相关名词 mq：消息队列MessageQuene的缩写 流程 java的mq初始化的时候会先初始化native的mq再native的mq中又创建了native层的looper。...同时native层把自己mq传入到了java中mq的mptr对象 java消息队列中调用nativepollonce（javaMq中的next方法）最终会调用到mtpr的nativepollonce（mtpr...等待native消息处理完后再取出response数组处理监听fd得到的事件。 最后返回java的消息回到java的nativepollonce方法中。...为fd的request创建对应response添加到response数组中，等待native的消息处理完，在处理request，接着返回到java的消息。java的mq恢复处理。...这个时候很有可能是native在处理自己的消息或者在native中对监听到的fd做处理，最后才会轮到java中的消息处理。nativePollonce才因此返回进入java消息处理过程。
常见的 MQ 有 ActiveMQ，它是老牌的 MQ，性能不算太好；还有 RocketMQ，是阿里巴巴开源的 MQ，性能卓越，但是社区不活跃；RabbitMQ，性能十分强悍，社区活跃，唯一的缺点就是它不是...java 语言编写的，难以做二次开发；还有 kafka，一般用于大数据领域。...我们可以根据自己的系统的并发量，以及是否要做二次开发等来确定使用哪种 MQ。 ---- 3. 你们公司用的是哪个 MQ？主要用来做什么？...kahadb，leveldb，jdbc 等，常用的是 jdbc 持久化。持久化的逻辑就是生产者生产了消息，先持久化，然后发送到 MQ 中，如果消费者消费成功就删除消息，否则就继续消费。...在 ActiveMQ 的配置文件中开启对延时投递的支持，即schedulerSupport=true，然后在生产者中设置延时投递的相关参数即可。
在阿里的面试中，面试官问到关于 MQ 的几个问题： 你的项目中 MQ 的作用？ 为什么选择这款 MQ 作为消息中间件？ 重复消费怎么办？ 如何确保消息被消费？ 有遇到其他问题吗？...MQ 在系统中到底有哪些作用呢？...比如消息驱动的系统中，消息发送者完成本地业务，发送消息，多平台的消息消费者服务需要收到推送的消息，然后继续处理其他业务。...看这两个架构图，第一种 BC 都直接依赖 A 服务，那么如果 A 中的接口修改，BC 都要跟着做修改，耦合度高。...目前支持的客户端包括 java，c++，GO ，社区比较活跃，文档还算全面。但是涉及到核心的要修改还是有难度的，毕竟阿里云靠卖这个服务赚钱呢。
常见的消息中间件产品: ActiveMQ ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。...我们在本次课程中介绍 RabbitMQ的使用 ZeroMQ 史上最快的消息队列系统 Kafka Apache下的一个子项目 。...特点：高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到100W/s的吞吐速率；完全的分布式系统。适合处理海量数据 RocketMQ 阿里巴巴 JMS 什么是消息中间件?...消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。...对于消息中间件，常见的角色大致也就有Producer（生产者）、Consumer（消费者） 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，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架构
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、前言 在这个系列博客中，小编将向大家介绍一下一款吞吐超级大的消息中间件——kafka。...说到消息中间件MQ，小编也在前面的博客中介绍过 rocketMq，activeMq等等。 至于为什么叫kafka呢？...Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流平台，由Scala和Java编写。Kafka的Apache官网是这样介绍Kafka的。 流平台？干什么的？...持久化数据流，数据落地 处理数据流，数据流回放 三、kafka的架构图 首先kafka其他mq一样，都是有 服务端和客户端组成，客户端我们一般分成 生产者和消费者。...follower 从副本，备胎，个别broker宕机的时候，可以重新选举为主副本。从副本中的数据，不会给到消费者。从副本主动从主副本拉取，不同从副本的拉取同步速度也是不一样的。
