消息队列可认为是一个消息链表。有足够写权限的线程可往队列里放置消息，有足够读权限的线程可从队列里取走消息。 队列中每个消息都具有如下属性： 一个无符号整数优先级或一个长整数类型 消息的数据部分长度 数据本身
top，观察内存占用率（这里图是重启之后一段时间的）但是cpu占用率比较高，很快就降下去了，这里耽误了一下时间，top -Hp pid,确认那个线程占用率高，jstack看了下对应的线程在作甚
管道一般为有亲缘关系进程提供单路数据流， 通过pipe（int fd[2]）创建， 返回两个文件描述符, fd[0] 用于读，fd[1]用于写。 通过 read 和 write 函数进行 操作。
生产者： rabbitMQ支持事务，可以在发送中进行捕获异常，如果出现未接受异常进行回滚操作。
既然应用并没有什么问题，我们来看看 RocketMQ 是否有什么问题。一般的 RocketMQ Broker 的日志我们关心：
昨晚收到了应用报警，发现线上某个业务消费消息延迟了 54s 多（从消息发送到MQ 到被消费的间隔）：
优雅停机，通常是指在设备、系统或应用程序中止运作前，先执行一定的流程或动作，以确保数据的安全、预防错误并保证系统的整体稳定。
手动恢复有两种方式，一是恢复指定bookie节点的数据；二是恢复指定ledger的数据。
了解过TCC分布式事务的都知道它有三个阶段：try，confirm，cancel，但很多文章就只有原理图，和对原理图的解释，看一遍也留不下印象，这里用实际场景举个例子，说明TCC分布式事务原理
系统出现性能问题，来不及处理上游发的消息，导致消息积压。消息积压是正常现象，但积压太多就需要处理了。就像水库，日常蓄水是正常的，但下游泄洪能力太差，导致水库水位一直不停上涨，就不正常！
开篇文章发出去之后，我的撮合引擎被一位超级大佬（曾担任上交所的首席架构师）定位为玩具，直接将我的撮合引擎和国家级撮合引擎作对比了。如果我的撮合引擎达到上交所级别，那就不止值5万了，估计至少值500万了。不过，我的撮合引擎随着不断升级迭代，以后能达到国家级别也说不定。
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？
这篇文章就谈谈对mq各种问题的思考，以及不同的mq业务方案的解决，注意这篇文章为了解决在学习三大mq的一些问题，和不同mq差异导致的出现的不同的消息解决方案，这往往是很多人所忽视的，我教你！
本文主要探讨了Linux消息队列的发送、接收以及异步通知机制。首先介绍了消息队列的发送和接收过程，然后详细描述了异步通知的方式，最后通过一个示例展示了如何使用epoll机制实现异步通知。
性能优化有迹可循，我们可以按照不同维度进行针对性的优化，在维度划分上可以分为如下三个维度。
每台broker机器需要向所有的NameServer机器上注册自己的信息，防止单台NameServer挂掉导致Broker信息不全，保证NameServer的集群高可用。
作者 | 字节跳动数据平台 摘 要 字节数据中台 DataLeap 的 Data Catalog 系统通过接收 MQ 中的近实时消息来同步部分元数据。Apache Atlas 对于实时消息的消费处理不满足性能要求，内部使用 Flink 任务的处理方案在 ToB 场景中也存在诸多限制，所以团队自研了轻量级异步消息处理框架，很好地支持了字节内部和火山引擎上同步元数据的诉求。本文定义了需求场景，并详细介绍框架的设计与实现。 背 景 动机 字节数据中台 DataLeap 的 Data Catal
线程安全 线程安全概念 : 当多个线程访问某一个类(对象或方法)时,这个类始终都能表现出正确的行为,那么这个类(对象或方法)就是线程安全的. synchronized : 可以在任意对象及方法上加锁,而加锁的这段代码称为"互斥区"或"临界区". 总结 : 当多个 线程访问myThread的run方法时,以排队的方式进行处理(这里排队是按照CPU分配的先后顺序而定的),一个线程想要执行synchronized修饰的方法里的代码,首先 是尝试获得锁,如果拿到锁,执行synchronized方法体的内容;拿不到锁,这个线程就会不断的尝试获得这把锁,直到拿到为止,而且是多个线程同时去竞争这把锁.(也就是会有锁竞争的问题)
4.类的实例化顺序，比如父类静态数据，构造函数，字段，子类静态数据，构造函数，字段，他们的执行顺序
秒杀商品的库存都会放到redis缓存中，在客户下单时就减库存，我们设置库存库存闸值，用于某些商品数量非单件不可分割，减完库存会判断库存是否为大于库存闸值，如果小于,表示库存不足，刚才减去的数量再恢复，整个过程使用redis的watch锁 。
一、在前面介绍了system v 消息队列的相关知识，现在来稍微看看posix 消息队列。 posix消息队列的一个可能实现如下图： 其实消息队列就是一个可以让进程间交换数据的场所，而两个标准的消息队
有了Rabbit的基础知识之后（基础知识详见：深入解读RabbitMQ工作原理及简单使用），本章我们重点学习一下Rabbit里面的exchange（交换器）的知识。
以上是总结出的最全Java面试题目，以下是最新总结出的BAT面试java必考题目和答案。
以下为大家整理了阿里巴巴史上最全的 Java 面试题，涉及大量 Java 面试知识点和相关试题。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数 第六章 面向对象基础 第七章 面向对象深入 第八章 异常机制 第九章 文件操作 第十章 模块 第十一章 GUI图形界面编程 第十二章 pygame游戏开发基础 第十三章 pyinstaller 使用详解 第十四章 并发编程初识 第十五章 并发编程三剑客-进程, 线程与协程
1. RocketMQ 角色介绍 ---- 四个角色 Producer：消息生产者 Consumer：消费者 Broker：MQ 服务，负责接收、分发消息 NameServer：负责 MQ 服务之间的
讲讲类的实例化顺序，比如父类静态数据，构造函数，字段，子类静态数据，构造函数，字段，当new的时候，他们的执行顺序。
