1.阿里面试官:SpringBoot如何整合RabbitMQ
2.Canal结合RocketMQ实现Mysql和Redis的阿里阿里数据同步
3.阿里二面:RocketMQ 集群 Broker 挂了,会造成什么影响?
4.阿里IM技术分享(九):深度揭密RocketMQ在钉钉IM系统中的源码应用实践
5.阿里Java研发二面:了解RabbitMQ?说说RabbitMQ可靠性投递
6.关于mq现在主流用哪一个?
阿里面试官:SpringBoot如何整合RabbitMQ
SpringBoot与RabbitMQ的整合教程
在日常开发中,SpringBoot因其简洁易用的阿里阿里特性,常与各种技术栈结合。源码今天我们就来深入探讨SpringBoot如何与RabbitMQ无缝对接。阿里阿里SpringBoot的源码彩网源码集成通常涉及三个步骤:依赖引入、配置和使用模板。阿里阿里
首先,源码对RabbitMQ有个基本了解是阿里阿里必要的,它类似于消息队列,源码生产者发送消息到Exchange,阿里阿里然后Exchange根据策略将消息分发到相应的源码Queue,消费者从Queue中接收消息。阿里阿里理解Exchange的源码种类,如Direct Exchange和Topic Exchange,阿里阿里有助于更好地应用。
在SpringBoot整合中,首先要在application.yml或配置类中引入RabbitMQ的依赖,并配置服务器地址和端口。SpringBoot通过统一的xxxTemplate接口,简化了技术整合的复杂性,让代码更加简洁。
要使用RabbitMQ,你还需要安装RabbitMQ服务,如通过Docker快速搭建。安装成功后,可以通过web管理后台进行管理,比如设置消息存放位置和创建队列。
初级用法中,通过@EnableRabbit和@RabbitListener注解,可以快速实现消息的消费。发送消息则需要创建队列对象,使用RabbitTemplate进行发送。迪士尼手机端源码发送和消费的示例代码演示了基本流程。
高级用法中,推荐显式指定Exchange类型(如Topic Exchange)和Routing Key,以实现更精确的消息路由。配置交换器与队列后,通过指定路由键,可以控制消息流向特定的队列。
最后,尽管本文主要介绍了SpringBoot整合RabbitMQ的基础和高级用法,但SpringCloud-Stream的使用将带来更高级的抽象和管理,值得进一步探索。如果你对这些内容感兴趣,记得关注后续更新,我们将在后续文章中深入讲解。
Canal结合RocketMQ实现Mysql和Redis的数据同步
解决数据库与缓存一致性问题时,本文选择了阿里Canal与RocketMQ进行Mysql和Redis的数据同步。首先, RocketMQ的相关配置较为常见,主要关注启动顺序和相关文档。在Mysql方面,创建用户并配置权限,修改my.ini文件开启binlog,确保数据可监控。
Canal的安装和配置是关键步骤。从官方1.1.5版本下载,配置canal.properties和instance.properties,包括MQ和ZK地址,以及数据库连接信息。通过"show master status;"命令获取binlog文件和偏移量信息。启动Canal后,通过SpringBoot项目构建消费者监听,观察数据同步效果。vue公共头部源码
同步并非实时,MySQL的redo log机制影响了数据更新的同步。write pos和check point的原理决定着数据的写入策略。在实际应用中,可能还需考虑消息队列的顺序和重复消费问题。虽然流程已通,但仍需针对实际环境进行调整优化。
阿里二面:RocketMQ 集群 Broker 挂了,会造成什么影响?