Java: SpringCloud，Dubbo 等 Go: Dubbogo，go-micro，rpcx，go-zero 等 其他：Thrift，gRPC 等 当然还有其他的一些框架，这里就不再罗列。...Dubbo-go 还有下面这些特点： 传输支持 http2 双向流模式 rpc 应用级服务发现 跟 Dubbo(Java) 版本对齐，互相之间能稳定通信，同时也打通与其他微服务框架的通信，如：SpringCloud...先看看 MQ 被写进八股文里面的几大特性： 服务间解耦 最终一致性 流量削峰 异步消费 MQ 是微服务框架中必不可少的一环，上面的特性是我们日常开发中最常用的。...RabbitMQ tutorial 这篇文章基本就是 MQ 代替 RPC 的理论支持，所以文章开篇帖子提到的 Java 架构师的方案也不算无的放矢，也不算是错的。...如果你下意识去搜一下：用 MQ 代替 RPC 进行服务间通信，你会发现网上只有寥寥几个 Demo 而已，并没有太多真实实践。 没有太多实践 并不代表没有人在项目中实战过，比如那个 Java 架构师。
MQ的好处 在微服务架构中，消息队列带来哪些好处呢 1. 改善写操作请求的响应时间：生产者写给队列即可返回，无需等待下游服务响应，缩短链路调用时间 2....保证最终一致性 常见MQ的模式 点对点模式 多个消息生产者向消息队列发送消息，多个消费者消费消息，每个消息只会被一个消费者消费 主题模式 多个消息消费者可以订阅同一个主题，每个消费者都可以收到这个主题的消息拷贝...，然后按照自己的业务逻辑分别进行处理计算 常见开源的MQ ActiveMQ：Apache ActiveMQ® is the most popular open source, multi-protocol..., Java-based message broker....发送的路由没有和queue绑定 事务机制：mq没收到，异常报错，回滚事务。性能消耗大，同步阻塞，吞吐量降低。
定时消息与延迟消息在代码配置上存在一些差异，但是最终达到的效果相同：消息在发送到 MQ 服务端后并不会立马投递，而是根据消息中的属性延迟固定时间后才投递给消费者。...目前业界MQ对定时消息和延迟消息的支持情况 ? 上图是阿里云上对业界MQ功能的对比，其中开源产品中只有阿里的RocketMQ支持延迟消息，且是固定的18个Level。...上图是CMQ中对MQ功能的对比，其中标明腾讯的CMQ支持延迟消息，但是没有具体写明支持到什么精度，支持任意时间还是特定的Level。 ?...总结 开源版本中，只有RocketMQ支持延迟消息，且只支持18个特定级别的延迟 付费版本中，阿里云和腾讯云上的MQ产品都支持精度为秒级别的延迟消息 （真是有钱能使鬼推磨啊，有钱就能发任意延迟的消息了，...在MQ中，为了保证可靠性，消息是需要落盘的，且对性能和延迟的要求，决定了在服务端对消息进行排序是完全不可接受的。
流量削峰 流量削峰是指在发生突发性流量增长时，并不会让上游服务（接收请求的服务）出现超负荷并发从而导致宕机等风险，MQ（消息队列）的解决方案是将流量暂缓存至自己的Queue中，将稳定的持续的将流量发送给消费者...而通过MQ进行通信时，若MQ发现接收到的请求超出消费者的最大负载时，则会将请求暂存至消息队列中，并将请求保持在一个持续稳定的量发送给消费者（上游服务），从而保证了系统的稳定。...而消息中间件的处理方式是，上游服务出现宕机时，将消息缓存至消息队列中，等待上游服务恢复正常时，在继续处理请求。...推荐中间件：Kafka 使用MQ实现事务的最终一致性 分布式事务是个极其复杂的话题，本文不展开讨论，这里主要讨论一下MQ在分布式事务中所起到的作用。...主要描述的是DB A和DB B分属两个不同的数据中心要进行数据同步，消息发送方会将数据写入至MQ中并在本地记录消息标识（已发送的消息），当消息接收方接收到该消息并处理后会告知发送方处理结果（成功/失败）
第三，既然你用了MQ，比如其中一种MQ，那你当时做没做过调研 别看别人用了MQ，咦，感觉挺好的，就自己瞎弄了一个，根本没考虑过MQ的选型，比如kafka，每个MQ并没有绝对的好处和坏处，现在业界流行的...看下图↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ 上述场景中，BCDE都需要用到A系统提供的数据，A系统跟其他四个系统严重耦合，需要时时刻刻考虑其他四个系统要是挂了怎么办，需不需要重新发送数据给他们，这个时候的A系统内心是崩溃的...，系统也不会挂掉，但是近一个小时内，系统处理请求的速度是肯定赶不上用户的并发请求的，所以都会积压在MQ中，甚至可能积压千万条，但是高峰期过后，每秒只会有一千多的并发请求进入MQ，但是JD系统还是会以每秒...数量，支持复杂MQ业务场景而且一个很大的优势在于，阿里出品都是java系的，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准...，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了； 后来大家开始用RabbitMQ，但是确实erlang语言阻止了大量的java工程师去深入研究和掌控他，对公司而言
