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延迟消息的五种实现方案

四、RocketMQ 在RocketMQ中，支持延迟消息，但是不支持任意时间精度的延迟消息，只支持特定级别的延迟消息。...有条件的可以直接上阿里云；没有条件的可以修改开源版RocketMQ的源码，实现自己的需求。...并且根据延迟级别延迟消息变更了新的队列Id。...定制化方案 经过以上对源码的分析，可以总结出延迟消息的实现步骤： 如果消息的延迟级别大于0，则表示该消息为延迟消息，修改该消息的主题为SCHEDULE_TOPIC_XXXX，队列Id为延迟级别减1。...概括起来如下图： 在CommitLog中，我们可以根据自定义的延迟时间选择一个最大的延迟级别，比如：延迟15分钟消费的消息，那么最大的延迟级别就是10分钟。

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程序员必须了解的性能延迟指标

随机 IO 读写延迟大概 8ms 左右，万转磁盘顺序 IO 延迟大概 0-6ms，最快可以达到几十 us 以内，这是因为顺序IO RAID卡缓存命中率很高。...SSD 的随机 IO 延迟比传统硬盘快百倍以上，但是主存比 SSD 可以快百倍以上；CPU 缓存一般分三级，随着级数变大，延迟越来越高，当然价格也也越来越昂贵。...CPU CPU 首先需要先获取指令才能执行指令，如果错误获取的时间成本就是 10ns； 当代码中存在多个线程或者进程共享资源时，需要加锁，成本就是 10ns； 多个线程共享同一个 CPU 时就需要上下文切换...，一次上下文切换的成本就是 1us，可见线程并不一定是越多越好。...4、总结 日常工作中，我们经常看到各种性能指标数据，当你看到性能指标数据时就能跟这些基础设施的指标关联起来，一眼就能看出到底是软件层面的问题，还是基础设施自身就存在问题，从而为我们的问题解决和性能优化打下基础

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    乐天移动丢弃 Red Hat 的 OpenStack：改用自己的云

    日本第四大移动运营商乐天移动（Rakuten Mobile）的Tareq Amin在选择供应商方面的做法一直很透明。哪些公司被这家日本最年轻的移动网络选择和丢弃都逃不过更广泛的关注。...最初乐天移动在思科和Red Hat的帮助下，在OpenStack上搭建了私有云，但公共云和新兴的软件技术似乎抛弃了OpenStack这个开源平台。...今年Amin从首席技术官晋升为首席执行官，计划像丢弃旧跑鞋一样丢弃OpenStack，让乐天移动搭建在一种更有弹性的平台上。...成本优势似乎主要来自丢弃与OpenStack一起使用的虚拟机，改而依赖更多的云原生技术，比如容器和微服务。实际上，这些是粒度更精细的软件模块，可以更自由地组合起来，创建新功能。...Amin在近期的一次电话会议上告诉分析师和新闻记者，无论你是公共云还是私有云，不管你有多厉害，部署单单一个电信应用软件这个过程在任何云上就需要近九个月的时间，这主要归因于当前的架构很复杂，或者缺少工具。

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    RocketMQ（九）：延迟消息是如何实现的？

    RocketMQ（九）：延迟消息是如何实现的？”...：并发消费失败时会采用重试机制，将重试的消息作为延迟消息投入延迟队列，经历延迟时间后再重新放回重试队列，等待后续被消费者拉取然后再进行重试消费其中，延迟消息（Delayed Message）不仅仅只用于重试...，还是一个非常实用的功能，它允许消息在指定的时间后才被消费，这对于定时任务、订单超时提醒、促销活动等场景尤为重要当时并没有详细说明延时队列的原理，本篇文章通过图文并茂、通俗易懂的说明延迟消息是如何实现的阅读本篇文章之前需要了解消息发送...，延时消息的机制是在Broker自动实现的，等待对应的延时时间后，消息就会被重新进行消费延迟消息原理接下来让我们分析下，延时消息是如何实现的消息投入延时队列setDelayTimeLevel 方法会在消息的...，这里就不过多叙述，主要对延迟消息的处理在Broker对消息进行持久化时：在持久化消息的流程中，需要对CommitLog进行追加消息数据 this.commitLog.asyncPutMessage(msg