JAVA基础 JAVA中的几种基本数据类型是什么，各自占用多少字节。 String类能被继承吗，为什么。 String，Stringbuffer，StringBuilder的区别。 ArrayList和LinkedList有什么区别。 讲讲类的实例化顺序，比如父类静态数据，构造函数，字段，子类静态数据，构造函数，字段，当new的时候，他们的执行顺序。 用过哪些Map类，都有什么区别，HashMap是线程安全的吗,并发下使用的Map是什么，他们内部原理分别是什么，比如存储方式，hashcode，扩容，默认容量
一、写在前面 二、可靠消息最终一致性方案的核心流程 二、可靠消息最终一致性方案的高可用保障生产实践
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？ 本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验，整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 ◆1、为什么会有跨系统数据一致性问题？ 提到数据一致性，我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。 事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内，操作多条数据，要么都成功，要么都失败。这样在一个系统内部，我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务的今天，一项操作会涉及到跨多个系统多个数据库
进程同步： 并发进程在执行次序上的协调，以达到有效的资源共享和相互合作，使程序执行有可再现性。 进程互斥： 两个并行的进程A、B，如果当A进行某个操作时，B不能做这一操作，进程间的这种限制条件称为进程互斥，这是引起资源不可共享的原因。互斥是一种特殊的同步。 一、进程通信 1.进程通信的概念（是什么？）： 进程通信，是指进程之间的信息交换，是操作系统内核层中比较重要的部分。 低级通信：少量数据。信号量。 高级通信：信息量大。 2.进程通信的意义（为什么？）： 并发进程之间的相互通信
线程并不适用于每种场景， 因此并不要求使用线程。 但是pika并不禁用线程， 对于
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类，使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ，从而使用基于 Block 的方式读写文件，另外，JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样？ 和 RandomAccessFile 比起来，快多少？ 什么情况下快？到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
每个公司所用的日志框架形形色色。TLog宣称支持了主流的三大日志框架：log4j，log4j2，logback
用户每次抢单的时候，一旦排队，我们设置一个自增值，让该值的初始值为1，每次进入抢单的时候，对它进行递增，如果值>1，则表明已经排队,不允许重复排队,如果重复排队，则对外抛出异常，并抛出异常信息100表示已经正在排队。
延迟队列，顾名思义它是一种带有延迟功能的消息队列。那么，是在什么场景下我才需要这样的队列呢？
分布式事务的实现主要有一下5中方案： 1、XA方案 2、TCC 方案 3、本地消息表 4、可靠消息最终一致性方案 5、最大努力通知方案
在日常开发过程中大家肯定或多或少都会遇到一些偶现的问题，最常见的一句话就是：在我本地运行的时候都是好的呀？在测试环境跑的时候都是好的呀？在预发布环境都是正常的呀？在灰度阶段都是没问题的呀？
上篇文章介绍了rabbitmq的基本知识、交换机类型实战《【消息队列之rabbitmq】学习RabbitMQ必备品之一》 这篇文章主要围绕着消息确认机制为中心，展开实战；接触过消息中间件的伙伴都知道，消息会存在以下问题： 1、消息丢失问题和可靠性投递问题； 2、消息如何保证顺序消费； 3、消息如何保证幂等性问题，即重复消费问题等等… 本文主要以Rabbitmq消息中间件解决问题一的实践，其他问题小编会重新写文章总结；
最近生产环境的消息通知队列发生了大量的数据积压问题，从而影响到整个平台商户的交易无法正常进行，最后只能通过临时关闭交易量较大的商户来缓解消息队列积压的问题，经线上数据分析，我们的消息队列在面对交易突发洪峰的情况下无法快速的消费并处理队列中的数据，考虑到后续还会出现各种交易量突发状况，以下为针对消息队列（ActiveMQ）的优化过程。
A 系统产生了一个比较关键的数据，很多系统需要 A 系统将数据发过来，强耦合（B,C,D,E 系统可能参数不一样、一会需要一会不需要数据，A 系统要不断修改代码维护）
很多朋友对面试不够了解，不知道如何准备，对面试环节的设置以及目的不够了解，因此成功率不高。通常情况下校招生面试的成功率低于1%，而社招的面试成功率也低于5%，所以对于候选人一定要知道设立面试的初衷以及每个环节的意义，有的放矢...
在上一篇RocketMQ与Dubbo相爱相杀引起的FullGC文章中,我们讲解了由于Dubbo接口调用耗时太久,而消息生产者发送的消息非常快,导致消息消费者不能及时消费消息,造成消息队列堆积,最终导致FullGC.
为了保证多条命令组合的原子性，Redis提供了简单的事务功能以及集成Lua脚本来解决这个问题。简单介绍Redis中事务的使用方法以及它的局限性。
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会，就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式，本周由我负责组织和分享，这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
