消息队列

Rabbit安装（单机及集群，阿里云） 前言 虽然我并不是部署人员，但是自己私人测试环境的各类东东还是得自己安装的。 尤其在规模不大的公司，基本安装部署工作都是后端的份内之事。 那么最令人痛苦的，莫过于自己就是安装大佬教程走，但是就是过不去。尤其是初学者，解决问题的能力，还不足，往往就直接卡死了。 其实还有另外一个问题，那就是很多的教程，包括许多视频的教学，大多采用不真实的环境。要么是多台虚拟机实现集群，要么是一台线上服务器走天下。当然作者们也有着诸多考虑，有的是为了学员可以零成本的感受安装，另一方面学员大多都是学习知识，而不是为了实际应用（真的懂得，又不大需要这个东东）。最重要的是，学习阶段，大部分安装都是单机的，可以满足需求了。 但是，我发现在很多的扣扣群，微信群依然存在着那么一批正式环境安装遇到各类问题，苦求无门的朋友。在我回复之后，部分人提议我可以将这部分经验发出来，帮助更多的人。 所以有了这个系列，我会通过真实的阿里服务器集群（三台），搭建各个中间件的集群等。 最后，由于打马赛克太麻烦了。并且我之后可能会开放安装视频，所以有的IP什么的，我并不方便打马赛克。但是希望你们不要做坏事儿哈。 Rabbit安装概述 简介 RabbitMQ是一款消息中间件，其安装分为： 单机安装（只有一台服务器，上面只有一个RabbitMQ的Broker实例） 多主集群转发数据

kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性： 1. 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。 2 .高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。 3 .支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息。 4 .支持Hadoop并行数据加载。 本篇属于大数据技术－> kafka 系列的开篇，本文从以下几个基础层面概述Kafka的知识点，后续在针对于单个的技术点扩展每篇博文。 Kafka背景介绍 Kafka基本架构组件 Kafka设计原理 Kafka用途 一：Kafka背景介绍 Kafka是一种高吞吐量的，分布式，快速、可扩展的，分区和可复制，基于发布／订阅模式的消息系统，由Linkedin开发，之后成为Apache项目的一部分。使用Scala语言编写，目前已被广泛应用于各行业各类型的数据管道和消息系统中。 kafka的设计目的是提供一个发布订阅解决方案，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 Kafka分布式发布订阅设计图 二 ：Kafka基本架构组件 1. Broker ：［中间者，代理者］ Kafka集群包含多台服务器

数据技术之 Kafka 版本：V1.0 一 Kafka概述 1.1 Kafka 是什么 　　在流式计算中，Kafka 一般用来缓存数据，SparkStreaming/Flink/Storm 通过消费 Kafka 的数据进行计算。 1）Apache Kafka 是一个开源消息系统，由 Scala 写成。是由 Apache 软件基金会开发的 一个开源消息系统项目。 2）Kafka 最初是由 LinkedIn 开发，并于 2011 年初开源。2012 年 10 月从 Apache Incubator 毕业。该项目的目标是为了处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台 3）Kafka 是一个分布式消息队列。Kafka 对消息保存时根据 Topic 进行归类，发送消息 者称为 Producer，消息接受者称为 Consumer， 此外 kafka 集群有多个 kafka 实例组成，每个 实例(server)成为 broker。 4）无论是 kafka 集群，还是 producer 和 consumer 都依赖于 zookeeper 集群保存一些 meta 信息，来保证系统可用性。 1.2 传统消息队列实现原理 　　（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除） 　　　　点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信 息，　　　

