早些时候写过RocketMQ性能优化【实战笔记】和 RocketMQ性能测试【实战笔记】文章,主要基于异步刷盘/异步复制;由于业务需要需要搭建异步刷盘/同步复制集群;同时对性能进行压测。
消息队列作为高并发系统的核心组件之一,能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性。主要具有以下优势:
在当今的技术环境中,多云架构几乎成为了企业的标配。这种架构为企业提供了更多的选择和议价能力,有助于避免对单一供应商的依赖。同时,多云架构还能提高系统的高可用性,降低因单点故障带来的风险。然而,随之而来的是复杂性的增加。例如,在多云部署的情景中,以 RocketMQ 为例,可能会出现 producer 和 consumer 分布在不同云集群的情况。在这种场景下,位于 B 云的 consumer 可能无法接收到 A 云中 producer 生成的消息。
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
整体系统是在2017年架构的基础上进行改造扩展,TGW + QZHTTP + RocketMQ + SPP逻辑服务架构 。
笔者为了简单快速,是直接调用rocketmq-console的ajax/http取现成数据,所以本例rocketmq-exporter的运行必须有对应的rocketmq-console实例。
作者:黄理,10 多年软件开发和架构经验,热衷于代码和性能优化,开发和参与过多个开源项目。曾在淘宝任业务架构师多年,当前在快手负责在线消息系统建设工作。
RocketMQ 最早诞生于淘宝的在线电商交易场景,经过了历年双十一大促流量洪峰的打磨,2016年捐献给 Apache 社区,成为 Apache 社区的顶级项目,并在国内外电商,金融,互联网等各行各业的广大客户落地验证,得到广泛认可。
PS:对于架构来说rocketMq的性能至关重要,只要用到消息队列的都是比较核心的应用,所以很多东西需要处理。
关注qps和lantency即可,消息丢失需要使用者在开发时处理,比如消息发送加重试机制(这里有讲究,也不是随便写的,也涉及到rocketmq-broker的流控机制,下一篇聊)。
目录 六、消费客户端监控项 一、系统监控项 1.CPU CPU使用率、CPU Load 2.内存 内存使用率 3.磁盘 磁盘使用率、磁盘IO、磁盘IOWAIT 4.带宽 带宽检测 5.实例存活 集群实例是否存活、实例端口是否可达 6.JVM监控 堆内存、Full GC时间等 二、集群监控项 1.集群节点数量 注:比如RocketMQ集群中有4主4从;当Master节点数量小于4时 2.集群节点可用性 注:检测集群节点是否可达以及RT Time 3.集群写入TPS 注:例如集群写入TPS压测值的40% 4.
从官方这边获悉,RocketMQ在4.9.1版本中对消息发送进行了大量的优化,性能提升十分显著,接下来请跟着我一起来欣赏大神们的杰作。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
接上篇《海量服务实践:手 Q 游戏春节红包项目设计与总结(上篇)》 5.系统保障 第四部分讲述了业务需求的开发,但是否功能开发完成后我们就这样就可放到线上安心睡大觉了呢? 如果出现一部分
常用的 MQ组件有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、MetaMQ。当然 Kafka的功能更加强大,其它 MQ都有自己的特点和优势,如下:
文章摘要:MQ分布式消息队列大致流程在于消息的一发一收一存,本篇将为大家主要介绍下RocketMQ存储部分的架构 消息存储是MQ消息队列中最为复杂和最为重要的一部分,所以小编也就放在RocketMQ系列篇幅中最后一部分来进行阐述和介绍。本文先从目前几种比较常用的MQ消息队列存储方式出发,为大家介绍RocketMQ选择磁盘文件存储的原因。然后,本文分别从RocketMQ的消息存储整体架构和RocketMQ文件存储模型层次结构两方面进行深入分析介绍。使得大家读完本文后对RocketMQ消息存储部分有一个大致的了解和认识。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅(如果有童鞋没有读过之前的文章,建议先好好读下之前小编写的篇幅或者其他网上相关的博客,把RocketMQ消息发送和消费部分的流程先大致搞明白): (1)消息中间件—RocketMQ的RPC通信(一) (2)消息中间件—RocketMQ的RPC通信(二) (3)消息中间件—RocketMQ消息发送 (4)消息中间件—RocketMQ消息消费(一) (5)消息中间件—RocketMQ消息消费(二)(push模式实现) (6)消息中间件—RocketMQ消息消费(三)(消息消费重试)
通过简单回顾阿里中间件(Aliware)消息引擎的发展史,本文开篇于双11消息引擎面临的低延迟挑战,通过经典的应用场景阐述可能会面临的问题 - 响应慢,雪崩,用户体验差,继而交易下跌。为了应对这些不可控的洪峰数据,中间件团队通过大量研究和实践,推出了低延迟高可用解决方案,在分布式存储领域具有一定的普适性。
经过四个多月的坚持,《Seckill秒杀系统》终于接近尾声了,也感谢大家这四个多月以来的坚持和陪伴,也相信大家在《Seckill秒杀系统》专栏中,学到了不少知识和技术。接下来,我们就一起对《Seckill秒杀系统》专栏做个总结。
知道的越多,不知道的就越多,业余的像一棵小草! 编辑:业余草 来源:https://www.xttblog.com/?p=4996 前言 MQ的主要特点为解耦、异步、削峰,该文章主要记录与分享个人在实
大量业务使用消息中间件进行系统间的解耦、异步化、削峰填谷设计实现。公司内部前期基于RabbitMQ实现了一套高可用的消息中间件平台。随着业务的持续增长,消息体量随之增大,对消息中间件平台提出了更高的要求,此外在运维过程中也遇到了高可用难以保障,功能特性不足等诸多问题。基于遇到的这些问题,决定引入RocketMQ进行替换。本文将介绍基于RocketMQ建设消息中间件平台并实现在线业务无感知的平滑迁移。
