Pin，关注 RPC、Service Mesh、Serverless 等云原生技术。
这是笔者最近处理一个叫异步大点击的业务问题所思考出来的方案。由于mq使用的是亚马逊的sqs服务，而sqs是按请求数消费的原因，所以才有的将多消息合并为一条消息发送的想法。
本文提出了一个将轮询重定向到 Amazon Simple Storage Service（S3）的解决方案，S3 是一个由公有云提供商 Amazon Web Services（AWS）管理的高可用、可扩展和安全的对象存储服务。我们将会展现一个使用 AWS Lambda 函数的 serverless 实现，但是如果你想使用 S3 的话，并不强制要使用 AWS Lambda 函数。
原文地址：https://dzone.com/articles/elasticmq-070-long-polling-non
消费者组：Consumer Group ，一个Topic的消息能被多个消费者组消费，但每个消费者组内的消费者只会消费topic的一部分
假设某 topic 有4个分区，消费者组中只有一个消费者，那么这个消费者将消费全部 partition 中的数据。
消费者读取消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，消费者可能被称为订阅者 或 读者。
Kafka 里消费者从属于消费者群组，一个群组里的消费者订阅的都是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。
原文地址：https://dzone.com/articles/kafka-detailed-design-and-ecosystem
分布式系统中必备的一个中间件就是消息队列，通过消息队列我们能对服务间进行异步解耦、流量消峰、实现最终一致性。
消息队列是一种在应用程序之间进行通信的技术，允许将消息从一个应用程序发送到另一个应用程序，而无需明确的连接这些应用程序。消息队列中的消息被存储在一种称为队列的数据结构中，这些消息在队列中保留，直到被消费者接收。这使得消息的发送者和接收者能够异步地通信，而不必等待对方的响应，从而提高了系统的可伸缩性和弹性。消息队列还可以通过实现各种模式（例如发布/订阅模式、请求/响应模式等）来支持不同类型的应用程序通信。
7. broker判断是否消息失败，成功则直接返回元数据【可选】，失败判断是否重试，对应做相应处理
在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段。
之前我们介绍过了 Kafka 整体架构，Kafka 生产者，Kafka 生产的消息最终流向哪里呢？当然是需要消费了，要不只产生一系列数据没有任何作用啊，如果把 Kafka 比作餐厅的话，那么生产者就是厨师的角色，消费者就是客人，只有厨师的话，那么炒出来的菜没有人吃也没有意义，如果只有客人没有厨师的话，谁会去这个店吃饭呢？！所以如果你看完前面的文章意犹未尽的话，可以继续让你爽一爽。如果你没看过前面的文章，那就从现在开始让你爽。
上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者，包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容：
当 APP 有推送需求的时候, 会向个推发送一条推送命令，接到推送需求后，我们会把APP要求推送消息的用户放入下发队列中，进行消息下发；当同时有多个APP进行消息下发时，难免会出现资源竞争的情况, 因此就产生了优先级队列的需求，在下发资源固定的情况下, 高优先级的用户需要有更多的下发资源。
担任路由消息的提供者。生产者或消费者能够通过NameServer查找各Topic相应的Broker IP列表分别进行发送消息和消费消息。nameServer由多个无状态的节点构成，节点之间无任何信息同步。 broker会定期向NameServer以发送心跳包的方式，轮询向所有NameServer注册以下元数据信息：
本文是对 Conductor 文档的简单翻译，建议你认真阅读，如果阅读后你仍然不知道如何使用，可以继续关注本博客，我会在后续的博客中更新 Conductor 实战
这篇文章的读者，假设您已经对RabbitMQ、SpringBoot和微服务有一定的理解。此文章来自于对内部技术规范指引的编辑。
Kafka 由一个或多个节点组成的工作集群，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以在 Kafka 集群的不同节点之间分布数据/负载，并且它天生具有可扩展性、可用性和容错性。
应用程序通过KafkaConsumer订阅一个topic之后收取数据来完成从kafka的数据读取。从kafka读取数据与从其他消息系统读取数据只有少许不同，几乎没用什么独特的概念。如果不理解这些概念，你将很难使用消费者API。我们首先对一些重要的概念进行解释，然后介绍一些示例，这些示例展示了使用消费者API在不同需求的应用程序中的不同方式。
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统，并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
最近工作中呢，频频用到消息中心，包括异步转同步的功能，分布式收集日志信息等功能，在面试中也常会问到候选人关于消息中心的知识点，但大多数程序员，尤其是工作两三年的，虽然平时工作中都有用到消息中心，但都总是不能够说明白其中的原理，于是觉得有必要把消息中心作为一个篇章，专门进行总结梳理一番~
前一篇文章中提到了消息可存储在队列索引或消息存储中，对于消息存储的方式，整体框架大概如下图所示：
在软件架构和应用设计领域，设计模式是基本的构建块之一。设计模式的概念是由 Christopher Alexander 在上世纪 70 年代末提出来的（The Timeless Way of Building, 1979 以及 A Pattern Language—Towns, Buildings, Construction, 1977）：
从本文开始，我们通过一个系列来介绍消息队列 Kombu（为后续Celery分析打基础）。
很多人可能会留意到, 关注了公众号之后,隔一段时间, 公众号会推送消息出来,打开消息后发现这些消息看起来不像人工发送的,应该是设计好的一套关注后的定时推送机制, 从而来达到获客转化的目的.
