在文章 Paho - MQTT C Cient的实现 Paho - MQTT C Cient的实现中，我介绍了如何使用Paho开源项目创建MQTTClient_pulish客户端。但只是简单的介绍了使用方法，而且客户端的结果与之前介绍的并不吻合，今天我就结合新的例子，给大家讲解一下Paho使用MQTT客户端的主要过程。 如同前面介绍的，MQTT客户端分为同步客户端和异步客户端。今天
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2024-09-11 10:30:29
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在现代分布式应用中，使用 Java 多线程消费 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）的场景越来越普遍。MQTT 是一种轻量级的消息传递协议，广泛应用于物联网（IoT）和实时数据处理。而多线程消费更多的消息可以显著提高应用的性能。下面将详细介绍如何实现 Java 多线程消费 MQTT，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案及进阶指南。
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前提：本例适合那些没有顺序要求的消息主题。kafka通过一系列优化，写入和读取速度能够达到数万条/秒。通过增加分区数量，能够通过部署多个消费者增加并行消费能力。但还是有很多情况下，某些业务的执行速度实在是太慢，这个时候我们就要用到多线程去消费，提高应用机器的利用率，而不是一味的给kafka增加压力。 使用Spring创建一个kafka消费者是非常简单的。我们选择的方式是继承kafka的
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2024-02-03 09:01:16
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0 背景 前面介绍过mqtt broker的一种开源解决方案-mosquitto[1]，本文将简单介绍一下商业化的解决方案-HiveMQ，目的是从商业化的视角看一下如何实现mqtt broker，有哪些可以借鉴和学习的思路，比如mqtt broker mesh组网是前面mosquitto中没有体现的，在商业应用中经常会遇到千万级的发布和订阅场景，
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2024-06-27 09:07:06
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线程启动类package com.zkdj.message;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
*多线程任务类，分配多少个线程去执行任务
*/
import com.zkdj.message.server.Server;
public class
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2023-06-02 15:13:45
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什么是阻塞队列首先，阻塞队列是一个队列，满足队列的基本数据结构，先进先出。其次，当队列满时，队列会阻塞插入元素的线程，直到队列不满；当队列空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是向队列里添加元素的线程，消费者是从队列里取元素的线程。如何写一个阻塞队列手写阻塞队列是多线程面试中常见的问题，能考察面试者对多线程和锁的基础知识。通过synchronized关键
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2023-10-24 12:33:19
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本章知识目标1.0 掌握线程的概念，java线程调度思想，优先级及线程的状态转换关系 2.0 了解Thread类的常用方法 3.0 掌握编写线程的两种方法 4.0 掌握线程资源同步处理的方法 5.0 掌握JDK任务定时调度执行方法java 多线程其实就是多个线程轮流占用cpu 每个任务占用的时间非常短 效果是每个任务并发执行1.0 java线程的概念1.1 多线程与多进程进程是对操作系统来说 一次
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2023-07-28 23:53:03
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根据官方文档我们知道KafkaConsumer是线程不安全的，KafkaProducer是线程安全的。接下来我们就来讨论为什么KafkaConsumer线程不安全1、kafka的消费者和分区的关系：topic下的一个分区只能被同一个consumer group下的一个consumer线程来消费，但反之并不成立，即一个consumer线程可以消费多个分区的数据，比如Kafka提供的ConsoleCo
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2024-05-22 10:30:02
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文章目录1. 线程通信的定义2. 为什么需要wait-notify?3. wait方法和notify方法4. wait方法和notify方法的原理5. wait方法和notify方法示例6. 为什么 wait 和 notify 方法要在同步块中调用？ 问题： 1.线程 wait()方法使用有什么前提？ 2. 多线程之间如何进行通信？ 3. Java 中 notify 和 notifyAll 有
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2023-11-24 11:33:53
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一、KafkaProducer消息流程图1.1 KafkaProducer 消息架构图 1.2 KafkaProducer 消息架构分为两部分第一部分是KafkaProducer主线程主要逻辑提供消息拦截器、序列化器、和分区器的默认实现和对外自定义扩展功能，已经将消息追加并缓存到累加器RecordAccumulator中，为Sender线程提供批量数据队列和发送分区的准备工作。第二部分是
