1.遇到的问题:上测试环境,上次描述的鸟问题又出现了,就是生产者发3条数据,我这边只能收到1条数据. 2.问题解决: (1)去控制台看我的消费者启动情况,貌似没什么问题 , (2)去测试服务器里看日志信息:只有入库的那条是真的接收到了,其余压根就没有接收到,排除入库过程的代码问题.到此,问题只锁定在我的consumer根本没有接收到丢失的那两条消息. (3)仔细思考一下,发现了问题的根源,看图一的控制台信息,可以发现,生产者默认给我分配了四个队列,但是我的消费者只用了两个队列,这就是和那天的问题

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 本博客实现了一个简单的RocketMQ消费者的示例,MQ里存储的是经过Avro序列化的消息数据,程序读取数据并反序列化后,将消息从控制台打印出来. 程序通过stdin.xml配置文件获取主要参数值,stdin.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <operator> <parameters>

前言 小伙伴们,国庆都过的开心吗?国庆后的第一个工作日是不是很多小伙伴还沉浸在假期的心情中,没有工作状态呢? 那王子今天和大家聊一聊RocketMQ的消费者是如何获取消息的,通过学习知识来找回状态吧. 废话不多说,我们开始吧. 消费者组 首先我们了解一个概念,什么是消费者组. 消费者组你就可以把它理解为,给一组消费者起一个名字. 假设我们有一个订单Topic名字是OrderTopic,然后库存系统和积分系统都要消费这个Topic中的数据,我们分别给库存系统和积分系统起一个消费组名字:stock_

最近工作中用到了RocketMQ,现记录下,如何正确实现消费~ 消费者需要注意的问题 防止重复消费 如何快速消费 消费失败如何处理 Consumer具体实现 防止重复消费 重复消费会造成数据不一致等问题.所以,消费者要做到消费幂等. 1)每次消费,记录messageId:如果再次消费该message,查询messageId是否已存在,已存在,就跳过消费: 2)使用具体业务状态来防止重复消费,例如如果状态已经被变更,说明已有消息被消费: 如何快速消费 消费过程缓慢,势必会造成消息积压,如何提高消费

本文分析 DefaultMQPushConsumer,异步发送消息,多线程消费的情形. DefaultMQPushConsumerImpl MQClientInstance 一个客户端进程只有一个 MQClientInstance 实例 MQClientAPIImpl 和 netty 打交道 PullMessageService 拉取消息 RebalanceService 客户端 rebalance ConcurrentMap<String/* group */, MQProducerInner

消费流程 消费者组: 一个逻辑概念,在使用消费者时需要指定一个组名.一个消费者组可以订阅多个Topic. 消费者实例: 一个消费者组程序部署了多个进程,每个进程都可以称为一个消费者实例. 订阅关系: 一个消费者组订阅一个 Topic 的某一个 Tag,这种记录被称为订阅关系.RocketMQ规定消费订阅关系(消费者组名-Topic-Tag)必须一致--在此,笔者想提醒读者,一定要重视这个问题,一个消费者组中的实例订阅的Topic和Tag必须完全一致,否则就是订阅关系不一致.订阅关系不一致会导致消

RocketMQ客户端中有两个独立的消费者实现类:org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPullConsumer 和 org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer DefaultMQPullConsumer 2022年已弃用,使用 DefaultLitePullConsumer 代替 该消费者使用时需要用户主动从 Broker 中 Pull 消息和消费消息,提交消费位点.De

RocketMQ设计了远程位点管理和本地位点管理两种位点管理方式.集群消费时,位点由客户端提交给Broker保存,具体实现代码在RemoteBrokerOffsetStore.java文件中:广播消费时,位点保存在消费者本地磁盘上,实现代码在LocalFileOffsetStore.java文件中 /** * Offset store interface */ public interface OffsetStore { /** * 加载位点信息 */ void load() throws MQ

RocketMQ的消费方式包含Pull和Push两种 Pull方式:用户主动Pull消息,自主管理位点,可以灵活地掌控消费进度和消费速度,适合流计算.消费特别耗时等特殊的消费场景.缺点也显而易见,需要从代码层面精准地控制消费,对开发人员有一定要求. 在 RocketMQ 中org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPullConsumer 是默认的Pull消费者实现类. Push 方式:代码接入非常简单,适合大部分业务场景.缺点是灵活度差,在了解其

客户端是通过Rebalance服务做到高可靠的.当发生Broker掉线.消费者实例掉线.Topic 扩容等各种突发情况时,消费者组中的消费者实例是怎么重平衡,以支持全部队列的正常消费的呢? RebalancePullImpl 和 RebalancePushImpl 两个重平衡实现类,分别被 DefaultMQPullConsumer 和DefaultMQPushConsumer 使用.下面讲一下 Rebalancelmpl 的核心属性和方法 核心属性 public abstract class