君哥分享了RocketMQ集群中Broker挂掉时的影响。
若集群中的一个Broker宕机,首先影响到的是Producer发送消息的失败。对于普通消息,特别是同步发送的,存在重试机制,消息会尝试发送到其他Broker。这可以通过代码中的循环逻辑实现,当发送失败后,会不断尝试重试。但异步和单边消息不会进行重试,因此发送失败。
在同步发送情况下,为了避免消息发送到已宕机的Broker上,Producer采用round-robin方式记录上一次发送的Broker,并选择下一个Broker进行发送。代码示例展示了这一机制。
面对大流量场景下大量消息重试导致性能影响,RocketMQ提供了延迟隔离策略,允许发送失败的Broker在一段时间内被隔离,优先选择其他正常运行的Broker发送消息。然而,该策略默认未启用,需要在初始化Producer时明确开启。淘宝店铺源码采集
对于全局顺序消息,如果设置所有消息仅发送至同一个Broker的特定MessageQueue,当该Broker挂掉时,消息发送将暂停,直至Broker重启。局部顺序消息受影响,则是当前订单相关消息发送至同一Broker的不同MessageQueue,导致该订单消费顺序性受影响。其他订单消息可发送至其他队列,不受影响。
消费者在Broker挂掉时的行为取决于集群配置。在未配置主从集群的情况下,消费者仍会尝试从挂掉的Broker拉取消息,导致拉取失败。NameServer会每秒检查一次Broker状态,若秒内未收到心跳信号,则关闭与该Broker的通道,并从本地缓存中移除其信息。消费者默认每秒向NameServer拉取路由信息,因此最多可能有秒的拉取失败时间。
若配置了主从集群,消费者在主节点恢复前,将转向从节点进行消息拉取,不受影响。Broker挂掉后,消费组通过NameServer拉取订阅关系更新本地缓存,主节点不在列表中,从而选择从节点进行消息拉取。
在主节点压力较大时,即使未配置主从集群,消费者也可能转向从节点拉取消息。代码逻辑显示,度假屋网站源码当未处理的消息超过物理内存的%时,会触发从节点拉取操作。
对于广播消息,消费者本地保存消息偏移量,不依赖Broker,因此即使从节点拉取,也不会导致重复消费。然而,对于集群模式,消息偏移量保存在Broker,需通过更新请求和同步机制保持一致。如果主节点宕机,从节点保存的偏移量可能不准确,但消费者本地保存的偏移量保证了不会拉取重复消息。
若主节点重启,即使无法立即同步从节点的最新偏移量,消费者使用本地偏移量拉取消息时,主节点会更新偏移量,同时从节点也同步偏移量,避免重复消费。如果消费者也宕机,则重启后,如果未被其他消费者更新主节点的偏移量,确实可能拉取重复消息。
总结,RocketMQ在Broker宕机时,通过多种机制确保消息发送、消费的连续性和一致性,尽管存在特定场景下的潜在影响,但通过合理配置和设计,可以有效管理这些情况。
阿里IM技术分享(九):深度揭密RocketMQ在钉钉IM系统中的应用实践
本文由钉钉技术专家尹启绣分享,有修订和重新排版。
短短的几年时间,钉钉迅速成为一款国民级应用,发展速度堪称迅猛,其IM作为最核心的功能,每天需支持海量企业用户的沟通,同时为淘宝、高德等App提供基础的即时通讯能力,是日均千亿级消息量的IM平台。在钉钉的IM中,通过RocketMQ实现了系统解耦、异步削峰填谷,以及定时消息等高级特性,与RocketMQ深入共创,优化解决其本身问题,并孵化出POP消费模式,使RocketMQ能完美支持对性能稳定性和时延要求非常高的IM系统。
本文是系列文章的第9篇,主要探讨了钉钉IM面临的巨大技术挑战,包括ToB与ToC的差异,安全要求高,稳定性要求高,以及业务多样性。ToB与ToC的沟通存在较大差异,ToB场景下,聊天记录非常重要,钉钉提供多端同步和消息云端存储能力,确保用户消息不丢失;安全要求高,通过人和组织架构打通的工作群和全链路加密能力,保障信息安全;稳定性要求高,钉钉IM系统在稳定性上进行了深入建设,采用RocketMQ定时消息和堆积能力做热点治理和流量防护;面对业务多样性,钉钉IM尽可能满足不同行业的通用性需求,如支持万人级别的群。
