消息队列应用场景

消息队列经典应用场景 笔者心中,是高并发解决方案三剑客。在职业生涯中,笔者曾经使用过 ActiveMQ 、RabbitMQ 、Kafka 、RocketMQ 这些知名的消息队列。这篇文章,笔者结合自己的真实经历,和大家分享消息队列的七种经典应用场景。 阅读详情

遇到的问题:

  1. 系统崩溃

  2. 服务处理能力有限

  3. 链路耗时长尾

  4. 日志如何处理

     三个作用解耦、削峰、异步
    

解耦:请求发送到消息队列中,再进行处理

削峰: 请求先放到消息队列中,然后同时处理合适的请求数量

异步:在消息队列中,就显示成功,用户和商家之间不同步的进行处理


消息队列:保存消息的容器,高吞吐、高并发、高可用

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  • 数据复制

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  • kafka架构

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  • 批量发送

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  • 顺序写,增加写入速度
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  • 偏移量查找: 二分查找小于目标offset的最大的索引位置

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  • 时间戳索引

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  • 零拷贝
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Paratition分配 :Rebalance

手动分配:自己分

自动分配

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  • 消费者和集群之间进行通信,商讨分配方案

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kafka问题:

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数据复制后,重启,重新选举leader,但新leader和旧leader数据不一样(追赶数据),数据同步完成,Leader回切(旧leader重新成为leader)

数据的最终一致性:不同节点通过副本的直接数据复制,达到最终一致性

节点重启时间长,多台并发重启?

可能两台机器重启在一个分片上,可能其中一台机器有多个分片,会导致一个集群的不可用

回切:目的是避免,在一个集群长期运行后,所有的leader分布在少数据节点上,导致数据的不均衡

负载不均衡

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  • 现在不均衡,要均衡,就得迁移,要复制,又会带来大量的IO
  • 所以要设计一个极其复杂且权衡IO的方案

BMQ

  • 存算分离:Proxy和Broker是无状态的,不会出现数据复制的情况

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  • BMQ数据副本随机分配到不同节点上

kafka的数据写入,先在leader上面写好文件,然后同步到Follower上,所以对于同一副本的所有Segement都在同一台机器上,就存在单分片过大导致负载不均衡问题
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状态机

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  • recover状态: 只有一个节点写;上次写如果失败,save checkpoint 再写 (避免索引和数据不一致的问题)

写文件流程

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  • 写文件失败,不等节点恢复,直接换一个节点

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Proxy

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多机房

  • 每个机房处理全量的Paratition
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Databus

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Mirrior

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  • mirror中间存在消息延迟

index

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Parquet

  • 列式存储

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RocketMQ

针对秒杀业务,峰值业务

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  • Queue里面存索引,真实数据再CommitLog中

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消费重试&死信队列

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【图像去噪】论文复现:CLIP用于图像去噪提升泛化性!CLIPDenoising的Pytorch源码复现,跑通CLIPDenoising全流程,图文结合,网络结构梳理和拆解,对应源码注释! 论文题目:Transfer CLIP for Generalizable Image Denoising —— 用于可泛化图像去噪的转移CLIP。【图像去噪】论文精读:Transfer CLIP for Generalizable Image Denoising(CLIPDenoising)CLIPDenoising理论部分详解见上面对应的论文精读,本文以源码为主,理论部分只是粗略回顾。启发:多看其他领域的文章,分析是否能应用在去噪领域,这是产生idea的要素之一; 阅读详情

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银晗
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