用html5做的网站过程,wordpress 覆盖原始图片对比效果,好的漂亮的淘宝客网站,免费建站系统博客文章目录 概述RocketMQ 特点RocketMQ 优势RocketMq特点rocketmq发送消息的三种方式RocketMQ为什么要放弃ZookeeperRocketMQ怎么保证集群高可用性RocketMQ如何保证全链路消息零丢失RocketMQ如何解决消息幂等性问题RocketMQ的事务消息机制有什么用RocketMQ如何提升客户端负载均衡… 文章目录 概述RocketMQ 特点RocketMQ 优势RocketMq特点rocketmq发送消息的三种方式RocketMQ为什么要放弃ZookeeperRocketMQ怎么保证集群高可用性RocketMQ如何保证全链路消息零丢失RocketMQ如何解决消息幂等性问题RocketMQ的事务消息机制有什么用RocketMQ如何提升客户端负载均衡性RocketMQ如何实现定时延迟消息RocketMQ如何保证高效文件存储RocketMQ如何设计文件刷盘机制 概述
阿里系下开源的一款分布式、队列模型的消息中间件原名Metaq3.0版本名称改为RocketMQ是阿里参照kafka设计思想使用java实现的一套mq。同时将阿里系内部多款mq产品Notify、metaq进行整合只维护核心功能去除了所有其他运行时依赖保证核心功能最简化在此基础上配合阿里上述其他开源产品实现不同场景下mq的架构目前主要多用于订单交易系统。 RocketMQ 是一款分布式、队列模型的消息中间件Apache Alibaba RocketMQ 是一个消息中间件。消息中间件中有两个角色消息生产者和消息消费者。RocketMQ 里同样有这两个概念消息生产者负责创建消息并发送到 RocketMQ 服务器RocketMQ 服务器会将消息持久化到磁盘消息消费者从 RocketMQ 服务器拉取消息并提交给应用消费。 官方提供了一些不同于kafka的对比差异 https://rocketmq.apache.org/docs/motivation/ RocketMQ 是阿里巴巴的分布式消息中间件在 2012 年开源在 2017 年成为 Apache 顶级项目。 电商项目 rocketmq 能消息可靠性能保证幂等业务自己保证 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。
RocketMQ 特点
支持严格的消息顺序 支持 Topic 与 Queue 两种模式 亿级消息堆积能力 比较友好的分布式特性 同时支持 Push 与 Pull 方式消费消息 历经多次天猫双十一海量消息考验 ● 能够保证严格的消息顺序 ● 提供针对消息的过滤功能 ● 提供丰富的消息拉取模式 ● 高效的订阅者水平扩展能力 ● 实时的消息订阅机制 ● 亿级消息堆积能力
RocketMQ 优势
目前主流的 MQ 主要是 RocketMQ、kafka、RabbitMQ其主要优势有 支持事务型消息消息发送和 DB 操作保持两方的最终一致性RabbitMQ 和 Kafka 不支持 支持结合 RocketMQ 的多个系统之间数据最终一致性多方事务二方事务是前提 支持 18 个级别的延迟消息RabbitMQ 和 Kafka 不支持 支持指定次数和时间间隔的失败消息重发Kafka 不支持RabbitMQ 需要手动确认 支持 Consumer 端 Tag 过滤减少不必要的网络传输RabbitMQ 和 Kafka 不支持 支持重复消费RabbitMQ 不支持Kafka 支持 Kafka的事务并不是完全意义上的分布式事务主要为解决消费发送过程中多分区多会话情景下的幂等性而生 削峰填谷 主要解决瞬时写压力大于应用服务能力导致消息丢失、系统奔溃等问题 系统解耦 解决不同重要程度、不同能力级别系统之间依赖导致一死全死 提升性能 当存在一对多调用时可以发一条消息给消息系统让消息系统通知相关系统 蓄流压测 线上有些链路不好压测可以通过堆积一定量消息再放开来压测
RocketMq特点