消息队列的流派 什么是 MQ Message Queue(MQ),消息队列中间件.很多人都说:MQ 通过将消息的发送和接收分离来实现应用程序的异步和解偶,这个给人的直觉是——MQ 是异步的,用来解耦的,但是这个只是 MQ 的效果而不是目的.MQ 真正的目的是为了通讯,屏蔽底层复杂的通讯协议,定义了一套应用层的.更加简单的通讯协议.一个分布式系统中两个模块之间通讯要么是 HTTP,要么是自己开发的 TCP,但是这两种协议其实都是原始的协议.HTTP 协议很难实现两端通讯——模块 A 可以调用 B,

(1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息,一条消息只由其中的一个消费者来处理. 发布-订阅模型中,消息被广播给所有的消费者,接收到消息的消费者都可以处理此消息. (2)Kafka的消费者和消费者组 Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型: 消费者组 (consumer group). 消费者用一个消费者组名标记自己. 一个

学习RocketMQ,先写一个Demo演示一下看看效果. 一.服务端部署 因为只是简单的为了演示效果,服务端仅部署单Master模式 —— 一个Name Server节点,一个Broker节点.主要有以下步骤. 下载RocketMQ源码.编译(也可以网上下载编译好的文件),这里使用最新的4.4.0版本,下载好之后放在Linux上通过一下命令解压缩.编译. unzip rocketmq-all--source-release.zip cd rocketmq-all-/ mvn -Prelease-

1. 问题描述 rocketmq消费者偶有没有收到消息,查看后台, 显示NOT_CONSUME_YET 2. 分析 mq控制台 显示有该条消息数据 只是状态为未消费 那么问题应该出在 消费者一方 诶? 为什么有时能收到呢 排查代码后发现: 消费者consumeMessage方法里 没有捕获异常,出现空指针的代码 这样造成了该条消息没有返回ConsumeOrderlyStatus状态 标记为已消费 所以一直循环消费该消息 日志里循环打印

一.RocketMQ 1.架构图片 2.角色分类 (1).Broker RocketMQ 的核心,接收 Producer 发过来的消息.处理 Consumer 的消费消息请求.消息的持 久化存储.服务端过滤功能等 . (2).NameServer 消息队列中的状态服务器,集群的各个组件通过它来了解全局的信息 .类似微服务中注册中心的服务注册,发现,下线,上线的概念. 热备份: NamServer可以部署多个,相互之间独立,其他角色同时向多个NameServer 机器上报状态信息. 心跳机制: N

常用MQ介绍及对比--<MQ详解及四大MQ比较> RocketMQ环境搭建--<RocketMQ之三:RocketMQ集群环境搭建> RocketMQ物理部署结构 RocketMQ的消息存储--<RocketMQ之六:RocketMQ消息存储> RocketMQ各角色基本数据结构 RocketMQ生产者发送消息过程 RocketMQ消费者 RocketMQ Broker RocketMQ优化 一.RocketMQ介绍 RocketMQ 是阿里巴巴开源的分布式消息中间件.

RocketMQ原理(4)——消息ACK机制及消费进度管理 RocketMQ消费者,设置setConsumeFromWhere无效的问题 MQ的CONSUME_FROM_LAST_OFFSET未生效 问题描述 把优惠券消费的ROMA的topic从单库的roma_promcenter改为TDDL的roma_promcore(roma_promcore这个topic随着TDDL已经提早上线2天).希望从队列的尾部开始消费,roma的consumer默认是从尾部开始消费(CONSUME_FROM_LA

http://www.dengshenyu.com/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F/2017/11/14/kafka-consumer.html https://www.cnblogs.com/sodawoods-blogs/p/8969774.html (1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组

Broker差异 主从差异: kafka的master/slave是基于partition维度的,而rocketmq是基于broker维度的:kafka的master/slave是可以切换的,而rocketmq不行,当rocketmq的master宕机时,读能被路由到slave上,但写会被路由到此topic的其他broker上.刷盘: rocketmq支持同步刷盘,也就是每次消息都等刷入磁盘后再返回,保证消息不丢失,但对吞吐量稍有影响.一般在主从结构下,选择异步双写策略是比较可靠的选择.消息查询

环境:win10 1.下载安装包 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/rocketmq/4.4.0/rocketmq-all-4.4.0-bin-release 2.解压到本地,并到系统环境中设置环境变量(必须添加,否则启动不了,也会提示你添加) 3.进入bin目录,运行broker和nameserver start mqnamesrv.cmdstart mqbroker.cmd -n 127.0.0.1:9876 autoCreateTopic

官网上下载:rocketmq-all-4.5.0-bin-release 配置环境变量: