1. 消息的生产过程 消息生产过程，经历如下过程： 1.向NameServer发出获取消息Topic的路由信息的请求 2.nameServer返回该Topic的路由表以及Broker列表 3.Producer根据代码中指定的Queue选择策略，从Queue中选择一个队列，用于存储消息 4.Producer对消息做一些处理，例如消息本身超过4M进行
1 提高Producer吞吐量的实践 在实际环境中，用户似乎总是愿意用较小的延时增加的代价，去换取 TPS 的显著提升。毕竟，从 2ms 到 10ms 的延时增加通常是可以忍受的。 事实上，Kafka Producer 就是采取了这样的设计思想。每当 producer 发布一个立即就发送 到 producer聚集一堆发布后批量发
摘要：本文主要带来4种Kafka网络中断和网络分区场景分析。 本文分享自华为云社区《Kafka网络中断和网络分区场景分析》，作者： 中间件小哥。 以Kafka 2.7.1版本为例，依赖zk方式部署 3个broker分布在3个az，3个zk（和broker合部），单分区3副本 1. 单个broker节点和leader节点网络中断 网络中断
拉取 RocketMQ 镜像 docker pull rocketmqinc/rocketmq namesrv 服务 创建 namesrv 数据存储路径 mkdir -p /data/rocketmq/store /data/rocketmq/namesrv/logs 构建 namesrv 容器 docker run -d \ --restart=always \ --name rmqnamesrv \ -p 9876:9876 \ -v /data/rocketmq/na
一：简介 1.为什么要用Kafka？ 使用同步的通信方式来解决多个服务之间的通信存在性能问题和稳定性问题 2.使用异步的方式：可以让上游快速成功，极大的提高了系统的吞吐量，而且在分布式系统中，通过下游多个服务的分布式是为u的保障，也能保障业务执行后的最终一致性
原因：rabbitmq从3.3.0开始禁止使用guest/guest权限通过除localhost外的访问 // 1、创建连接工程 ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost("127.0.0.1"); factory.setVirtualHost("/"); 如果只是想本地运行的，可以先把fac
#1、拉去镜像需要自己先择一个版本、默认最新版，我这里选择的是4.3.2，如果换了版本，下面用到的地方也得对应调整 #（以前一直用rabbitmq，同事都用烦了，正好有个契机，用用rocketmq） docker pull rocketmqinc/rocketmq:4.3.2docker pull styletang/rocketmq-console-ng:1.0.0#2、创建持久化目
NameServer :服务的注册与发现中心 如果要启动RocketMQ 必须先启动NameServer 启动完之后 在启动borker broker会 去NameServer注册服务 里面包含 主题 地址 队列等相关信息 生产者会去向NameServer 请求路由信息 根据路由信息（主题 队列 进行 消息的发送） 消费者 也
一、第一种解决办法 1：重新建立一个，一样的数据库，路径名称，文件都一样。 2：关掉SQL Server服务； 3：把源文件COPY过来（只替换数据库文件，不替换日志文件）； 4：开启SQL Server服务，解决问题。 二、第二种解决办法 通过连接数据库管理器，连接master库，在数据库管理器里面执行脚本（可疑库为errorDB） 1、
转自 https://blog.csdn.net/qq_21040559/article/details/122703715 1 介绍RocketMQ作为一款纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。 1.1 RocketMQ 特点支持发布/订阅（Pub/Sub）和点对点（P2P）消息模型 在一个队列中可靠
消息发送 首先来看一个RcoketMQ发送消息的例子： @Service public class MQService { @Autowired DefaultMQProducer defaultMQProducer; public void sendMsg() { String msg = "我是一条消息"; // 创建消息，指定TOPIC、TAG和消息内容 Messag
前言 「三此君看了好几本书，看了很多遍源码整理的 一张图进阶 RocketMQ 图片链接，关于 RocketMQ 你只需要记住这张图！觉得不错的话，记得点赞关注哦。」 一张图进阶 RocketMQ 图片链接 【重要】视频在 B 站同步更新，欢迎围观，轻轻松松涨姿势。一张图进阶 RocketMQ-NameServer（视频版） 本
