当前位置: 首页 > news >正文

RocketMQ核心知识点整理,值得收藏!

1. 基本概念

  • Topic: 消息类别的集合,如订单消息发送到order_topic
  • 标签(Tag): 同一Topic下区分不同消息的标志,实现精细化消息管理。
  • ConsumeGroup: 消息消费组,可订阅多个Topic,一个Topic可被多个消费组订阅。
  • 队列(Queue): Topic下的消息存储单元,可分布在多个Broker上。

2. 消息队列选择算法

  • 轮询算法: 默认算法,均匀分布消息到队列。
  • 最小投递延迟算法: 优先选择投递延迟小的队列,可能导致分布不均。

3. 消费模式

  • 集群模式: 消息在消费组内只被单个消费者消费,实现负载均衡。
  • 广播消费: 消息推送给所有消费者,适用于如缓存刷新的场景。

4. Confirm与重试机制

  • Confirm机制: 发送成功后MQ返回ack,失败返回nack。
  • 重试机制: 消息消费失败时,Broker提供延迟重试,最多16次,失败后转死信队列。

5. 死信队列

  • 处理无法正常消费的消息,超过重试次数后存储。

6. Queue分配算法

  • 平均分配策略: 默认,按队列数和消费者数平均分配。
  • 环形分配策略: 顺序分配队列形成环形。
  • 一致性Hash策略: 通过Hash值减少Rebalance。
  • 同机房策略: 优先分配同机房的队列。

7. Rebalance机制

  • 重新分配Queue以提升并行消费能力,触发场景包括队列数量变化或消费者数量变化。

8. 消息过滤

  • 根据Tag或自定义属性在Broker端过滤,减少无用消息传输。

9. 基本组件

  • Nameserver: 管理Topic路由。
  • Broker: 消息存储服务器,分为Master和Slave角色。
  • Client: 包括Producer和Consumer。

10. 消息复制

  • 同步复制: 消息同步到Slave后再返回,有延迟但数据安全。
  • 异步复制: 消息存储后立即返回,高吞吐量但可能数据丢失。

11. 消息类型

  • 延迟消息: 支持18个等级的延迟。
  • 事务消息: 保障分布式场景下消息与本地事务一致性。

12. 基本原理

  • 零拷贝: 使用mmap实现,减少CPU拷贝操作。
  • 消息存储: 包括CommitLog、ConsumeQueue、Index。

13. 消费方式

  • 拉取式消费(Pull Consumer): 主动从Broker拉取消息。
  • 推动式消费(Push Consumer): Broker主动推送消息给消费者。

14. 应用场景

  • 消息重试: 消费者消费失败后的重试机制。
  • 消息重投: 生产者发送失败后的重投策略。
  • 顺序消费: 包括分区顺序消息和全局顺序消息。

15. 顺序消息

  • 分区顺序消息: 同一分区内FIFO,不同分区无要求。
  • 全局顺序消息: 所有消息FIFO。

相关文章:

RocketMQ核心知识点整理,值得收藏!

1. 基本概念 Topic: 消息类别的集合,如订单消息发送到order_topic。标签(Tag): 同一Topic下区分不同消息的标志,实现精细化消息管理。ConsumeGroup: 消息消费组,可订阅多个Topic,一个Topic可被多个消费组订…...

微信小程序骨架屏

骨架屏是常用的一种优化方案,针对于页面还未加载完时给用户的一种反馈方式。如果自己要写骨架屏有点复杂因为页面的元素过多且不稳定,这边直接使用微信开发工具生成骨架屏。也不只有微信开发工具有像常用的抖音开发工具,字节开发工具都有对应…...

Window下node安装以及配置

在 Windows 下安装 Node.js 非常简单,你可以通过官方提供的安装程序或者使用多版本管理工具(如 NVM-Win)来进行安装。下面是两种方法的具体步骤: 1. 安装 Node.js程序 步骤如下: 访问官方网站: 访问 Node…...

校园疫情防控系统--论文pf

TOC springboot432校园疫情防控系统--论文pf 课题的来源 2019年在我国武汉爆发了一场规模非常庞大、传播速度十分迅速、对人体危害及其严重的新冠肺炎疫情。引发此次急性感染性新冠肺炎疫情的冠状病毒传播性较强,其传播主要是通过呼吸道飞沫和密切接触这两个途径…...

在Debian 9上使用Apt安装Java的方法

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 介绍 Java 和 JVM(Java 虚拟机)是许多软件的必备组件,包括 Tomcat、Jetty、Glassfish、Cassandra 和…...

