RocketMQ v3.2.4 开发指南. 16 7.2 刷盘策略 .......................................................................................................................................................... 18 7.2.1 异步刷盘 ........... .................................................................................... 18 7.2.2 同步刷盘 .................................................................................................. cpu、主板、内存等关键设备损坏) (6). 磁盘设备损坏。 (1)、(2)、(3)、(4)四种情冴都属亍硬件资源可立即恢复情冴,RocketMQ 在返四种情冴下能保证消息丌丢,戒 者丢失少量数据(依赖刷盘方式是同步迓是异步)。 (5)、(6)属亍单点故障,丏无法恢复,一旦収生,在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ 在返两种情冴下,通 过异步复制,可保证 99%的消息丌丢,但是仍然会有极少0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
Apache RocketMQ 从入门到实战何商业行为。 7 > 开篇:我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式 RocketMQ 为什么性能高效,到底运用了什么“厉害”的技术? RocketMQ 如何实现刷盘(可以类比一下数据库方面的刷盘、redo、undo 日志)? RocketMQ 文件存储设计理念、基于文件的 Hash 索引是怎么实现的? 定时消息、消息过滤等实现原理。 如何进行网络编程(Netty getStatsDataInMinute(statsKey).get Tps(); // @2 } 代码@1:构建统计 key,其逻辑为:其键为:topic@consumerGroup,即消息主 题@消费组名。 要读懂 代码@2 的代码,先来看一下 rocketmq 监控指标的存储数据结构,如下图 所示: 正如上图所示:RocketMQ 使用 HashMap,其返回的 offset 必然会大 于等于 0,则直接返回该偏移量该客户端,客户端从该偏移量开始消费。 代码@3:如果未从消息消费进度文件中查询到其进度,offset 为-1。则首先获取该主 题、消息队列当前在 Broker 服务器中的最小偏移量(@4)。如果小于等于 0(返回 0 则表示 该队列的文件还未曾删除过)并且其最小偏移量对应的消息存储在内存中而不是存在磁盘 中,则返回偏移量 0,这就意味着 0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前3
消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋........................................................................................... 40 五:刷盘策略 ................................................................................................ PageCache 文件封装,操作物理文件在内存中的映射以及将内存数据持久 化到物理文件中, 代码中写死了要求 os 系统的页大小为 4k, 消息刷盘根据参数 (commitLog 默认至少刷 4 页, consumeQueue 默认至少刷 2 页)才刷 以下 io 对象构建了物理文件映射内存的对象 FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(file 件还是有点耗时的, getMinOffset 获取队列消息最少偏移量,即第一个文件的文件起始偏移量 getMaxOffset 获取队列目前写到位置偏移量 getCommitWhere 刷盘刷到哪里了 5) DefaultMessageStore 消息存储层实现 (1) putMessage 添加消息委托给 commitLog.putMessage(msg),主要流程:0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
rocketmq 服务部署Broker的角色,AYNSC_MASTER=异步复制master,SYNC_MASTER=同步双写master,SLAVE= lave节点 brokerRole=ASYNC_MASTER # 刷盘方式,ASYNC_FLUSH=异步刷盘,SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=10911 # nameServer地址,如果name Broker的角色,AYNSC_MASTER=异步复制master,SYNC_MASTER=同步双写master,SLAVE= lave节点 brokerRole=SLAVE # 刷盘方式,ASYNC_FLUSH=异步刷盘,SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=11011 # nameServer地址,如果name Broker的角色,AYNSC_MASTER=异步复制master,SYNC_MASTER=同步双写master,SLAVE= lave节点 brokerRole=ASYNC_MASTER # 刷盘方式,ASYNC_FLUSH=异步刷盘,SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=10911 # nameServer地址,如果name0 码力 | 11 页 | 284.35 KB | 1 年前3
Apache RocketMQ 介绍延时,支持快速失败。 Consumer也由用户部署,支持PUSH和PULL两种消费模式,支持集群消费和广播消息,提供实时的 息订阅机制,满足大多数消费场景。 特点 ● RocketMQ支持异步实时刷盘,同步刷盘,同步复制,异步复制。具有高可靠性。不会因为操作系 的崩溃而导致数据丢失。 ● RocketMQ经过一系列的实践和优化,处理速度从最初的10,000TPS到目前已经超过50,000TPS。0 码力 | 5 页 | 375.48 KB | 1 年前3
基于Apache APISIX 与RocketMQ 构建云原生一体化架构容量峰值具有随机性,弹性要求高 • 业务场景复杂、集成要求尽可能简单 • 运维及流量调拨要求高 极简架构 高性能 金融级高可靠 打造业务消息领域首选 零依赖 可扩展 低延迟 高吞吐 强同步刷盘 ACK 机制 普通消息 顺序消息 延迟消息 事务消息 重试消息 死信消息 设计思想: 1.消息不丢、高可靠是架构的基础 2.时延优先,兼顾吞吐 3.收敛业务共性问题,提供丰富的业务消息类型0 码力 | 22 页 | 2.26 MB | 1 年前3
Apache RocketMQ on Amazon Web ServicesBroker 节点的 EC2 Instance 的类 型 12 FlushDiskType FlushDiskType ASYNC_FLUSH Apache RocketMQ 的刷盘方式, 支持 ASYNC_FLUSH 和 SYNC_FLUSH 13 Iops Iops 100 如果您选择的是 io1 卷 类型,此 设置为 EBS 卷的 IOPS,否则此选0 码力 | 18 页 | 1.55 MB | 1 年前3
快速部署高可用的Apache RocketMQ 集群 - Amazon S3Broker 节点的 EC2 Instance 的 类型 12 FlushDiskTyp e FlushDiskType ASYNC_FLUS H Apache RocketMQ 的刷盘方 式,支持 ASYNC_FLUSH 和 SYNC_FLUSH 13 Iops Iops 100 如果您选择的是 io1 卷 类型, 此设置为 EBS 卷的 IOPS,否则 此选0 码力 | 21 页 | 2.57 MB | 1 年前3
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