既然如此，我们的机器为什么还要配置这么多无用的核处理器呢？因为Intel和AMD必须要竞争，为了达到竞争目的，必须要提供给我们看似处理更快的机器。他们不能提供更多的周期(每秒)，因为，如果他们这样做了，我们的机器会溶解。所以，他们提供额外的核处理器。机器包含的晶体管数量上升，并且，穆尔定律(在技术上)认为是可以的。但是，对于大多数人，机器的大部分能力被闲置了。说够了…在本文档中讨论的替代品和选项都
# 在Java中使用多线程消费MQTT中的数据
在现代分布式应用中，消息传递系统扮演着至关重要的角色。MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息协议，适用于物联网（IoT）和移动应用。Java作为一种广泛应用的编程语言，提供了多种库来支持MQTT的使用。在本文中，我们将展示如何使用Java中的多线程技术来高效地消费MQTT中的数据。
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原创
2024-08-03 05:47:40
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1. Kafka Java Consumer设计原理Kafka Java Consumer采用的是双线程设计，即将用户主线程和心跳线程分开。所谓用户主线程，就是你启动 Consumer 应用程序 main 方法的那个线程，而新引入的心跳线程（Heartbeat Thread）只负责定期给对应的 Broker 机器发送心跳请求，以标识消费者应用的存活性（liveness）。引入这个心跳线程还有一个目
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2023-08-04 10:16:05
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一、MQ的顺序问题1.顺序错乱的常见原因 ：消息发送：多线程并行发送，有顺序的消息被写入到不同的分区，异常重试。 消息消费：多消费者并行消费，或消费者内部启用多线程消费。异常重试。 2.为什么要保证消息的顺序 ：如果业务上通过消息发送的数据是有前后顺序关系时，则必须保证消息的顺序。 例如：通过MQ同步数据时，如果增、改、删的顺序在同步时变为删、改、增，数据将不被删除。
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2024-01-03 10:35:45
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新的生产者是线程安全的，在线程之间共享单个生产者实例，通常单例比多个实例要快。 Kafka消费者不是线程安全的 所以下面主要是消费者的大体，也没有实际的例子，提供思路 来自多线程处理在页面最后一部分所有网络I/O都发生在进行调用应用程序的线程中。 用户的责任是确保多线程访问正确同步的。非同步访问将导致ConcurrentModificationException。 此规则唯一的例外是wakeup(
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2023-11-28 11:09:01
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kafka在springboot环境下多线程请求和多线程消费
kafka在springboot环境下多线程请求和多线程消费1.需求描述：接到一个需求，A模块将某些渠道获取的数据发送到kafka，B模块从kafka消费数据，设置的主题是r2p5，即设置了5个分区，为了消费速度最大化，代码中设置了五个线程开发完生产者的代码如下：//pom.xml引入kafka配置包
<depen
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2023-06-09 22:28:30
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最近项目上用到了Kafka（作为数据源接入），这里将自己的实践分享出来，供大家参考或针砭。 从网上查阅资料发现，基本上有2中与Kafka对接的方式：1.Spring-Kafka
2.调用Kafka API自己实现ConsumerClientSpring-Kafka的基本原理就是Spring自动轮询Poll数据，通过监听器MessageListener.onMessage()向用户自定义的
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2023-07-11 17:22:03
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使用两种多线程模式消费数据KafkaProducer是线程安全的,然而 KafkaConsumer却是非线程安全的。 Kafka Consumer中定义了一个 acquire(方法,用来检测当前是否只有一个线程在操作,若有其他线程正在操作则会抛出 Concurrentmodifcationexception异常:java.util.ConcurrentModificationException:
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2023-09-24 20:39:14
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一、 1、Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数，如分区数为10，那么最多10台机器来并行消费（每台机器只能开启一个线程），或者一台机器消费（10个线程并行消费）。即消费并行度和分区数一致。如果指定了某个分区,会只讲消息发到这个分区上 （2）如果同时指定了某个分区和key,则也会将消息发送到指定分区上,key不
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2023-06-06 14:36:41
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一、当前配置Flink：版本1.4Flink-Kafka-Connector：0.10.xKafka-Brokers:3个Topic-Partitoins:3个Topic-Replication:2个二、现象描述Flink通过Kafka-Connector连接Kafka消费数据，当Kafka异常，Broker节点不可用时，Kafka的Consumer线程会把Flink进程的CPU打爆至100%其中
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2023-06-06 14:30:25
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