部署Apache RocketMQ需要准备NameServer、Broker、Proxy三个组件。它有几种部署模式:
集群形式:2m-2s-2namesrv;2个master,2个slave,2个namesrv。
RocketMQ 5.0 已经发布一段时间了,今天来分享一下 RocketMQ 5.0 有哪些新特性。
RocketMQ 5.0 是一个里程碑式的版本,经历了近 5 年的打磨,代码变更达到 60%。
一个集群无Slave,全是Master,例如2个Master或者3个Master,这种模式的优缺点如下:
8 月 13 日,RocketMQ 迎来了 5.0 版本,这是继 2017 年发布 4.0 版本之后时隔 5 年的一次重大更新。5.0 版本进行了架构重塑,新增或者修改了超过 60% 的代码,但是对 4.0 的所有功能以及整体架构进行了无缝兼容,且没有引入任何外部依赖。而且其中非常重要的一点是,RocketMQ 兼容了开源 Flink 生态。与 Kafka 只是作为 Flink 的上下游数据不同,RocketMQ 直接实现了 Flink 的基础功能或者算子,并首创性地兼容了 Flink/Blink SQL 标准以及 UDF/UDAF/UDTF。为什么 RocketMQ 会选择将 Flink 融合到一起?这样带来哪些好处?适合哪些应用场景?为解答这些问题,InfoQ 采访了 RocketMQ 开源负责人杜恒和 rocketmq-streams cofunder 袁小栋。
为什么是 RocketMQ,而不是 ActiveMQ/RabbitMQ/Kafka 呢?这不是技术选型,我只是想找一个业界比较好的、开源的 MQ 系统,学习一下 MQ 的工作原理。所以首选 Java 的(虽然语言对我来说不是问题,然还是有点学习成本的),这就只剩下 RocketMQ 和 ActiveMQ 了,这两个那就肯定 选RocketMQ 了,毕竟人家是这么吹牛逼的: “万亿级数据洪峰下的分布式消息引擎”。
本文尝试从Apache RocketMQ的简介、主要组件及其作用、3种部署模式、Controller集群模式工作流程、最佳实践等方面对其进行详细分析。希望对您有所帮助!
该文档主要介绍如何部署自动容灾切换的 RocketMQ-on-DLedger Group。
-- 全部由 Broker Master 节点组成(即可能部署两个或者更多 Broker),生产者发送的数据会分别存入不同的 Broker 中,这样能够避免某个 Broker 一直接收处理数据从而负载过高。
众所周知,RocketMQ 作为一款分布式、队列模型的消息中间件,具有以下特点:
RocketMQ是目前主流的消息中间件之一,并且自身就支持分布式功能。最初由阿里巴巴团队开发,并且经历过双十一等海量消息场景的考验,后捐赠给Apache开源基金会,这也是为什么我们经常听说RocketMQ是阿里巴巴的消息中间件,项目却在Apache的顶级项目中。
目前很多互联网公司的系统都在朝着微服务化、分布式化系统的方向在演进,这带来了很多好处,也带来了一些棘手的问题,其中最棘手的莫过于数据一致性问题了。早期我们的软件功能都在一个进程中,数据的一致性可以通过数据库本地事务来加以控制。而在分布式架构下,原本比较完整的本地功能可能被拆分成了多个独立的服务进程。与之前相比,同样一笔业务订单此时可能会经历很多服务模块的处理,调用链路会变得很长,例如某电商平台,一笔购物订单可能会经过:商品中心、订单、支付、物流等多个服务的调用,而这可能还只是比较粗粒度的划分,某些比较大型的服务,如支付系统,可能本身又会按照分布式的架构拆分成多个微服务,所以整个业务的调用链路会变得更加冗长。 而这不可避免的就会产生数据不一致的问题,为了实现业务上的最终一致性,功能比较独立的系统,如订单系统与支付系统就会通过额外的业务逻辑设计来确保彼此之间的最终一致性,如订单系统会通过订单的支付状态来保持与支付系统的数据一致,而支付系统则会提供支付状态查询接口,或者实现最大可能的主动回调功能,来确保二者数据状态的最终一致。此外可能还会通过日终的订单对账来发现不一致的数据,并进行数据校正。 但是这些都只是业务逻辑上的手段,对于某些内部服务之间的调用,如果可以通过分布式事务解决方案来加以保证的话,其实是可以大大减少一些不必要的复杂业务逻辑的。实际上,目前市面上能够提供分布式事务解决方案、又比较成熟的开源技术框架比较少,而RocketMQ在4.3.0之后的版本提供了事务消息的功能,因为RocketMQ本身拥有比较多的生产实践的关系,所以这一功能备受关注,作者所在的公司也有一些实践。 以此为契机,为了给大家关于分布式事务一个比较清晰的认识,这里我打算以RocketMQ的事务消息功能为示例,来相对全面的总结下分布式事务的内容。本篇文章的主要内容,是先介绍如何搭建一套生产级的RocketMQ消息集群,以此准备下试验环境。在下一篇《【分布式事务】基于RocketMQ的分布式事务实现》会整体介绍下分布式事务的概念和原理,并做一些代码级的试验。