消息队列在钉钉IM系统中发挥着重要作用,尤其是RocketMQ,提供了高并发、高性能、高可用能力,支持异步化解耦、失败重试、削峰填谷等能力。消息队列在发消息链路和已读链路中发挥了重要作用,确保消息的及时送达和状态更新。
钉钉IM选择RocketMQ的原因在于其经过多次双考验,具备堆积性能、低时延、高可用性,符合对消息队列的基本要求。RocketMQ提供定时消息、事务消息等特性,实现分布式定时任务,消息可重放和死信队列提供后悔药能力。消息队列的使用场景丰富,RocketMQ的扩展能力可实现通用性的扩展封装,降低开发工作量,同时提供Tag & SQL过滤功能,降低下游系统的订阅压力。
在使用RocketMQ的过程中,钉钉IM面临了诸多技术问题,如波浪式流量、负载均衡维度粗、单机夯死导致消息堆积、rebalance问题和C++ SDK能力缺失等。通过与RocketMQ的共创,最终孵化出RocketMQ 5.0 POP消费模式,解决了一系列实时系统使用RocketMQ遇到的问题,包括解决客户端版本升级、单机夯死问题、负载均衡、无需关注partition数量、解决rebalance问题以及负载更均衡等。
通过与RocketMQ的深入合作,钉钉IM不仅优化了解决了自身的技术挑战,同时也共同推动了RocketMQ的进化,使得RocketMQ成为即时通讯场景消息队列的首选。此外,文章提供了相关学习资料和交流平台,鼓励读者深入学习和交流IM系统的技术知识。
阿里Java研发二面:了解RabbitMQ?说说RabbitMQ可靠性投递
关于阿里Java研发二面中关于RabbitMQ可靠性投递的讨论,我们需要明确效率与可靠性的权衡。在一些对实时性要求不高的场景,可能需要牺牲部分可靠性来提升效率。
首要挑战是确保消息发送到RabbitMQ服务器,可能因网络或Broker问题导致失败。对此,有交易事务模式和确认模式两种方案。事务模式虽然能保证消息到达,但会消耗大量性能。确认模式下,生产者通过channel.confirmSelect获取消息投递确认,确保消息成功到达目的地,但可能影响效率。
其次,正确路由和队列管理也很关键,避免因路由错误或队列问题导致消息投递失败。为防止消息丢失,需要启用队列、交换机和消息的持久化。同时,确保消息从队列到消费者的过程可靠,包括消费者回调机制和设置补偿机制来处理未响应的消息。
避免消息重复消费和保持消息顺序性是其他挑战。通过业务ID和日志控制重复消息,而RabbitMQ本身无法保证多消费者下的消息顺序。视频教学资源可以提供更深入的学习,建议预留时间进行系统学习,拒绝简单搬运代码知识。
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关于mq现在主流用哪一个?
在当今技术栈中,MQ的选择如同繁星点点,各有其特色和适用场景。ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ和RocketMQ等,都是业界广泛认可的MQ解决方案。 对于初出茅庐的小项目,ActiveMQ以其易用性和轻量级特性,成为许多开发者的首选。它的API简洁,部署简单,能满足基础的消息传递需求。 然而,当数据量庞大且对数据完整性有较高要求时,Kafka则崭露头角。它的分布式架构和高吞吐量特性,使其在处理海量实时数据流时游刃有余,且数据丢失的可能性微乎其微。 而对于那些对数据安全性有着严格要求的大型项目,RabbitMQ则是一个可靠的选择。作为阿里开源的优秀产品,RabbitMQ凭借其持久化消息、事务支持和强大的队列管理,确保了在复杂业务环境中消息的完整传递。 ZeroMQ则以其低级别的、面向连接的通信方式,为那些对性能和灵活性有极高要求的高性能应用提供了可能,尤其适合实时通信和高性能分布式系统。 最后,RocketMQ作为阿里云的明星产品,专为大规模分布式系统设计,提供了强大的消息堆积和可靠性保障,适用于需要高吞吐量和高可用性的大型企业级应用。 综上所述,选择MQ时,需根据项目的规模、数据需求和性能要求来权衡。每种MQ都有其独特的优点和适用场景,只有深入了解并结合实际,才能找到最适合你的那颗星。RocketMQ ç®ä»
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