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  • pdf文档 RocketMQ v3.2.4 开发指南

    ....................................................................................... 8 4.13 分布式事务 ................................................................................................ 顺序消息的一种,无论正常异常情冴都能保证顺序,但是牺牲了分布式 Failover 特性,即 Broker 集群中只 要有一台机器丌可用,则整个集群都丌可用,服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式,此缺陷可通过备机自劢切换为主避免,丌过仍然会存在几分钟的服务丌 可用。(依赖同步双写,主备自劢切换,自劢切换功能目前迓未实现) 目前已知的应用只有数据库 binlog 同步强依赖严格顺序消息,其他应用绝大部分都可以容忍短暂乱序,推 返种过滤方式可由应用完全自定丿实现,但是缺点是很多无用的消息要传输到 Consumer 端。 4.5 Message Persistence 消息中间件通常采用的几种持丽化方式: (1). 持丽化到数据库,例如 Mysql。 (2). 持丽化到 KV 存储,例如 levelDB、伯克利 DB 等 KV 存储系统。 (3). 文件记彔形式持丽化,例如 Kafka,RocketMQ 项目开源主页:https://github
    0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache RocketMQ 从入门到实战

    及开源技术生态构建。具有多年分布式系统、中间件 研究及工程经验。目前对分布式中间件、K8s、微服 务、物联网、Serverless 感兴趣。 推荐序 Apache RocketMQ 作为一款高吞吐,抗万亿消息堆积的云原生消息平台,目前已 经被国内 75% 以上互联网、金融等公司所采用,逐渐成为企业 IT 架构的核心基础设施。 丁威老师作为资深架构师,在分布式架构、存储方面功底深厚,目前在企业内部负责着 内部负责着 日均千亿级消息流转的 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 RocketMQ 相识、相知到“在一起” 在 2017 年听到阿里巴巴将 RocketMQ 捐赠给 Apache 基金会成为 Apache 的顶 级项目,我内心是无比激动,因为终于可以一睹一款高性能的消息中间件的实现原理。 通过阅读了 RocketMQ 官方,以下几个特别的点更是吸引了我的注意,让我下定决 心深入研究一番。 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。
    0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前
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  • pdf文档 王强-Apache RocketMQ事务消息

    Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 Apache RocketMQ http://rocketmq.apache.org • ⾼高性能,分布式 • ⾼高并发 • 消息堆积 • Apache顶级项⽬目 发展历史 2013� Open Source Massive accumulation Orderly messaging RocketMQ 5.0 Cloud-native, 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 事务消息的演进与Apache RocketMQ的实现 • Cloud Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 分布式事务⾯面临的挑战 分布式事务理理论 ACID 刚性事务(强⼀一致) BASE 柔性事务(最终⼀一致) CAP Atomicity Consistency Isolation Durability
    0 码力 | 34 页 | 6.17 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache RocketMQ 介绍

    来源网站:链滴 许可协议:署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) Apache RocketMQ 介绍 概要 Apache RocketMQ是一个分布式消息传递和流媒体平台,具有低延迟,高性能和可靠性,万亿级容 和灵活的可伸缩性。它的一个重要特性是支持非日志类型的可靠消息传送,非常适合运用在金融和电 商务领域。目前他是Apache社区的顶级项目,在全球有超过100家公司在其业务中使用RocketMQ 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。 Producer由用户进行分布式部署,消息由Producer通过多种负载均衡模式发送到Broker集群,发送 延时,支持快速失败。 Consumer也由用户部署,支持PUSH和PULL两种消费模式,支持集群消费和广播消息,提供实时的 用在充值方面的应用。 ● RocketMQ支持严格的意义上的消息顺序。即时在一台Broker宕机后,消息发送会失败,但是不会 序。 ● RocketMQ支持定时消息 ● RocketMQ支持分布式事务消息 ● RocketMQ支持根据消息标识或内容查询。 ● RocketMQ支持按照时间来回溯消息,精度毫秒,例如从一天之前的某时某分某秒开始重新消费消 原文链接:Apache RocketMQ
    0 码力 | 5 页 | 375.48 KB | 1 年前
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  • pdf文档 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋

    .......................................................................................... 7 2.3 分布式事物消息 .............................................................................................. ......................................................................................... 11 2.2 分布式事物消息落地 ............................................................................................ messageQueueList [userId%messageQueueList.size()] 2.3 分布式事物消息 先引入官方文档图: 分布式事物是基于二阶段提交的 1) 一阶段,向 broker 发送一条 prepared 的消息,返回消息的 offset 即消息地址 commitLog 中消息偏移量。Prepared
    0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前
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  • pdf文档 基于Apache APISIX 与RocketMQ 构建云原生一体化架构