3、亿级消息的堆积能力单个队列中的百万级消息的累积容量。 4、高可用性Broker服务器支持多Master多Slave的同步双写以及Master多Slave的异步复制模 式其中同步双写可保证消息不丢失。 5、高可靠性生产者将消息发送到Broker端有三种方式同步、异步和单向其中同步和异步都 可以保证消息成功的成功发送。Broker在对于消息刷盘有两种策略同步刷盘和异步刷盘其中 同步刷盘可以保证消息成功的存储到磁盘中。消费者的消费模式也有集群消费和广播消费两种默 认集群消费如果集群模式中消费者挂了一个组里的其他消费者会接替其消费。综上所述是高可靠的。 6、支持分布式事务消息这里是采用半消息确认和消息回查机制来保证分布式事务消息的 7、支持消息过滤建议采用消费者业务端的tag过滤 8、支持顺序消息消息在Broker中是采用队列的FIFO模式存储的也就是发送是顺序的只要保 证消费的顺序性即可。 9、支持定时消息和延迟消息Broker中由定时消息的机制消息发送到Broker中不会立即被 Consumer消费会等到一定的时间才被消费。延迟消息也是一样延迟一定时间之后才会被Consumer消费。
rocketmq发送消息的三种方式
在实际使用场景中利用何种发送方式可以总结如下 ● 当发送的消息不重要时采用one-way方式以提高吞吐量 ● 当发送的消息很重要是且对响应时间不敏感的时候采用sync方式; ● 当发送的消息很重要且对响应时间非常敏感的时候采用async方式
RocketMQ为什么要放弃Zookeeper
所以只要是跟分布式服务调用的场景都需要一个注册中心在RocketMQ当然也中需要有个这样的角色来管理Broker的信息。而Kafka就是用了现成的Zookeeper但是RocketMQ却偏偏没有这么做而是自己实现了一个服务这个服务叫做NameServer。 我们可以把NameServer理解为是RocketMQ的路由中心每一个NameServer节点都保存了全量的路由信息。为了保证高可用NameServer自身也可以做集群的部署。它的作用有点像Eureka或者Redis的Sentinel。 也就是说Broker会在NameServer上注册自己Porducer和Consumer用NameServer来发现Broker。 每个Broker节点在启动时都会根据配置遍历NameServer列表。与每个NameServer建立TCP长连接注册自己的信息之后每隔30s发送心跳信息。如果Broker挂掉了不发送心跳了NameServer怎么发现呢 所以除了主从注册还有定时探活。每个NameServer每隔10s检查一下各个Broker的最近一次心跳时间如果发现某个Broker超过120s都没发送心跳就认为这个Broker已经挂掉了会将其从路由信息里移除。 既然Nameserver的作用也是用来管理Broker的服务的也就是服务注册与发现那为什么不直接用Zookeeper、Consul、etcd、Eureka这样的组件呢 实际上在RocketMQ的早期版本中跟Kafka一样也是用Zookeeper实现服务管理的但到RokcetMQ开源的时候去掉了ZooKeeper依赖转而采用自己的NameServer。 因为RocketMQ是一个保持最终一致性的架构设计它架构决定了它只需要一个轻量级的元数据服务器就足够了而不需要像Zookeeper这样的强一致性解决方案。不依赖另一个中间件从而减少整体维护成本。 根据著名的CAP理论在一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(PartitonTolerance)中Zookeeper实现了CP而NameServer选择了AP放弃了实时一致性。
RocketMQ怎么保证集群高可用性
要确保 RocketMQ 集群的高可用性可以采取以下几个措施
