消息机制

如何保证消息的可靠性传输？或者说，如何处理消息丢失的问题？ 面试官心理分析 这个是肯定的，用 MQ 有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是前面说的重复消费和幂等性问题。不能少，就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。 如果说你这个是用 MQ 来传递非常核心的消息，比如说计费、扣费的一些消息，那必须确保这个 MQ 传递过程中绝对不会把计费消息给弄丢。 面试题剖析 数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中，咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。 RabbitMQ 生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都有可能。 此时可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务channel.txSelect，然后发送消息，如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务channel.txRollback，然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务channel.txCommit。 // 开启事务channel.txSelecttry { // 这里发送消息} catch (Exception e) { channel.txRollback // 这里再次重发这条消息}/

文章目录 QNX微内核介绍 IPC进程间通信 Channels and connections Synchronous message passing Message copying Pulses 优先级继承与消息 Message-passing API Robust implementations with Send/Receive/Reply Events Signals POSIX message queues Shared Memory Typed memory Pipes and FIFOs QNX微内核介绍 IPC进程间通信 IPC在QNX Neutrino (微内核) 从一个嵌入式实时系统向一个全面的POSIX系统转变起着至关重要的作用 在QNX中，消息传递是IPC的主要形式，也提供了其他的形式，除非有特殊的说明，否则这些形式也都是基于本地消息传递而实现的。QNX Neutrino提供以下形式的IPC： Channels and connections IPC中消息传递时基于CS架构实现的,最简单的,制定对方进程号,要发送的一方,将消息加一个头,告诉内核把该消息发送给 pid 12345就行了,其实QNX4的时候时这么做的. 但是 如果服务器有两个线程,分别进行不同的服务, 你或者可以把消息发送给 pid 12345 tid3 就可以 如果某一服务,由一组线程进行

前言: Qualcomm MSM Interface,作用用于AP和BP侧的交互，通俗说法就是让设备终端TE（可以是手机，PDA，计算机） 对高通BP侧的AMSS系统进行操作，如调用函数，读取数据，设置其中的NV项等。 QMI的核心称之为QMI框架（QMI Framework），其主要功能包括以下3点： 1,连接MSM模块和设备终端，提供一个正交的控制和数据通道。在QMI的消息用有两种定义，一种是 QMIControl Message,另一种是QMI DataMessage，支持这两种消息并发，不会互相干扰导致出错。 2,列举一系列的枚举逻辑设备，提供给连接使用。QMI机制类似于一个服务器机制，有相应的client端 和services端，对应于QMI的control point和service。在AP向BP发送请求时，AP作为client端，当AP 接收BP侧返回的响应时，AP作为services端。QMI包含了一系列的QMI Service，例如nas,voice,wds等， 这些不同的services相当于不同逻辑设备，给不同的app调用。 3,QMI有相应的消息和消息的协议，设备终端就是通过这些消息来访问AMSS。对于不同的qmi消息， 消息长度不一样，可自己定义消息长度，不同的qmi消息，消息格式是相同的。 上图是QMIFramework的一个软件结构图。 从图中可以看出

浅谈消息队列及常见的消息中间件 前言 消息队列 已经逐渐成为企业应用系统 内部通信 的核心手段。它具有 低耦合 、 可靠投递 、 广播 、 流量控制 、 最终一致性 等一系列功能。 当前使用较多的 消息队列 有 RabbitMQ 、 RocketMQ 、 ActiveMQ 、 Kafka 、 ZeroMQ 、 MetaMQ 等，而部分 数据库 如 Redis 、 MySQL 以及 phxsql 也可实现消息队列的功能。 正文 1. 消息队列概述 消息队列 是指利用 高效可靠 的 消息传递机制 进行与平台无关的 数据交流 ，并基于 数据通信 来进行分布式系统的集成。 通过提供 消息传递 和 消息排队 模型，它可以在 分布式环境 下提供 应用解耦 、 弹性伸缩 、 冗余存储 、 流量削峰 、 异步通信 、 数据同步 等等功能，其作为 分布式系统架构 中的一个重要组件，有着举足轻重的地位。 2. 消息队列的特点 2.1. 采用异步处理模式 消息发送者 可以发送一个消息而无须等待响应。 消息发送者 将消息发送到一条 虚拟的通道 （ 主题 或 队列 ）上， 消息接收者 则 订阅 或是 监听 该通道。一条信息可能最终转发给 一个或多个 消息接收者，这些接收者都无需对 消息发送者 做出 同步回应 。整个过程都是 异步的 。 2.2. 应用系统之间解耦合 主要体现在如下两点：

本文收录于InfoQ，未经允许不得转载。 一、前言 消息队列中间件（简称消息中间件）是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步等等功能，其作为分布式系统架构中的一个重要组件，有着举足轻重的地位。 目前开源的消息中间件可谓是琳琅满目，能让大家耳熟能详的就有很多，比如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、ZeroMQ等。不管选择其中的哪一款，都会有用的不趁手的地方，毕竟不是为你量身定制的。有些大厂在长期的使用过程中积累了一定的经验，其消息队列的使用场景也相对稳定固化，或者目前市面上的消息中间件无法满足自身需求，并且也具备足够的精力和人力而选择自研来为自己量身打造一款消息中间件。但是绝大多数公司还是不会选择重复造轮子，那么选择一款合适自己的消息中间件显得尤为重要。就算是前者，那么在自研出稳定且可靠的相关产品之前还是会经历这样一个选型过程。 在整体架构中引入消息中间件，势必要考虑很多因素，比如成本及收益问题，怎么样才能达到最优的性价比？虽然消息中间件种类繁多，但是各自都有各自的侧重点，选择合适自己、扬长避短无疑是最好的方式。如果你对此感到无所适从，本文或许可以参考一二。 二、各类消息队列简述