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1.1 Kafka定义 Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。 1.2 消息队列 1.2.1 传统消息队列的应用场景 使用消息队列的好处 1）解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 2）可恢复性 系统的一
大家好，这是一个为了梦想而保持学习的博客。这个专题会记录我对于 KAFKA 的学习和实战经验，希望对大家有所帮助，目录形式依旧为问答的方式，相当于是模拟面试。 一、概述 对于消息中间件来说，负载均衡是非常重要的，不能说我部署了 10 台机器，结果就 2 台忙的要死而其余 8 台都非常空闲，
大家好，这是一个为了梦想而保持学习的博客。这个专题会记录我对于 KAFKA 的学习和实战经验，希望对大家有所帮助，目录形式依旧为问答的方式，相当于是模拟面试。 一、概述 我们知道，在 2.8 版本之前，kafka 都是强依赖于 zk 的；哪怕是目前的 2.8 版本去 zk 也只是试用功能，官方也不推荐在
一、主题管理 使⽤kafka-topics.sh脚本时可用的配置： 选项 说明 --config <String: name=value> 为创建的或修改的主题指定配置信息。⽀持下述配置条⽬：cleanup.policycompression.typedelete.retention.msfile.delete.delay.msflush.messagesflush.msfollower.replication.t
简介：尽管消息中间件 RocketMQ 在阿里巴巴和开源社区已经走过了十多个年头，但在云原生浩浩荡荡的浪潮下，我们开始对 RocketMQ 的架构有了一些新的思考。本文我们将对其展开详细的讲解。 作者 | 林清山 来源 | 阿里开发者公众号 Apache RocketMQ 自 2012 年开源以来，因其架构简
一、准备工作 Windows必须先安装64bit的JDK1.8或以上版本。 从RockitMQ官网 http://rocketmq.apache.org/dowloading/releases/ 下载最新的release包 解压到本地目录。 以上的知识都来源于RocketMQ官网的参考文档，需要更多细节的同学， 可以打开 http://rocketmq.apache.org/docs/q
1.是什么？ Kafka是一个分布式、支持分区、多副本的，基于zookeeper协调的分布式消息中间件 2 使用场景 核心的场景、原因有 3 个：解耦、异步、削峰。 具体： 日志收集 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。 用户活动跟踪：用户的各种活动，如浏览、搜索、点击等活动，发布到kafka的top
broker： rabbit server本身就是个broker，接收和分发消息。 virtual host：处于多租户的安全设计，类似于namespace，每个用户都可以有自己的vhost创建的交换机和队列。一个broker可以有多个交换机。 Exchange：message到达broker的第一站，根据分发规则，匹配查询表中的routing
kafka开启压缩后，可以极大的优化磁盘占用和网络传输开销，开启压缩的参数为compression.type Specify the final compression type for a given topic. This configuration accepts the standard compression codecs ('gzip', 'snappy', 'lz4', 'zstd'). It addition
kafka 上图为Kafka的典型架构图，对于消息的生产以及消费逻辑不在本文的讨论范畴，主要就Broker的数据存储做以浅显的总结。首先解释一下常见的相关专业术语： -- Broker：消息中间件处理节点；每个Kafka服务节点称之为一个Broker，一个Kafka集群由一个或多个Broker组成-- Topic：一类特定数据
Kafka配置文件详解(1) producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定#需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092 #生产者生产的消息被发送到哪个block
一、Kafka 介绍 Kafka是⼀个分布式、分区的、多副本的、多⽣产者、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式⽇志系统（也可以当做MQ系统），常⻅可以⽤于web/nginx⽇志、访问⽇志，消息服务等等。 Kafka主要应⽤场景：⽇志收集系统和消息系统 Kafka主要设计目标： 以时间复杂度为O(1)的⽅式提供消
