 RocketMQ v3.2.4 开发指南在 CORBA Notification 规范中,无此消费方式。 在 JMS 规范中,JMS point-to-point model 不乀类似,但是 RocketMQ 的集群消费功能大等亍 PTP 模型。 因为 RocketMQ 单个 Consumer Group 内的消费者类似亍 PTP,但是一个 Topic/Queue 可以被多个 Consumer Group 消费。  顺序消息 ,优兇级高的消 息兇投递,如果消息完全在一个内存队列中,那举在投递前可以挄照优兇级排序,令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的,所以如果挄照优兇级来排序,开销会非常大,因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级,但是可以通过发通的方式实现类似功能,即单独配置一个优兇级高的队列,和一个普通优兇级 的队列, 将丌同优兇级収送到丌同队列即可。 对亍优兇级问题,可以归纳为 65535,返种优兇级问题一般使用丌同 topic 解决就非常丌合 项目开源主页:https://github.com/alibaba/RocketMQ 5 适。如果要让 MQ 解决此问题,会对 MQ 的性能造成非常大的影响。返里要确保一点,业务上是否确实需 要返种严格的优兇级,如果将优兇级压缩成几个,对业务的影响有多大? 4.3 Message Order 消息有序挃的是一类消息消费时,能挄照収送的顺序来消费。例如:一个订单产生了0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3 RocketMQ v3.2.4 开发指南在 CORBA Notification 规范中,无此消费方式。 在 JMS 规范中,JMS point-to-point model 不乀类似,但是 RocketMQ 的集群消费功能大等亍 PTP 模型。 因为 RocketMQ 单个 Consumer Group 内的消费者类似亍 PTP,但是一个 Topic/Queue 可以被多个 Consumer Group 消费。  顺序消息 ,优兇级高的消 息兇投递,如果消息完全在一个内存队列中,那举在投递前可以挄照优兇级排序,令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的,所以如果挄照优兇级来排序,开销会非常大,因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级,但是可以通过发通的方式实现类似功能,即单独配置一个优兇级高的队列,和一个普通优兇级 的队列, 将丌同优兇级収送到丌同队列即可。 对亍优兇级问题,可以归纳为 65535,返种优兇级问题一般使用丌同 topic 解决就非常丌合 项目开源主页:https://github.com/alibaba/RocketMQ 5 适。如果要让 MQ 解决此问题,会对 MQ 的性能造成非常大的影响。返里要确保一点,业务上是否确实需 要返种严格的优兇级,如果将优兇级压缩成几个,对业务的影响有多大? 4.3 Message Order 消息有序挃的是一类消息消费时,能挄照収送的顺序来消费。例如:一个订单产生了0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
 Apache RocketMQ 从入门到实战参与开源,一个最基本的条件是拥有大量的连续时间,想要成为一个开源框架的 Committer ,唯有坚持不懈,持续投入,持续产出。 最后再次感谢 RocketMQ 社区对我的认可,我会尽努力做出更大的贡献,也希望广 大读者朋友们,积极参与开源社区,贡献一份自己的力量,同事打造自身影响力,助力职场 步步高升。 本文来自『中间件兴趣圈』公众号,仅作技术交流,未授权任何商业行为。 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 版本后引入了多副本机制,即一个复制组(m-s)可以演变为基 于 raft 协议的复制组,复制组内部使用 raft 协议保证 broker 节点数据的强一致性,该部署 架构在金融行业用的比较多。 二、消息订阅模型 在 RocketMQ 的消息消费模式采用的是发布与订阅模式。 topic:一类消息的集合,消息发送者将一类消息发送到一个主题中,例如订单模块将 订单发送到 order_topic 中,而用户登录时,将登录事件发送到 rocketmq_offsets。 4. 消费模型 RocketMQ 提供了并发消费、顺序消费两种消费模型。 并发消费:对一个队列中消息,每一个消费者内部都会创建一个线程池,对队列中的消 息多线程处理,即偏移量大的消息比偏移量小的消息有可能先消费。 顺序消费:在某一项场景,例如 MySQL binlog 场景,需要消息按顺序进行消费。在 RocketMQ 中提供了基于队列的顺序消费模型,即尽管一个消费组中的消费者会创建一个0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前3 Apache RocketMQ 从入门到实战参与开源,一个最基本的条件是拥有大量的连续时间,想要成为一个开源框架的 Committer ,唯有坚持不懈,持续投入,持续产出。 最后再次感谢 RocketMQ 社区对我的认可,我会尽努力做出更大的贡献,也希望广 大读者朋友们,积极参与开源社区,贡献一份自己的力量,同事打造自身影响力,助力职场 步步高升。 本文来自『中间件兴趣圈』公众号,仅作技术交流,未授权任何商业行为。 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 版本后引入了多副本机制,即一个复制组(m-s)可以演变为基 于 raft 协议的复制组,复制组内部使用 raft 协议保证 broker 节点数据的强一致性,该部署 架构在金融行业用的比较多。 二、消息订阅模型 在 RocketMQ 的消息消费模式采用的是发布与订阅模式。 topic:一类消息的集合,消息发送者将一类消息发送到一个主题中,例如订单模块将 订单发送到 order_topic 中,而用户登录时,将登录事件发送到 rocketmq_offsets。 4. 消费模型 RocketMQ 提供了并发消费、顺序消费两种消费模型。 并发消费:对一个队列中消息,每一个消费者内部都会创建一个线程池,对队列中的消 息多线程处理,即偏移量大的消息比偏移量小的消息有可能先消费。 顺序消费:在某一项场景,例如 MySQL binlog 场景,需要消息按顺序进行消费。在 RocketMQ 中提供了基于队列的顺序消费模型,即尽管一个消费组中的消费者会创建一个0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前3
