普通的主从结构，当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，人工干预费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。一、哨兵模式介绍Redis提供了哨兵的命令，是一个独立的进程哨兵通过发送命令给多个节点，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例的运行情况当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，通过通知其他的从服务器，修改配置文件切换主机Sentin
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2024-03-11 13:22:05
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1.观察消费者延迟消息堆积情况 2.查看单条消息的处理时间，查看启动的实例数，预估下每秒处理数据量 3.适当增加broker的读写队列数，防止，某一broker单条消息堆积引起队列消息总体延迟的情况 4.增加服务实例数量，提高消费能力 5.参数解释：Topic配置中perm的含义？ 设置该 Topic 的读写模式 6.扩展：划个重点：RocketMQ是按照队列进行消息负载的，如果consumer中
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2024-04-03 20:00:00
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目录1. 如何实现消息最终一致性事物2. 编辑pom.xml配置文件3. 编辑application.yml配置文件4. 添加事务状态表5. Rocketmq 中添加 Topic6. 发送消息6.1 使用RocketMQTemplate对象发送消息7. 执行本地事物7.1 事物执行方法7.2 事物状态回查添加TxMapper实现查询, 事物状态表实现事物状态回查:8. 接收消息8.1 pom.x
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2024-07-09 20:50:28
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1. 背景 最近一直再做一些系统上的压测，并对一些问题做了优化，从这些里面收获了一些很多好的优化经验，后续的文章都会以这方面为主。这次打压的过程中收获比较的大的是，对RocketMq的一些优化。最开始我们公司使用的是RabbitMq,在一些流量高峰的场景下，发现队列堆积比较严重，导致RabbitMq挂了。为了应对这个场景，最终我们引入了阿里云的RocketMq，RocketMq可以处理可以处理很多
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2024-07-18 14:59:17
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目录一.广播模式和集群模式的不同二.延迟拉取三.消费者延迟拉取消息的原因四.增加消费者后是如何分配MessageQueue(引出负载策略)一.广播模式和集群模式的不同首先我们要强调一下。在广播模式（每条消息需要被消费者组中的每个消费者处理，也就是说消费者组内的每隔消费者都会收到订阅Topic的全量消息因此即使扩充消费者的数量也无法提升消费者能力） 在集群模式下（也就是消息被消费者组中的任
使用消息中间件可以解决高并发，那是因为消息中间件可以将消息缓存到队列之中。但是 当消息 过多的时候,几万,几十万...消息中间件也可能会宕机,所以我们可以对消息中间件进行集群，在之前的activemq中activemq支持jms规范，点对点 发布订阅 消息模型，但是不支持分布式 (不支持集群) ，或者说集群比较麻烦 需要用到zk，activemq消息堆积能力没rocetmq消息堆积能力强 
1，简单模式工作的流程:当生产者生产消息后,将消息发往队列.当队列中有消息时,消费者会实时的监听队列中的消息.如果有消息则会执行消息2，工作模式 默认的传统队列是为均摊消费，存在不公平性；如果每个消费者速度不一样的情况下，均摊消费是不公平的，应该是能者多劳。采用工作队列在通道中只需要设置basicQos为
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2024-04-13 17:11:23
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Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存
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2024-07-29 23:49:11
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#!/bin/bash
#定义LAG初始值
sum=0
#定义kafka分区数量
consumer_num=("2" "3" "4")
#for a in $(seq 0 $num);do
#这条语句中的 seq 获取的范围是大于等于 0 小于等于数组size的范围，
#这样你在遍历中就会遍历到数组最后一个元素的下一个元素。
#然而shell并不会报错，而是以空字符来处理最后越界的那个元
原创
精选
2023-12-11 11:04:07
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RocketMQ由producer、NameServer、broker、consumer组成Producer：为生产者，消息的来源。需要与NameServer建立连接，从NameServer获取Topic对应的Message Queue的broker地址NameServer：相当于一个路由器，存着broker的地址信息和对应的topic信息。NameServer可以横向扩展，broker和每一台N
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2024-05-16 09:04:58
