因为系统数据量持续性增大，腾讯云的MySQL已经达到瓶颈，无法进行升级操作，如果自己搭建一个分库分表系统，速度和可靠性上面都会很差，综合各方面考虑，最后决定采用阿里云的PolarDB-X分布式数据库。
生产者发送消息有负载均衡。生产者发送消息时，会自动轮询当前所有可发送的broker，一条消息发送成功，下次换另外一个broker发送，以达到消息平均落到所有的broker上。
如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？
UAVStack是一个全维监控与应用运维平台。UAV.Monitor具备监控功能，包含基础监控、应用/服务性能监控、日志监控、业务监控等。在应用监控中，UAV可以根据应用实例画像；其中应用实例组件可以对日志、服务、客户端等进行画像；基于客户端的画像又分为Http、Dubbo、MQ、Kafka、JDBC、Redis、MongoDB等等。
系统出现性能问题，来不及处理上游发的消息，导致消息积压。消息积压是正常现象，但积压太多就需要处理了。就像水库，日常蓄水是正常的，但下游泄洪能力太差，导致水库水位一直不停上涨，就不正常！
在日常后端开发中,部分业务都是接收MQ消息,在消费消息的过程中,会调用外部的Dubbo接口,根据接口返回数据,做一些业务逻辑处理.如下图
互联网公司使用最频繁的服务调用组件是RPC框架，RPC同步调用有些场景并不是很适用，而这些场景刚好是一个可靠MQ的适用场景。
很多时候，我们为了提升接口的性能，会把之前单线程同步执行的代码，改成多线程异步执行。
其实这是一篇容易引起撕逼的文章，java是一种覆盖范围广，可跨平台的编程语言，python也是近几年火遍全世界的语言。先说结论，java是基础，另外一个是加分项，我仅代表我个人观点，为了祖国和谐，人民安康，请各位看官尽量理性讨论。
今天突然被 ==“不同场景下该如何选择进程间通信方式？”==给噎着了，这我还真没认真想过，以前只知道说它们都是什么？为什么？怎么用？还真没想过什么时候用谁？这个问题。
一、安装WebSphere MQ之前Linux系统的配置 1.创建MQ安装目录 shell命令： mkdir /opt/mqm //创建安装目录 mkdir /var/mqm //创建工作目录 2.创建MQ用户和用户组 MQ通过Linux本地的用户和用户组来管理MQ服务器，mqm用户组的下属用户成员均为MQ管理员，具有MQ服务器的全部权限。 用户组的名称必须是：mqm 用户名称可自定义，假设为：mqadmin 以root登录Linux shell命令： gr
今天上班的时候，要对一个数据库中的所有慢日志记录进行做一个统计，统计出数据库中所有慢日志用时最长的10条，这个需求乍一听比较简单，数据库中的满日志大概有5万多条吧，走个全表扫描也就不到半秒的时间。我第一反应是：
一、在前面介绍了system v 消息队列的相关知识，现在来稍微看看posix 消息队列。 posix消息队列的一个可能实现如下图： 其实消息队列就是一个可以让进程间交换数据的场所，而两个标准的消息队
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
了解了一下背景，是批量任务触发，从订单表中查询出“处理中”状态的订单，订单可能属于不同的通道，所以需要调用不同通道的接口。
操作系统版本：SUSE Linux Enterprise Server 10 SP4 32bit
消息队列是Linux IPC中很常用的一种通信方式，它通常用来在不同进程间发送特定格式的消息数据。
系统设计得再好，如不能及时完成业务处理也不行。为什么不同业务有不同优化需求，以及常见的优化方式和问题有哪些。
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。那么，这篇文章中我将带领大家来学习一下如何在设计系统架构时解决海量的数据存储与查询。
