得物技术分析，得物的信息技术领先么

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1. 引言

多年来,信息排队中心一直很受欢迎。在互联网应用中，它通常更大一点。我们所有人都能看到MQ。外面现在有很多中途新闻例如,RabbitMQ、火箭MQ、积极MQ、Kafka和其他类似系统。许多开发者已经精通使用一个或多个消息。但是,有些小伙伴对讯息的中间部分不熟悉。由于若干原因,不可能讨论等式的原则和具体细节。这类问题可能因其使用而出现。在这里，我们将研究信息排队中的共同问题(如顺序信息、可靠性保证、信息等),并推迟提供信息。并提供一些解决方案。

二。无法关闭临时文件夹:%s。

2.1.1. 核心信息的基本概念

我们在单个系统中，某些业务程序可按先后顺序进行。当涉及跨系统(有时是系统内部)的交流时,它需要更复杂的数据交换(也可视为电文传输)。以交互方式提供这些数据的方式,这可能是一步或同步。在逐步数据传输的情况下,往往需要一个载体，临时储存和分发来文。在此基础上，专门为接收、储存和传送信息而创建的专业方案。任何信息都可以视为信息队列的中心。

换句话说,如果我们仅仅利用数据库表格记录数据,接受数据表记录数据,然后通过定时任务传播数据表的数据,我们就建立了一个基本的短信系统(这是本地信息表)。

因此,我们可以推断,信息中心的主要理念是逐步利用高效可靠的传输方法进行数据传输。 以这一基本理念为指导的信息各不相同,因为它们侧重于不同背景,功能、性能和一般设计原则也各不相同。

MQ是一个从生产者到客户的单向通信机制。通常使用的MQs,如RabbitMQ、RocketMQ和Kafka, 都指实现模型的信息的中心。以下是目前最常用的一些信息:RabbitMQ、RocketMQ、Kafka(分布流处理平台)和Pulsar(分布流处理平台)是信息平台的例子。我在这里包括了两个流平台, 有些早期信息已经逐渐从视野中消失。我们根据两个主要原则选择企业:最大限度熟悉(可行性、使用可靠性)和业务协调(支持业务量和满足业务功能需求的中期业绩)。

将过去使用的信息媒体与新闻媒介进行比较。很容易找到，这不是一个全面的描述。也许Pulsar不像RabbitMQ、RocketMQ或Kafka那样受欢迎。兔子Q主要侧重于高水平和可信赖的数据。火箭MQ的速度和功能都很强。Kafka在大规模数据处理中更为常用(Pulsar是可比的)。

2.2.2. 从中间开始传递信息的意义

首先,让我们快速解释不对称、破译和峰值(如下文流程图所示)的重要性和重要性:

就用户登记接口而言,假设有2个业务点，他们已注册入学,领取新的津贴,领取新的津贴,领取新的津贴,并领取新的津贴。我们每个人都需要50毫秒来处理逻辑。如果我们使用单一接口连接这两个业务流程,因此,处理需要100毫秒。但是该流程中，用户注册时候，如果你不关心,你就得支付 如果你不支付自己的福利 立即。一旦您注册成功的数据返回,您就可以检索到您的数据 。新来者额外好处的这一部分可以与主要程序分开处理。如果我们除掉它主要接口程序只是负责着陆逻辑。它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它不一样, 它和现在不一样, 它和现在不一样, 它是以下步骤是处理分阶段向进入者提供奖励的理由。这确保了大约50毫秒的已登记接口可以取得结果。以及授予移民优势的行业。这项工作是通过不对称任务逐步完成的。 通过拆分业务点，我们已经做到解耦，在登记的附属活动中增加或减少职能点对主要进程没有影响。此外,如果在某一时刻要求并发布企业主程序,正好通过异步方式，它有能力在较长的时间内分散压力。目标是在一定的时间里减轻压力。这就是流量削峰。

另外，单线程模型的语言，信息的核心经常受到更多的需求。多线程模型的语言，或者协程型语言，虽然利用自己的多线(或协调)技术可以想象到能够做到这一点,但不可能做到这一点。这是第一次一国成为该国的国家,该国是该国为该国的国家,该国为该国为该国的国家,该国为该国为该国为该国的国家,该国为该国为该国为该国为该国的国家,该国为该国为该国为该国为该国的国家,该国为该国为该国为该国为该国为该国的国家的国家。然而,鉴于持久性问题和保持持久性的困难,使用成熟的中间体进行不对称数据通信是否可取?中间数据还使远程系统之间的数据传输不对称成为可能。