我们在工作中，经常用到各自各样的mq消息队列中间件，今天我们来学习一下为什么需要用消息队列，用了对我们的好处是什么？ 一. 解耦 现在的系统都是拆分成多个模块，模块直接需要相互调用来完成协作。...，不符合系统设计的开闭原则 引入mq消息中间件后 用户下订单后，订单系统发送下单成功消息到mq就返回响应给用户了，其他系统通过订阅消息topic来消费消息，执行各自的业务逻辑。...引入了mq中间件后 请求A系统+投递消息到消息队列约1s，B系统和C系统异步消费mq消息，这样可以大大缩短响应时间，提高系统的吞吐量，性能可以大大的提高。...四.小结 引入mq中间件后 解耦，这样可以很轻松的接入多个系统，这需要mq消息队列支持，多个系统订阅同一个消息的功能； 异步，这样可以大大提高系统的性能，这需要mq消息队列高性能 削峰填谷，这样大大提高了系统的高可用...，这需要mq消息队列高可用 后面我们再来学习消息队列是怎么实现这些功能的。
背景 电商中有这样的一个场景： 下单成功之后送积分的操作，我们使用mq来实现 下单成功之后，投递一条消息到mq，积分系统消费消息，给用户增加积分 我们主要讨论一下，下单及投递消息到mq的操作，如何实现？...step5：新增一个定时器，轮询t_msg_record，将待发送的记录投递到mq中 这种方式借助了数据库的事务，业务和消息记录作为了一个原子操作，业务成功之后，消息日志必定是存在的。...，调用消息服务，将消息投递到mq中；如果上面有失败的情况，则调用消息服务取消消息的发送 能想到上面这种方式，已经算是有很大进步了，我们继续分析一下可能存在的问题： 系统中增加了一个消息服务，下单操作依赖于该服务...：commit transaction step6：分2中情况：如果上面都成功，调用消息服务，将消息投递到mq中；如果上面有失败的情况，则调用消息服务取消消息的发送 方式五和方式四对比，比较好的一个地方...mq系列整个内容 聊聊mq的使用场景 聊聊业务系统中投递消息到mq的几种方式 如何确保投递消息一定成功？ 聊聊消息消费的几种方式 如何确保消息至少消费一次 如何保证消息消费的幂等性
福哥答案2020-12-25： 稍微详细的答案： 生产者保证消息入队的顺序。 MQ 本身是一种先进先出的数据接口，将同一类消息，发到同一个 queue 中，保证出队是有序的。...避免多消费者并发消费同一个 queue 中的消息。 RabbitMQ：创建多个 queue，每个消费者固定消费一个 queue 的消息。...或者，一个 queue 但是对应一个 consumer，consumer内部用内存队列做排队，分发给不同的worker。...Kafka：线程处理前增加个内存队列，每个线程只负责处理其中一个内存队列的消息。...RocketMQ：同一个任务的 binlog 进入到同一个 MessageQueue 中就可以了，MessageQueue内是有序的。 *** 评论
修改:loopback_users 中的 >,只保留guest(不修改只能通过localhost访问) ?...来路由到对应绑定的队列上 3:baingding: 绑定 exchange 与queue的虚拟连接,bingding中可以包含route_key 4:route_key 路由key ，他的作用是在交换机上通过...Topic交换机 需要匹配我们的routing Key，这里的匹配模式有两种，*和#，*表示值匹配一层，一层就是..之间就叫做一层，比如啊，top.xiaocai.java，这时我们匹配top.xiaocai...再就是我们的#是全匹配，还是top.xiaocai.java的例子，这时我们匹配top.xiaocai.#即可匹配到，而我们匹配top.#也可匹配到。我们来看一个图 ?...，后面会详细的去说RabbitMQ的作用和java相关的使用。
从消息队列中拉取消息进行处理，对于主流程来说是异步操作 将依赖于3个服务转换为只依赖于mq服务，只需要保证注册服务、mq服务高可用，即可以保证注册服务的高可用，相比保证其他3个服务高可用上容易了许多。...秒杀中我们也可以参考银行办理业务的流程： 用户点击描述 系统接受到用户请求后，生成一个唯一的编号，然后投递一条消息（秒杀下单）到mq 响应用户：秒杀正在处理中 秒杀系统从mq中拉取消息进行处理，处理完成之后告知用户...所有用户的请求都被作为一条消息投递到mq进行异步处理；从而解决了秒杀中同步处理遇到的各种问题。...其他一些使用场景 系统日志的处理 系统手机日志，异步发送到mq，日志服务队从mq中拉取消息进行各种处理，关于这个以后我们会专门讨论。...当调用方不强依赖于被调用方的结果的时候，可以采用异步的方式进行处理，此时可以使用mq。 当调用方强依赖于被调用方的结果的时候，需要使用同步的方式，不能使用mq