前段时间遇到一个棘手问题，mq消费速度突然从30/s变成1/s，而且还持续了很长的一段时间，吓得我赶紧动手排查问题。但是mq消费速度慢的原因，可能有很多种（例如mysql、jvm、redis、mq、代码问题等）。为了可以快速定位问题点，博主直接通过Arthas工具进行问题的排查和追踪。
我之前在一家餐饮公司待过两年，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。
服务器端Pages：https://learnjava.baimuxym.cn/#/
（1） 如果对消息队列功能和性能都没有很高的要求，只需一个开箱即用易维护的产品，建议使用RabbitMQ。
昨天简单总结了看资料了解的MQ基本知识点，实际操作以后，会有地方与预想不一致，多次试验后解决，为了加强记忆，需要根据官网文档继续整理，并尽可能实践，没有什么特殊平台要求，不要跟我说直接读官网吗，读源码，你咋那能呢？专业名词那么多，语义表达逻辑又不一样，你要说你专业级口语畅通交谈，我自闭了！
该系统属于长连接消息推送业务，某节假日推送消息的流量突增几倍，顺时出现比平日多出几倍的消息量等待下推。事后，发现生产消息的业务服务端因为某 bug ，把大量消息堆积在内存里，在一段时间后，突发性的发送大量消息到推送系统。但由于流量保护器的上限较高，当前未触发熔断和限流，所以消息依然进行流转。消息系统不能简单的进行削峰填谷式的排队处理，因为很容易造成消息的耗时长尾，所以在不触发流量保护器的前提下，需要进行的并发并行的去流转消息。
需求: 如何利用ISCSI协议保留字段, 在Initiator和Tgt端传递, 完成一些控制开关或其他管理功能 ?
为了保证多条命令组合的原子性，Redis提供了简单的事务功能以及集成Lua脚本来解决这个问题。简单介绍Redis中事务的使用方法以及它的局限性。
原地址 几点说明 1.非简单翻译，所有代码均可运行，为了辅助理解，基本每步代码都有结果，需要比较的进行了整合 2.原文中的软件都下载最新版本 3.原文中有少量代码是错误的，这里进行了修正 4.对于需要的一些知识背景，在这里进行了注释或链接到他人博客
本文主要探讨了Linux消息队列的发送、接收以及异步通知机制。首先介绍了消息队列的发送和接收过程，然后详细描述了异步通知的方式，最后通过一个示例展示了如何使用epoll机制实现异步通知。
◆ 查询分离实现思路 如图2-2所示，查询分离的实现思路如下。 1）如何触发查询分离？ 2）如何实现查询分离？ 3）查询数据如何存储？ 4）查询数据如何使用？ 5）历史数据如何迁移？ • 图2-2 查询分离需要考虑的问题 下面针对以上5个问题的解决方案进行展开。 ◆ 如何触发查询分离 这个问题是说应该在什么时候保存一份数据到查询数据库，即什么时候触发查询分离这个动作。 一般来说，查询分离的触发逻辑分为3种。 1）修改业务代码，在写入常规数据后同步更新查询数据。如图2-3所示，每次客服单击更新工单的按钮后，
创造一个分布式的实时流处理平台，也正是因为这个原因，Kafka选择了将日志分区和消费者群组模型。
Linux里的信号量是一种睡眠锁，调用者试图获得一个已被占用的信号量时，信号量会将其推入一个等待队列，让其睡眠。当该信号量被释放后，等待队列中的任务会被唤醒，获得该信号量。
目前来说市面上可以选择的消息队列非常多，像activemq，rabbitmq，zeromq已经被大多数人耳熟能详，特别像activemq早期应用在企业中的总线通信，基本作为企业级IT设施解决方案中不可或缺的一部分。目前来说Kafka已经非常稳定，并且逐步应用更加广泛，已经算不得新生事物，但是不可否认Kafka一枝独秀如同雨后春笋，非常耀眼，今天我们仔细分解一下Kafka，了解一下它的内幕。以下的内容版本基于当前最新的Kafka稳定版本2.4.0。文章主要包含以下内容：