人工智能在网络安全中的三大支柱

人工智能 (AI) 席卷了网络安全行业,各种供应商都在努力将 AI 融入其解决方案中。但 AI 与安全之间的关系不仅仅在于实现 AI 功能,还在于攻击者和防御者如何利用该技术改变现代威胁形势。它还涉及如何开发、更新和保护这些 AI 模型。如今,网络…...

rk3568mpp终端学习笔记

RK3568Terminal封装MppGraph 通过脚本取和设置音量/zigsun/bin/linux/bin.debug.Linux.rk3568/get_record_voice_value.sh /zigsun/bin/linux/bin.debug.Linux.rk3568/set_record_voice_value.sh class RK3568Terminal : public IAVLinkManager, p…...

【C++继承】赋值兼容转换作用域派生类的默认成员函数

1.继承的概念 继承(inheritance)机制是面向对象程序设计使代码可以复用的最重要的手段,它允许程序员在保持原有类特性的基础上进行扩展,增加功能,这样产生新的类,称派生类(或子类)。继承呈现了面向对象程序设计的层次结构&#xf…...

HTML5+JavaScript绘制彩虹和云朵

HTML5JavaScript绘制彩虹和云朵 彩虹,简称虹,是气象中的一种光学现象,当太阳光照射到半空中的水滴,光线被折射及反射,在天空上形成拱形的七彩光谱,由外圈至内圈呈红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫七种颜色。事实…...

MySQL——单表查询(二)按条件查询(2)带 IN 关键字的查询

IN 关键字用于判断某个字段的值是否在指定集合中,如果字段的值在集合中,则满足条件,该字段所在的记录将被查询出来。其语法格式如下所示: SELECT *|字段名 1,字段名 2,… FROM 表名 WHERE 字段名 [NOT〕IN(元素 1,元素 2,…) 在上…...

【mysql】mysql 用户管理---创建、权限管理等等

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主 《python零基础入门》:python零基础入门学习 《python运维脚本》: python运维脚本实践 《shell》:shell学习 《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战 《k8…...

本地服务器物理机中redis设置、取消密码

1.服务器物理机上redis的操作【服务器中操作】 (1)首先先看一下当前运行中的redis实例: [rootiZuf67k70ucx14s6zcv54dZ var]# ps aux | grep redis-server因为我这里有两个实例在运行,即物理机上的redis和docker中的redis&…...

关于xilinx的FFTIP的使用和仿真

工具:vivado2018.3,modelsim10.6d 场景:在进行数据进行频谱分析的时候,使用FPGA来完成FFT的计算可以加快数据的计算速度。 下面使用仿真完成DDS产生的数据的FFT以及IFFT。原始数据使用DDSIP产生,通过IP产生的波形数据…...

ant design pro 如何去保存颜色

上图 就是实现这样的效果 后端是这样的,这个颜色肯定是存到字符串里的 这是第一步 import mongoose, { Schema, Document } from mongoose;interface IDiscountCard extends Document {title: string;subtitle: string;image: string;shopUrl: string;bgColor: s…...

【Hadoop】建立圈内组件的宏观认识

01存储02计算03调度04其他05回忆 众多组件们构建了大规模分布式计算和存储平台。本文介绍Hadoop生态圈中各个组件的主要功能和作用,辅助学者理解每个组件的定位和用途,从而建立对圈内组件的宏观认识。梳理清楚HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Spark…...

C++:命名空间与输入输出

目录 前言 一、命名空间 1.1 namespace的价值 1.2 namespace的定义 1.3 命名空间的使用 二、C输入&输出 前言 C是一种面向对象的计算机程序设计语言,‌它扩展了C语言的功能,‌并引入了面向对象编程的概念,‌如类、‌继承和多态等&a…...

Azure DevOps Server 数据库日志已满,TF30042: The database is full

Contents 1. 问题描述2. 处理方式 2.1 系统备份2.2 收缩日志2.3 恢复模式2.4 日志增长无法控制 1. 问题描述 Azure DevOps Server 作为微软的软件开发管理平台产品,理所当然地使用了微软的数据库软件SQL Server。 在一个大型的开发团队中,Azure DevOps S…...

[C#]OpenCvSharp 实现Bitmap和Mat的格式相互转换

//转为 bitmap方法一: Bitmap map OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(mat); process_pictureBox.Image map; //转为 bitmap方法二: Bitmap map new Bitmap(mat.ToMemoryStream()); process_pictureBox.Image map; //Image img 转为…...

