面试官：继上次聊的MQ的问题，想再问问有了解过MQ如何保证其高可用性吗？这个可以简单聊聊吗
说到集群，小伙伴们可能第一个问题是，如果我有一个 RabbitMQ 集群，那么是不是我的消息集群中的每一个实例都保存一份呢？
大家平时也有用到一些消息中间件(MQ)，但是对其理解可能仅停留在会使用API能实现生产消息、消费消息就完事了。
业务线与系统越来越多，系统或业务间数据同步需求也越频繁。当前互联网业务系统大多MySQL数据存储与处理方案：
InterSystems IRIS为IBM WebSphere MQ提供了一个接口，可以使用该接口在InterSystems IRIS和IBM WebSphere MQ的消息队列之间交换消息。要使用此接口，必须能够访问IBM WebSphere MQ服务器，并且IBM WebSphere MQ客户端必须与InterSystems IRIS在同一台计算机上运行。
RabbitMQ一共有3种模式，分别是：单机模式、普通集群模式和镜像集群模式。通过不同的集群模式，我们来了解一下对高可用支持的情况都是如何的？ 【单机模式】 单机模式就比较简单了，就是我们当最初要接触RabbitMQ的时候，为了快速了解到它的使用方式和特性，可以从官网下载一个RabbitMQ包安装到本机，在线上环境中，是不会采用这种方式的。也根本不存在高可用性了。 ---- 【普通集群模式】 在普通模式中，会在N台机器上部署N个RabbitMQ，但是创建的Queue只会在其中的一台机器上，然后N个Rab
之前已经出过MQ系列相关的对线面试官，为方便小伙伴们能够通篇阅读更加方便，此篇文章均出自对线面试官系列。往期文章参考：
如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？
MQ的高可用性怎么保证？这样就是你用过哪个MQ，你就说说你对那个MQ的高可用性的理解。
如果你的简历里写了MQ，如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲天天在用消息队列，却不知为啥要用？提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
channel.basicQos(prefetchCount);//最多为当前接收方发送一条消息。如果接收方还未处理完毕消息，还没有回发确认，就不要再给他分配消息了，应该把当前消息分配给其它空闲接收方。
昨晚收到了应用报警，发现线上某个业务消费消息延迟了 54s 多（从消息发送到MQ 到被消费的间隔）：
首先说一下，消息队列 (MSMQ Microsoft Message Queuing)是MS提供的服务，也就是Windows操作系统的功能，并不是.Net提供的。
| 作者 史鹏宙，CSIG云与智慧产业事业群研发工程师 ---- ClickHouse作为OLAP分析引擎已经被广泛使用，数据的导入导出是用户面临的第一个问题。由于ClickHouse本身无法很好地支持单条大批量的写入，因此在实时同步数据方面需要借助其他服务协助。本文给出一种结合Canal+Kafka的方案，并且给出在多个MySQL实例分库分表的场景下，如何将多张MySQL数据表写入同一张ClickHouse表的方法，欢迎大家批评指正。 首先来看看我们的需求背景： 1. 实时同步多个MySQL实例数据
目前，公司方面 RPC 调用如 Dubbo、Feign 已经能支持基于灰度的调用，但是 MQ 还没有支持灰度的能力，因此导致在测试和生产环境业务验证、消息隔离方面体验比较差，因此我们基于 RabbitMQ 和 Kafka 实现了消息灰度的能力。
下载地址：https://www.ibm.com/developerworks/cn/downloads/ws/wmq/
其实这里要讲的就是使用MQ的好处，MQ的的使用场景有很多，但是比较核心的有3个：解耦、异步、削峰
引入 MQ 消息中间件最直接的目的是：做系统解耦合流量控制，追其根源还是为了解决互联网系统的高可用和高性能问题。
在注册流程中，数据写DB是主流程，但注册后给用户发优惠券或欢迎短信是分支流程，时效性也不强。
前面一篇介绍了使用工厂方式创建消费者，其中一个不太友好的地方就在配置都是硬编码的方式，不太灵活，那么是否可以结合前一篇的FactoryBean来实现从配置中来灵活的创建消费者呢？
上一期，我们讲解了ActiveMQ的原理和概念，以及用它来实现MQ的一些优势，今天我们来写一个入门级的示例。 首先，在写示例之前，我们先了解下ActiveMQ关键词。 ---- ActiveMQ关键词 ---- ActiveMQConnectionFactory 实现了jms的ConnectionFactory，Connection的工厂类 Connection JMS连接，和Java连接池的Connection差不多 Producer和Consumer用来和Broker通讯的 Session 会话
