺序，只能保证同一个partition的数据是有序的。...3.数据可以重复消费 不同于传统的消息队列，队列中的数据只能消费一次。kafka数据能重复消费，队列中的数据消费后，每个消费者通过offset控制自己的消费，多个消费者可以同时消费同一个队列。...kafka最终是否采用record中的时间取决于topic的配置，如果配置为CreateTime将会采用record中的timestamp，如果配置为LogAppendTime则采用kafka broker...一个partition只会分配给同一个group中的其中一个消费者。例如下图中A消费者组中的C1消费者消费P0和P3两个partition，C2消费者消费P1和P2两个partition。...高水平API（high-level api）：API已经屏蔽底层topic/partition/offset管理细节,用户调用API只需要指定kafka地址topic名称就能生产和消费数据。

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面试题：如何保证消息不丢失？处理重复消息？消息有序性？消息堆积处理？

从互联网初期一个服务器上有 100 个在线用户已经很了不得，到现在坐拥10亿日活的微信。我们需要有一个「东西」来解耦服务之间的关系、控制资源合理合时的使用以及缓冲流量洪峰等等。 消息队列就应运而生了。...一般可以采用轮询或者 key hash 取余等策略来将同一个主题的消息分配到不同的队列中。 与之对应的消费者一般都有组的概念 Consumer Group, 即消费者都是属于某个消费组的。...所以我们应该在消费者真正执行完业务逻辑之后，再发送给Broker消费成功，这才是真正的消费了。 所以只要我们在消息业务逻辑处理完成之后再给Broker响应，那么消费阶段消息就不会丢失。...既然我们不能防止重复消息的产生，那么我们只能在业务上处理重复消息所带来的影响。 幂等处理重复消息 幂等是数学上的概念，我们就理解为同样的参数多次调用同一个接口和调用一次产生的结果是一致的。...假如逻辑我们已经都优化了，但还是慢，那就得考虑水平扩容了，增加Topic的队列数和消费者数量，注意队列数一定要增加，不然新增加的消费者是没东西消费的。一个Topic中，一个队列只会分配给一个消费者。

1.5K20

分布式事务的 6 种解决方案

5本地消息表 本地消息表最初是 ebay 提出的，它让本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中，这样就能利用本地事务来满足事务特性。 具体做法是在本地事务中插入业务数据时，也插入一条消息数据。...它和业务 SQL 在同一个事务中去执行，要么成功，要么失败。 成功则推送到队列，推送成功，则调用 messageTx.Cancel() 删除本地消息；推送失败则标记消息为 confirm。...而 MQ 则保障一定会到达消费者服务中，利用 MQ 的 QOS 策略，消费者服务一定能处理，或继续投递到下一个业务队列中，从而保障了事务的完整性。...这种使用异步重试，并用本地消息表保障消息的可靠性，解决了阻塞式重试带来的问题，在日常开发中比较常见。另外，微信搜公号终码一生，在后台发送：资料，获取2000GB视频教程和最新面试习题。...这会和正常业务逻辑的执行重复，意味着成功的调用，也会被重试；为尽量避免这种情况，可以检测消息的创建时间是否很短，短的话可以跳过。

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