消息队列两种消费模式pull与push一、概念MQ的消费模式分两种：push和pull。所谓push就是服务端主动推送消息给客户端，而pull则是客户端需要主动到服务端取数据。二、两种模式的优缺点2.1 push模式的优缺点push优点：服务端主动推送给客户端，及时性很高push缺点：1.当客户端消费能力远低于服务端生产能力，那么一旦服务端推送大量消息到客户端时，就会导致客户端消息堆积，处理缓慢，
前面说了RMI，这是一个同步分布式调用的必备；但是为了实现异步的分布式处理，不得不说到的就是消息队列了。对任何架构或应用来说，消息队列都是一个至关重要的组件，它具有多方面的优点:
1. 解耦性
消息队列在处理过程提供了中间插入了一
消息积压是正常现象，积压越来越多就需要处理了。主要原因是，对于绝大多数使用消息队列的业务来说**，消息队列本身的处理能力要远大于业务系统的处理能力**。主流消息队列的单个节点，消息收发的性能可以达到每秒钟处理几万至几十万条消息的水平，还可以通过水平扩展 Broker 的实例数成倍地提升处理能力。而一般的业务系统需要处理的业务逻辑远比消息队列要复杂，单个节点每秒钟可以处理几百到几千次请求，已经可以算
努力只能及格，拼命才能优秀 Success自述发布/订阅发布/订阅模型分解临时队列/绑定Ending 自述前段时间有点忙，所以断更了，接下来接着更新,RabbitMQ的第三个场景------订阅者(publish)/发布者(Subscribe)。发布/订阅 工作队列背后的假设是每个人物都会交付给一个工作者，在该场景(发布/订阅)----我们将向多个消费
概念从字面理解，本质就是队列，FIFO先入先出，只不过队列中存放的是Message而已，是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ是常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务，在使用MQ之后，消息发送上只需要依赖MQ，不用依赖其他服务。功能1.流量削峰比如说，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时是没有问题的，正常时段我们下单一秒后就能返回结
目录MQ同步异步RabbitMQ概念案例一：Basic Queue案例二：Work Queue（平均分配）案例三：Work Queue（能者多劳）案例四：Fanout Exchange案例五：Direct Exchange案例六：Topic Exchange小结MQ什么是mq? MQ （MessageQueue），中文是消息队列，字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。百度
消息队列MQ面试题：介绍一下消息队列消息队列关于这个问题主要从三个方面回答。第一，消息队列是应用之间异步通信的方式，主要由三个部分组成。生产者，消息所承载业务信息的一个实例化，整个消息的发起方。中间的broker是消息的服务端，主要是处理消息单元，负责消息的存储、投递等功能，是核心部分。消费者，主要负责消息的消费，具体是根据消息承载的信息处理各种逻辑。第二，应用场景。主要分为三种1.异步处理，在实
之前介绍了关于RabbitMQ和SpringBoot整合RabbitMQ，今天聊聊RabbitMQ的延时队列，RabbitMQ的延时队列可用于保证事务的最终一致性问题 例如我们有这么一个场景，未付款订单，超过30分钟后，系统自动取消订单并释放占有物品，寻常的解决的方案多半是使用spring的schedule定时任务去轮询数据库，然后进行判断操作。但是，假如订单是在第2分钟下的，现在每30分
Q1. 为什么要用消息队列？(消息队列的应用场景?)A：首先消息队列是一种“先进先出”的数据结构，其次使用消息队列的主要作用有：解耦、异步、削峰，接下来对上面三点作简要解释 解耦前：现今互联网软件的架构设计已经不单单局限于传统和老旧的单体以及垂直架构设计模式了，SOA及分布式的架构设计越来越多的被各个大中小型企业所应用，服务之间不管是RPC调用还是RESTFUL的调用已经成为一种常态，A服务模块需
在众多关于MQ的面试八股文中有这么一道题，“如何保证MQ消息消费的幂等性”。为什么需要保证幂等性呢？是因为消息会重复消费。为什么消息会重复消费？明明已经消费了，为什么消息会被再次被消费呢？不同的MQ产生的原因可能不一样本文就以RocketMQ为例，来扒一扒RocketMQ中会导致消息重复消息的原因，最终你会发现，其实消息重复消费算是RocketMQ无奈的“bug”。消息发送异常时重复发送首先，我们