MQ在Linux中主要为了搭配后期的服务高可用，现在的技术部跟高可用，持久化，分布式，集群沾点边，都不好意思在这泱泱子民的华夏露面了，总的来说你就发现用法不一样，但逻辑，理念一个样。...根据刷面试题总结实践来看，动不动是手写Spring框架，手写Tomcat，手写MQ的，看把你能的，什么网易云课堂，腾讯享学课堂我都跟着刷过，你咋不手写了Java呢，能离开基本理念算我输！...Topic:翻译是主题，但是在官网中可以看到，点击Subscribers(订阅) ?...JMS的组成结构：消息服务，可理解为Http请求，你发布消息，和发送请求，关注的除了消息本身，更多关注的是消息头，消息体，消息属性等； 角色分为消息的提供者(Procvider)----MQ...好好的broker应为MQ的实例，结果给翻译成3个结果，你说看官网文挡，哪能简单就理解么！
本文主要探讨主流的消息队列MQ比较，特征，以及典型使用场景。 目前主流的MQ产品 1.ZeroMQ 号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。...4.Redis 做为一个基于内存的K-V数据库，其提供了消息订阅的服务，可以当作MQ来使用，目前应用案例较少，且不方便扩展。...可以使用mq的场景有很多，最常用的几种: 做业务解耦 最终一致性 广播 错峰流控等 反之，如果需要强一致性，关注业务逻辑的处理结果，则RPC显得更为合适。...业界有一些为“最终一致性”而生的消息队列，如： Notify（阿里） QMQ（去哪儿）等 其设计初衷，就是为了交易系统中的高可靠通知。...然而，这个过程中存在很多可能的意外： A扣钱成功，调用B加钱接口失败。 A扣钱成功，调用B加钱接口虽然成功，但获取最终结果时网络异常引起超时。
前面我们说了RabbitMQ和RocketMQ的安装和简单的使用，这次我们说一下Kafka的安装配置，后面我会用几个真实案例来说一下MQ的真实使用场景。...Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。...用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析...，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。...五、单机安装 1.安装jdk，输入yum install -y java-1.8.0-openjdk* 耐心等待即可，安装完成以后，输入$ java -version，检查是否安装成功。
秒杀中我们也可以参考银行办理业务的流程： 用户点击描述 系统接受到用户请求后，生成一个唯一的编号，然后投递一条消息（秒杀下单）到mq 响应用户：秒杀正在处理中 秒杀系统从mq中拉取消息进行处理，处理完成之后告知用户...所有用户的请求都被作为一条消息投递到mq进行异步处理；从而解决了秒杀中同步处理遇到的各种问题。...其他一些使用场景 系统日志的处理 系统手机日志，异步发送到mq，日志服务队从mq中拉取消息进行各种处理，关于这个以后我们会专门讨论。...通过事件驱动的一些业务，也可以使用mq实现 你们系统中mq有哪些使用场景，大家可以一起留言讨论 总结 mq是采用异步的方式来解决系统耦合性的问题，并发处理的问题；重点是在于异步，那么什么情况下使用异步呢...当调用方强依赖于被调用方的结果的时候，需要使用同步的方式，不能使用mq mq系列内容，我们将讨论： mq的使用场景 业务系统中投递消息的几种方式？ 如何确保投递消息一定成功？
MQ有什么用？MQ（消息队列）是一种FIFO（先进先出）的数据结构，主要用于实现异步通信、削峰平谷和解耦等功能。它通过将生产者生成的消息发送到队列中，然后由消费者进行消费。...虽然消息队列(MQ)本身可以保证局部的消息顺序，但并不能保证全局的消息顺序。这是因为在实际的系统中，为了提高可用性，通常会使用多个队列来存储消息，而无法将同一个业务的消息全部放入同一个队列中。...然后，RocketMQ使用FileChannel将DirectByteBuffer中的数据直接写入到磁盘文件中，避免了数据的多次复制。...可以站在现有MQ的巨人肩膀上，确保设计的东西不会出现漏洞。设计队列时，可以选择使用阻塞队列（blockingmq），将消息作为实体存放在队列中，包括消息体、消息ID等内容。...为了确保MQ的高可用性，可以设计MQ的高可用集群，保证系统在面对故障时能够自动切换，提供持续稳定的服务。在多消费者情况下，需要考虑如何从队列中获取消息，并进行消费。
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