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  • pdf文档 消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋

    ........................................................................ 42 6.2:索引服务 IndexService 线程 ................................................................................. 43 6.3:构建索引服务 . 可以认为是事物状态消息的个数,索引偏移量, 它的值是 tranStateTable.getMaxOffset() / TSStoreUnitSize 2.2.4 事物回查 定时回查线程会定时扫描(默认每分钟)每个存储事务状态的表格文件, 遍历存储事 务状态的表格记录 如果是已经提交或者回滚的消息调过过, 如果是 prepared 状态的如果消息小于事务回查至少间隔时间(默认是一分钟)跳出终 Broker) 统计信息打点 动态调整消费线程池 启动拉消息服务 PullMessageService 启动消费端负载均衡服务 RebalanceService 从 namesrv 更新 topic 路由信息 向所有 broker 发送心跳信息,(包括订阅关系) 唤醒 Rebalance 服务线程 二:消费端负载均衡
    0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前
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  • pdf文档 RocketMQ v3.2.4 开发指南

    Consumer Group 消费。  顺序消息 消费消息的顺序要同収送消息的顺序一致,在 RocketMQ 中,主要挃的是尿部顺序,即一类消息为满足顺 序性,必须 Producer 单线程顺序収送,丏収送到同一个队列,返样 Consumer 就可以挄照 Producer 収送 的顺序去消费消息。  普通顺序消息 顺序消息的一种,正常情冴下可以保证完全的顺序消息,但是一旦収生通信异常,Broker RAID 卡,SAS 15000 转磁盘测试顺序写文件,速度可以达到 300M 每秒左史,而线上的网卡一般都为千兆 网卡,写磁盘速度明显快亍数据网络入口速度,那举是否可以做到写完内存就吐用户迒回,由后台线程刷盘呢? (1). 由亍磁盘速度大亍网卡速度,那举刷盘的迕度肯定可以跟上消息的写入速度。 (2). 万一由亍此时系统压力过大,可能堆积消息,除了写入 IO,迓有读叏 IO,万一出现磁盘读叏落后情冴, 同步刷盘不异步刷盘的唯一区别是异步刷盘写完 PAGECACHE 直接迒回,而同步刷盘需要等待刷盘完成才迒回, 同步刷盘流程如下: (1). 写入 PAGECACHE 后,线程等待,通知刷盘线程刷盘。 (2). 刷盘线程刷盘后,唤醒前端等待线程,可能是一批线程。 (3). 前端等待线程吐用户迒回成功。 项目开源主页:https://github.com/alibaba/RocketMQ 20 7.3 消息查询
    0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache RocketMQ 从入门到实战

    1. 扎实的 Java 基础功底 一个开源项目的底层都会涉及到存储,这就要求具备一定的数据结构基础,JAVA 集 合框架中的类自然成为了我们突破数据结构最好的老师,其次是 java 并发,即多线程、并 发容器、锁等课题,这方面可以好好学习一下 JUC 框架。最后最好是具备一些网络方面的 知识,例如 NIO、Netty。 2. 持续输出能力 成为一个开源项目的 contributions 提供了并发消费、顺序消费两种消费模型。 并发消费:对一个队列中消息,每一个消费者内部都会创建一个线程池,对队列中的消 息多线程处理,即偏移量大的消息比偏移量小的消息有可能先消费。 顺序消费:在某一项场景,例如 MySQL binlog 场景,需要消息按顺序进行消费。在 RocketMQ 中提供了基于队列的顺序消费模型,即尽管一个消费组中的消费者会创建一个 多线程,但针对同一个 Queue,会加锁。 温馨提示:并发消费模型中,消息消费失败默认会重试 消息消费进度管理(集群模式): 集群模式下消息消费进度存储文件位于服务端${ROCKETMQ_HOME}/store/confi g/consumerOffset.json。消息消费者从服务器拉取一批消息后提交到消费组特定的线程 池中处理消息,当消息消费成功后会向 Broker 发送 ACK 消息,告知消费端已成功消费到 哪条消息,Broker 收到消息消费进度反馈后,首先存储在内存中,然后定时持久化到 consumeOffset
    0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前
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  • pdf文档 万亿级数据洪峰下的消息引擎Apache RocketMQ

    致命影响。 操作系统Page Cache Radix Tree 每个Page的阻塞锁,产生几百毫秒小毛刺 写入数据平均响应时间不超过1ms 写入数据最大响应时间不超过20ms(Java GC暂停线程引起) 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制 完善的容量评估 SLA=99.999% 1.4万亿 在线熔断机制 ①消息服务器 ②消息服务器
    0 码力 | 35 页 | 993.29 KB | 1 年前
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  • pdf文档 万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ

    致命影响。 操作系统Page Cache Radix Tree 每个Page的阻塞锁,产生几百毫秒小毛刺 写入数据平均响应时间不超过1ms 写入数据最大响应时间不超过20ms(Java GC暂停线程引起) 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制 完善的容量评估 SLA=99.999% 1.4万亿 在线熔断机制 ①消息服务器 ②消息服务器
    0 码力 | 35 页 | 5.82 MB | 1 年前
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消息中间中间件消息中间件RocketMQ原理解析开发指南Apache入门实战万亿级数洪峰引擎数据
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