Apache RocketMQ 从入门到实战技术内幕》作者,RocketMQ 官方社区优秀布道师,荣获 CSDN2020 博客之星亚军;担任中通快递研发中心资深架构师,维护『中间件兴趣圈』公 众号,主打成体系剖析 Java 主流中间件,尝试从源码分析、架构设计、实战、故障分析等 维度深刻揭晓中间件技术,已覆盖 RocketMQ、Dubbo、Sentienl、Kafka、Canal、 MyCat、ElasticJob、ElasticSearch 等。 推荐人及推荐序 RocketMQ 集群。本书不仅由浅入深的介绍了 RocketMQ 的架 构与实现,而且包含了多年线上超大规模集群开发运维经验的总结,通过本书不仅能够掌握 分布式消息平台的设计原理,对线上疑难问题排查分析、性能调优与架构设计也大有帮助。 目录 开篇:我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式 6 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 10 1.2 生产环境中,autoCreateTopicEnable 一次 RocketMQ 进程自动退出排查经验分享 78 1.8 RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑 82 1.9 RocketMQ 消息发送 system busy、broker busy 原因分析与解决方案坑 91 1.10 再谈 RocketMQ broker busy 104 1.11 从年末生产故障解锁 RocketMQ 集群部署的最佳实践 108 1.12 RocketMQ 一行代码造成大量消息丢失0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前3
万亿级数据洪峰下的消息引擎Apache RocketMQunpark/park 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache真的那么快吗? 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析 lMemory access latency issues: ØDirect reclaim • Background reclaim (kswapd) watermark low reclaim kswapd wakeup allocate extra free_kbytes 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺内核源码分析 Entity Inode i_mapping i_data address_space radix_tree_root nrpages writeback_index inode(host) remove_from_page_cache add_to_page_cache_locked 自旋锁- treelock 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺内核源码分析 lMemory access latency issues: ØMemory lock ØWake_up_page ØWait_on_page_locked() ØWait_on_page_writebacfk()0 码力 | 35 页 | 993.29 KB | 1 年前3
万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQunpark/park 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache真的那么快吗? 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析 lMemory access latency issues: ØDirect reclaim • Background reclaim (kswapd) watermark low reclaim kswapd wakeup allocate extra free_kbytes 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺内核源码分析 Entity Inode i_mapping i_data address_space radix_tree_root nrpages writeback_index inode(host) remove_from_page_cache add_to_page_cache_locked 自旋锁- treelock 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺内核源码分析 lMemory access latency issues: ØMemory lock ØWake_up_page ØWait_on_page_locked() ØWait_on_page_writebacfk()0 码力 | 35 页 | 5.82 MB | 1 年前3
RocketMQ v3.2.4 开发指南com/alibaba/RocketMQ 6 (4). 对内存数据做一个持丽化镜像,例如 beanstalkd,VisiNotify (1)、(2)、(3)三种持丽化方式都具有将内存队列 Buffer 迕行扩展的能力,(4)只是一个内存的镜像,作用是当 Broker 挂掉重启后仍然能将乀前内存的数据恢复出来。 JMS 不 CORBA Notification 规范没有明确说明如何持丽化,但是持丽化部分的性能直接决定了整个消息中间件 项目开源主页:https://github.com/alibaba/RocketMQ 11 队列集合。 能够保证严格的消息顺序 提供丰富的消息拉叏模式 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 较少的依赖 5.2 RocketMQ 物理部署结构 Name Server集群 Broker Master1 Broker com/alibaba/RocketMQ 24 如图所示,5 个队列可以部署在一台机器上,也可以分别部署在 5 台丌同的机器上,収送消息通过轮询队列的方式 収送,每个队列接收平均的消息量。通过增加机器,可以水平扩展队列容量。 另外也可以自定丿方式选择収往哪个队列。 7.9 订阅消息负载均衡 TOPIC_A Consumer1 Consumer2 7-6 订阅消息 Rebalance0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
王强-Apache RocketMQ事务消息computing storage separating architecture� 典型应⽤用场景 ⾦金金融交易易 电⼦子商务 智能制造 分布式事务 异步解耦 IoT/IIoT 决策分析 实时计算 概念模型 Broker A Producer A Topic A Broker B Topic B ConsumerGroupA ConsumerGroupB Consumer0 码力 | 34 页 | 6.17 MB | 1 年前3
基于Apache APISIX 与RocketMQ 构建云原生一体化架构核心链路,稳定性要求高、时延敏感 • 容量峰值具有随机性,弹性要求高 • 业务场景复杂、集成要求尽可能简单 • 运维及流量调拨要求高 极简架构 高性能 金融级高可靠 打造业务消息领域首选 零依赖 可扩展 低延迟 高吞吐 强同步刷盘 ACK 机制 普通消息 顺序消息 延迟消息 事务消息 重试消息 死信消息 设计思想: 1.消息不丢、高可靠是架构的基础 2.时延优先,兼顾吞吐 3.0 码力 | 22 页 | 2.26 MB | 1 年前3
Apache RocketMQ 介绍区和产品已根据ASF的精英流程和原则得到了很好的管理。 现今,Apache RocketMQ在社区各方面的努力下,茁壮发展,很多功能都得到了加强。 RocketMQ的技术概览 在我们看来,它最大的创新点在于能够通过精巧的横向、纵向扩展,不断满足与日俱增的海量消息在 吞吐、高可靠、低延迟方面的要求。 目前RocketMQ主要由NameServer、Broker、Producer以及Consumer四部分构成,如下图所示。 原文链接:Apache0 码力 | 5 页 | 375.48 KB | 1 年前3
消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋第四章: NameServer Namesrv 名称服务,是没有状态可集群横向扩展。 1. 每个 broker 启动的时候会向 namesrv 注册 2. Producer 发送消息的时候根据 topic 获取路由到 broker 的信息 3. Consumer 根据 topic0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
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