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 版权声明：本文由孙勇福原创文章，转载请注明出处: 文章原文链接： https://www.qcloud.com/community/article/244 来源：腾云阁 https://www.qcloud.com/community 作者简介：孙勇福，腾讯云高级工程师，负责腾讯云TDSQL产品研发，毕业至今一直从事数据存储系统运维和研发工作，在数据库领域以及NoSQL领域具有丰富的运维和开发经验。 开源数据库往往不具备商业数据库一样的高端能力，但是却因简单易用，无需license费用等深得大家喜欢，但在云服务时代，打造一款同时具备了开源数据库的性价比和商业数据库的安全性的数据库，几乎是所有使用者心中的梦想。腾讯云数据库TDSQL基于这样的考虑，实现了云化的审计能力，下面就让我们一起来看看具体的技术细节。 产品架构 各模块特点 1) proxy 三个无差别proxy Ip，保证一个或者两个proxy 故障时，剩余proxy Ip 正常工作用户无感知。 旁路信息进入kafka时，对数据进行压缩上传同时kafka必须半数节点响应成功后才算正确上传。 每个用户实例都有自己单独的proxy，在数据上传是不同实例消息并发上传到kafak的topic,保证每个用户信息及时进入审计消息队列。 2) Kafka

RabbitMQ主页：https://www.rabbitmq.com/ AMQP AMQP协议是一个高级抽象层消息通信协议， RabbitMQ是 AMQP协议的实现。它主要包括以下组件： 1.Server(broker): 接受客户端连接，实现 AMQP消息队列和路由功能的进程。 2.Virtual Host:其实是一个虚拟概念，类似于权限控制组，一个Virtual Host里面可以有若干个Exchange和Queue，但是权限控制的最小粒度是Virtual Host 3.Exchange:接受生产者发送的消息，并根据Binding规则将消息路由给服务器中的队列。ExchangeType决定了Exchange路由消息的行为，例如，在RabbitMQ中，ExchangeType有direct、Fanout和Topic三种，不同类型的Exchange路由的行为是不一样的。 4. Message Queue：消息队列，用于存储还未被消费者消费的消息。 5.Message: 由Header和Body组成，Header是由生产者添加的各种属性的集合，包括Message是否被持久化、由哪个Message Queue接受、优先级是多少等。而Body是真正需要传输的APP数据。 6. Binding:Binding联系了 Exchange与 Message Queue。 Exchange在与多个

1：为什么使用MQ? 主要是：解耦、异步、削峰。 （1）解耦：A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃…A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。 就是一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，互相之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ 给它异步化解耦。 （2）异步：A 系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在 BCD 三个系统写库，自己本地写库要 3ms，BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近 1s，用户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求。如果使用 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中

文章目录 一、下载并安装 Erlang 安装 Erlang 设置 ERLANG_HOME 环境变量 验证Erlang是否安装成功： 二、下载并安装 RabbitMQ 安装 RabbitMQ 设置RABBITQM_SERVER环境变量 三、安装 rabbitmq_management 查看 RabbtitMQ 的所有插件 安装 rabbitmq_management 可视化界面插件 四、管理 rabbitmq_management 用户 查看 rabbitmq 已注册用户 创建一个用户 给用户root设置tag 五、利用Python实现测试 Producer 生产者代码 Consumer 消费者代码 RabbitMQ是一个在AMQP协议标准基础上完善的，可复用的消息中间件。 它遵循Mozilla Public License开源协议，采用 Erlang 实现的工业级的消息队列(MQ)服务器，Rabbit MQ 是建立在Erlang OTP平台上； 具有可伸缩性(即集群服务)，消息持久化的特性。 好文章 记得 收藏 + 点赞 + 关注 额 ！！！ ---- Nick.Peng 一、下载并安装 Erlang 因为 RabbitMQ 服务器是基于 Erlang 环境的，所以安装 RabbitMQ 服务器前必须先安装 Erlang； 安装 Erlang 时要注意安装的 RabbityMQ

Rabbit安装（单机及集群，阿里云） 前言 虽然我并不是部署人员，但是自己私人测试环境的各类东东还是得自己安装的。 尤其在规模不大的公司，基本安装部署工作都是后端的份内之事。 那么最令人痛苦的，莫过于自己就是安装大佬教程走，但是就是过不去。尤其是初学者，解决问题的能力，还不足，往往就直接卡死了。 其实还有另外一个问题，那就是很多的教程，包括许多视频的教学，大多采用不真实的环境。要么是多台虚拟机实现集群，要么是一台线上服务器走天下。当然作者们也有着诸多考虑，有的是为了学员可以零成本的感受安装，另一方面学员大多都是学习知识，而不是为了实际应用（真的懂得，又不大需要这个东东）。最重要的是，学习阶段，大部分安装都是单机的，可以满足需求了。 但是，我发现在很多的扣扣群，微信群依然存在着那么一批正式环境安装遇到各类问题，苦求无门的朋友。在我回复之后，部分人提议我可以将这部分经验发出来，帮助更多的人。 所以有了这个系列，我会通过真实的阿里服务器集群（三台），搭建各个中间件的集群等。 最后，由于打马赛克太麻烦了。并且我之后可能会开放安装视频，所以有的IP什么的，我并不方便打马赛克。但是希望你们不要做坏事儿哈。 Rabbit安装概述 简介 RabbitMQ是一款消息中间件，其安装分为： 单机安装（只有一台服务器，上面只有一个RabbitMQ的Broker实例） 多主集群转发数据

kafka在大数据、分布式架构中都很流行。kafka可以进行流式计算，也可以做为日志系统，还可以用于消息队列。 本篇主要是kafka消息队列相关的知识。 零、kafka作为消息队列的优点： 高吞吐、低延迟 ：kakfa 最大的特点就是收发消息非常快，kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的最低延迟只有几毫秒。 高伸缩性 ： 每个主题(topic) 包含多个分区(partition)，主题中的分区可以分布在不同的主机(broker)中。 持久性、可靠性 ： Kafka 能够允许数据的持久化存储，消息被持久化到磁盘，并支持数据备份防止数据丢失，Kafka 底层的数据存储是基于 Zookeeper 存储的，Zookeeper 我们知道它的数据能够持久存储。 容错性 ： 允许集群中的节点失败，某个节点宕机，Kafka 集群能够正常工作 高并发 ： 支持数千个客户端同时读写 一、pull模式 消息队列有push模式和pull模式。push模式是消息队列推送给消息消费者，pull模式是消息消费者从消息队列中拉取。 kafka使用了pull模式。 二、发布 - 订阅消息系统 kafka是一个分布式的发布 - 订阅(pub-sub)消息系统。 在发布 - 订阅系统中，消息被保留在主题中。 消费者可以订阅一个或多个主题并使用该主题中的所有消息。 消息生产者称为发布者，消息使用者称为订阅者。 比如

讲师介绍 严锁鹏， 奇虎360大数据架构运维专家，具有10年基础架构与大数据开发经验。2013年加入360商业化团队，负责消息中间件开发与运维，同时涉及大数据架构、微服务架构、实时计算平台、机器学习平台、监控系统等基础设施建设，致力于为商业化团队提供稳定高效的基础服务。 大家好，我是来自360商业化的严锁鹏，今天我会向大家分享如下内容： 分享概要 1、消息队列选型 2、Kafka在360商业化的现状 3、Kafka client框架 4、数据高可用 5、负载均衡 6、鉴授权与ACL方案 7、Quota机制 8、跨IDC的数据同步 9、监控告警 10、线上问题及解决方案 一、消息队列选型 当时主要考虑以下几个维度：社区活跃度，客户端支持，吞吐量。对比几个系统下来，觉得Kafka比较符合我们的要求。现在有一个新的开源系统pulsar，我觉得也可以尝试一下。 1、Kafka设计上的亮点 Kafka性能和吞吐都很高，通过sendfile和pagecache来实现zero copy机制，顺序读写的特性使得用普通磁盘就可以做到很大的吞吐，相对来说性价比比较高。 Kafka通过replica和isr机制来保证数据的高可用。 Kafka集群有两个管理角色：controller主要是做集群的管理；coordinator主要做业务级别的管理。这两种角色都由Kafka里面的某个broker来担任