上篇文章说了,触发rebalance是当消费者组订阅的topic数量发生改变,或者topic分区数量发生改变,或者consumer数量发生变化,比如新的consumer加入组,则会重平衡。还介绍了分区策略range,round-robin,sticky。Kafka监听。以及kafkaConsumer是线程安全的吗?
消息引擎最重要的工作就是将生产者生产的消息传输到消费者,消息的格式应该要怎么设计是各大消息引擎框架最核心的问题,消息格式决定了消息引擎的性能与效率,Kafka 在过去的多个版本迭代中,衍生了 3 个版本的消息格式,每个版本的消息格式之间究竟有哪些差异,它们之间的升级解决了什么样的问题呢?下面我就对 Kafka 的消息格式进行深度剖析。
项目组使用阿里RocketMQ,对同一个消费组设置不同的tag订阅关系,出现消息丢失的问题,本文从rocketmq源码研究消息发布与订阅原理,并分析导致该问题的原因。
Kafka 高水位(简称 HW)是 Kafka 中非常重要的一个概念,今天来聊一聊 HW。
前面怎样把微信聊天记录导出备份到电脑【微信公众平台技巧】介绍的通过复制源代码来保存微信公众平台历史消息的方法,有网友反映说不会用批量替换、不会批量换行保存,一头雾水。这里我们就说个简单的方法,直接
RocketMQ作为国人开源的一款消息引擎,相对kafka也更加适合在线的业务场景,在业内使用的也是非常广泛,很多同学也是非常熟悉它及它的存储机制,所以这里不再对它的原理性东西作太多说明。
首先,在 RocketMQ 集群中创建一个 Topic,叫做 MyTestTopic,配置如下图:
在 Linux 系统中,您可以使用广播消息功能向当前登录的用户发送通知或警告。广播消息可以用于系统管理员向所有用户发送重要信息,或者用于协调团队成员之间的通信。本文将详细介绍如何在 Linux 终端上向登录用户发送广播消息,并提供相应的示例。
发送消息时设置delivery_mode属性为2,使消息被持久化保存到磁盘,即使RabbitMQ服务器宕机也能保证消息不丢失。同时,创建队列时设置durable属性为True,以确保队列也被持久化保存。
我们当前的IM虽然进行了微服务化,但是核心的消息投递模式仍然采用下图描绘的方式,参看《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》。
导语 我们在之前的《深入解析Apache Pulsar系列之一 —— 客户端消息确认》中介绍过Apache Pulsar客户端的多种消息确认模式。这篇文章中,我们将介绍Broker侧对于消息确认的管理。 作者简介 林琳 腾讯云中间件专家工程师 Apache Pulsar PMC,《深入解析Apache Pulsar》作者。目前专注于中间件领域,在消息队列和微服务方向具有丰富的经验。负责TDMQ的设计与开发工作,目前致力于打造稳定、高效和可扩展的基础组件与服务。 客户端通过消息确认机制通知Bro
IM全称是『Instant Messaging』,中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代,生活中IM类产品已经成为必备品,比较有名的如钉钉、微信、QQ等以IM为核心功能的产品。当然目前微信已经成长为一个生态型产品,但其核心功能还是IM。还有一些非以IM系统为核心的应用,最典型的如一些在线游戏、社交应用,IM也是其重要的功能模块。可以说,带有社交属性的应用,IM功能一定是必不可少的。
kafka学习之路(一)——入门 Kafka学习之路... 一、入门.. 1、 简介 2、 主题(Topics)、日志(Logs) 3、 分布式(Distribution) 4、 生产者(Producers) 5、 消费者(Consumers) 一、入门 1、简介 Kafka 是linkedin 公司用于日志处理的分布式消息队列,同时支持离线和在线日志处理。kafka 对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka 集群有多个kafka 实
对于这个技术点不知道大家掌握的如何了,消息队列现在应该是公司必备的技能之一了,无论是RabbitMQ还是rocketmq,或者支持大数量的kafka
在使用消息队列时,有两个经常让我们烦恼的问题,消息丢失和消息重复。那我们在做技术选型时,有没有一个消息队列能解决消息丢失和消息重复这两个问题呢?
