Apache RocketMQ 从入门到实战3 个消费者的消费组如何来分 配队列中。 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。 13 > 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 在 MQ 领域有一个不成文的约定:同一个消费者同一时间可以分配多个队列,但一个 队列同一时间只会分配给一个消费者。 RocketMQ 提供了众多的队列负载算法,其中最常用的两种平均分配算法。 AllocateMessageQueueAveragely tTopicQueueNums,即默认为 4。 Step4:Broker 端收到消息后的处理流程 服务端收到消息发送的处理器为:SendMessageProcessor,在处理消息发送时, 会调用 super.msgCheck 方法: AbstractSendMessageProcessor#msgCheck 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。 1.2 存储在从服务器,主从服务器的消息 消费进度会出现不一致?那当主服务器恢复正常后,两者之间的消息消费进度如何同步? 从服务定时同步主服务器进度 如果 Broker 角色为从服务器,会通过定时任务调用 syncAll,从主服务器定时同步 topic 路由信息、消息消费进度、延迟队列处理进度、消费组订阅信息。 那问题来了,如果主服务器启动后,从服务器马上从主服务器同步消息消息进度,那岂 不是又要重新消费?0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前3
消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋................ 49 1. invokeSyncImpl 同步调用实现 .................................................................................. 49 2. invokeAsyncImpl 异步调用实现 ........................................ 息来实现事物消费 调回调接口消费消息,返回状态对象 ConsumeOrderlyStatus 根据消费状态,处理结果 1) 非事物方式,自动提交 消息消息状态为 success: 调用 processQueue.commit 方法 获取 msgTreeMapTemp 的最后一个 key,表示提交的 offset 清空 msgTreeMapTemp 的消息,已经成功消费 象 List 表示升序排列,前面讲到文件名即 是消息在此文件的中初始偏移量,排好序后组成了一个连续的消息队 当消息到达 broker 时,需要获取最新的 MapedFile 写入数据,调用 MapedFileQueue 的 getLastMapedFile 获取,此函数如果集合中一个也没有创建一个,如果最后一个写满了也创 建一个新的。 MapedFileQueue 在获取 getLastMapedFile0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
RocketMQ v3.2.4 开发指南对象注册一个 Listener 接口,一旦收到消息,Consumer 对象立 刻回调 Listener 接口方法。 Pull Consumer Consumer 的一种,应用通常主劢调用 Consumer 的拉消息方法从 Broker 拉消息,主劢权由应用控制。 Producer Group 一类 Producer 的集合名称,返类 Producer 通常収送一类消息,丏収送逡辑一致。 也就是说消费消息要做到幂等性。RocketMQ 虽然丌能严格保证丌重复,但是正常情冴下很少会出现重复収送、消 费情冴,只有网络异常,Consumer 启停等异常情冴下会出现消息重复。 此问题的本质原因是网络调用存在丌确定性,即既丌成功也丌失败的第三种状态,所以才产生了消息重复性问 题。 4.10 Broker 的 Buffer 满了怎么办? Broker 的 Buffer 通常挃的是 Broker 6 RocketMQ 存储特点 6.1 零拷贝原理 Consumer 消费消息过程,使用了零拷贝,零拷贝包含以下两种方式 1. 使用 mmap + write 方式 优点:即使频繁调用,使用小块文件传输,效率也很高 缺点:丌能很好的利用 DMA 方式,会比 sendfile 多消耗 CPU,内存安全性控制复杂,需要避免 JVM Crash 问题。 2. 使用 sendfile0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
万亿级数据洪峰下的消息引擎Apache RocketMQ①消息服务器 ②消息服务器 ③消息服务器 ④消息服务器 应用 规则 1. 最多只能隔离 30%的机器。 2. 响应时间过长, 开始隔离1分钟 3. 调用抛异常隔 离1分钟 4. 如果隔离的服 务器超过30%, 则有部分调用 会进入隔离列 表中最早隔离 的机器 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制 完善的容量评估 SLA=990 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 RocketMQ①消息服务器 ②消息服务器 ③消息服务器 ④消息服务器 应用 规则 1. 最多只能隔离 30%的机器。 2. 响应时间过长, 开始隔离1分钟 3. 调用抛异常隔 离1分钟 4. 如果隔离的服 务器超过30%, 则有部分调用 会进入隔离列 表中最早隔离 的机器 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制 完善的容量评估 SLA=990 码力 | 35 页 | 5.82 MB | 1 年前3
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