最近做的项目的一个版本需求中,需要用到MQ,对数据记录进行异步落库,这样可以减轻数据库的压力,同时可以抗住大量的数据落库.这里需要说明一下本人用到的MQ是公司自己在阿里的RokectMQ的基础上进行封装的,然后加上自己的东西,形成个性化的开发,且安全性高.这里就不多透露相关公司的信息啦,我就叫它MQ. 由于刚刚从事JAVA开发这个行业不久,所以在使用到这个MQ的时候本人还是比较陌生的,于是花了一些时间去学习,当然学习的时候能记住的东西还是不多的,因为在学习理论的时候,没有真正的去实践,效果不是很

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

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_

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>

在Kafka中,当有新消费者加入或者订阅的topic数发生变化时,会触发Rebalance(再均衡:在同一个消费者组当中,分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者)机制,Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费.Rebalance的过程如下: 第一步:所有成员都向coordinator发送请求,请求入组.一旦所有成员都发送了请求,coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色,并把组成员信息以及订阅信息发给leader. 第二步:leader开始分配消费方

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数 条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,

消费组组(Consumer group)可以说是kafka很有亮点的一个设计.传统的消息引擎处理模型主要有两种,队列模型,和发布-订阅模型. 队列模型:早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的,所谓队列模型,跟队列数据结构类似,生产者产生消息,就是入队,消费者接收消息就是出队,并删除队列中数据,消息只能被消费一次.但这种模型有一个问题,那就是只能由一个消费者消费,无法直接让多个消费者消费数据.基于这个缺陷,后面又演化出发布-订阅模型. 发布-订阅模型:发布订阅模型中,多了一个主题.消费者会预先订阅

以前老的sarama版本不支持消费者组的消费方式,所以大多数人都用sarama-cluster. 后来sarama支持了消费者组的消费方式,sarama-cluster也停止维护了,但网上关于sarama的消费者组的解析很少,且官方的样例很简单,所以这里分析一下. 一.官方样例 官方样例比较简单: 1.通过 sarama.NewConfig 创建一个配置 2.通过 NewConsumerGroup 创建一个消费者组 3.通过 Consume 创建消费者组的会话,该函数的第三个参数即为该会话三个阶

Kafka 2.3发布后官网的Consumer参数中增加了一个新的参数:group.instance.id.下面是这个参数的解释: A unique identifier of the consumer instance provided by end user. Only non-empty strings are permitted. If set, the consumer is treated as a static member, which means that only one i

MyDisruptor V2版本介绍 在v1版本的MyDisruptor实现单生产者.单消费者功能后.按照计划,v2版本的MyDisruptor需要支持多消费者和允许设置消费者组间的依赖关系. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 MyDisruptor支持多消费者 disruptor中的生产者和消费者是互相制约的,生产者的生产速度不

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

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

kafka 0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便地为已有的consumer group重新设置位移. 前提必须consumer group必须是inactive的,即不能是处于正在工作中的状态(即要停止正在消费它的程序或应用).否则会出现以下报错: 上图是:logstash组件还在消费组(logstash)的数据,所以失败,把logstash进程关掉就好了. 先查看消费进度: bin/kafka-consumer-group

MQ背景&选型 消息队列作为高并发系统的核心组件之一,能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性.主要具有以下优势: 削峰填谷(主要解决瞬时写压力大于应用服务能力导致消息丢失.系统奔溃等问题) 系统解耦(解决不同重要程度.不同能力级别系统之间依赖导致一死全死) 提升性能(当存在一对多调用时,可以发一条消息给消息系统,让消息系统通知相关系统) 蓄流压测(线上有些链路不好压测,可以通过堆积一定量消息再放开来压测) 目前主流的MQ主要是Rocketmq.kafka.Rabbitmq,Rocketmq

ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka四种消息中间件分析介绍 我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍! 一.消息中间件的使用场景 消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦.异步.削峰 1.解耦 如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行.但是如果运维期间B系统进行了调整,或者推送过程中B系统网络进行了调整,又或者后续过程中我们需要推送信息到三方C系统中,这样的话就

我们大家都知道,kafka消费者在会保存其消费的进度,也就是offset,存储的位置根据选用的kafka api不同而不同. 首先来说说消费者如果是根据javaapi来消费,也就是[kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector],我们会配置参数[zookeeper.connect]来消费.这种情况下,消费者的offset会更新到zookeeper的[consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition}]目录下,例如: [z

目录 一.基本术语 二.Kafka 基本命令 三.易混淆概念 四.Kafka的特性 五.Kafka的使用场景 六.Kakfa 的设计思想 七.Kafka 配置文件设置 八.新消费者 九.Kafka该怎么用 十.Kafka和RabbitMQ对比 十一.Zookeeper 前记 前一段时间,在项目中用到消息队列,我们选择了 Kafka 作为中间件. 我负责研究学习,并集成到项目中去,下面就是我在学习中记录的一些知识点,分享共同学习. 正文 一.基本术语 Kafka  Broker  节点,每一个安装

一.部署kafka集群 启动zookeeper服务: zkServer.sh start 修改配置文件config/server.properties #broker 的全局唯一编号,不能重复 broker.id=0 #删除 topic 功能使能 delete.topic.enable=true #处理网络请求的线程数量 num.network.threads=3 #用来处理磁盘 IO 的现成数量 num.io.threads=8 #发送套接字的缓冲区大小 socket.send.buffer.

目录 一.Kafka概述 1.1 定义 二.Kafka快速入门 2.1 安装部署 2.2 配置文件解析 2.3Kafka群起脚本 2.4 topic(增删改查) 2.5 生产和消费者命令行操作 三.Kafka架构 3.1 基础架构 3.2 文件存储 3.3 生产者 3.3.1 分区策略 3.3.2 数据可靠性 3.3.3 Exactly Once 3.4消费者 3.4.1消费方式 3.4.2分区分配策略 3.4.2offset的维护 3.5 leader.follower故障 follower

一.FlinkSql的概念 核心概念 Flink 的 Table API 和 SQL 是流批统一的 API. 这意味着 Table API & SQL 在无论有限的批式输入还是无限的流式输入下,都具有相同的语义. 因为传统的关系代数以及 SQL 最开始都是为了批式处理而设计的, 关系型查询在流式场景下不如在批式场景下容易理解. 动态表和连续查询 动态表(Dynamic Tables) 是 Flink 的支持流数据的 Table API 和 SQL 的核心概念. 与表示批处理数据的静态表不同,动态