 Apache RocketMQ 从入门到实战集群中数据一致性采取的最终一致性。 2. Broker 消息存储服务器,分为两种角色:Master 与 Slave,上图中呈现的就是 2 主 2 从的部 署架构,在 RocketMQ 中,主服务承担读写操作,从服务器作为一个备份,当主服务器存 在压力时,从服务器可以承担读服务(消息消费)。所有 Broker,包含 Slave 服务器每隔 30s 会向 Nameserver 发送心跳包,心跳包中会包含存在在 消息发送与业务落库的一致性,其实现 原理就是一次分布式事务的具体运用,请看如下示例: 上述伪代码中,将订单存储关系型数据库中和将消息发送到 MQ 这是两个不同介质的 两个操作,如果能保证消息发送、数据库存储这两个操作要么同时成功,要么同时失败, RocketMQ 为了解决该问题引入了事务消息。 温馨提示,本节主要的目的是让大家知晓各个术语的概念,由于事务消息的使用,将在 该专栏的后续文章中详细介绍。 ernals/archive/rocketmq-console-1.0.0.tar. gz tar -xf rocketmq-console-1.0.0.tar.gz # 重命名,为了方便后续操作 mv rocketmq-externals-rocketmq-console-1.0.0/rocketmq-console rocketmq-consol e Step2:修改配置文件 cd0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前3 Apache RocketMQ 从入门到实战集群中数据一致性采取的最终一致性。 2. Broker 消息存储服务器,分为两种角色:Master 与 Slave,上图中呈现的就是 2 主 2 从的部 署架构,在 RocketMQ 中,主服务承担读写操作,从服务器作为一个备份,当主服务器存 在压力时,从服务器可以承担读服务(消息消费)。所有 Broker,包含 Slave 服务器每隔 30s 会向 Nameserver 发送心跳包,心跳包中会包含存在在 消息发送与业务落库的一致性,其实现 原理就是一次分布式事务的具体运用,请看如下示例: 上述伪代码中,将订单存储关系型数据库中和将消息发送到 MQ 这是两个不同介质的 两个操作,如果能保证消息发送、数据库存储这两个操作要么同时成功,要么同时失败, RocketMQ 为了解决该问题引入了事务消息。 温馨提示,本节主要的目的是让大家知晓各个术语的概念,由于事务消息的使用,将在 该专栏的后续文章中详细介绍。 ernals/archive/rocketmq-console-1.0.0.tar. gz tar -xf rocketmq-console-1.0.0.tar.gz # 重命名,为了方便后续操作 mv rocketmq-externals-rocketmq-console-1.0.0/rocketmq-console rocketmq-consol e Step2:修改配置文件 cd0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前3
 RocketMQ v3.2.4 开发指南要保证 Commit Log 不 Consume Queue 完全的一致,增加了编程的复杂度。 以上缺点如何克服: (1). 随机读,尽可能让读命中 PAGECACHE,减少 IO 读操作,所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多, 读数据要访问磁盘会丌会由亍随机读导致系统性能急剧下降,答案是否定的。 a) 访问 PAGECACHE 时,即使只访问 1k 的消息,系统也会提前预读出更多数据,在下次读时,就可能命 是字符串形式,Consume Queue 中存储的是其对应的 hashcode,比对时也是比对 hashcode。 (2). Consumer 收到过滤后的消息后,同样也要执行在 Broker 端的操作,但是比对的是真实的 Message Tag 字 符串,而丌是 Hashcode。 为什举过滤要返样做? (1). Message Tag 存储 Hashcode,是为了在 Consume 迕行过滤,甚至可以挄照 Message Body 迕行过滤。 5. 使用 Java 诧言迕行作为过滤表达式是一个双刃剑,方便了应用的过滤操作,但是带来了服务器端的安全风险。 需要应用来保证过滤代码安全,例如在过滤程序里尽可能丌做申请大内存,创建线程等操作。避免 Broker 服 务器収生资源泄漏。 使用方式参见 Github 例子 https://github.com/alibab0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3 RocketMQ v3.2.4 开发指南要保证 Commit Log 不 Consume Queue 完全的一致,增加了编程的复杂度。 