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    如何在MQ中实现支持任意延迟的消息？

    目前业界MQ对定时消息和延迟消息的支持情况 ? 上图是阿里云上对业界MQ功能的对比，其中开源产品中只有阿里的RocketMQ支持延迟消息，且是固定的18个Level。...消息队列RocketMQ的阿里云版本（收费版本）才支持到精确到秒级别的延迟消息（没有特定Level的限制）。 ?...通过腾讯云上CMQ的API文档可以看到有一个秒级别的delaySeconds，应该是支持任意级别的延迟，即和收费版本的RocketMQ一致。...总结 开源版本中，只有RocketMQ支持延迟消息，且只支持18个特定级别的延迟 付费版本中，阿里云和腾讯云上的MQ产品都支持精度为秒级别的延迟消息 （真是有钱能使鬼推磨啊，有钱就能发任意延迟的消息了，...不愿意开源 为了差异化（好在云上卖钱），只能降开源版本的功能进行阉割，所以开源版本的RocketMQ变成了只支持特定Level的延迟。 难点在哪里？ 既然业务有需求，我们肯定也要去支持。

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    弃用 Lambda，Twitter 启用 Kafka 和数据流新架构

    Kafka 和数据流上的新架构 Kafka 和数据流上的新架构 新架构基于 Twitter 数据中心服务和谷歌云平台。...在谷歌云上，我们使用流数据流作业，对重复数据进行处理，然后进行实时聚合并将数据汇入 BigTable。...我们对内部的 Pubsub 发布者采用了几乎无限次的重试设置，以实现从 Twitter 数据中心向谷歌云发送消息的至少一次。...整个系统每秒可以流转数百万个事件，延迟低至约 10 秒钟，并且可以在我们的内部和云端流系统中扩展高流量。我们使用云 Pubsub 作为消息缓冲器，同时保证整个内部流系统没有数据损失。...在此期间，我们不必在多个数据中心维护不同的实时事件聚合。 评 估 系统性能评估 下面是两个架构之间的指标比较表。与旧架构中的 Heron 拓扑相比，新架构具有更低的延迟、更高的吞吐量。

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    干货 | 携程基于BookKeeper的延迟消息架构落地实践

    作者简介 本文作者magiccao、littleorca，来自携程消息队列团队。目前主要从事消息中间件的开发与弹性架构演进工作，同时对网络/性能优化、应用监控与云原生等领域保持关注。...一、背景 QMQ延迟消息是以服务形式独立存在的一套不局限于消息厂商实现的解决方案，其架构如下图所示。 QMQ延迟消息服务架构 延迟消息从生产者投递至延迟服务后，堆积在服务器本地磁盘中。...当延迟消息调度时间过期后，延迟服务转发至实时Broker供消费方消费。...2016年由雅虎开源贡献给Apache的Pulsar，因其云原生、低延迟分布式消息队列与流式处理平台的标签，在开源社区引发轰动与追捧。...一旦某个10分钟消息量多一些，就可能导致消息延迟。往内存加载时，应该有更细的颗粒度才好。 基于以上问题分析，我们参考多级时间轮调度的思路，略加变化，设计了一套基于滑动时间分桶的多级调度方案。

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    云原生中间件RocketMQ-生产者消息返回状态，延迟消息,自定义消息发送规则，netty框架部分代码分析

    文章目录 生产者消息返回状态 FLUSH_DISK_TIMEOUT FLUSH_SLAVE_TIMEOUT SLAVE_NOT_AVAILABLE SEND_OK 延迟消息 自定义消息发送规则 MessageQueueSelector...延迟消息 延迟消息：消息发到Broker后，要特定的时间才会被Consumer消费。...目前只支持固定精度的定时消息，可以在rocketmq-store模块MessageStoreConfig配置类中看到对应的定时消息的配置。...private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h"; 设置延迟发送消息等级..." + i).getBytes()); // 设置延迟等级为3，也就是10s发送一条 message.setDelayTimeLevel(3); 自定义消息发送规则 MessageQueueSelector

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    云原生下的指标与日志采集

    引言： 众所周知，对于一个云原生 PaaS 平台而言，在页面上查看日志与指标是最为基础的功能。无论是日志、指标还是链路追踪，基本都分为采集、存储和展示 3 个模块。...这里笔者将介绍云原生下的常见的指标 & 日志的采集方案，以及 Erda 作为一个云原生 PaaS 平台是如何实将其现的。 ---- 指标采集方案介绍 常见架构模式 1....应用场景： 通常用来采集节点级别的指标，例如：节点资源指标、节点上的容器资源指标、节点的性能指标等。 2....开源方案介绍 Prometheus 作为 CNCF 的 2 号毕业选手，一出生就基本成为云原生尤其是 Kubernetes 的官配监控方案了。...常见应用场景有： 当你想转发日志到外部系统时可以使用主动上报的模式，例如，转发阿里云的日志到 Erda； 当你不想或者不具备部署任何 logging-agent 时，例如：当你只想试用下 Erda 的日志分析时

