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特黄 做受又硬又粗又大视频 MQ那點破事!音讯丟失、重復消費、消費順序、堆積、事務、高可用....

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本文轉載自微信公眾號「微觀技術」,作家 微觀技術。轉載本文請聯系微觀技術公眾號。

全球好,我是 Tom哥~

馬上要開啟國慶小長假了,祝全球節日快樂,吃喝玩樂走起~

為了便于全球查找問題,了解全貌,整理個目錄,我們不错快速全局了解關于音讯隊列,面試官一般會問哪些問題。

本篇著作的目錄:特黄 做受又硬又粗又大视频

音讯隊列的應用場景?

谜底:特黄 做受又硬又粗又大视频1、異步處理 2、流量削峰填谷 3、應用解耦 4、音讯通訊

报道称,台防务部门自2020年9月17日起,在其官网“实时军事动态”专区发布解放军军机动态。根据台空军今天公布的解放军军机轨迹图显示,解放军卡-28反潜直升机的活动轨迹位于东沙群岛东北方一小区块;报道还说,因卡-28主要搭载于054A导弹护卫舰之上,不排除是自护卫舰上起飞执行反潜任务。

海外网5月13日电 台湾地区前领导人马英九被控贱卖国民党党产的“三中案”,台北地方法院一审判马无罪,检方不服提上诉,二审13日首次开庭,马英九否认犯罪。

答:大陆和台湾同属一个中国,台湾从来不是一个国家。也永远不可能从中国分割出去。两岸同胞同根同源、同文同种特黄 做受又硬又粗又大视频,中华文化是两岸同胞心灵的根脉和归属,共同的宝贵精神财富。两岸同胞同受中华文化哺育滋养。博大精深的中华文化早已在台湾枝繁叶茂,熔铸在台湾同胞的生活习惯、思维方式、价值观念和思想情感之中。台湾的地域文化根源于中华文化也丰富了中华文化的内涵。

異步處理。將一個請求鏈路中的非中枢经过,拆分出來,異步處理,減少主经过鏈路的處理邏輯,縮短RT,栽培轮廓量。如:注冊新用戶發短信见告。 削峰填谷。幸免流量暴漲,打垮卑劣系統,前边會加個音讯隊列,平滑流量沖擊。比如:秒殺活動。生涯中像電源適配器亦然這個旨趣。 應用解耦。兩個應用,通過音讯系統間接诞生關系,幸免一個系統宕機后對另一個系統的影響,栽培系統的可用性。如:下單異步扣減庫存 音讯通訊。內置了高效的通讯機制,可用于音讯通訊。如:點對點音讯隊列、聊天室。 常用的音讯框架有哪些?

谜底:ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaQ,RocketMQ、Pulsar 等

MQ技術選型?

谜底:對比了 Kafka、RocketMQ 、Pulsar 三個框架,時耗、轮廓量、可靠性、事務、副本同步战术、多租戶、動態擴容、故障恢復等評估指標。

音讯模子有哪些?

谜底:1、點對點形状 2、發布/訂閱形状

如何保證 MQ 音讯不丟失?

谜底:在了解音讯中間件的運作形状后,主要從三個方面來考慮這個問題:

1、生產端特黄 做受又硬又粗又大视频,不丟失音讯

2、MQ服務端,存儲自身不丟失音讯

3、消費端,不丟失音讯

如何解決音讯的重復消費?

谜底:生產端為了保證音讯發送到手,可能會重復推送(直到收到到手ACK), 成熟yⅰn荡的美妇a片會產生重復音讯。然而一個纯属的MQ Server框架一般會想辦法解決,幸免存儲重復音讯(比如:空間換時間,存儲已處理過的message_id),給生產端提供一個冪等性的發送音讯接口。

然而消費端卻無法根柢解決這個問題,在高并發標準条款下,拉取音讯+業務處理+提交消費位移需要管事務處理,另外消費端服務可能宕機,很可能會拉取到重復音讯。

是以,只可業務端我方做纵容,對于已經消費到手的音讯,土产货數據庫表或Redis緩存業務標識,每次處理前先進行校驗特黄 做受又硬又粗又大视频,保證冪等。

如何保證 MQ音讯是有序的?