部署多个 NameServer 节点 NameServer 是 RocketMQ 集群的管理节点负责管理路由信息等。部署多个 NameServer 节点可以提高系统的可用性当某个节点发生故障时其他节点可以继续提供服务。部署多个 Broker 节点 Broker 负责存储消息数据和处理消息的发送和接收。通过部署多个 Broker 节点可以实现消息的水平扩展和负载均衡提高系统的吞吐量和可用性。配置主从同步 在每个 Broker 节点上可以配置主从同步机制确保消息数据的备份和容灾。当主节点出现故障时从节点可以顶替其角色继续提供服务。使用消息复制机制 在 RocketMQ 中可以配置消息的同步复制或异步复制机制确保消息数据的可靠性和一致性。通过适当配置复制机制可以提高系统的可靠性和容错能力。监控和报警 建立完善的监控和报警系统定期检查集群的状态和性能指标及时发现并处理潜在的问题确保系统的稳定运行。定期备份数据 定期备份消息数据和重要配置信息以防止数据丢失或损坏。合理设置备份策略确保数据的安全性和可恢复性。 通过以上措施的综合应用可以有效提升 RocketMQ 集群的高可用性保障系统的稳定运行和消息服务的可靠性。
RocketMQ如何保证全链路消息零丢失
要保证 RocketMQ 全链路消息零丢失可以采取以下几个措施
持久化消息存储 RocketMQ 提供了消息的持久化存储机制可以将消息持久化到磁盘上确保即使在发生故障或重启时消息数据也不会丢失。同步复制机制 配置 RocketMQ Broker 节点之间的同步复制机制确保消息数据在主从节点之间的同步和备份。这样可以提高消息的可靠性和容错能力避免消息在传输过程中丢失。消息确认机制 在生产者发送消息时可以配置消息确认机制确保消息成功发送到 Broker 后再返回确认结果。消费者消费消息时也可以配置消息确认机制确保消息被成功消费后再返回确认结果。事务消息机制 对于需要保证消息的一致性和可靠性的业务场景可以使用 RocketMQ 提供的事务消息机制。通过事务消息可以在本地事务执行成功后再发送消息确保消息不会丢失。监控和报警 建立完善的监控系统监控消息的发送、接收和处理过程及时发现潜在问题并进行处理。设置报警机制及时通知相关人员处理异常情况。数据备份与恢复 定期备份消息数据和重要配置信息以防止数据丢失或损坏。合理设置备份策略并测试数据恢复的流程确保在发生灾难时能够快速恢复数据。高可用性部署 部署多个 Broker 节点和 NameServer 节点配置主从同步机制确保系统的高可用性。避免单点故障提供全链路的消息服务。
RocketMQ如何解决消息幂等性问题
RocketMQ 本身并没有提供消息幂等性的解决方案但可以通过在业务系统中进行设计和实现来解决消息幂等性问题。以下是一些常见的在 RocketMQ 中解决消息幂等性问题的方法
唯一消息标识在消息的业务数据中添加一个唯一标识符例如订单号、交易号等作为消息的唯一标识。消息去重表业务系统可以维护一个消息去重表记录已经处理过的消息唯一标识当接收到重复消息时先查询消息去重表来判断是否已经处理过该消息。幂等性接口设计在业务系统中设计具有幂等性特性的接口确保同一消息多次调用该接口的效果与调用一次相同。乐观锁控制在处理消息时使用数据库乐观锁或分布式锁来确保同一消息不会被多次处理。版本号校验对于需要更新的数据可以使用版本号来进行校验确保同一消息多次更新时只有第一次有效。消息消费状态标记在业务系统中对已处理的消息进行状态标记确保同一消息已经处理过后不会再次处理。
RocketMQ的事务消息机制有什么用
RocketMQ 的事务消息机制用于解决分布式事务中的消息一致性问题确保消息的可靠传递和处理。事务消息是指在发送消息时先将消息发送到消息服务器但消息并不立即被消费而是经过一系列预处理后再决定是否提交或回滚消息。 事务消息机制通常适用于涉及多个操作或服务间的复杂业务场景以确保多个操作的一致性和可靠性。以下是 RocketMQ 事务消息机制的一些用处
分布式事务的一致性在分布式事务场景下可能涉及多个操作或服务通过事务消息机制可以确保各个操作的执行状态一致避免数据不一致性问题。可靠的消息处理事务消息机制可以保证消息的可靠传递和处理避免消息丢失或重复消费的情况发生。消息的顺序性通过事务消息机制可以保证消息的处理顺序性确保消息按照正确的顺序进行处理避免乱序导致的问题。消息的幂等性通过事务消息的事务处理机制可以保证消息的幂等性即同一条消息重复发送时最终处理的结果保持一致。补偿机制在事务消息机制中还可以实现消息的补偿机制当某个操作失败时可以通过回滚事务或重新执行事务来保证消息的处理完整性。 总的来说RocketMQ 的事务消息机制可以帮助解决分布式系统中的消息一致性和可靠性问题保证复杂业务场景下的消息处理正确性提高系统的稳定性和可靠性。
