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3
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3
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 consumeOffset0 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前3
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3
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3
共 5 条
- 1