采访嘉宾 | 誓嘉、林清山 编辑 | Tina RocketMQ 是一个来自阿里巴巴的分布式消息中间件,于 2012 年开源,并在 2017 年正式成为 Apache 顶级项目。 2017 年 2 月 20 日,RocketMQ 正式发布 4.0 版本。差不多 5 年之后,我们终于等来了 5.0 版本。 RocketMQ 5.0 专注于消息基础架构的云原生化演进,聚焦在消息领域的后处理场景,支持消息的流式处理和轻计算,帮助用户实现消息的就近计算和分析,并将全面拥抱 Serverless 和 EDA。 据阿
Broker 通过提供轻量级的 Topic 和 Queue 机制来进行消息存储。 Broker 支持 Push 和 Pull 模式,包含容错机制,并且提供了强大的峰值填充和以原始时间顺序累计数千亿条消息的能力。 Broker 还提供灾难恢复,丰富的指标统计数据和警报机制,而传统的消息传递系统都缺乏这些机制
前面几篇文章分享了kafka 相关的实现逻辑,kafka在大吞吐量方面有较好的表现,但是有时候我们需要实现比较复杂的业务逻辑从而对于吞吐量方面要求不是太高,这个时候我们就可以选择RocketMQ.
RocketMQ是一个轻量级、高可用、低延时的消息中间件,能实现消息的存储,消息的失败重试,批量消息处理,延时消息处理等特性,在各种消息中间件中表现优异。
数据可靠性是消息中间件的核心指标之一。RocketMQ和Kafka在这方面采取了不同的策略。
RocketMQ是一款基于分布式架构设计的消息中间件,它能够处理大规模消息流并提供低延迟的消息传递。以下是RocketMQ的主要技术架构组件:
我们了解到RocketMQ是java语言开发的,我们能更深入的阅读源码了解它的底层原理,而且它具有优秀的消息中间件高级功能。再换个角度想,对于面试MQ来说,其实我们需要深入的了解一个中间件来与面试官聊,其他的中间件了解基本原理就可以了(后文会讲解)。
为了开发方便,有时需要在本地部署rocketmq,使用docker是一个高性价比的方式,故有此文。
该文档主要介绍如何快速构建和部署基于 DLedger 的可以自动容灾切换的 RocketMQ 集群。
一、RocketMQ基础知识介绍 Apache RocketMQ是阿里开源的一款高性能、高吞吐量、队列模型的消息中间件的分布式消息中间件。RocketMQ具有以下特点: 上图是一个典型的消息中间件收发
「单Master模式」风险较大,「一旦Broker重启或者宕机时,会导致整个服务不可用」。不建议线上环境使用,可以用于本地测试。
绿色的 X 是 Exchange,红色是 Queue ,这两者都在 Server 端(称作 Broker),这部分由 RabbitMQ 实现
主要以当前最新版 4.9.1 版的为标准讲述在linux服务器上部署单机 RocketMQ 实例,服务器默认需要事先安装好JDK。主要参考文章是RocketMQ官网的Quick Start:
看了我们之前的文章,相信小伙伴们对RocketMQ已经有了一个初步的了解,那么今天我们就来聊一聊具体如何来设计一套高可用的生产部署架构。
这里使用了两台虚拟机,部署的是多master和多slave的异步复制模式,部署结构为:
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展,大数据计算已深入人心,最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架,采用中心化的 Master-Slave 架构,依赖和部署比较重,每个任务也有较大开销,有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎,除了消息队列,无额外依赖,对过滤场景做了大量优化,性能提升 3-5 倍,资源节省 50%-80%。
对于Apache RocketMQ的了解,追溯起来,可以说是从开源初始,就认识到了它。那时候的它,还是个幼年,没有成熟的社区,也没有好的机制去运作。本身,也不算是成熟的产品。
RocketMQ5.0中的几个角色NameServer、Broker 和 Proxy,它们的作用如下:
最近学习使用 rocketmq,需要搭建 rocketmq 服务端,本文主要记录 rocketmq 搭建过程以及这个过程踩到的一些坑。
前两篇分别总结了Kafka和RocketMq相关的面试题,从今天开始,我们一起再回过头来,重新梳理一下这两个知名度超高的消息中间件的不同之处,相信本系列文章,会帮助你对消息中心以及这两个消息中心的特点有一个更深入了解!