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    通过流式数据集成实现数据价值（4）-流数据管道

    ，数据中心到云 可靠和有保证的方式，可以处理故障并支持恢复 流促进了数据的异步处理。...相反，流必须使用TCP通信或使用第三方消息传递系统。与前面的示例一样，数据必须序列化为字节，才能通过节点之间的线路发送。节点之间的TCP延迟高于进程之间的延迟，这会增加总体数据流延迟。...例如，这些节点可以在本地到云的拓扑中运行在相同的网络域或跨网络中。 跨接网络可能会对流实现提出其他要求。例如，本地网络可能无法从云访问。可能涉及防火墙或网络路由。...流处理平台需要原子地处理任意复杂的数据管道的部署（即整个管道已部署或什么都不部署），在分区、并行性、资源使用和其他指标的基础上采用明智的默认流实现，同时仍然允许用户指定特定的行为来优化生产环境中的流。...如果有多个数据流进入流处理系统，则如果从内存中丢弃这些事件，则从外部系统对这些流的后续重播将无法保证先前已确认事件的确切顺序。 如果流的使用者接收流很慢，则流的发布者可能会停滞。

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    小程序消息推送，订阅消息的实现，借助云开发云函数实现定时推送订阅消息功能

    我在云开发基础课程里给大家讲过小程序消息推送功能的实现，等下会给大家回顾下。但是有时候我们如果想实现定时推送的功能该怎么做呢 一，普通订阅消息的发送 我们先来看下订阅消息的官方简介。...接下来我们就来借助云开发，来快速实现小程序消息推送的功能。...这里用户允许后，我们就可以给用户推送消息了，接下来我们来借助云开发的云函数来实现消息推送功能。 1-3,获取用户的opneid 先来看官方爸爸是怎么说的。...《零基础入门云开发视频》 1-4,用云函数实现消息推送 我们只需要创建一个云函数如下，然后填入用户的openid，要跳转的小程序页面链接，模板内容，模板id即可。...下面是官方给出的一些示例 我这里就取用每隔5秒通过该定时触发器调用下我们的云函数，实现订阅消息的发送。

    2.6K41

    关于RabbitMQ实现延迟消息之大家避而不谈的坑望周知

    背景 我之前在做延迟消息的时候做了很多的尝试,也摒弃了很多的方案,其中就有RabbitMQ死信队列和延迟插件的使用,其实他们都有比较严重的局限性,但是这两天我在看博客时候发现呢,很多文章或者公众号大肆宣扬它的功能点...我现在描述下自己调查基于RabbitMQ两种方式实现延迟消息的局限性 2.1死信队列局限性 我们基于TTL和死信队列(概念性的解释和demo可以看我之前的博客)做到延迟消息的局限性在于,延迟粒度是在队列级别的...,我们需要对队列设置固定的TTL,然后每个消息在进入队列时候拥有统一的初始化消息消亡时间,如果我们想要做到延迟时间随机必须要做到创建很多很多很多不同TTL的延迟队列. 2.2基于RabbitMQ延迟插件的局限性...,所以会占用大量的CPU用于运算 由于其内部是没有存储消息的进入时间,只有一个TTL,其在重启的时候很容易造成延迟时间的重置 延迟插件作者并没有实现比较完善的延迟消息存储和扫描,因此我们不建议实现大量消息的存储...第一 监听延迟交换机的延迟消息量,是其尽量维持在一个可控的量级(比如10W) 第二 持久化延迟时间比较久的消息,然后只延迟最近几小时的消息,然后去扫持久化延迟消息表,但是这点比较坑,因为有些消息可能比较集中的某个时刻发

    3.5K72

    大数据架构之– Lambda架构「建议收藏」

    通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。...加速层的数据不如批处理层那样完整和准确，但是可以填补批处理高延迟导致的数据空白。...Speed Layer中处理的数据也不断写入Batch Layer，当Batch Layer中重新计算的数据集包含Speed Layer处理的数据集后，当前的Realtime View就可以丢弃，这意味着...T+1的相关业务指标，这些指标需要隔日才能看见。...组件选型 数据流存储可选用基于不可变日志的分布式消息系统Kafka；Batch Layer数据集的存储可选用Hadoop的HDFS，或者是阿里云的ODPS；Batch View的预计算可以选用MapReduce

