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
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
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
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
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
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
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
## 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
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，
华为HMS生态携手流媒体平台Viu，为海外消费者打造精品移动娱乐应用体验，并助力提升流量变现能力。Viu在中东非、东南亚等16个国家及地区提供广告合作和付费会员服务，支持优质视频内容高清点播和直播。自2019年起，Viu在中东非区域与华为HMS生态开展一系列紧密合作，并在2022年实现47%的用户增
基于传统认知，前端产品直接触达消费者，往往具有高度的定制化、需求变更频繁等特点，要求具有很好的动态性, 能够满足不同客户的需求。那么能否建设类似的前端中台产品，我们姑且称之为“前端领域产品”，实现接入团队端到端能力复用呢？我们在撮合业务线中进行了一系列思考和探索。
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
大家好，我是陶朱公Boy. 今天跟大家分享一款基于“生产者消费者模式”下实现的组件。 该组件是作者偶然在翻阅公司一中间件源码的时候碰到的，觉得设计的非常精美、巧妙，花了点时间整理成文分享给大家。
Kafka消息丢失的原因通常涉及多个方面，包括生产者、消费者和Kafka服务端（Broker）的配置和行为。下面将围绕这三个关键点，详细探讨Kafka消息丢失的常见原因，并提供相应的解决方案和最佳实践。总的来说，Kafka消息丢失是一个涉及多个环节的问题，需要从生产者、Broker和消费者三个层面综...
目录文档说明导读快速开始消息发布者IMessagePublisher连接池消息过期事务发送方确认模式独占模式消费者消费者模式事件模式分组消费者模式消费、重试和补偿消费失败自动创建队列Qos延迟队列空消费者分组事件总线模式中间件分组消费配置消费者配置环境隔离雪花 id 配置Qos 并发和顺序Qos 场
参考资料：RabbitMQ tutorial - Work Queues — RabbitMQ 前言 这篇文章我们会创建一个Work Queue，它会在多个worker（即消费者 consumer）中分发耗时的任务。Work Queue也叫做Task Queue是为了避免当处理一个占用资源的任务时必
RabbitMQ消息应答 执行一个任务可能需要花费几秒钟，你可能会担心如果一个消费者在执行任务过程中挂掉了。一旦RabbitMQ将消息分发给了消费者，就会从内存中删除。在这种情况下，如果正在执行任务的消费者宕机，会丢失正在处理的消息和分发给这个消费者但尚未处理的消息。 但是，我们不想丢失任何任务，如