RocketMQ如何提升客户端负载均衡性
RocketMQ 提升客户端负载均衡性的方法主要包括以下几点
使用负载均衡算法RocketMQ 客户端可以通过选择合适的负载均衡算法来实现负载均衡。例如基于权重的负载均衡算法、随机选择算法、轮询算法等。根据业务需求和场景选择适合的负载均衡算法可以有效平衡消息消费者之间的负载。动态调整负载均衡策略RocketMQ 提供了动态调整负载均衡策略的能力可以根据实时的负载情况和消费者状态动态调整负载均衡策略使得消息能够更加均匀地分配给各个消费者。消费者组合理配置在 RocketMQ 中可以通过合理配置消费者组将消费者分配到不同的消费者组中避免单个消费者组负载过重。合理的消费者组配置可以提高消息消费的并发度和负载均衡性。水平扩展消费者当单个消费者无法满足需求时可以通过水平扩展消费者实例的方式来提升客户端负载均衡性。增加消费者实例数量可以分担消息消费的压力提高系统的整体吞吐量和负载均衡性。监控和调优定期监控 RocketMQ 系统的消费者状态和消费情况及时发现负载较高或消费者异常的情况并进行相应的调优和优化。通过监控系统性能指标、消费者状态等信息可以及时调整负载均衡策略保持系统的稳定性和负载均衡性。 通过以上方法可以有效提升 RocketMQ 客户端的负载均衡性确保消息消费的高效性和稳定性提高系统整体的性能表现。
RocketMQ如何实现定时延迟消息
RocketMQ 实现定时延迟消息的方式是通过消息的延迟级别Delay Level来实现。具体而言RocketMQ 的消息生产者可以设置消息的延迟级别消息服务器会根据这个级别将消息存储在不同的延迟队列中然后在指定的时间后再将消息投递给消费者进行消费。 实现步骤如下
设置延迟级别消息生产者在发送消息时可以通过设置消息的延迟级别来指定消息的延迟时间。RocketMQ 支持多个预定义的延迟级别如 1s、5s、10s 等开发者可以根据实际需求选择合适的延迟级别。存储到延迟队列消息服务器会根据消息的延迟级别将消息存储到对应的延迟队列中而不是立即投递给消费者。定时投递当消息达到设定的延迟时间后RocketMQ 会将消息从延迟队列中取出并投递给对应的消费者进行消费。 通过以上方式RocketMQ 实现了定时延迟消息的功能开发者可以方便地使用延迟级别来控制消息的投递时间满足各种业务场景下的延迟消息需求比如订单超时提醒、定时任务等。
要在 Java 代码中实现 RocketMQ 的定时延迟消息您可以按照以下步骤进行操作
1. 首先确保您已经正确配置了 RocketMQ 的依赖项和相关配置文件。
2. 创建一个 RocketMQ 生产者实例并设置为支持延迟消息的模式。例如
DefaultMQProducer producer new DefaultMQProducer(your_producer_group);
// 设置为支持延迟消息的模式
producer.setDelayTimeLevel(3); // 设置延迟级别这里使用预定义的级别3
producer.start();3. 构建并发送带有延迟属性的消息。例如
Message message new Message(your_topic, your_tags, your_body.getBytes());
// 设置消息的延迟级别这里使用预定义的级别3
message.setDelayTimeLevel(3);
SendResult result producer.send(message);
System.out.println(消息发送结果 result.getSendStatus());
4. 创建一个 RocketMQ 消费者实例并注册消息监听器来处理延迟消息。例如
DefaultMQPushConsumer consumer new DefaultMQPushConsumer(your_consumer_group);