    6.1K12

    EMQX 多版本发布、新增自定义函数功能

    MQTT 消息云服务 EMQX Cloud 推出了新功能——自定义函数，用户可以更方便地将 IoT 数据处理为符合数据流的数据格式。...，消息重发布或桥接消息到其他 MQTT Broker 时添加主题校验流程避免消息发布错误，以及 EMQX 5.0 中大规模性能测试时连接数非常大的情况下复制节点可能无法启动的问题。...更好的运维体验4.x 版本中移除对 GET /emqx_prometheus 接口的认证要求，用户可以更方便地使用 Prometheus 抓取 EMQX 指标。...图片目前自定义函数支持部署在阿里云平台上的专业版用户，每个开通服务的部署都可以获得每个月 50000 次的免费调用次数，现在开通服务即可以立刻使用。有关自定义函数功能详情请关注后续推送。...优化丢弃消息监控指标对丢弃消息监控指标进行了优化。现在，在部署控制台中选择指标，在丢弃消息指示中，可以看到丢弃消息的种类：过期而被丢弃的消息以及因为队列占满而被丢弃的消息。

    1.4K60

    Promethues 的 Agent 模式：高效转发云原生指标

    Prometheus 提供了极其稳定和健壮的 API、查询语言和用于进行集成的协议（例如远端写入和 OpenMetrics），这一稳固的基础，让云原生的监控生态欣欣向荣： 社区提供了包罗万象的 Exporter...（例如亚马逊和谷歌的托管 Promethues、Grafana 云等）。...其中的指标数据可以进行查询、告警，并记录管理员和开发者都关注的数据指标。然而云原生世界一直在发展和进化。...例如 Cortext、Thanos、OpenTelemetry 以及 Amazon、Google、Grafana、Logz.io 等云厂商，都支持这一协议的写入。...这个格式后来被用于 Grafana Agent 项目，得到了很多 Grafana 云的用户的采用。这一方案的成熟后，捐献给了 Promethues，希望得到集成和更多的发展和采用。

    1.2K00

    保证消息接收的一致性的方法实现以及判断消息可靠传递的指标

    消息接收的一致性是指在分布式环境中，保证多个节点接收相同的消息，并按照相同的顺序处理这些消息的性质。...这种机制可以保证消息不会丢失，但无法保证消息的顺序。二阶段提交（2PC）：使用2PC协议来保证消息接收的一致性。该协议包括一个协调者和多个参与者，协调者负责协调事务的提交。...判断消息是否可靠传递可以通过以下几个指标进行评估：交付保证（Delivery Guarantee）：可靠传递的消息应该能够确保被成功地交付到目标接收者。...综上所述，判断消息是否可靠传递主要考虑交付保证、顺序保证、可靠重试、消息持久化和冗余备份这几个指标。...通过有效地实现这些指标，可以确保消息在传递过程中不被丢失、按顺序传递，并提供重试和备份机制，以实现可靠的消息传递。

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    数据流动性不足是云原生弊端的根源

    一个大问题是如何保护我们的数据，特别是如何移动和访问数据，而不仅仅是停留在一个云提供商上。...一个大问题是如何保护我们的数据，特别是如何移动和访问数据，而不仅仅是停留在一个云提供商上，而这个云提供商又经常寻求涨价。我们如何根据需要按需扩展不同云提供商和本地服务？...在云原生领域，这种情况也会发生，不是如果，而是很可能在发生勒索软件攻击时发生。然后会发生什么？我们真的准备好了吗？而且，尤其是在今天，许多组织的云账单越来越高，这需要更严格的成本管理。...“迁移到云并提升和转移虚拟机是一回事，但这应该只是一个开始，否则组织会发现自己在云账单上花费巨资或遇到其他问题。目标必须是重构和重新架构为基于云原生的适当工作负载。”...一旦部署，无论是在单个云提供商网络上还是在混合结构中跨不同的云原生环境中，确保数据移动、存储解决方案和灾难恢复（例如在勒索软件攻击或无意中删除数据的情况下）都至关重要。无缝工作。

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    WPF 编写一个测试 WM_TOUCH 触摸消息延迟的应用

    我想测试一下在这些系统下，采用从 Windows 消息接收到 WM_TOUCH 触摸消息的延迟将会是多少。...WM_Touch 消息，如果是那就记录当前的消息时间，用来判断两条 WM_Touch 消息之间的延迟 private IntPtr Hook(IntPtr hwnd, int msg, IntPtr...{ var delay = currentMessageTime - _lastTouchMessageTime; // 这就是消息的延迟...，即可用来测试 WM_Touch 触摸的延迟 我使用以上代码在我的 Demo 上测试和在我的一个复杂项目上测试，结果就是在 Demo 上的触摸延迟是 WM_Touch 和 RealTimeStylus...但是在复杂的项目上，由于 Windows 消息太多或者是主线程忙碌，触摸延迟是 WM_Touch 比 RealTimeStylus 实时触摸大许多 本文的代码放在github 和 gitee 欢迎访问

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