谜底:有些業務有险阻文条款,比如:電商行業的下單、付款、發貨、確認收貨,每個環節都會發送音讯。而消費端拉取并消費音讯時,亦然但愿按平方的狀態機经过進行。是以對音讯就有了順序条款。解決头绪:

1、該topic強制遴荐一個分區,悉数音讯放到一個隊列里,這樣能達到全局順序性。然而會損失高并發特点。

2、局部有序,遴荐路由機制,將合并個訂單的不同狀態音讯存儲在一個分區partition,單線程消費。比如Kafka就提供了一個接口擴展org.apache.kafka.clients.Partitioner,纰漏開發人員按照我方的業務場景來定制路由規則。

音讯堆積如何處理?

谜底:主若是音讯的消費速率跟不上生產速率,公交车挺进朋友人妻的身体里從而導致音讯堆積。解決头绪:

1、可能是剛上線的業務,好像大促活動,流量評估不到位,這時需要增多消費組的機器數量特黄 做受又硬又粗又大视频,栽培整體消費才调

2、也可能是消費端的問題,平方情況,一條音讯處理需要10ms,然而優化不到位好像線上bug,現在要500ms,那么消費端的整體處理速率會下落50倍。這時,我們就要針對性的排查業務代碼。Tom哥之前帶的團隊就有小伙伴出現這個問題,當時是數據庫的一條sql沒有射中索引,導致單條音讯處理耗時拉長,進而導致音讯堆積,線上報警,不過憑我們豐富的經驗,很快就定位解決了。

如何保證數據一致性問題?

谜底:為了解耦,引入異步音讯機制。先進行土产货數據庫操作,處理到手后,再發送MQ音讯,由消費端進行后續操作。比如:電商訂單下單到手后,要见告扣減庫存。

這兩者一定要保證事務操作,否則就會出現數據不一致問題。這時候,我們就需要引入事務音讯來解決這個問題。

另外,在消費環節,也可能出現數據不一致情況。我們不错遴荐最終一致性原則,增多剧試機制。

事務音讯是如何實現?

谜底:

1、生產者先發送一條半事務音讯到MQ 2、MQ收到音讯后复返ack確認 3、生產者開始執行土产货事務 4、if 土产货事務執行到手,發送commit到MQ;失敗,發送rollback 5、如果MQ?時間未收到生產者的二次確認commit或rollback,MQ對生產者發起反向回查 6、生產者查詢事務執行最終狀態 7、根據查詢事務狀態,再次提交二次確認

MQ框架 如何實現高轮廓量?

谜底:

1、音讯的批量處理

2、音讯壓縮,節省傳輸帶寬和存儲空間

3、零拷貝特黄 做受又硬又粗又大视频

4、磁盤的順序寫入

5、page cache 頁緩存,由操作系統異步將緩存中的數據刷到磁盤,以及高效的內存讀取

6、分區設計,一個邏輯topic底下掛載N個分區,每個分區不错對應不同的機器消費音讯,并發設計。

Kafka 為什么不维持讀寫分離?

谜底:我們清亮,生產端寫入音讯、消費端拉取音讯都是與leader 副本交互的,并沒有像mysql數據庫那樣,master負責寫,slave負責讀。

這種設計主若是從兩個方面考慮:

1、數據一致性。一主多從,leader副本的數據同步到follower副本有一定的延時,因此每個follower副本的音讯位移也不一樣,而消費端是通過消費位移來纵容音讯拉取進度,多個副本間要維護合并個消費位移的一致性。如果引入散播式鎖,保證并發安全,尽头耗費性能。

2、實時性。leader副本的數據同步到follower副本有一定的延時,如果網絡較差,延遲會很嚴重,無法滿足實時性業務需求。

綜上考慮,讀寫操作都是針對 leader 副本進行的,而 follower 副本主若是用于數據的備份。

MQ框架如何做到高可用性?

谜底:以Kafka框架為例,其他的MQ框架旨趣類似。

Kafka 由多個 broker 組成,每個 broker 是一個節點。你創建一個 topic,這個 topic 不错劃分為多個 partition,每個 partition 存放在不同的 broker 上,每個 partition 存放一部分數據,每個 partition 有多個 replica 副本。

寫的時候,leader 會負責把數據同步到悉数 follower 上去,讀的時候就径直讀 leader 上的數據即可。

如果某個 broker 宕機了,沒事兒,那個 broker 上头的 partition 在其他機器上都有副本,此時會從 follower 中再行選舉一個新的 leader 出來,全球繼續讀寫那個新的 leader 即可。這便是所謂的高可用性。

關于Kafka,面試官一般喜歡查验哪些問題?

谜底:

音讯壓縮 音讯解壓縮 分區战术 生產者如何實現冪等、事務 Kafka Broker 是如何存儲數據?備份機制 為什么要引入消費組?

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