consumer.subscribe(your_topic, *);
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {Overridepublic ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(ListMessageExt messages, ConsumeConcurrentlyContext context) {for (MessageExt message : messages) {// 处理接收到的延迟消息System.out.println(接收到延迟消息 new String(message.getBody()));}return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;}
});
consumer.start();通过上述代码您可以在 RocketMQ 中实现定时延迟消息的功能。您可以根据具体需求自定义延迟级别并在消费者端处理接收到的延迟消息。请注意延迟消息需要使用推模式Push Consumer来接收因为拉模式Pull Consumer不支持延迟消息的消费。
RocketMQ如何保证高效文件存储
RocketMQ 通过 CommitLog 来实现高效的文件存储。CommitLog 是 RocketMQ 存储消息的核心机制它将消息持久化到磁盘中。以下是 RocketMQ 如何保证高效文件存储的一些关键点
顺序写入RocketMQ 的 CommitLog 采用追加写入方式即消息是按顺序写入到 CommitLog 文件中的而不是随机写入。这种顺序写入的方式有利于提高磁盘 IO 的效率减少磁盘的寻道时间提升写入性能。内存映射RocketMQ 在 CommitLog 的实现中使用了内存映射Memory Mapped File的技术。内存映射可以将文件直接映射到内存中避免了数据在用户空间和内核空间之间的复制提高了 IO 性能。批量刷盘RocketMQ 采用批量刷盘Batch Flush的方式来减少磁盘 IO 次数提高性能。即将多个消息一起刷写到磁盘而不是每条消息单独刷写减少了磁盘 IO 的开销。零拷贝RocketMQ 在消息存储过程中尽可能地使用零拷贝技术减少数据在内存和磁盘之间的复制次数提高了数据传输的效率。异步刷盘RocketMQ 使用异步刷盘机制来提高性能。消息首先被写入内存缓冲区然后通过异步线程定期将内存缓冲区中的消息批量刷写到磁盘中避免了同步写入导致的性能损失。 通过以上优化策略RocketMQ 在文件存储方面能够实现高效的性能表现提供稳定可靠的消息存储服务并且保证了高吞吐量和低延迟的消息处理能力。
RocketMQ如何设计文件刷盘机制
RocketMQ 是一个分布式消息中间件文件刷盘机制是指将内存中的数据定期或在特定条件下写入磁盘以保证数据的持久性和安全性。在 RocketMQ 中文件刷盘机制主要涉及到 CommitLog 文件的刷盘。 下面是 RocketMQ 中 CommitLog 文件刷盘机制的设计原理
同步刷盘RocketMQ 采用同步刷盘方式即消息发送完成后会立即将消息写入内存映射的 CommitLog 文件并通过调用 fsync 系统调用将数据强制刷写到磁盘确保数据持久化。刷盘策略RocketMQ 提供了两种刷盘策略分别是SYNC_FLUSH 和 ASYNC_FLUSH。SYNC_FLUSH 表示同步刷盘即每条消息发送后都会执行一次 fsync 操作ASYNC_FLUSH 表示异步刷盘即消息先写入内存然后由专门的线程定期将数据刷写到磁盘。定时刷盘RocketMQ 中的 CommitLog 文件会定时进行刷盘操作以确保数据的持久化。定时刷盘可以通过配置参数 commitInterval 来设置刷盘的时间间隔。刷盘条件除了定时刷盘外RocketMQ 还会根据消息的存储情况、内存使用率等条件来触发刷盘操作确保数据及时写入磁盘。 通过以上设计RocketMQ 实现了可靠的文件刷盘机制保证了消息数据的持久化和安全性。