2 3 信息中型应用

以下是中间信息的主要应用:

非同步通信:可用于操作系统内的非同步通信或分布式系统中的信息交流。 系统脱钩:各类活动分离、业绩改善、主要附加程序分层、重要性分离和尽量减少异常后果 流动:间歇性激增流动的权力下放、系统压力的减少和系统可用性的增加 分布式服务一致性:火箭MQ服务的信息功能可处理分布式服务一致性(例如电序场景),也可使用分布式服务中间体。 信件排序和发送: 这是基本函数, 信件必须排队 。 迟延电文:迟延造成的业务情况,如延迟取消未清订单。 日志处理和卡夫卡是大型数据处理的两个实例。 MySQLbinlog 消费或商业变化直接与 MQ 消费同步化

因此,如果贵组织有上述情况或类似的职能、业绩要求,那么迅速添加中间信息,以提高业绩。

三,我希望你开始在通讯中提问

虽然引入中间信息有许多优点,但使用时也有许多缺点。例如,引入中间信息有许多优点,使用时也有许多缺点。例如:

增加中间信息增加了系统的复杂性和如何使用维护的方法。 万一信息没有传递呢? 如果为保证成功而两次传达信息呢? 我们如何对付中间异常点? 如果信息耗尽后进程失败, 我们能否从中间获取这些信息? 如果存在消费衰竭,导致流量被卡住,那么是否会始终不重复同一信息? 如果消费失败,我们如何确保再次处理这一信息? 当您再次使用相同的信息流时, 您如何管理? 这是否导致商业异常? 那么,我们如何确保消费者程序只运作一次? 我们如何核实发送和消耗顺序与这些顺序电文的顺序相符? 关于如何确保脚本消耗速度以便更能满足商业需求并防止信息无休止的积压,信息太多。 我想传送信息,然后等几秒钟再消化。我该如何继续呢?

当然,对于商业开发商来说,我们可以通过提出以下优先问题来改进这些挑战:

消息顺序性保证 避免消息丢失 消息的重复问题 消息积压处理 延迟消息处理

四. 解决问题的技术

四.1 信件序列确认

虽然一般信息中间器和流动处理中间器的建立往往是为了让电文有顺序,但根据其本身设计目标的不同理由导致在我们的操作中使用中间器时出现不同的处理方法,一般信息中间器和流动处理中间器的设计往往是为了让电文有顺序,但根据其本身设计目标的不同理由导致在我们操作中使用中间器时出现不同的处理方法。

用于常用电文或溪流中间体的顺序式电文设计,以及对使用无序序列的困难的分析如下:

RabbitMQ:

RabitMQ的个人排队(排队)这是首次公布此类信息。在设计上，RabitMQ的单队列数据保存在单一的Broker节点上。如果镜像队列被打开,镜像序列作为消息的复制件存在。主队列继续提供服务。在这种情况下,消费是排队消费。天然就是顺序性的。然而,由于单个排队同时便利若干消费者消费,消费者无法同时支付一个以上消费者的消费。当我们获得关于各种消费消费群体的数据时,我们发现消息传遍了众多的顾客。在并发高的时候，许多消费者无法确保信息处理顺序。

需要必要顺序的信息就是解决办法。使用与以前相同的 MQ 队列,对于单个队列来说,它只允许一种消费消费(共处理的顺序)。多线程同理）。个人参与率下降的困难在于政府无法这样做。你可以使用卡夫卡的设计概念为单个工作创建了多个队列集 。必须排序的信息根据其固定标识(例如ID)排列。此队列目前满载 。同一消息和签名都放在同一个队列中。这是第一次将单一消费者用于单一消费队列。这将确保信息排序和呕吐。

：

Kafka：

卡夫卡在河中央在其设计中，没有队列的概念，新闻是按主题编排的。单一专题可分为几个部分(部门)。这些部件可以分配给许多中间商节点。也可以设置副本备份,以提供高可用性。