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snakeMQ是一个跨平台的Python消息队列库。消息队列让不同主机间通信变得简单可靠。使用snakeMQ，只需要发送消息，剩下的事都交给snakeMQ处理。特色：纯python实现，跨平台自动重连接可靠发送--可配置的消息方式与消息超时方式持久化/临时 两种队列支持异步 -- poll()symmetrical -- 单个TCP连接可用于双工通讯多数据库支持 -- SQLite、MongoDB
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2024-09-13 20:32:01
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引入 MQ 消息中间件最直接的目的是：做系统解耦合流量控制，追其根源还是为了解决互联网系统的高可用和高性能问题。系统解耦：用 MQ 消息队列，可以隔离系统上下游环境变化带来的不稳定因素，比如京豆服务的系统需求无论如何变化，交易服务不用做任何改变，即使当京豆服务出现故障，主交易流程也可以将京豆服务降级，实现交易服务和京豆服务的解耦，做到了系统的高可用。流量控制：遇到秒杀等流量突增的场景，通过 MQ
目录1.说一下mq的工作模式，分别有什么特点，还有说一下mq的交换机有哪几种2.说一下消息的重复消费跟解决方法3.说一下怎么确保消息不会丢失4.说一下消息的顺序消费问题5.说一下消息的堆积问题，怎么处理6.说一下mq的过期时间7.说一下死信队列8.在系统中用到mq的是哪一些场景9.你的延迟订单是怎么实现的1.说一下mq的工作模式，分别有什么特点，还有说一下mq的交换机有哪几种mq的工作模式主要有五
官网网站：http://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/https://github.com/apache/rocketmq/tree/master/docs/cn基本概念一、消息模型（Message Model）RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责
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2024-06-30 07:08:28
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# Python 监控消息队列是否积压的项目方案
## 引言
在现代微服务架构下，消息队列已成为系统解耦、异步处理的重要组成部分。然而，消息队列的积压问题（即队列中的消息数量不断增加）可能导致系统性能下降，甚至服务中断。因此，监控消息队列的状态至关重要。本文将介绍一个使用 Python 监控消息队列积压情况的项目方案，并附带代码示例和甘特图。
## 方案概述
### 目标
- 实时监控消
原创
2024-10-10 07:06:46
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kafka中提供了listeners和advertised.listeners两个配置项，两个配置项的具体含义和作用是什么，有些什么区别，以及应该如何进行配置呢？【概念理解】要搞清楚这些问题，首先得搞清楚两个逻辑概念：一个是kafka的侦听ip，一个是kafka的broker ip。所谓kafka的侦听ip，顾名思义，就是tcp的侦听ip。可以在某个固定的ip上侦听，也可以是全网段进行侦听（0.0
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2024-01-25 20:04:59
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Java Kafka 消费积压监控后端代码：Monitor.java代码： package com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.service;
import com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.model.ConsumerInfo;
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consum
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2024-05-21 11:01:55
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## Redis 队列会积压消息吗？
### 什么是 Redis 队列？
Redis 是一个开源的内存数据结构存储服务，常被用作缓存、消息队列和数据库等多个用途。Redis 队列是其中的一种常见应用场景，它使用 Redis 提供的数据结构 List 来实现队列功能。
在 Redis 中，可以使用命令 `LPUSH` 和 `RPUSH` 将数据插入到队列的头部和尾部，使用命令 `LPOP` 和
原创
2024-02-01 04:49:16
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# Redis convertAndSend消息是否会积压
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍Redis中convertAndSend方法的工作原理，并解答你关于消息是否会积压的问题。
## 整体流程
在开始解答问题之前，让我们先来了解一下整个流程。下表展示了Redis convertAndSend方法的步骤及相关操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
|
原创
2024-01-31 06:56:13
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整体流程：mysql---->maxwell------>maxwellkafkaproducer------>kafkabroker------->kafka消费者(listener) ------>落盘到日志库 问题原因：因为消费者存在瓶颈，造成数据大量积压查看消费者的积压情况./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-serve
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2023-06-21 22:51:43
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