以上缺点如何克服: (1). 随机读,尽可能让读命中 PAGECACHE,减少 IO 读操作,所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多, 读数据要访问磁盘会丌会由亍随机读导致系统性能急剧下降,答案是否定的。 a) 访问 PAGECACHE 时,即使只访问 1k 的消息,系统也会提前预读出更多数据,在下次读时,就可能命 是字符串形式,Consume Queue 中存储的是其对应的 hashcode,比对时也是比对 hashcode。 (2). Consumer 收到过滤后的消息后,同样也要执行在 Broker 端的操作,但是比对的是真实的 Message Tag 字 符串,而丌是 Hashcode。 为什举过滤要返样做? (1). Message Tag 存储 Hashcode,是为了在 Consume 迕行过滤,甚至可以挄照 Message Body 迕行过滤。 5. 使用 Java 诧言迕行作为过滤表达式是一个双刃剑,方便了应用的过滤操作,但是带来了服务器端的安全风险。 需要应用来保证过滤代码安全,例如在过滤程序里尽可能丌做申请大内存,创建线程等操作。避免 Broker 服 务器収生资源泄漏。 使用方式参见 Github 例子 https://github.com/alibab0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
 王强-Apache RocketMQ事务消息Apache RocketMQ 存储设计 Cloud Native 的定义 • 设计,搭建和部署应⽤用的⽅方式 • 运⾏行行在云计算环境 IaaS • 快速,弹性 • 降低技术⻛风险 • 互操作性,易易部署,可监控管理理 消息系统挑战 • 传统设计和实现⽅方⾯面 • 组件的微服务化,例例如存储和计算分离 • 开源软件的冲击,云服务选型⾯面临挑战 • 缺少稳定的多语⾔言类库 • Cloud 诸如IoT/IIoT新场景下的规模化部署能⼒力力不不⾜足 • HTTP/RESTful/JSON 灵活调⽤用,监控及运维能⼒力力不不⾜足 • Cloud云⼚厂商⽅方⾯面 • 不不同云⼚厂商之间消息产品互操作性成本较⾼高,⽤用户跨云⼚厂商迁移难 • 云上与云下产品的⽆无缝衔接能⼒力力差 云原⽣生与业界标准 OpenMessaging AMQP • 简单灵活 • 云原⽣生 • ⼚厂商中⽴立0 码力 | 34 页 | 6.17 MB | 1 年前3 王强-Apache RocketMQ事务消息Apache RocketMQ 存储设计 Cloud Native 的定义 • 设计,搭建和部署应⽤用的⽅方式 • 运⾏行行在云计算环境 IaaS • 快速,弹性 • 降低技术⻛风险 • 互操作性,易易部署,可监控管理理 消息系统挑战 • 传统设计和实现⽅方⾯面 • 组件的微服务化,例例如存储和计算分离 • 开源软件的冲击,云服务选型⾯面临挑战 • 缺少稳定的多语⾔言类库 • Cloud 诸如IoT/IIoT新场景下的规模化部署能⼒力力不不⾜足 • HTTP/RESTful/JSON 灵活调⽤用,监控及运维能⼒力力不不⾜足 • Cloud云⼚厂商⽅方⾯面 • 不不同云⼚厂商之间消息产品互操作性成本较⾼高,⽤用户跨云⼚厂商迁移难 • 云上与云下产品的⽆无缝衔接能⼒力力差 云原⽣生与业界标准 OpenMessaging AMQP • 简单灵活 • 云原⽣生 • ⼚厂商中⽴立0 码力 | 34 页 | 6.17 MB | 1 年前3
 万亿级数据洪峰下的消息引擎Apache RocketMQ低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 操作系统Page Cache Radix Tree 自旋锁,产生几秒的大毛刺 如果遇到坏盘,可能Block若干分钟,对系统产生致命影响。 操作系统Page Cache Radix Tree 每个Page的阻塞锁,产生几百毫秒小毛刺 写入数据平均响应时间不超过1ms 写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 RocketMQ低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 操作系统Page Cache Radix Tree 自旋锁,产生几秒的大毛刺 如果遇到坏盘,可能Block若干分钟,对系统产生致命影响。 操作系统Page Cache Radix Tree 每个Page的阻塞锁,产生几百毫秒小毛刺 写入数据平均响应时间不超过1ms 写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 RocketMQ低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 操作系统Page Cache Radix Tree 自旋锁,产生几秒的大毛刺 如果遇到坏盘,可能Block若干分钟,对系统产生致命影响。 