卡夫卡和同一主题可能有几个消费者。甚至消费组。卡夫卡经常使用消费组(消费组不能干预同一主题下的消费)。消费集团可能包含一个以上的消费者。当同一个消费群体消费一个单一问题的一个以上部分时,它与生活费有关。Kafka将管理消费者群体中消费者-参与消费的发展和平衡。但有一点是肯定的: 单一的伙伴关系 只能被同一个消费者群体中的一个消费者 吃掉。

以上的设计理念下，Kafka在信息同一部分的内部保障是适当的。"主题 " 下新闻的顺序没有保证。当卡夫卡的新闻制作人给他发短信时您可以选择要发送的信件的哪个部分 。我们只需要整理信息发送到同一主题分区,这将确保新闻消费的顺序。个人客户使用多线语言。 ))多线程处理数据时，维持这一进程的秩序至关重要。这里略过）。

RocketMQ：

“火箭”MQ的一些基本思想和原则可以通过Aliyun的官方网络教授:“火箭”MQ的讯息是什么? “火箭”MQ的讯息是什么? “Aliyun”的讯息是“火箭”MQ的讯息。

RocketMQ的消息同样基于主题。"主题"中队列。它散布在一个或多个经纪商之间。其中一些同样的考虑也适用于卡夫卡专题参与方法,该方法用于保证以高性能方式接收和传播信息。然而,内部实现与外部实现并不相同。

RocketMQ为当地连续新闻的消费提供便利。这样做是为了确保同一新闻队列的新闻序列被消耗掉。新闻没有全球消费秩序的支持。若您想在特定主题上建立全球新闻消费序列,您必须支付费用。在此主题下, 您可以将队列数量限制为一个 。牺牲高可用性。下列资料可在Aliun文件中找到: RocketMQ 消息队列顺序消息 2.0

四.2 预防电文损失

在将信息发送到电文中间的过程中没有信息损失,从接收到被食用的信息中间没有信息损失,并且可以保证发送到电文中间的信息将被不亏损地消耗。

制作人传递的信号没有被误解:

信息中通常有一个发送信息确认(ACK)的机制,客户无法发送信息。好消息一传开 就必须由ACK来验证返回值可用于评估信件是否已成功传送到中间线 。这一阶段通常与中间电文接受存储程序的设计有关。根据中间件的设计，我们的标准衡量标准如下:

MQ 的 ACK (或 Conform) 方法用于直接接收结果 。 打开信件队列的耐久性机制( 如果需要额外设置, 将会发生) 。 中间线的部署非常适合使用。 无法启动 Evolution 的邮件组件 。

如果通信在具体业务设计中失败,我们可以根据业务相关程度作出相应补偿,例如:

无法关闭临时文件夹:%s。 如果仍然失败,视信息的重要性而定,选择降级选择:直接丢弃或降级为替代中间体或承运人(以及交付或消费设计所需的相关降级补偿)。

无法删除文件夹“{0}”。

在电文中接收和存储电文的系统各有不同,但意在优化电文不会丢失的确定性:

在RabitMQ收发和存储信件:

RabitMQ 信件可以启动发送者摄像模式, 并且提醒所有信件是否成功传输 。 保持它保持等待, 打开队列消息。 RabitMQ提供大量使用镜像队列的信息队列;然而,镜像队列只由大师提供,而其他奴隶仅提供备份服务。 师傅有机会从奴隶中挑选一位新师傅供职 最新的主要生产和消费情况将通报给奴隶。

接受并存储的火箭MQ电文:

火箭MQ信息以三种方式传送:同步(同步)、非同步(Async)和单向(单向)。对准确性有区别和保证。 发送标准信件( 三种方法) - 火箭MQ 信件队列 。 医管局的方法是从同步机制中传输出来的,当信息在主题栏下发送给经纪人大师和排队的具体信息时,会与奴隶同步。 消费者可以从奴隶主那里提取和消费信息,但只有经纪人大师才能从生产者那里接收信息。

以下是卡夫卡接受救赎之道的计划:

分割区副本模式意在提供高信息可用性,在主题形成时可以指定分割区副本的数量。 制作人可以得到多种确认(ACK),如在电文完全提交时确认(所有同步副本),在将电文写入主管副本时确认,或电文传送到网络时确认。 Kafka的消息，当您创建分区时,它只保存在几个分区复制文件中。不仅仅是磁盘,不是磁盘,是磁盘,是磁盘,是磁盘,是磁盘,是磁盘,是磁盘,是磁盘,是磁盘,是磁盘,是磁盘,是磁盘因此宕机时候，个别副本可能仍然丢失。Kafka 无法确保特定分区副本不会丢失 。这是一种可确保信息完整性(在多个经纪人中广泛使用)的分区副本方法。

信息积压的时间限制

就 " 专题 " 下的数据而言,卡夫卡提供了两个最大容量、有时限的最大储存上限规则;在逐步淘汰之前启动任何这些规则并删除材料,都需要特别小心。 RocketMQ也有服务器存储时限,将予以销毁,这也必须加以考虑。 由于磁盘容量的可持续性,数据积压的储存不能超过磁盘的上限。 在出现不正常的实际消费时,必须有足够的冗余,以尽量减少由于过早消费而造成的数据损失。

消费者新闻不会被遗忘:

当信息被消耗时,必须使用相关的ACK机制。 ACK是成功的 。 必须确定像RocketMQ这样的新闻再消费计划的最大消费时间,因为信息不成功就会重复消费。

"ACK新闻"有两个调查

如果不能在没有 " ACK " 的情况下消费新闻,可能会导致在特定信息地点无限期地堵塞信息消费。 新闻无法重现,导致新闻重现。

无限阻塞问题可以解释为与火箭MQ的使用失败有关,同时用某种设计重新测试电文:

设计电文体上的再测试属性数量,并在消耗失败增加再测试数量后将其发送到中间,等待下一次消费,且该消费已成功地直接返回到ACK。 如果达到最大再测试次数而电文仍然失败,则使用降级技术将电文保存到异常的信息可持续性载体,如DB。 未获得人工或定时任务补偿的信息

信息重申了消费关切,并指示读者注意以下分节。

四.3 重复查询(例如消费)

在检查最经常使用的中间体时,我们往往会发现，将由中心设计师处理它是为中层用户设计的 也是为中层用户设计的商业开发商就是这么做的诚然，商业消费逻辑比信息生产者的逻辑复杂。所有制作人都需要做的是 保证信息到达中心。另一方面,客户脚本必须处理复杂的商业逻辑。

使用独特的识别符来表示电文是否得到处理,对于解决电文再利用问题至关重要。

为确保数据不会反复改变,使用数据库的自加速主键或唯一的关键键。 利用中间状态和国家变化的顺序来确定行动是否已经完成。 如果在日志列表中记录成功的信件,如果新到的 ID 已经在日志列表中, 信件将不再被处理 。 在 Redis 和其他 NOSQLs 中保存一个处理缓存, 以检测信件是否已经处理 。 当消费业务流程变得更加复杂时,开发商必须在整个商业消费逻辑中保持数据处理的交易性质。

4个积压信息处理

通常,当我们介绍信息中间部分时,我们审查并测试新闻的创建和使用速度,以便尽可能实现平衡。 但是,行动可能会出现意外情况,导致信息大量积压。

临时紧急扩容

如果不禁止下游,通过扩大消费书写和迅速减少信息积压,提高消费率 如果消费者的下游数据处理能力受到限制,我们可以考虑组成一个临时小组通过临时脚本，这个故事是我们对2011年埃及抗议的特别报导的一部分。在前线保持业务顺畅运作至关重要。后来,为了处理数据积压问题,开始制作更多的消费者脚本。(信件序列必须经过额外处理 。 )以及最终处置令) 优化消费者脚本处理速度,打破下游制约因素,并在可能的情况下考虑批量处理、下游放大等。

消息积压预防

进行业务设计和降级,以防止浪费资金进行无效的通信。 视积压程度而定,增加或减少客户数量,减少信息积压。 提供应急计划积压的绝佳消息;异常现象是按计划设计的,处理速度很快。

4.5 信息处理的延误

延迟的电文能力包含在MQ中。 延迟和计划中的信息可以相互转换。

RocketMQ：为了提高效率,LocketMQ时间信息没有提供任何时间准确性。只支持特定水平的延迟信件。在Broker 结尾处, 使用信件延时Live 来延迟信件 。它为每个延迟级别生成信息消费队列。其次,对于延迟水平,确定一个定时任务。该信息取自新闻消费队列,并返回原主题和原新闻消费队列。

RabbitMQ:

RabitMQ通常提供两种获取延迟新闻的方法:第一是建立延迟新闻死亡队列。为了完成消费延迟,使用死字母中继队列。但是,如果前面的信息没有达到TTL时间,即使收到下列信息,它们也不会被移到传输队列; 第二个选项是使用延迟的交换插件(rabbitmq_delayed_message_sexchange) 。信件到达 TTL 后, 它被传送到合适的队列并消耗 。

Kafka不支持延迟或定时信息,因此必须使用其他技术生成延迟信息。

_ 其他协调员

共同数据库的索引结构允许按顺序编制数据索引。可随时方便地访问该数据库,以获得费时的信息。将数据存储在表格中所需的时间,开启定时任务，信息在满足要求后提取。跟踪测序处理或直接处理是可能的(必须补紧)。后续不再出现），然而,直接处理要求考虑诸如吞吐量和重叠等因素。为了便于处理,最好将一个单脚本移到通常的队列。该数据库积压的定时任务信息支持是可以管理的。然而,吞吐量有限。

Reids名单上的延时信息有条不紊地发出:

Reids 拥有一个允许延迟信件的 zset 结构的定序列表。 将信件添加到zset, 使用信件消耗时间作为分数。 使用 zrangebycore 命令信件消耗 。

# zrangebysocre 命令格式关键键, 最大值为 scorres 限值 01 。这是该国历史上第一次,也是全球历史上第一次,也是世界历史上第一次,也是世界历史上第一次,也是世界历史上第一次。#withscorres表示搜索数据必须是分数的。后端的限值是所有fset 和分数限制为 01 的 zrangeboycore 密钥 0 的开始 。

当然，该软件也有某些限制。首先，必须重新定义数据以避免数据丢失(如果配置不合理,不能保证100%有效)。另一方面,每项订单的坚持将导致业绩下降。需要权衡）；其次，如果信息被拖延太多,就会造成大量无法使用的新闻积压。消费必须与消费失败(当然,消费失败是可以想象的)相平衡。还建议开始个别消费过程,并将延迟信息传送给通常的消费排队。

任务时间表取决于时间 :

在很多软件中，有一项完成有时限的活动的有时限的战略。可以利用时间和多阶段时间轮来制定推迟时间表。如果我们选择推迟我们的任务,我们将能够这样做。使用这种方法完成工作时间表是可行的。因此,重要的是自己为支助性工作制定最长时限,并根据独特的需求建立一个时间粒子(多层次)以发送时间粒子(多层次)。我不会向你解释时间轮回的原因如果你有兴趣,你可以自己找找

5. 总结

以上部分的导言,我相信你能够理解这个信息 的功能和基本原则 作为一步步的联结 相当不费吹灰之力。人们也普遍了解如何利用最低质量来构建自己的公司。最大质量问题大多发生在使用中。只是要求我们更深入地思考。将细节思虑周到，提供高水平的业务可用性。甚至，我们还可以提取一些解决办法的核心。指商业中可比较的概念,优化我们的业务。例如,信息顺序排列是为了保证信息的核心由信息的制作者传递给唯一的部门。确定和降低每一步骤的方法是防止信息损失的关键;消费等的关键是唯一的标志和步骤;积压的关键是快速反应应急计划;延迟的关键是信息顺序。优化点是性能提升。

科学方法涉及发展和综合。在学习问题方案期间,和我说的一样并在使用中演绎，这就是我要说的 这就是我要说的再应用到业务中去，我不知道我会做什么, 但我知道,我不会做它。建立高能力商业结构是一个极好的概念。这是我们能够做的最重要的事情。

参考：

RocketMQ 消息队列编辑 - 帮助中心 - Ariwin 周后,Ding Wei,RockomMQ技术反省——RockomQ建筑设计和实施概念。 卡夫卡管理局指南,Neha Narkhede、Gwen Shapira和Todd Palino。

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