 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋//一个字节存放 topic 名称能容大小, 后存放了 topic 的 内容 + 2 + propertiesLength // 2 个 字 节 ( short ) 存 放 属 性 值 大 小 , 后 存 放 propertiesLength 大小的属性数据 3) MapedFile 是 PageCache 文件封装,操作物理文件在内存中的映射以及将内存数据持久 化到物理文件中, 组成一个逻辑上连续的队 列 d) 加载事物模块 e) 加载存储检查点 加载${user.home} \store\checkpoint 这个文件存储了 3 个 long 类型的值来记录存储 模型最终一致的时间点,这个 3 个 long 的值为 physicMsgTimestamp 为 commitLog 最后刷盘的时间 logicMsgTimestamp 为 consumeQueue 最终刷盘的时间 读取${user.home} \store\checkpoint 获取最终一致的时间点 判断最终一致的点所在的文件是哪个 从最新的 mapedFile 开始,获取存储的一条消息在 broker 的生成时间,大 于 checkpoint 时间点的放弃找前一个文件,小于等于 checkpoint 时间点的 说明 checkpoint 在此 mapedfile 文件中 从 checkpoint 所在 mapedFile0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋//一个字节存放 topic 名称能容大小, 后存放了 topic 的 内容 + 2 + propertiesLength // 2 个 字 节 ( short ) 存 放 属 性 值 大 小 , 后 存 放 propertiesLength 大小的属性数据 3) MapedFile 是 PageCache 文件封装,操作物理文件在内存中的映射以及将内存数据持久 化到物理文件中, 组成一个逻辑上连续的队 列 d) 加载事物模块 e) 加载存储检查点 加载${user.home} \store\checkpoint 这个文件存储了 3 个 long 类型的值来记录存储 模型最终一致的时间点,这个 3 个 long 的值为 physicMsgTimestamp 为 commitLog 最后刷盘的时间 logicMsgTimestamp 为 consumeQueue 最终刷盘的时间 读取${user.home} \store\checkpoint 获取最终一致的时间点 判断最终一致的点所在的文件是哪个 从最新的 mapedFile 开始,获取存储的一条消息在 broker 的生成时间,大 于 checkpoint 时间点的放弃找前一个文件,小于等于 checkpoint 时间点的 说明 checkpoint 在此 mapedfile 文件中 从 checkpoint 所在 mapedFile0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
 王强-Apache RocketMQ事务消息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 Consumer 1 Consumer Producer B Consumer 1 Consumer 2 MessageQueue1 MessageQueue2 MessageQueue1 MessageQueue2 部署模型 组件细节 Broker Netty RemotingServer Netty Remoting Client NameServer All Info In Memory except KV0 码力 | 34 页 | 6.17 MB | 1 年前3 王强-Apache RocketMQ事务消息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 Consumer 1 Consumer Producer B Consumer 1 Consumer 2 MessageQueue1 MessageQueue2 MessageQueue1 MessageQueue2 部署模型 组件细节 Broker Netty RemotingServer Netty Remoting Client NameServer All Info In Memory except KV0 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可观测性能力云原生化,OpenTelemetry 标准化 • Kubernetes 一键式部署扩容交付 W r i t e h e r e S o m e t h i n g Ab o u t 全新 POP 消费模型 服务端负载均衡  消除 Consumer 与 Queue 的 Binding 关 系,一个 Queue 可以由多个消费者消费  无 rebalance ,降低消费延迟概率  集群中某些消费端假死不影响整体消费进度0 码力 | 22 页 | 2.26 MB | 1 年前3 基于Apache APISIX 与RocketMQ 构建云原生一体化架构可观测性能力云原生化,OpenTelemetry 标准化 • Kubernetes 一键式部署扩容交付 W r i t e h e r e S o m e t h i n g Ab o u t 全新 POP 消费模型 服务端负载均衡  消除 Consumer 与 Queue 的 Binding 关 系,一个 Queue 可以由多个消费者消费  无 rebalance ,降低消费延迟概率  集群中某些消费端假死不影响整体消费进度0 码力 | 22 页 | 2.26 MB | 1 年前3
 Apache RocketMQ 介绍现和路由功能,每个NameServer存有全量的路由信息,提 对等的读写服务,支持快速扩缩容。 Broker负责消息存储,以Topic为纬度支持轻量级的队列,单机可以支撑上万队列规模,支持消息推 模型,具备多副本容错机制(2副本或3副本)、强大的削峰填谷以及上亿级消息堆积能力,同时可严 保证消息的有序性。除此之外,Broker还提供了同城异地容灾能力,丰富的Metrics统计以及告警机 。这些都是传统消息系统无法比拟的。0 码力 | 5 页 | 375.48 KB | 1 年前3 Apache RocketMQ 介绍现和路由功能,每个NameServer存有全量的路由信息,提 对等的读写服务,支持快速扩缩容。 Broker负责消息存储,以Topic为纬度支持轻量级的队列,单机可以支撑上万队列规模,支持消息推 模型,具备多副本容错机制(2副本或3副本)、强大的削峰填谷以及上亿级消息堆积能力,同时可严 保证消息的有序性。除此之外,Broker还提供了同城异地容灾能力,丰富的Metrics统计以及告警机 。这些都是传统消息系统无法比拟的。0 码力 | 5 页 | 375.48 KB | 1 年前3
共 6 条
- 1













