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itMQ是一个生产者和消费者模型,主要负责接收、存储和转发消息。以下概念基于RabbitMQ进行描述。 消息 消息一般分为两部分,消息体和标签,标签主要用来描述这条消息,消息体是消息的内容,是一个JSON体或者数据等。 生产者发送消息,消费者消费消息,生产者与消费者彼此并无直接关系。
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Kafka实例是否需要创建消费组、生产者和消费者? “auto.create.groups.enable”为“true”时,不需要单独创建消费组、生产者和消费者,在使用时自动生成,实例创建后,直接使用即可。 “auto.create.groups.enable”为“false”时
Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息,多个消费者订阅该消息主题的消息,生产者与消费者彼此并无直接关系。 生产者(Producer) 向Topic(消息主题)发布消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块,使对方按照约定处理该消息。 消费者(Consumer)
约束与限制 生产者确认会影响性能,如果需要很高的吞吐量,应禁用生产者确认。注意,不使用生产者确认会导致可靠性下降。 配置RabbitMQ消息确认机制 以下介绍在Java客户端配置生产者确认和消费者确认的步骤。 生产者确认 消费者确认 生产者确认,即服务端在收到来自生产者的消息时进行确认。
导致消息堆积的常见原因如下: 生产者短时间内生产大量消息到Topic,消费者无法及时消费。 消费者的消费能力不足(消费者并发低、消息处理时间长),导致消费效率低于生产效率。 消费者异常(如消费者故障、消费者网络异常等)导致无法消费消息。 Topic分区设置不合理,或新增分区无消费者消费。 Topic频繁重分配导致消费效率降低。
导致消息堆积的常见原因如下: 生产者短时间内生产大量消息到Topic,消费者无法及时消费。 消费者的消费能力不足(消费者并发低、消息处理时间长),导致消费效率低于生产效率。 消费者异常(如消费者故障、消费者网络异常等)导致无法消费消息。 Topic分区设置不合理,或新增分区无消费者消费。 Topic频繁重平衡导致消费效率降低。
测试场景二(是否开启SSL):相同Exchange、队列、生产者数量、消费者数量、实例规格,开启SSL和未开启SSL的实例 测试场景三(生产者/消费者数量):相同Exchange、队列、实例规格,不同数量的生产者和消费者 测试场景四(单队列和多队列):相同Exchange、生产者数量、消费者数量、实例规格,不同的队列数量
一个主题由多个队列组成。队列数越大消费的并发度越大。 生产者(Producer) 消息写入的触发者,负责将消息推送到服务端。 生产者组(Producer Group) 同一类生产者的集合,这类生产者发送同一类消息且发送逻辑一致。 消费者(Consumer) 接收消息的对象,负责从服务端获取消息。
为目标RabbitMQ实例添加新的消费者,准备消费目标实例的消息。 图4 添加新消费者 为目标RabbitMQ实例添加新的生产者,下线原RabbitMQ实例的生产者,旧的消费者继续消费原RabbitMQ实例中的消息。 图5 迁移生产者 旧的消费者消费完原RabbitMQ实例的全部消息后,下线旧的消费者和原RabbitMQ实例。
同一个客户端可以作为生产者生产消息,也可以作为消费者消费消息,连接IP地址是相同的,如图1所示,此时我们无法区分哪个是生产者IP地址,哪个是消费者IP地址。如果想要直观体现生产者/消费者IP地址,您可以在客户端中设置“clientProperties”参数,通过此参数来标明生产者/消费者IP地址,示例如下。
以下两类: 生产者发送消息时发生消息重复: 生产者发送消息时,消息成功发送至服务端。如果此时发生网络闪断,导致生产者未收到服务端的响应,此时生产者会认为消息发送失败,因此尝试重新发送消息至服务端。当消息重新发送成功后,在服务端中就会存在两条内容相同的消息,最终消费者会消费到两条内容一样的重复消息。
安全分析 生产者 是用来构建并传输数据到服务端的逻辑概念,负责把数据放入消息队列。 订阅器 用于订阅安全云脑管道消息,一个管道可由多个订阅器进行订阅,安全云脑通过订阅器进行消息分发。 消费者 是用来接收并处理数据的运行实体,负责通过订阅器把安全云脑管道中的消息进行消费并处理。 消息队列
Warehouse,以下简称VW)之间建立KV订阅关系,建立了订阅关系之后,消费者VW的KVcache会定期的从生产者的obs cudesc快照目录增量同步sst文件到本地,后续就可以支持在消费者VM中跨VW查询生产者VW中的表。 创建的订阅关系可以在pgxc_group_subscription表中查询到记录。该函数仅9
Warehouse,以下简称VW)之间建立KV订阅关系,建立了订阅关系之后,消费者VW的KVcache会定期的从生产者的obs cudesc快照目录增量同步sst文件到本地,后续就可以支持在消费者VW中跨VW查询生产者VW中的表。 创建的订阅关系可以在pgxc_group_subscription表中查询到记录。该函数仅9
消息轨迹的参数说明如表3所示。 表3 消息轨迹的参数说明 参数 参数说明 生产者状态 生产者状态如下: 发送成功:消息发送成功,服务端已经成功存储消息。 生产耗时 生产者发送消息的耗时,单位ms。 地址 生产者的IP地址。 消费者状态 消费者状态如下: 消费成功 消费超时 消费异常 消费返回NULL
消息轨迹的参数说明 参数 参数说明 生产者状态 生产者状态如下: 发送成功:消息发送成功,服务端已经成功存储消息。 提交成功:允许消费者消费此事务消息。 回滚:事务消息将被丢弃,不允许消费者消费此事务消息。 未知,待确认:事务消息状态暂时无法确定,等待固定时间后,服务端向生产者进行消息回查。 生产耗时
a版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic,以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议: 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 发送消息后,生产者需要根
Connect、生产者和消费者协同工作才能保证,对使用ROMA Connect的生产者和消费者有如下的使用建议。 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 生产消息后,生产者需要根据ROMA Connect的返回信息确认消息是否发送成功,如果返回失败需要重新发送。 每次生产消息,生产者都需要
阅消息的模型,消息的生产、消费及管理围绕着消息主题进行。生产者向消息主题发布消息,多个消费者订阅该消息主题的消息,生产者与消费者彼此并无直接关系。 产品 产品是某一类具有相同能力或特征的设备合集。每个设备都有一个归属的产品,通过定义产品来确定设备所具备的功能属性。 物模型 物模型
为什么offset不连续? 在生产者客户端中开启幂等或事务,然后生产消息,此时您会在消费者客户端或Kafka控制台的“实例管理 > 消息查询”中观察到消息offset不连续的现象。这是因为开启了幂等或事务后,在生产消息时会产生一些元数据控制消息,这些控制消息也会生产到该Topic中,
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