操作系统Page Cache Radix Tree 每个Page的阻塞锁,产生几百毫秒小毛刺 写入数据平均响应时间不超过1ms 写0 码力 | 35 页 | 5.82 MB | 1 年前3 万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺解决方案小结 操作系统Page Cache Radix Tree 自旋锁,产生几秒的大毛刺 如果遇到坏盘,可能Block若干分钟,对系统产生致命影响。 操作系统Page Cache Radix Tree 每个Page的阻塞锁,产生几百毫秒小毛刺 写入数据平均响应时间不超过1ms 写0 码力 | 35 页 | 5.82 MB | 1 年前3
 Apache RocketMQ 介绍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 息订阅机制,满足大多数消费场景。 特点 ● RocketMQ支持异步实时刷盘,同步刷盘,同步复制,异步复制。具有高可靠性。不会因为操作系 的崩溃而导致数据丢失。 ● RocketMQ经过一系列的实践和优化,处理速度从最初的10,000TPS到目前已经超过50,000TPS。 纯比较TPS的话虽然还不如Kafka的百万级别,但在支0 码力 | 5 页 | 375.48 KB | 1 年前3 Apache RocketMQ 介绍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 息订阅机制,满足大多数消费场景。 特点 ● RocketMQ支持异步实时刷盘,同步刷盘,同步复制,异步复制。具有高可靠性。不会因为操作系 的崩溃而导致数据丢失。 ● RocketMQ经过一系列的实践和优化,处理速度从最初的10,000TPS到目前已经超过50,000TPS。 纯比较TPS的话虽然还不如Kafka的百万级别,但在支0 码力 | 5 页 | 375.48 KB | 1 年前3
 Apache RocketMQ on Amazon Web Services[ec2-user@ip-10-0-6-235 ~]$ 4. 登录到 Nameserver 或者 Broker Node 之后,您就可以使用 Apache RocketMQ 自 带的命令⾏⼯具进⾏操作。0 码力 | 18 页 | 1.55 MB | 1 年前3 Apache RocketMQ on Amazon Web Services[ec2-user@ip-10-0-6-235 ~]$ 4. 登录到 Nameserver 或者 Broker Node 之后,您就可以使用 Apache RocketMQ 自 带的命令⾏⼯具进⾏操作。0 码力 | 18 页 | 1.55 MB | 1 年前3
 快速部署高可用的Apache RocketMQ 集群 - Amazon S3[ec2-user@ip-10-0-6-235 ~]$ 4. 登录到 Nameserver 或者 Broker Node 之后,您就可以使用 Apache RocketMQ 自带的命令行工具进行操作。0 码力 | 21 页 | 2.57 MB | 1 年前3 快速部署高可用的Apache RocketMQ 集群 - Amazon S3[ec2-user@ip-10-0-6-235 ~]$ 4. 登录到 Nameserver 或者 Broker Node 之后,您就可以使用 Apache RocketMQ 自带的命令行工具进行操作。0 码力 | 21 页 | 2.57 MB | 1 年前3
 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋个 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, 代码中写死了要求 os 系统的页大小为 4k, 消息刷盘根据参数 (commitLog 默认至少刷 4 页, consumeQueue 默认至少刷0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋个 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, 代码中写死了要求 os 系统的页大小为 4k, 消息刷盘根据参数 (commitLog 默认至少刷 4 页, consumeQueue 默认至少刷0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
共 9 条
- 1













