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。

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接收消息的对象，负责从服务端获取消息。 消费组（Consumer Group） 多个消费者组成同一个消费组，同一消费组内的消费者具有相同的消费属性。 代理（Broker） 一组节点构成的一个业务集群。 NameServer 存储元数据信息的轻量级注册中心。生产者/消费者在生产/消费消息前，需要先从NameServer获取元数据。

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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

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nkedIn开发。它是一个高吞吐量、低延迟的平台，可以处理大量的实时数据流。Kafka主要由三个部分组成：生产者、消费者和代理 服务器 。生产者将数据发布到Kafka集群，消费者从Kafka集群订阅数据并进行处理，代理服务器则是Kafka集群中的核心组件，负责处理消息的存储和转发。K

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nkedIn开发。它是一个高吞吐量、低延迟的平台，可以处理大量的实时数据流。Kafka主要由三个部分组成：生产者、消费者和代理服务器。生产者将数据发布到Kafka集群，消费者从Kafka集群订阅数据并进行处理，代理服务器则是Kafka集群中的核心组件，负责处理消息的存储和转发。K

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nkedIn开发。它是一个高吞吐量、低延迟的平台，可以处理大量的实时数据流。Kafka主要由三个部分组成：生产者、消费者和代理服务器。生产者将数据发布到Kafka集群，消费者从Kafka集群订阅数据并进行处理，代理服务器则是Kafka集群中的核心组件，负责处理消息的存储和转发。K

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nkedIn开发。它是一个高吞吐量、低延迟的平台，可以处理大量的实时数据流。Kafka主要由三个部分组成：生产者、消费者和代理服务器。生产者将数据发布到Kafka集群，消费者从Kafka集群订阅数据并进行处理，代理服务器则是Kafka集群中的核心组件，负责处理消息的存储和转发。K

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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

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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。

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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。

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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。

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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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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。

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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。

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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）

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