本文首先引出消息中间件通常需要解决哪些问题,在解决这些问题当中会遇到什么困难,Apache RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中间件否可以解决,规范中如何定义这些问题。然后本文将介绍RocketMQ的架构设计,以期让读者快速了解RocketMQ。 消息中间件需要解决哪些问题? Publish/Subscribe 发布订阅是消息中间件的最基本功能,也是相对于传统RPC通信而言。在此不再详述。 Message Priority 规范中描述的优先级是指在一个消息队列中,每条消息都有不同
通过之前文章的学习,我们已经对RocketMQ的基本架构有了初步的了解,那今天王子就和大家一起来点实际的,用代码和大家一起看看RocketMQ的几种发送模式和消费模式。好了,让我们开始吧。
RocketMQ 环境搭建 一. 开发环境 操作系统:CentOS7 JDK1.8 二. 安装JDK 下载jdk-8u181-linux-x64.tar.gz包到/usr/local下 解压 tar -zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz 重命名 mv jdk1.8.0_181/ ./jdk1.8 配置Java环境变量 修改配置文件 /etc/profile vi /etc/profile 在文件末尾增加Java环境变量配置 export JAVA
本文是《一张图解析 RocketMQ》系列的第 1 篇,今天的内容主要分为三个部分:
Apache RocketMQ是一个分布式、队列模型的消息中间件,具有低延迟、高性能和高可靠、万亿级容量和灵活的可扩展性。核心组件由四部分组成:Name Servers,Brokers,Producer 和 Consumer;它们中的每一个都可以水平扩展,而没有单一的故障节点。
生产环境采用 RocketMQ 三主三从集群搭建,6 个实例部署在 3 台 Linux 服务器上(节省资源),每台服务器部署一主一从,生产上运行一段时间后,发现磁盘空间报警,发现df与du显示的空间不一致(相差几十G)。
这是因为掌握了整体架构,可以让我们迅速了解各个方面的特性,并且可以方便我们后续快速定位功能模块对应的代码文件。话不多说,我们开始看RocketMQ目录结构。
先说下这个词的概念,维基百科给的解释:年轻人出于对国内压抑的工作文化的失望,与其跟随社会期望坚持奋斗,不如选择“躺平”的处事态度。
消息队列(Message Queue,简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件,具有高吞吐量、高可用等等优点。
昨天我们已经学习了RocketMQ的一些基本概念,架构设计和各个角色的功能。今天我们来聊聊RocketMQ的集群部署问题,关于RocketMQ的几种集群模式,你都知道吗,或者你们用的是哪一种集群模式呢?
RocketMQ是开源的消息中间件,它主要由NameServer,Producer,Broker,Consumer四部分构成。
Apache RocketMQ之JMS基本概念及使用:https://www.jianshu.com/p/d2e3fd77c4f4 Apache RocketMQ 基础概念及架构解析:https://www.jianshu.com/p/95ab928960b3 Apache RocketMQ 的基础特性介绍:https://www.jianshu.com/p/570680b32590 Apache RocketMQ 集群搭建(两主两从):https://www.jianshu.com/p/b090138cf52c Apache RocketMQ 刷盘策略与复制策略: https://www.jianshu.com/p/d66b381428bb
本来是想写RocketMQ系列博文第一篇RocketMQ简介,大致内容包括介绍什么是RocketMQ以及教大家如何安装RocketMQ的。但是呢?有网友说,学习RocketMQ官网特别难。
一次RPC变成两次RPC、内容存储和择机投递;基于消息的通信模式,从关注处理到关注通知。
一、首先准备linux环境 使用了两个虚拟机系统 版本为Centos 7 ip地址固定为192.168.194.128 192.168.194.129
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