为什么使用消息队列？消息队列的优点和缺点？kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优缺点？
RabbitMQ基于主从模式实现高可用。RabbitMQ有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式。 （1）单机模式： 单机模式就是demo级别的，生产中不会有人使用。 （2）普通集群模式 普通集群模式就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例，每个机器启动一个。但是创建的queue只会放在一个rabbitmq实例上面，但是其他的实例都同步了这个queue的元数据。在你消费的时候，如果连接到了另一个实例，他会从拥有queue的那个实例获取消息然后再返回给你。
既然应用并没有什么问题，我们来看看 RocketMQ 是否有什么问题。一般的 RocketMQ Broker 的日志我们关心：
canal 是阿里知名的开源项目，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。
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优秀的项目都由同步、异步和定时任务三种处理模式相辅相成。其中当属异步编程充满坑点。
本项目由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
为什么使用消息队列啊？消息队列有什么优点和缺点啊？kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么区别以及适合哪些场景？
姐姐真是把我愁坏了，自己写的精通kafka，竟然不知道什么是消息队列，于是，一向好脾气的我开始给姐姐讲一讲什么是消息队列。
今天我们来学习如何避免单点的MQ故障而导致的不可用问题，这个就要靠MQ的集群去实现了。
互联网时代除了业务迭代速度快，还有就是数据增速也比较快。单应用、单实例、单数据库的时代早已不复返。现在，作为技术研发，如果参与的项目没有用到分库分表，都不好意说自己做过大项目。
解耦：A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃…A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。
A 系统产生了一个比较关键的数据，很多系统需要 A 系统将数据发过来，强耦合（B,C,D,E 系统可能参数不一样、一会需要一会不需要数据，A 系统要不断修改代码维护）
Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。 目前。Canal 主要支持了 MySQL 的 Binlog 解析，解析完成后才利用 Canal Client 来处理获得 的相关数据。
在上篇文章中我们给大家介绍了Stream的消息分组，可以实现消息的重复消费的问题，但在某些场景下分组还不能满足我们的需求，比如，同时有多条同一个用户的数据，发送过来，我们需要根据用户统计，但是消息被分散到了不同的集群节点上了，这时我们就可以考虑消息分区了。 当生产者将消息数据发送给多个消费者实例时，保证同一消息数据始终是由同一个消费者实例接收和处理。
Java面试总结汇总，整理了包括Java基础知识，集合容器，并发编程，JVM，常用开源框架Spring，MyBatis，数据库，中间件等，包含了作为一个Java工程师在面试中需要用到或者可能用到的绝大部分知识。欢迎大家阅读，本人见识有限，写的博客难免有错误或者疏忽的地方，还望各位大佬指点，在此表示感激不尽。文章持续更新中…
答：采用AMQP高级消息队列协议的一种消息队列技术,最大的特点就是消费并不需要确保提供方存在,实现了服务之间的高度解耦
如果在使用IBM WebSphere MQ的InterSystems IRIS接口时遇到问题，应该首先确定客户端是否安装正确并且可以与服务器通信。要执行这样的测试，可以使用IBM WebSphere MQ提供的示例程序。可执行文件位于IBM WebSphere MQ客户端的bin目录中。
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，使用 Docker 配置 RocketMQ 并在基于 DDD 分层结构的 SpringBoot 工程中使用 RocketMQ 技术。因为大部分 MQ 的发送都是基于特定业务场景的，所以本章节也是基于 《MyBatis 使用教程和插件开发》 章节的扩展。
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