    RocketMQ 简介 01 业务消息领域挑战 • 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 multicolored stone project, designed for Taobao B2C Trading Aliw a reM Q Ap a che In cuba tin g 分布式事务消息 原生消息轨迹,AC L 支持 存储架构全面升级,RAFT 存储开源 轻量级Pull con sum er 发布 Request-Rep ly 特性支持 IPv 6 支持 ©
    0 码力 | 22 页 | 2.26 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache RocketMQ on Amazon Web Services

    ................. 17 Page 3 of 18 背景介绍 Apache RocketMQ 是一款 java 语言开发的开源的、分布式的消息投递与流数据平台。 最早于 2016 年由阿里巴巴捐献给了 Apache 基金会,2017 年成为 Apache 的 顶级项 目,RocketMQ 具有低延迟,金融级高可用以及厂商中立的特点,目前广泛使用于国内 集群,如果其中一个 Broker 实例因故障无法提供服务,Raft 协议会自动在另外两个 Instance 中选择一个作 为 Master 继续提供服务从而达到高可用的效果,下图是部署完的一个架构实例图 Page 4 of 18 • (*) 跨越多个可用区的公有⼦网和私有⼦网的 VPC(由西云数据运营的 AMAZON WEB SERVICES(宁 夏)区域为 Profile”,如下图所⽰ Page 15 of 18 5. 在弹出的窗⼝中输⼊ New Profile 的名字,并点击右下方的 Create 按钮,如下 图: 6. 输⼊ Proxy Server 的信息,如下图,完成后点击左下方的 Apply changes,注意 Port 对应的值需要设置为您建立 ssh tunnel 的本地端⼝,见第一步的-D
    0 码力 | 18 页 | 1.55 MB | 1 年前
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  • pdf文档 快速部署高可用的Apache RocketMQ 集群 - Amazon S3

    ................. 20 Page 3 of 21 背景介绍 Apache RocketMQ 是一款 java 语言开发的开源的、分布式的消息投递与流数据平 台。最早于 2016 年由阿里巴巴捐献给了 Apache 基金会,2017 年成为 Apache 的 顶级项目,RocketMQ 具有低延迟,金融级高可用以及厂商中立的特点,目前广泛使 集群,如果其中一个 Broker 实例 因故障无法提供服务,Raft 协议会自动在另外两个 Instance 中选择一个作为 Master 继续提供服务从而达到高可用的效果,下图是部署完的一个架构实例图 Page 4 of 21 • (*) 跨越多个可⽤区的公有⼦⽹和私有⼦⽹的 VPC(由西云数据运营的 亚 马逊云科技(宁 夏)区域为 3 个,由光环新⽹运营的
    0 码力 | 21 页 | 2.57 MB | 1 年前
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  • pdf文档 万亿级数据洪峰下的消息引擎Apache RocketMQ

    万亿洪峰下有哪些问题 机器假死 IO Util,Load飙高 磁盘响应慢 消息大量堆积 网卡故障,甚至流量跑满 磁盘损坏 零点之战:发布消息SLA要求100% 慢请求开始大量增加 分布式系统雪崩 容量不足,单机热点 问题的本质: 可用性无限接近100% 可靠性无限接近100% 可用性 > 可靠性 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% ??????????? 每条消息发布最大响应时间 不超过20ms 3. 每条消息发布平均响应时间 不超过3ms 1.4万亿 分布式慢请求带来的挑战 1.4万亿 消息中间件分布式慢请求解法 01 02 低延迟分布式存储系统 在线熔断机制,秒级隔离 03 容量保障,限流 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 Java Heap Lock Page Cache Disk Request 万级请求/秒/单机 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – 并发锁的开销 lReentrantLock/synchronized ØFair ØUnfair lLockSupport.unpark/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
    0 码力 | 35 页 | 993.29 KB | 1 年前
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  • pdf文档 万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ

    万亿洪峰下有哪些问题 机器假死 IO Util,Load飙高 磁盘响应慢 消息大量堆积 网卡故障,甚至流量跑满 磁盘损坏 零点之战:发布消息SLA要求100% 慢请求开始大量增加 分布式系统雪崩 容量不足,单机热点 问题的本质: 可用性无限接近100% 可靠性无限接近100% 可用性 > 可靠性 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% ??????????? 每条消息发布最大响应时间 不超过20ms 3. 每条消息发布平均响应时间 不超过3ms 1.4万亿 分布式慢请求带来的挑战 1.4万亿 消息中间件分布式慢请求解法 01 02 低延迟分布式存储系统 在线熔断机制,秒级隔离 03 容量保障,限流 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 Java Heap Lock Page Cache Disk Request 万级请求/秒/单机 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – 并发锁的开销 lReentrantLock/synchronized ØFair ØUnfair lLockSupport.unpark/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
    0 码力 | 35 页 | 5.82 MB | 1 年前
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