去年双十一,为了应对零点的峰值流量冲击,我们在八月下旬启动了全链路压测第一次实践。由于从零开始,因此单独搭建了一套和生产1:1的环境,2个月的时间,光环境成本就高达几百万。
今年春节期间,QQ以AR技术为支撑、娱乐体验为导向在春节期间推出系列红包并成功刷屏,系列红包包括三大玩法+年初一彩蛋,分别是“LBS+AR天降红包”、刷一刷红包和“面对面”红包,加上“娱乐红包”(明星刷脸红包),共计在春节期间派发了2.5亿现金红包和价值30亿的卡券礼包。根据企鹅智酷提供的数据,手机QQ的用户渗透率在全平台排名第二,为52.9%(第一是微信)。本文将会详细介绍手Q春节红包项目的设计、容灾、运维、架构以及总结。
集群形式:2m-2s-2namesrv;2个master,2个slave,2个namesrv。
1. 需求背景 1.1.红包类别 2017年的手Q春节游戏红包共有刷一刷/AR地图/扫福三种,如下图所示: 1.2.体验流程 虽然红包分三种,但在游戏业务侧这边的体验都是一样:用户得到一个红包卡券,打开后展示一个(刷一刷红包)或者多个(AR地图红包)游戏的礼包列表,用户选择一个礼包后弹出区服组件,用户确认对应的区服角色信息后会礼包会在48个小时内发放到账。体验如下: 1.3.后台需求 游戏红包的设计容量为入口卡券页流量80k/s,以上体验流程一共涉及三个后台接口: 礼包列表:用户界面的礼包内容需
首先注意本次讨论的RokcetMq源码版本为 4.9.4,距离5.0发布 的没有多久。
丛所周之,HTTP协议是一种无状态、基于TCP的请求/响应模式的协议,即请求只能由客户端发起、由服务端进行响应。在大多数场景,这种请求/响应的Pull模式可以满足需求。但在某些情形:例如消息推送(IM中最为常见,比如IM的离线消息推送)、实时通知等应用场景,需要实时将数据同步到客户端,这就要求服务端支持主动Push数据的能力。
本文由爱奇艺技术团队原创分享,原题《构建通用WebSocket推送网关的设计与实践》,有优化和改动。
Spring Boot总体来说,搭建还是比较容易的,特别是Spring Cloud全家桶,简称亲民微服务,但在发展趋势中,容器化技术已经成熟,面对巨耗内存的Spring Boot,小公司表示用不起。如今,很多刚诞生的JAVA微服务框架大多主打“轻量级”,主要还是因为Spring Boot太重。
Broker 是负责存储消息的,怎么保证消息发送到Broker后,一定不会丢失呢?
(1)NameServer是一个几乎无状态的节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步
RocketMQ 是一款开源的分布式消息系统,基于高可用分布式集群技术,提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。同时,广泛应用于多个领域,包括异步通信解耦、企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、快递物流、广告营销、社交、即时通信、移动应用、手游、视频、物联网、车联网等。
上一篇聊到了项目申报和技术调研评估的话题,每个公司采用的技术栈、技术同学的偏好以及具体的业务特性都不一样,所以最终落地阶段的技术方案也会有所不同。这篇文章,来聊聊业内常见的一些数据隔离和标记透传的技术方案以及测试如何接入验证。
在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
清明假期即将来临,卷王的✋🏻手已经👨🏻💻 准备好啦!星球「码农会锁」第8个实战项目,《大营销平台系统》第1阶段用最基本技术栈引导小白入门,第2阶段将引入全体系的分布式技术栈,进行设计实现。—— 你们面试不总缺少分布式技术栈嘛,这回它来啦!😄
博主17届双非一本毕业, 主要是搞Java开发的, 没有大厂经验. 2020 自己也马上快3年工作经验了. 如果再不找找机会进大厂深造一下, 后面的竞争力和个人的提升将会更难.因此在现在公司磨砺了两年之后, 开始向大厂迈进~ 这篇博客主要是想分享一下自己在面试过程中所遇到的问题,相对比较坎坷,前后经历了3个多月.希望大家也能在找工作的过程中,坚持下来!
2023腾讯全球数字生态大会已于9月7-8日完美落幕,40+专场活动展示了腾讯最新的前沿技术、核心产品、解决方案。
高可靠分布式存储模型 在 Kafka 中保证高可靠模型依靠的是副本机制,有了副本机制之后,就算机器宕机也不会发生数据丢失
最近一直再做一些系统上的压测,并对一些问题做了优化,从这些里面收获了一些很多好的优化经验,后续的文章都会以这方面为主。
导语 | 消息队列是分布式系统中重要的中间件,在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。本文对Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ、NSQ这几个消息队列组件进行了一些调研,并整理了相关资料,为业务对MQ中间件选型提供参考。 一、概述 消息队列是分布式系统中重要的中间件,在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。分布式系统可以借助消息队列的能力,轻松实现以下功能: 解耦,将一个流程的上游和下游拆开,上游专注生产消息,下游专注处理消息。 广播,一个上游生产的消息轻松被
Eureka(Netflix),Consul,Nacos,Etcd,Zookeeper
mmap,几乎是所有现代的存储系统使用的核心技术之一,比如 mongo, prometheus, rocketmq 等等。这部分将总结和学习 mmap 在各个项目中的使用。
本文主要从以下个方面回顾一下最近跳槽的事,从准备到收获,感触蛮多; 做一个笔记记录一下,也给“迷茫”的人一点点可能的意见
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