我们了解到RocketMQ是java语言开发的，我们能更深入的阅读源码了解它的底层原理，而且它具有优秀的消息中间件高级功能。再换个角度想，对于面试MQ来说，其实我们需要深入的了解一个中间件来与面试官聊，其他的中间件了解基本原理就可以了（后文会讲解）。
系统的耦合性越高，容错性就越低。以电商应用为例，用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用，都会造成下单操作异常，影响用户使用体验。
生产环境采用 RocketMQ 三主三从集群搭建，6 个实例部署在 3 台 Linux 服务器上（节省资源），每台服务器部署一主一从，生产上运行一段时间后，发现磁盘空间报警，发现df与du显示的空间不一致（相差几十G）。
作者 | 字节跳动数据平台 摘 要 字节数据中台 DataLeap 的 Data Catalog 系统通过接收 MQ 中的近实时消息来同步部分元数据。Apache Atlas 对于实时消息的消费处理不满足性能要求，内部使用 Flink 任务的处理方案在 ToB 场景中也存在诸多限制，所以团队自研了轻量级异步消息处理框架，很好地支持了字节内部和火山引擎上同步元数据的诉求。本文定义了需求场景，并详细介绍框架的设计与实现。 背 景 动机 字节数据中台 DataLeap 的 Data Catal
金三银四虽然早就结束，但想找工作的小伙伴依旧很多，很对小伙伴已经开始储备技术，准备秋招面试了。 为了帮助小伙伴更好的应对面试，我拉来十几个大佬，汇总一线大厂的情况，给你整了一套超全的面试资料： 1658页Java面试突击核心讲包含的知识点也是比较广比较多的：java基础、JVM、多线程、MySQL、spring、springboot、springcloud、dubbo、mybatis、redis、网络IO、Linux、MQ、zookeeper、netty、大数据、算法、项目、设计模式等等；刷完这一套高质量题集，下一个金九银十妥妥的~
Tech 导读 针对大促、日常系统稳定性隐患-慢sql的预防和排查，Mybatis-SQL分析组件从一个新的角度发现慢sql，让慢sql止步于发生之前，区别于主流的基于慢sql日志分析和预警，实时根据Explain分析结果进行分析和预警。
IPC的意思是“ 进程间通信机制”，Linux内核有三种常用IPC对象可以拿来做进程间通信--消息队列，共享内存，信号量。这三种IPC对象在Linux内核中都以链表的形式存储，它们都有特定的ID来标识（消息队列标识符msqid、共享内存标识符shmid，信号量标识符semid）。
今天我们来介绍一下ActiveMQ消息队列消息发送失败的处理方案。 在介绍今天的内容之前，首先我们来探讨一下为什么要用MQ。 企业中系统为什么要用消息队列那？其实要从消息中间件的常见使用场景来讲，然后结合自身系统对应的使用场景，说明系统中引入消息中间件解决了什么问题。 使用消息队列MQ,大致解决三类问题： （1）系统解耦 假设你有个系统 A，这个系统 A 会产出一个核心数据，现在下游有系统 B 和系统 C 需要这个数据。那简单，系统 A 就是直接调用系统 B 和系统 C 的接口发送数据给他们就好了。 整个过程，如下图所示：
服务A调用服务B，先插入再删除。俩请求过去了，落在不同机器上，可能插入请求因为某些原因执行慢一些，导致删除请求先执行了，此时因为没数据所以啥效果也没有；结果这个时候插入请求过来了，好，数据插入进去。
在手机上显示图片，速度是一个非常重要的体验点，试想，如果您打开一个网站，发现里面的图片一直显示失败或者是x，稍微做得好一点的，可能是一个不消失的loading或者是菊花等等，但不管如何， 没能快速的拉取和展示图片对用户体验是一个极大的挑战。那么，手机上的图片体验如何做呢？这里笔者有些小总结：
第一、需要具备一定的编程基础，最好是熟悉任意一门传统编程语言，比如说C语言，VB等等，都可以，需要了解程序的逻辑。
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