【区块链+金融服务】基于区块链的供应链金融系统 | FISCO BCOS应用案例

传统供应链金融存在着信息不对称、信任问题和繁琐流程等弊端。为了解决这些问题,京北方搭建了基于区块链 的供应链金融系统,提供了更高效、透明、安全和可信的交易环境。 系 统 采 用 FISCO BCOS 为 底 层 链, 技 术 栈 使 用 Java 语 言 进…...

AI语言大模型商业价值深度解析

点击蓝字 关注我 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,特别是深度学习算法的进步,AI语言大模型在自然语言处理领域的表现日益突出。国内外多种语言大模型如:OpenAi 的 ChatGpt,阿里通义千问,百度文心…...

终极指南:如何使用LeetDown轻松降级A6/A7苹果设备系统

终极指南:如何使用LeetDown轻松降级A6/A7苹果设备系统 【免费下载链接】LeetDown a GUI macOS Downgrade Tool for A6 and A7 iDevices 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeetDown LeetDown是一款专为macOS设计的图形化降级工具,能够…...

UE5场景过曝/白屏排查指南:从后期处理体积到项目设置的实战修复

1. 当UE5场景变成"雪盲症"时该怎么办? 第一次打开UE5项目看到白茫茫一片的时候,我差点以为显卡烧了。这种场景过曝现象就像在雪山没戴墨镜,所有细节都被强光吞噬。新手遇到这种情况别慌,我整理了从"急救措施"…...

nli-distilroberta-base多场景:跨境电商商品描述与用户评论的语义一致性检测

nli-distilroberta-base多场景:跨境电商商品描述与用户评论的语义一致性检测 1. 项目概述 nli-distilroberta-base是一个基于DistilRoBERTa模型的自然语言推理(NLI)Web服务,专门用于分析两个句子之间的逻辑关系。这个轻量级但强大的工具在跨境电商领域…...

Qt5新手必看:3分钟搞定你的第一个控制台程序(附完整代码)

Qt5入门实战:从零构建控制台应用的完整指南 引言:为什么选择Qt5作为开发起点? 对于刚接触C图形界面开发的程序员来说,Qt框架提供了一个绝佳的起点。它不仅拥有跨平台特性,还具备完善的工具链和丰富的模块库。控制台程序…...

【Python多解释器隔离终极指南】:20年CTO亲授GIL绕过术、内存隔离与并发安全实战(附可运行代码库)

第一章:Python多解释器隔离的核心概念与演进脉络Python长期以来以全局解释器锁(GIL)为标志性设计,单进程内仅能存在一个活跃的CPython解释器状态(PyInterpreterState),这使得“多解释器”长期处…...

BiliTools:全能B站资源管理工具,让离线学习与内容备份无忧

BiliTools:全能B站资源管理工具,让离线学习与内容备份无忧 【免费下载链接】BiliTools A cross-platform bilibili toolbox. 跨平台哔哩哔哩工具箱,支持视频、音乐、番剧、课程下载……持续更新 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Tren…...

企业级流程引擎如何重塑低代码开发?基于Vite+Vue3的可视化建模实践

企业级流程引擎如何重塑低代码开发?基于ViteVue3的可视化建模实践 【免费下载链接】vite-vue-bpmn-process 基于 Vite TypeScript Vue3 NaiveUI Bpmn.js 的流程编辑器(前端部分)。支持高度自定义🚀🚀🚀。…...

bert-base-chinese新手教程:从零开始学习中文预训练模型部署与使用

bert-base-chinese新手教程:从零开始学习中文预训练模型部署与使用 1. 认识bert-base-chinese模型 1.1 什么是BERT模型 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google在2018年发布的预训练语言模型。它通过大规…...

OpCore-Simplify:重新定义Hackintosh配置体验的技术实践

OpCore-Simplify:重新定义Hackintosh配置体验的技术实践 【免费下载链接】OpCore-Simplify A tool designed to simplify the creation of OpenCore EFI 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpCore-Simplify 当你第一次尝试在非苹果硬件上安装…...

wan2.1-vae提示词评估体系:构建BLEU-Style指标量化中文提示词有效性

wan2.1-vae提示词评估体系:构建BLEU-Style指标量化中文提示词有效性 1. 为什么需要评估提示词质量 在AI图像生成领域,提示词的质量直接影响最终生成效果。好的提示词能准确表达创作意图,而模糊或不当的提示词可能导致生成结果与预期不符。特…...