1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多.线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕.这个肯定不行.一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条. 所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来. 解决方案:" 这种时候只能操作临时扩容,以更快的速

前言 首先说一点,企业中最常用的实际上既不是RocketMQ,也不是Kafka,而是RabbitMQ. RocketMQ很强大,但主要是阿里推广自己的云产品而开源出来的一款消息队列,其实中小企业用RocketMQ的没有想象中那么多. 深层次的原因在于兔宝在中小企业普及更早,经受的考验也更久,很容易产生「回头客」,当初随RabbitMQ成长的一批人才如今大部分都已成为企业中的中坚骨干,技术选型亲睐RabbitMQ的几率就更高. 至于Kafka,主要还是用在大数据和日志采集方面,除了一些公司有特定的

现状 业务部门反应网站访问特别慢,负责运维监控的同事说MQ消息队列积压了,中间件的说应用服务器内存占用很高,GC 一直回收不了内存,GC 线程占了近 100% 的 CPU,其他的基本上都在等待,数据库很正常,完全没压力.没啥办法,线程.堆 dump 出来后,重启吧,然后应用又正常了. 分析 这种故障之前其实也碰到过了,分析了当时 dump 出来的堆后发现,处理 MQ 消息的线程池的队列长度达百万级别,占用了超过 1.3G 内存,这些内存都是没法回收的. 程序的实现目前是这样的:关联系统把消息推送

DynamicTp 简介 DynamicTp 是一个基于配置中心实现的轻量级动态线程池管理工具,主要功能可以总结为 动态调参.通知报警.运行监控.三方包线程池管理等几大类. 经过几个版本迭代,目前最新版本v1.0.6具有以下特性 特性 代码零侵入:所有配置都放在配置中心,对业务代码零侵入 轻量简单:基于 springboot 实现,引入 starter,接入只需简单4步就可完成,顺利3分钟搞定 高可扩展:框架核心功能都提供 SPI 接口供用户自定义个性化实现(配置中心.配置文件解析.通知告警.监

一.MQ消息发送 一.MQ消息发送 1.发送端MQ-client(消息生产者:Producer)将消息发送给MQ-server: 2.MQ-server将消息落地: 3.MQ-server回ACK给MQ-client(Producer): 4.MQ-server将消息发送给消息接受端MQ-client(消息消费者:Customer): 5.MQ-client(Customer)消费接受到消息后发送ACK给MQ-server: 6.MQ-server将落地消息删除 二.消息重复发送原因 为了保证消

1.引言 对于即时通讯网来说,所有的技术文章和资料都在围绕即时通讯这个技术方向进行整理和分享,这一次也不例外.对于即时通讯系统(包括IM.消息推送系统等)来说,MQ消息中件间是非常常见的基础软件,但市面上种类众多.各有所长的MQ消息中件间产品,该怎么去选择?这是个问题! 对于很多经验不足的开发者来说,一个公司内部用的IM聊天系统,总用户量也不过百十来人,动辄就是Kafka.MongoDB,美其名曰为了高性能和可扩展性,真是大炮打蚊子.而对于中大型的即时通讯场景来说,有的开发者确为了贪图使用简单.

项目联调期间,遇到个bug,涉及MQ消息传递和事务提交时间问题,简单记录下. 背景 审核服务(审核创建项目),点击审核通过,后台代码会在提交事务前发送MQ消息(该消息由项目管理服务消费),发送成功后,审核通过的事务才会提交(存入数据库),该次审核记录的状态更新为审核通过.示意图如下: 项目管理服务消费申请创建项目通过的消息(上文所述MQ消息),创建对应项目名称项目.创建项目时,要求项目名未使用(已创建项目集合中无同名项目.没有审核中的申请创建同名项目流程),否则创建项目失败(报错:xxx项目名已

使用Rabbit MQ消息队列 综合概述 消息队列 消息队列就是一个消息的链表,可以把消息看作一个记录,具有特定的格式以及特定的优先级.对消息队列有写权限的进程可以向消息队列中按照一定的规则添加新消息,对消息队列有读权限的进程则可以从消息队列中读走消息,而消息队列就是在消息的传输过程中保存消息的容器,你可以简单的把消息队列理解为类似快递柜,快递员(消息发布者)往快递柜(消息队列)投递物件(消息),接受者(消息订阅者)从快递柜(消息队列)接收物件(消息),当然消息队列往往还包含一些特定的消息传递和

在日常工作中使用RabbitMQ偶尔会遇不可预料的情况导致的消息积压,一般出现消息积压基本上分为几种情况: 消费者消费消息的速度赶不上生产速度,这总问题主要是业务逻辑没设计好消费者和生产者之间的平衡,需要改业务流程或逻辑已保证消费度跟上生产消息的速,譬如增加消费者的数量等. 消费者出现异常,导致一直无法接收新的消息,这种问题需要排查消费的逻辑是不是又问题,需要优化程序. 除了上面的者两种问题,还有一些其他情况会导致消息积压,譬如一些系统是无法预计成产消息的速度和频率,又或者消费者的速度已经被限制

1.大量消息在mq里积压 场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多.线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕.这个肯定不行.一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条.所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来.解决方案:"这种时候只能操作临时扩容,以更快的速度去消费数据了.具体操作步

