RocketMQ - 消费者概述

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

【RocketMQ】Rebalance负载均衡总结

消费者负载均衡,是指为消费组下的每个消费者分配订阅主题下的消费队列,分配了消费队列消费者就可以知道去消费哪个消费队列上面的消息,这里针对集群模式,因为广播模式,所有的消息队列可以被消费组下的每个消费者消费不涉及负载均衡,而集群模式一个消息队列同一时间只能分配给组内的一个消费者进行消费。 Rocket

【RocketMQ】消息的消费总结

消费者从Broker拉取到消息之后,会将消息提交到线程池中进行消费,RocketMQ消息消费是批量进行的,如果一批消息的个数小于预先设置的批量消费大小,直接构建消费请求ConsumeRequest将消费请求提交到线程池处理,否则需要分批构建进行提交。 消息消费 在消息被提交到线程池后进行处理时,会调

[转帖]RabbitMQ 消费者回执和发布确认

为了保证数据安全,消费者和生产者的回执(ack)都是非常重要的。 由于我们无法保证消息都能像我们期望的那样,正常到达另一端或者被 Consumer 消费成功。因此,publisher 和 consumer 都需要一种机制,来确保消息投递成功了和消息消费成功了。 在 AMQP 0-9-1 中,消费者处

RocketMQ - 生产者最佳实践总结

相对消费者而言,生产者的使用更加简单,一般关注消息类型、消息发送方法和发送参数,即可正常使用RocketMQ发送消息 常用消息类型 | 消息类型 | 优点 | 缺 点 | 备注 | | | | | | | 普通消息(并发消息) | 性能最好。单机TPS的级别为100 000 | 消息的生产和消费都无

RocketMQ - 消费者Rebalance机制

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 Defa

RocketMQ - 消费者进度保存机制

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

RocketMQ - 消费者消费方式

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.ro

RocketMQ消费者是如何负载均衡的

摘要:RocketMQ 支持两种消息模式:集群消费( Clustering )和广播消费( Broadcasting )。 本文分享自华为云社区《一文讲透RocketMQ消费者是如何负载均衡的》,作者:勇哥java实战分享。 RocketMQ 支持两种消息模式:集群消费( Clustering )和

RocketMQ - 消费者启动机制

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 Default

记一次RocketMQ消费非顺序消息引起的线上事故

应用场景 C端用户提交工单、工单创建完成之后、会发布一条工单创建完成的消息事件(异步消息)、MQ消费者收到消息之后、会通知各处理器处理该消息、各处理器处理完后都会发布一条将该工单写入搜索引擎的消息、最终该工单出现在搜索引擎、被工单处理人检索和处理。 事故异常体现 1、异常体现 从工单的流转记录发现、

【RocketMQ】RocketMQ 5.0新特性(二)- Pop消费模式

Pop模式消费和消息粒度负载均衡 在RocketMQ 5.0之前,消费有两种方式可以从Broker获取消息,分别为Pull模式和Push模式。 Pull模式:消费需要不断的从阻塞队列中获取数据,如果没有数据就等待,这个阻塞队列中的数据由消息拉取线程从Broker拉取消息之后加入的,所以Pull模式下

解析用户消费记录(数据分析三剑客综合使用)

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境:集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 import numpy as np

详解RocketMQ 顺序消费机制

摘要:顺序消息是指对于一个指定的 Topic ,消息严格按照先进先出(FIFO)的原则进行消息发布和消费,即先发布的消息先消费,后发布的消息后消费。 本文分享自华为云社区《RocketMQ 顺序消费机制》,作者: 勇哥java实战分享 。 顺序消息是指对于一个指定的 Topic ,消息严格按照先进先

quarkus依赖注入之六:发布和消费事件

quarkus框架下,进程内同步、异步发布和消费事件的操作

【RocketMQ】【源码】主从模式下的消费进度管理

在[【RocketMQ】消息的拉取](https://www.cnblogs.com/shanml/p/16513229.html)一文中可知,消费者在启动的时候,会创建消息拉取API对象`PullAPIWrapper`,调用pullKernelImpl方法向Broker发送拉取消息的请求,那么在主

聊聊Kafka的生产者消费者确认机制

## 生产者确认机制 消息从生产者客户端发送至broker服务端topic,需要ack确认。`acks`与`min.insync.replicas`是两个配置参数.其中`acks`是producer的配置参数,`min.insync.replicas`是Broker端的配置参数,这两个参数对于生产者

【Azure 事件中心】如何查看Event Hub的生产者或者是消费者端的IP地址呢?

问题描述 哪些客户端 IP 正在向/从Azure Event Hub发送/接收事件?如何来查看Event Hub的生产者端,消费者端的IP地址呢? 问题解答 如果需要查看Event Hub 服务端的日志,可以在Azure门户上开启诊断日志来查看。默认情况下,我们并不能看见Event Hub的生产者,

Kafka--Rebalance重平衡

Rebalance总览 Rebalance触发条件 (1)消费组成员发生变更,有新消费者加入或者离开,或者有消费者崩溃 (2)消费者组订阅的主题数量发生变更 (3)消费组订阅主题的分区数发生变更 避免不必要的Rebalance 针对(1)中消费者崩溃问题,有时候是Consumer没有在配置的制定时间

ELK日志缺失问题排查-Logstash消费过慢问题

1. 背景 另外一个推荐系统的推荐请求追踪日志,通过ELK收集,方便遇到问题时,可以通过唯一标识sid来复现推荐过程 在一次上线之后,发现日志大量缺失,缺失率达90%,确认是由上线引起的,但因为当时没立即发现这个问题,所以没有通过回滚解决 上线的内容改动了推荐请求日志,数据格式未变,增加了单条日志的