聊天消息的保存我们直接在服务端接收到客户端发送的消息的时候进行操作,这样我们还可以剔除一些无用的消息,选择性的进行聊天记录的保存
如果消费者消费模式不同,也会有不同的保存方式,消费者端的消息消费进度保存到 OffsetStore 中,他有两个实现类:
App内有一个领取红包的消息通知,是通过服务端推送过来的消息(服务端使用的方法如下图)
微服务架构如今非常的流行,这个架构下可能经常会遇到“双写”的场景。双写是指您的应用程序需要在两个不同的系统中更改数据的情况,比如它需要将数据存储在数据库中并向消息队列发送事件。您需要保证这两个操作都会成功。如果两个操作之一失败,您的系统可能会变得不一致。那针对这样的情况有什么好的方法或者设计保证呢?本文就和大家分享一个“发件箱模式”, 可以很好的避免此类问题。
这个命令唯一做的就是, 将客户端的 REDIS_MULTI 选项打开, 让客户端从非事务状态切换到事务状态。
经过前几篇文章的介绍,大致了解了生产者背后的运行原理。消息有生产就得有人去消费,今天我们就来介绍下消费端消费消息背后发生的那点事儿。
RocketMQ是阿里出品的一款开源的消息中间件,让其声名大噪的就是它的事务消息的功能。在企业中,消息中间件选择使用RocketMQ的还是挺多的,这一系列的文章都是针对RocketMQ的,咱们先从RocketMQ的一些基本概念和环境的搭建开始聊起。
ACK 在上一篇中,我们尝试安装并且运行了一个一对一的MQ,这一篇中,我们来看下多消费者和持久化相关的问题! 在我们的应用中,应用通常部署多个服务(当然,你部署一台我也没办法,/表情包),因为即使我们的一台机器挂掉了,还有其他的机器提供着支持。所以应用到MQ的场景中,比如我们有N台生产者,然后有C1、C2 两台消费者,P生产消息到队列,然后C1 、C2进行消费(这里之所以会提到多消费者,是因为如果我们只有一台消费者的话,队列中的消息太多的话,消费者只能一直在处理消息,直到全部处理完,这样如果这台消费者还有
一、 总的构架结构示意图: 如上图所示,目前系统总的分成六个模块,分别为网络/协议解析模块,用户帐号管理模块,消息处理模块,动作处理模块,数据均衡处理模块,客户状态处理模块 。 正常流程应该这么实现,以一个或者几个线程运行网络/协议解析模块,然后他根据具体的包类型分发给具体的命令处理模块,每个具体的命令处理模块 至少应该分别运行于不同的线程。 从上面的结构图可以看出,其中客户状态模块和网络/协议解析模块都是公用模块,其他的模块几乎都依赖于这两个模块。目前因为很多功能不予以实现,例如不实现离线消息,所以只有用
导语 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案,支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。腾讯云MQ Oteam Pulsar工作组对 Pulsar 做了深入调研以及大量的性能和稳定性方面优化,目前已经在TDBank、腾讯云TDMQ落地上线。本篇将简单介绍Pulsar服务端消息确认的一些概念和原理,欢迎大家阅读。 作者简介 林琳
设定一个topic -> 根据设定的MessageQueue个数 -> 分不在不同的master Broker里边 -> 每个MessageQueue是由多个 CommitLog组成 -> Commit是采用顺序读写。加上OS PageCache来保证写入性能 -> 首先。OS PageCache是基于内存的缓冲池。采用异步刷盘或者同步刷盘顺序写入磁盘 (异步刷盘宕机是会有可能导致数据丢失的
本节分享文章 ,微信撤回的消息如何通过python程序找回来 ?下方是我录制的一个GIF动图 ,发送了五条消息 ,并且撤回 ,撤回的消息我转发到文件传输助手 ,如箭头所示 。
基本概念 参考官网文档 整体架构 Producer:生产者 Consumer:消费者 Broker:负责消息存储、投递、查询 NameServer:路由注册中心。功能包括:Broker管理、路由信息管
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。 消息的发布描述为producer,消息的订阅描述为consumer,将中间的存储阵列称作broker(代理)。kafka是linkedin用于日志处理的分布式消息队列,同时支持离线和在线日志处理。kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者就是Producer,消息接受者就是Consumer,每个kafka实例称为broker。然后三者都通过Zookeeper进行协调。 也即:
RocketMQ 是阿里巴巴的分布式消息中间件,在 2012 年开源,在 2017 年成为 Apache 顶级项目。
设计原理 kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力. 持久性 kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再f
继之前的mysql夺命连环之后,我发现我这个标题被好多套用的,什么夺命zookeeper,夺命多线程一大堆,这一次,开始面试题系列MQ专题,消息队列作为日常常见的使用中间件,面试也是必问的点之一,一起来看看MQ的面试题。