一.产品背景消息队列是阿里巴巴集团自主研发的专业消息中间件. 产品基于高可用分布式集群技术,提供消息订阅和发布.消息轨迹查询.定时(延时)消息.资源统计.监控报警等一系列消息云服务,是企业级互联网架构的核心产品. MQ 目前提供 TCP .MQTT 两种协议层面的接入方式,支持 Java.C++ 以及 .NET 不同语言,方便不同编程语言开发的应用快速接入 MQ 消息云服务. 用户可以将应用部署在阿里云 ECS.企业自建云,或者嵌入到移动端.物联网设备中与 MQ 建立连接进行消息收发,同时本地开

1.引言 消息是互联网信息的一种表现形式,是人利用计算机进行信息传递的有效载体,比如即时通讯网坛友最熟悉的即时通讯消息就是其具体的表现形式之一. 消息从发送者到接收者的典型传递方式有两种: 1)一种我们可以称为即时消息:即消息从一端发出后(消息发送者)立即就可以达到另一端(消息接收者),这种方式的具体实现就是平时最常见的IM聊天消息: 2)另一种称为延迟消息:即消息从某端发出后,首先进入一个容器进行临时存储,当达到某种条件后,再由这个容器发送给另一端. 在上述“消息传递方式2)”中所指的这个容器

目录 MQ基础回顾 主要角色 自定义协议 流程顺序 项目构建流程 具体使用流程 代码演示 消息处理中心 Broker 消息处理中心服务 BrokerServer 客户端 MqClient 测试MQ 小结 MQ基础回顾 在上一篇消息通讯之关于消息队列MQ必须了解的相关概念中 , 我们尽可能地详细的了解了一些关于MQ (消息队列) 的相关概念,并且我们上一篇中提到一个最基本的MQ通讯模型如下所示,所以本章节使用JAVA语言自己动手来写一个MQ (类似ActiveMQ,RabbitMQ) 主要角色 首

定义: 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过写和检索出入列队的针对应用程序的数据(消息)来通信,而无需专用连接来链接它们.简单理解:蓝牙配对 jar包依赖: <!-- 加入mq消息依赖包 -->  <dependency>         <groupId>com.rabbitmq</groupId>         <artifactId>amqp-client</artifactId>        

此文章属于笔记,原属58沈剑 一.MQ消息必达,架构上的两个核心设计点: 消息落地 消息超时.重传.确认 四大部件:发送端 接收端 服务端 固化存储组成 二.上半场消息必达以及消息重复问题 上半场的流程 发送端MQ-client 将消息发送给服务端MQ-server 服务端MQ-server将消息落地 服务端MQ-server 回ACK(表示确认) 2.如果3丢失 发送端在超时后,又会发送一遍,此时重发是MQ-client发起的,消息处理的是MQ-server 为了避免2 重复落地,对每条MQ消

众所周知,消息队列是应用系统中重要的组件,主要解决应用解耦,异步消息,流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构.目前使用较多的消息队列有 ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ. 但是如果你不想为你的系统引入一个重量级(相对 redis 来说)的 mq,但是想要享受解耦.异步消息等特性,通过本文你就 get 到了,通过 redis 实现一个简单版的 mq. 为什么是 redis redis 通常作为缓存服务引入,因此大部分系

MQ 消息队列 消息队列(Message Queue)简称MQ,是阿里巴巴集团中间件技术部自主研发的专业消息中间件. 产品基于高可用分布式集群技术,提供消息发布订阅.消息轨迹查询.定时(延时)消息.资源统计.监控报警等一系列消息云服务,是企业级互联网架构的核心产品. MQ 历史超过9年,为分布式应用系统提供异步解耦.削峰填谷的能力,同时具备海量消息堆积.高吞吐.可靠重试等互联网应用所需的特性,是阿里巴巴双11使用的核心产品. MQ 目前提供 TCP .HTTP.MQTT 三种协议层面的接入方式,

消息队列 开发语言 协议支持 设计模式 持久化支持 事务支持 负载均衡支持 功能特点 缺点 RabbitMQ Erlang AMQP,XMPP,SMTP,STOMP 代理(Broker)模式(消息在发送给客户端时先在中心队列排队) 支持持久化到文件 不支持 支持 性能较好:管理界面较丰富:在互联网公司有较大规模的应用: 设计的核心是保证消息正确递交(认为消费者是一直处于活动状态去消费消息的), 因此设计的比较重,需要记录很多状态 虽然产品开源,但Erlang语言应用不够普遍: 集群不支持动态扩展

前言 提高系统性能首先考虑的是数据库的优化,之前一篇文章<数据库的使用你可能忽略了这些>中有提到过开发中,针对数据库需要注意的事项.但是数据库因为历史原因,横向扩展是一件非常复杂的工程,所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前. 不管是无限的横向扩展服务器,还是纵向阻隔到达数据库的流量,都是这个思路.阻隔直达数据库的流量,缓存组件和消息组件是两大杀器.之前文章<Redis常见的应用场景解析>已经描述了最常用的缓存组件redis的应用场景,那么今天,就重点说说MQ的应用场景. MQ简

综合概述 消息队列 消息队列就是一个消息的链表,可以把消息看作一个记录,具有特定的格式以及特定的优先级.对消息队列有写权限的进程可以向消息队列中按照一定的规则添加新消息,对消息队列有读权限的进程则可以从消息队列中读走消息,而消息队列就是在消息的传输过程中保存消息的容器,你可以简单的把消息队列理解为类似快递柜,快递员(消息发布者)往快递柜(消息队列)投递物件(消息),接受者(消息订阅者)从快递柜(消息队列)接收物件(消息),当然消息队列往往还包含一些特定的消息传递和接收机制. 消息队列作为分布式系