一、新建Topic在管理界面中新建主题Topic1，为了方便观察测试效果，这里把写队列和读队列的数量都设置成3。这样，在 broker-a 和 broker-b 上都创建了 Topic1 主题，并各创建了3写3读队列，共6写6读，如下图所示：二、Topic 收发消息原理生产者将消息发送到 Topic1 的其中一个写队列，消费者从对应的一个读队列接收消息1 生产者的负载均衡生产者以轮询的方式向所有写
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2023-10-19 05:42:34
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这几天在看RocketMQ的知识，跟踪了下源码，弄清楚了MQ生产和消费消息的流程，这里记录下MQ消费消息的过程。1：RebalanceService线程构造PullRequest并将request放入pullRequestQueue,而PullRequest的具体信息来源于topicSubscribeInfoTable2:PullRequest放入pullRequestQueue后由PullMes
消费者启动流程DefaultMQPushConsumer从继承结构来看 可以对topic操作，查询消息，订阅指定topic实现push模式public DefaultMQPushConsumer(final String consumerGroup, RPCHook rpcHook,
AllocateMessageQueueStrategy allocateMessageQueue
# Python消费RocketMQ
RocketMQ是一款开源的分布式消息队列系统，具有高吞吐量、低延迟、高可靠性等特点，被广泛应用于互联网领域。本文将介绍如何使用Python消费RocketMQ消息，并提供代码示例。让我们一起来了解吧！
## RocketMQ简介
RocketMQ是由阿里巴巴开源的一款分布式消息队列系统，其设计目标是满足互联网级别的消息通信需求。它具有以下特点：
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原创
2023-10-25 19:20:03
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# 如何使用Python消费RocketMQ
## 介绍
RocketMQ是一款开源的分布式消息队列系统，非常适合处理大规模数据流以及解耦系统。本文将教你如何使用Python来消费RocketMQ消息。
## 步骤概览
下面是整个过程的步骤概览，我们将使用一个表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 安装RocketMQ Pytho
# 使用RocketMQ进行Python消费教程
RocketMQ是一个高性能、可伸缩的消息队列中间件，广泛应用于分布式系统中。在Python编程中，我们可以利用该框架提供的API来实现消息的消费。以下是实现过程的完整指导，帮助你了解每一步的具体操作。
## 流程概览
在实现RocketMQ的消息消费时，通常需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
# Python消费RocketMQ
RocketMQ是阿里巴巴开源的分布式消息队列系统，具有高吞吐量、低延迟、高可靠性和强可扩展性的特点。Python作为一种常用的编程语言，也提供了消费RocketMQ消息的支持。
本文将介绍如何使用Python消费RocketMQ消息，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装RocketMQ和Python SDK。
1. 安装Ro
原创
2023-08-20 09:22:59
304阅读
# Python RocketMQ 消费
RocketMQ是一种快速、可靠的分布式消息中间件，可用于构建具有高可伸缩性的应用程序。Python RocketMQ消费者是一种使用Python语言编写的RocketMQ消费者客户端，它可以轻松地集成到Python应用程序中，用于消费来自RocketMQ的消息。本文将介绍如何使用Python RocketMQ消费者进行消息消费，并提供相应的代码示例。
原创
2023-08-01 05:05:22
330阅读
rocketmq的顺序消费需要注意是队列层面的顺序消费。 所以如果需要使用顺序消费，对于同一个业务id需要指定发送到同一个队列，则可以使用DefaultMqProducer的以下send方法，指定将消息发送到同一个队列:/**
* KERNEL SYNC -------------------------------------------------------
*/
rocketmq第三方库只支持mac和Linux，需注意！！#*encoding=utf-8
from rocketmq.client import PullConsumer
consumer = PullConsumer('CID_XXX')
consumer.set_namesrv_addr('192.168.0.1:9876')
consumer.start()
while Tru
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2023-06-06 11:11:18
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1 什么是消费幂等当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响，那么这个消费过程就是消费幂等的。幂等：若某操作执行多次与执行一次对系统产生的影响是相同的，则称该操作是幂等的。在互联网应用中，尤其在网络不稳定的情况下，消息很有可能会出现重复发送或重复消费。如果重复的消息可能会影响业务处理，那么就应该对消息做幂等处理。2 消
1 如何保证消息的可靠性传输生产者丢失数据：生产者设置同步提交消息，并且手动提交，将消息同步刷盘到从节点后在返回成功；broker ：主从复制，同步刷盘；消费端：消费重试，只有返回consume_success 才算消费完成，保证消息的可靠性，最终还是消费16次还是失败的会进死信队列。2.如何保证消息不被重复消费消费端消费消息的幂等1 服务端代码根据messageId 设置分布式锁，获取锁再做业务
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2023-10-21 16:21:25
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1.消息消费public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
// 实例化消费者
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsum
最近搞了一下rocketmq消息中间件，使用了Apache提供的与springboot封装的rocketmq-spring-boot-starter，版本是2.1.0的，生产者使用方式和其他的消息中间件一样如下：@Resource
private RocketMQTemplate rocketMQTemplate;
@GetM
1. 概述1.1 ConsumeQueue 是什么ConsumeQueue，又称作消费队列，是 RocketMQ 存储系统的一部分，保存在磁盘中。该文件可以看作 CommitLog 关于消息消费的“索引”文件。ConsumeQueue 是一个 MappedFileQueue，即每个文件大小相同的内存映射文件队列。每个文件由大小和格式相同的索引项构成。每一个 Topic 的 Queue，都对应一个
负载均衡Producer负载均衡Producer端，每个实例在发消息的时候，默认会轮询所有的message queue发送，以达到让消息平均落在不同的queue上。而由于queue可以散落在不同的broker，所以消息就发送到不同的broker下，如下图： 图中箭头线条上的标号代表顺序，发布方会把第一条消息发送至 Queue 0，然后第二条消息发送至 Queue 1，以此类推。Consumer负载
1.RocketMQ如何避免重复消费？RocketMQ本身不保证消息重复消费，如果业务有要求不能重复消费，需要在自身的业务处理，常见的操作有两种;接口幂等，消费端业务消息保持幂等性，例如redis的setNx()命令，当然要注意设置key的超时时间，以及key的唯一性。redis的Incr命令，确定消息的唯一值，在set之前先判断值是否存在，同时也是需要注意超时时间。2.RocketMQ如何保证消
1.独立进程间的通信（比如不同应用，注意不是多进程的通信） （1）通过磁盘写入，读出 （2）建立socket （3）通过broker（中间件代理，到broker也是通过建立的socket）2.常见的消息队列 RabbitMQ ZeroMQ ActiveMQ kafka(日志系统) RabbitMq、ActiveMq、ZeroMq、kafka之间的比较: 转载： RabbitMQ使用（添加用户，虚拟
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2023-10-18 23:06:53
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RocketMq Client 启动过程RocketMq Client搭建1.配置starter2.配置RocketMqSpring boot starter 模式RocketMq Client 启动过程1.设置生产者服务状态2.生产组配置检查3.把生产者实例名称改为进程ID4.创建MQClientInstance5.把生产者注入到MQClientInstance6. 构建topicPublis
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2023-10-02 14:14:22
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rocketmq-python 是一个基于 rocketmq-client-cpp 封装的 RocketMQ Python 客户端。一、Producer#coding:utf-8
import json
from rocketmq.client import Producer, Message
producer = Producer('PID-001') # 实例化Producer对象，指定
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2023-05-24 17:01:15
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