消息队列的应用可以说是业务必备的。从功能来说，解耦、异步化、延迟队列、削峰等等；在之前的项目中就用到了rabbitmq来实现消息中心、业务的异步解耦。我个人很推从的就是业务的异步解耦能力。当时的业务场景是客户在界面上可以批量提交数据，但是服务端要做校验，数据处理，入库等等系列操作，其中的校验与数据处
RabbitMQ RabbitMQ 是开源的分布式消息队列系统，用 erlang 语言开发。RabbitMQ 是 AMQP 的标准实现。 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件而设计。 AMQP
1. 简介 MQ（Message Queue）消息队列是一种应用程序对应用程序的通信方法，应用程序通过读（出队）写（入队）队列的消息（针对应用程序的数据）进行通信。 MQ是消费者-生产者模型的典型代表，生产者往消息队列中不断写入消息，而消费者则可以读取或者订阅队列中的消息，并进行消息处理。 消息队列
https://xie.infoq.cn/article/8085241414e8959323ecd7811 一、消息队列是一个快递柜 我们来将快递柜与消息队列做一个对比 消息队列比作快递柜：有很多厂家生产快递柜，如：丰巢（apache kafka），速递易（alibaba RocketMQ），近邻
RabbitMQ简介 RabbitMQ 是一个广泛使用的开源消息队列系统，它实现了高级消息队列协议（AMQP）标准，为分布式应用程序提供了强大的消息传递功能。RabbitMQ 是 Erlang 语言编写的，具有高度的可扩展性和可靠性，因此被广泛用于构建分布式、异步的消息通信系统。 以下是关于 Rab
问题描述 使用Service Bus，发现消息被重复消费。如果要查看某一条消息的具体消费情况，需要那些消息的属性呢？ 问题解答 使用Azure Service Bus，当消费发送到服务端后，就会生产相关属性，如Partition Key，Message ID，Enqueued Time, Seque
问题描述 Azure Event Hubs -- Kafka 生产者发送消息存在延迟接收和丢失问题， 在客户端的日志中发现如下异常： 2023-06-05 02:00:20.467 [kafka-producer-thread | producer-1] ERROR com.deloitte.com
https://cloud.tencent.com/developer/article/2168088?areaSource=&traceId= 1. 背景 公司内目前有几个项目都有消息推送的功能，例如：某个业务操作之后需要推送消息给前端页面，让用户实时感知。 但是目前公司内的消息推送实现分散在在各
为什么需要消息队列 削峰 业务系统在超高并发场景中，由于后端服务来不及同步处理过多、过快的请求，可能导致请求堵塞，严重时可能由于高负荷拖垮Web服务器。 为了能支持最高峰流量，我们通常采取短平快的方式——直接扩容服务器，增加服务端的吞吐量。 优点是显而易见的，短时间内吞吐量增加了好几倍，甚至数十倍。
VOP作为京东企业业务对外的API对接采购供应链解决方案平台，一直致力于从企业采购数字化领域出发，发挥京东数智化供应链能力，通过产业链上下游耦合与链接，有效助力企业客户的成本优化与资产效能提升。本文将介绍VOP如何通过亿级消息仓库系统来保障上千家企业KA客户与京东的数据交互。
当Broker收到生产者的消息发送请求时，会对请求进行处理，从请求中解析发送的消息数据，接下来以单个消息的接收为例，看一下消息的接收过程。 数据校验 封装消息 首先Broker会创建一个MessageExtBrokerInner对象封装从请求中解析到的消息数据，它会将Topic信息、队列ID、消息内
前面我们的EventBus已经弄好了，那么接下来通过EventBus来实现我们的消息推送就是自然而然的事情了。说到消息推送，很多人肯定会想到Websocket，既然我们使用Asp.net core，那么SignalR肯定是我们的首选。接下来就用SignalR来实现我们的消息实时推送。 Notific
MQ（Message Queue）作为一种用于实现异步通信的技术，具有重要的作用和应用场景。在面试过程中，MQ相关的问题经常被问到，因此了解MQ的用途和设计原则是必不可少的。本文总结了MQ的常见面试题，包括MQ的作用、产品选型、消息不丢失的保证、消息消费的幂等性、消息顺序的保证、消息的高效读写、分布式事务的最终一致性等方面。通过深入理解这些问题，可以更好地理解MQ的应用和设计，为面试和实际应用提供参考。
在上一讲中，介绍了消息的存储，生产者向Broker发送消息之后，数据会写入到CommitLog中，这一讲，就来看一下消费者是如何从Broker拉取消息的。 RocketMQ消息的消费以组为单位，有两种消费模式： 广播模式：同一个消息队列可以分配给组内的每个消费者，每条消息可以被组内的消费者进行消费。
消费者从Broker拉取到消息之后，会将消息提交到线程池中进行消费，RocketMQ消息消费是批量进行的，如果一批消息的个数小于预先设置的批量消费大小，直接构建消费请求ConsumeRequest将消费请求提交到线程池处理，否则需要分批构建进行提交。 消息消费 在消息被提交到线程池后进行处理时，会调
在微信公众号的使用过程中，为了提高信息传输的安全性，可以在服务器配置中将消息加解密模式指定为安全模式。 启用安全模式后，公众号主动调用API的情况并不会受影响，只有被动回复用户的消息时才需要对消息进行加解密。 官方提供了5种开发语言的示例代码，参照官方给的C++示例代码，本文给出go语言的解密实现：
全局有序 在RocketMQ中，如果使消息全局有序，可以为Topic设置一个消息队列，使用一个生产者单线程发送数据，消费者端也使用单线程进行消费，从而保证消息的全局有序，但是这种方式效率低，一般不使用。 局部有序 假设一个Topic分配了两个消息队列，生产者在发送消息的时候，可以对消息设置一个路由I
前言 我之前在一家餐饮公司待过两年，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。 为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。 我当时在后厨显示系统团队，该系统属于订单的下游业务。 用户点完菜下单后，订单系统会通过发kafka消息给我们系统，系统读取消息
https://www.cnblogs.com/zhengchunyuan/p/10179677.html RabbitMQ对于queue中的message的保存方式有两种方式：disc和ram。如果采用disc，则需要对exchange／queue／delivery mode都要设置成durabl
我们知道，生产者会先将消息发送给交换机，但是如果交换机此时没有匹配到相关的队列时，交换机中的消息就会出现丢失的问题。 那么，如何保证交换机中的消息不丢失呢？ mandatory 参数 当 basicPublish 方法的 mandatory 参数设为 true 时，如果交换器无法匹配到绑定的队列，那