比如说，topic有6个partition，有两个broker，那每个broker就管3个partition。
本文先简单介绍 CMQ 底层的架构实现，然后着重结合CMQ的功能特点来介绍 CMQ 的实践案例，让大家快速理解和上手 CMQ 的开发。
首先确认一个点，持久化和非持久化的消息都会落地磁盘，区别在于持久化的消息一定会写入磁盘(并且如果可以在内存中也会有一份)，而非持久化的消息只有在内存吃紧的时候落地磁盘。两种类型消息的落盘都是在RabbitMQ的持久层中完成的。
本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ，文中版权，图像代码的数据均归作者所有。为
NiFi是美国国家安全局开发并使用了8年的可视化数据集成产品，2014年NAS将其贡献给了Apache社区，2015年成为Apache顶级项目
消息发送者生产消息发送到消息队列中，然后消息接收者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，消息队列中不再有存储，所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。
前文了解了 RocketMQ消息存储的相关原理，本文将讲讲消息消费的过程及相关概念。
为发送通知，需收集各种信息如移动设备令牌、email、phone和第三方通道信息。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Redis框架教程二
审计日志系统有很多应用场景，而不仅仅是存储用于审计目的的数据。除了合规性和安全性的目的之外，它还能够被市场营销团队使用，以便于锁定目标用户，也可以用来生成重要的告警。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
根据使用者对读取操作的控制情况，分为两种类型。一个是DefaultMQPushConsumer，由系统控制读取操作，收到消息后自动调用传入的处理方法来处理；另一个是DefaultMQPullConsumer，读取操作中的大部分功能由使用者自主控制。 1.DefaultMQPushConsumer的使用 使用DefaultMQPushConsumer主要是设置好各种参数和传入处理消息的函数。系统收到消息后自动调用处理函数来处理消息，自动保存Offset，而且加入新的DefaultMQPushConsumer后会自动做负载均衡。下面结合org.apache.rocketmq.example.quickstart包中的源码来介绍。 代码清单1-1 DefaultMQPushConsumer示例 public class QuickStart {
前言 生产者和消费者是消息队列的两个重要角色，生产者向消息队列写人数据， 消费者从消息队列里读取数据。本篇讲解两种类型的消费者，一个是 DefaultMQPushConsumer，由系统控制读取操作，收到消息后自动调用传人的 处理方法来处理;另 一个是 DefaultMQPullConsumer，读取操作中的大部分功 能由使用者自主控制 。
采用 BIO 通信模型的服务器，通常由一个独立的 Acceptor 线程负责监听客户端的连接，它接收到客户端连接请求之后为每个客户端创建一个新的线程进行处理，处理完成后，通过输出流返回应答给客户端，线程销毁。
消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。
工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进=程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。
微服务架构有别于传统的单体式应用方案，我们可将单体应用拆分成多个核心功能。每个功能都被称为一项服务，可以单独构建和部署，这意味着各项服务在工作时不会互相影响
在云原生环境中，异步架构对于解耦服务、增强可伸缩性和增强系统可靠性至关重要。消息队列构成了异步架构的基础，您可以从诸多选项中选择一个，从开源工具如Kafka和RabbitMQ到托管系统如Google Cloud Pub/Sub和AWS SQS不等。然而，测试排队的异步工作流呈现出独特的挑战。本文探讨了使用OpenTelemetry测试这些工作流的实用方法，重点关注成本效益、资源优化和运维简单性。
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