导语 | 在Apache Pulsar中,为了避免消息的重复投递,消费者进行消息确认是非常重要的一步。当一条消息被消费者消费后,需要消费者发送一个ack请求给Broker,Broker才会认为这条消息被真正消费掉。被标记为已经消费的消息,后续不会再次重复投递给消费者。在这篇文章中,我们会介绍Pulsar中消息确认的模式,以及正常消息确认在Broker侧是如何实现的。 一、确认消息的模式 在了解Pulsar消息确认模式之前,我们需要先了解一些前置知识—— Pulsar中的订阅以及游标(Cursor)。P
比如,有100条有序数据,生产者发送到kafka集群,kafka的分片有4个,可能的情况就是一个分片保存0-25,一个保存25-50......这样消息在kafka中存储是局部有序了。严格说,kafka是无法保证全局消息有序的,没有这个机制,只能局部有序。
现在的手游也开始越来越复杂,以前少量交互线上保存的服务器架构越来越不能满足现在越来越偏向PC端MMORPG的需求。比如现在手游也引入了地图服务、公会服务等等。特别是地图服务需要能够动态切换服务节点、并且由于广播量巨大,导致我们得用更多级的缓存和更复杂的负载均衡。这些缓存和负载均衡都会涉及缓存失效、同步、更新、发现延迟等问题,所以越来越需要一个路由系统来解决这些问题。
本文基于 anhkgg 大佬的文章《微信 PC 端技术研究(2)-拿下语音》,原文链接:
相等于一个巨型文件,被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file 消息数量不一定相等,这种特性方便old segment file 快速删除。默认保留7天数据。
当前解析cyber record包需要在docker中进行,并且依赖cyber和编译好的proto文件。实际上cyber_record录制好之后就是按照一定的格式保存的文件,对用户来说,拿到录制好的文件之后,用更少的依赖进行解析是最好的。
本文原题“搭建高性能的IM系统”,作者“刘莅”,内容有修订和改动。为了尊重原创,如需转载,请联系作者获得授权。
在之前的文章中,我们讲到了对称密码,公钥密码,消息认证码和数字签名等密码学的技术,这些技术中都使用到了一个叫做密钥的东西。
今天和大家聊一下,kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件,保证消息不丢失,是非常重要的。
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另外, Kafka 实现持久化的设计也有新颖之处。普通的系统在实现持久化时可能会先尽量使用内存,当内存资源耗尽时,再一次性地把数据“刷盘”;而 Kafka 则反其道而行之, 所有数据都会立即被写入文件系统的持久化日志中,之后 Kafka 服务器才会返回结果给客户端通知它们消息已被成功写入。这样做既实时保存了数据,又减少了 Kafka 程序对于内存的消耗,从而将节省出的内存留给页缓存使用,更进一步地提升了整体性能 。
WebQQ 经过 3 个月的封测,现已正式面向全体用户开启公测,接收自定义表情与文件、精确查找并添加好友、修改好友备注名等全新功能均已上线,我这几天也测试了一下: 1. 首先 WebQQ 整合了 QQ 邮箱,并把好友消息,群消息,系统消息和邮箱整合成一个消息盒子,登陆 WebQQ 之后,通过这个消息盒子就能查看到所有相关的信息,非常方便,这也使得 WebQQ 将来有可能成为了 QQ 用户信息中心。
消息中间件的性能好坏,它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一,而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点,动不动可以上到几十上百万 TPS,离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
上篇文章介绍了kafka的设计概要,有点对点的队列模式,和消费生产的topic模式,kafka有着高吞吐,低延迟,伸缩性,消息持久化,负载均衡故障转移特性,kafka跟其他处理内存方式不同,内存高命中率来保证发送消息直接在内存操作,而持久化直接交给系统去处理,并且持久化采用的是顺序IO,sendFile零拷贝来保证高吞吐。Kafka的负载均衡则是采用broken和topic每个都有一个master和flower,每个topic的matser和flower不在同一个broken,这样保证一个服务器宕机,其他的flower也会存储数据,不会丢失,故障转移则是 会通过会话心跳的机制跟zookeeper来实现,通过服务注册入zookeeper中,一旦服务器停止,则会选举新的服务。伸缩性也是由zookeeper来配合的,因为有多个服务,这时候则需要考虑多个服务的一致性,服务的无状态 或者 轻量级状态可以保证效率更高,所以他们统一吧状态写入zookeeper保存。
我的客服系统使用的Golang+ Gin作为后端服务,所以下面的代码是演示demo
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