本文来说下kafka的基本概念与术语 文章目录消息队列kafka架构图Kafka相关概念及术语本文小结 消息队列把数据放到消息队列叫做生产者。从消息队列里边取数据叫做消费者。消息队列，我们一般简称为MQ(Message Queue) 队列是我们常说的一种先进先出的数据结构。消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。消息队列的两种模式：点对点：生产者生产消息发送到队列中，消费者从队列中取出并
文章部分图片来自参考资料，侵删概述我们从前面的发送流程知道某个主题的消息到了broker 的 messageque 里，假如让我们来设计一个消息队列的消费者过程，那么多个消费者应该如何消费数量较少的 messagequeue 呢？消费者有两种消费模式 ： 广播模式和集群模式 ，广播模式很好理解就是消费所有的消息；集群模式相当于多个消费者逻辑上认为是一个整体，最通俗的理解就是一个消息在集群里面只有一
面试题剖析回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 o
常见的MQ中间件中，RocketMQ实现了顺序消费的支持，其他的MQ基本都是没有在MQ层面做顺序消费方面的支持的，毕竟要保证顺序就会对性能带来很大的影响。消费的顺序性问题当消息不在同一个队列中或者同一队列有多个消费者消费的情况下才会有消费的顺序性问题，如果只有一个队列，只有一个消费者且每次都获取一条消息进行消费，那么消息一定是按顺序消费的。全局顺序消费所有进入MQ的消息都要保证顺序消费，如果要实现
考虑一个分布式场景中一个常见的场景：服务A执行某个数据库操作成功后，会发送一条消息到消息队列，现在希望只有数据库操作执行成功才发送这条消息。下面是一些常见的作法：1. 先执行数据库操作，再发送消息 public void purchaseOrder() {
orderDao.save(order);
messageQueue.send(message);
} 有
顺序消息的场景可能用的比较少，但是还是有的 比如一个电商的下单操作，下单后先减库存然后生成订单，这个操作就需要顺序执行的 那怎么保证顺序呢？首先生产者需要保证入队的顺序，入队都是乱的那再厉害的MQ也招架不住啊 一般的MQ都能保证内部Queue是FIFO的（先进先出），但是只是针对一个Queue，所以在发送消息的时候可以使用Hash取模法将同一个操作的消息发送到同一个Queue里面，这样就能保证出队
系列文章目录消息队列RocketMQ入门实践（一）消息队列RocketMQ入门实践（二） 文章目录系列文章目录前言一、顺序消息1.1 顺序消息的原理1.2 代码示例1.3 顺序消息缺陷二、事务消息2.1 回顾什么是事务2.2 分布式事务2.3 实现原理2.4 执行流程2.5 代码示例：总结 前言嗨，大家好，我是希留。经过前面两篇文章的学习，相信大家对RocketMQ已经有了一个基本的了解了，这篇文
RabbitMQ延时消息队列延时队列即放置在该队列里面的消息是不需要立即消费的，而是等待一段时间之后取出消费。那么，为什么需要延迟消费呢？就拿购物商城来讲吧：网上商城下订单后一定时间后没有完成支付，取消订单。这里将下订单称为系统创建预约。系统创建了预约之后，需要在预约时间到达前一小时提醒被预约的双方参会系统中的业务失败之后，需要重试。这种场景是很常见的，我们可以思考，比如：?第二个需求，系统创建了
怎么保证消息不被重复消费?（消息队列消费的幂等性）先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。首先就是比如rabbitmq、rocketmq、kafka，都有可能会出现消费重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是mq自己保证的，是给你保证的。然后我们挑一个kafka来举个例子，说说怎么重复消费吧。kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序号，然后con
正在上传…重新上传取消一、基础篇1、为什么需要消息队列？1.1、异步处理秒杀系统需要解决的核心问题是，如何利用有限的服务器资源，尽可能多地处理短时间内的海量请求。我们知道，处理一个秒杀请求包含了很多步骤，例如：风险控制；库存锁定；生成订单；短信通知；更新统计数据。如果没有任何优化，正常的处理流程是：App 将请求发送给网关，依次调用上述 5 个流程，然后将结果返回给 APP。对于这 5 个步骤来说
