RocketMQ一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢?

RocketMQ一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢?,面试官不讲武德 public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer(“please_rename_unique_group_name”); producer.setNamesrvAddr(“127.0.0.1:9876”); producer.start(); for (int i = 0; i &l 阅读详情
AI摘要

本文深入探讨RocketMQ中消费组启动时如何确定消息消费起点,特别是CONSUME_FROM_LAST_OFFSET策略下可能出现的从消息队列起始位置消费的情况。通过源码分析揭示问题本质,并提供了解决方案。

1、抛出问题

一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时,消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢?

首先翻阅DefaultMQPushConsumer的API时,setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere consumeFromWhere)API映入眼帘,从字面意思来看是设置消费者从哪里开始消费,正是解开该问题的”钥匙“。ConsumeFromWhere枚举类图如下:
在这里插入图片描述

  • CONSUME_FROM_MAX_OFFSET
    从消费队列最大的偏移量开始消费。
  • CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET
    从消费队列最小偏移量开始消费。
  • CONSUME_FROM_TIMESTAMP
    从指定的时间戳开始消费,默认为消费者启动之前的30分钟处开始消费。可以通过DefaultMQPushConsumer#setConsumeTimestamp。

是不是点小激动,还不快试试。

需求:新的消费组启动时,从队列最后开始消费,即只消费启动后发送到消息服务器后的最新消息。

1.1 环境准备

本示例所用到的Topic路由信息如下:
在这里插入图片描述

Broker的配置如下(broker.conf)

brokerClusterName = DefaultCluster
brokerName = broker-a
brokerId = 0
deleteWhen = 04
fileReservedTime = 48
brokerRole = ASYNC_MASTER
flushDiskType = ASYNC_FLUSH

storePathRootDir=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5_simple/store
storePathCommitLog=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5_simple/store/commitlog
namesrvAddr=127.0.0.1:9876
autoCreateTopicEnable=false
mapedFileSizeCommitLog=10240
mapedFileSizeConsumeQueue=2000

其中重点修改了如下两个参数:

  • mapedFileSizeCommitLog
    单个commitlog文件的大小,这里使用10M,方便测试用。
  • mapedFileSizeConsumeQueue
    单个consumequeue队列长度,这里使用1000,表示一个consumequeue文件中包含1000个条目。

1.2 消息发送者代码

public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
    DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
    producer.start();
    for (int i = 0; i < 300; i++) {
        try {
            Message msg = new Message("TopicTest" ,"TagA" , ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
            SendResult sendResult = producer.send(msg);
            System.out.printf("%s%n", sendResult);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
    producer.shutdown();
}

通过上述,往TopicTest发送300条消息,发送完毕后,RocketMQ Broker存储结构如下:
在这里插入图片描述

1.3 消费端验证代码

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
    DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my_consumer_01");
    consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
    consumer.subscribe("TopicTest", "*");
    consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
    consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
        @Override
        public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
            ConsumeConcurrentlyContext context) {
            System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        }
    });
    consumer.start();
    System.out.printf("Consumer Started.%n");
}

执行上述代码后,按照期望,应该是不会消费任何消息,只有等生产者再发送消息后,才会对消息进行消费,事实是这样吗?执行效果如图所示:
在这里插入图片描述
令人意外的是,竟然从队列的最小偏移量开始消费了,这就“尴尬”了。难不成是RocketMQ的Bug。带着这个疑问,从源码的角度尝试来解读该问题,并指导我们实践。

2、探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理

对于一个新的消费组,无论是集群模式还是广播模式都不会存储该消费组的消费进度,可以理解为-1,此时就需要根据DefaultMQPushConsumer#consumeFromWhere属性来决定其从何处开始消费,首先我们需要找到其对应的处理入口。我们知道,消息消费者从Broker服务器拉取消息时,需要进行消费队列的负载,即RebalanceImpl。

温馨提示:本文不会详细介绍RocketMQ消息队列负载、消息拉取、消息消费逻辑,只会展示出通往该问题的简短流程,如想详细了解消息消费具体细节,建议购买笔者出版的《RocketMQ技术内幕》书籍。

RebalancePushImpl#computePullFromWhere

public long computePullFromWhere(MessageQueue mq) {
        long result = -1;                                                                                                                                                                                                                  // @1
        final ConsumeFromWhere consumeFromWhere = this.defaultMQPushConsumerImpl.getDefaultMQPushConsumer().getConsumeFromWhere();    
        final OffsetStore offsetStore = this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore();
        switch (consumeFromWhere) {
            case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET_AND_FROM_MIN_WHEN_BOOT_FIRST:
            case CONSUME_FROM_MIN_OFFSET:
            case CONSUME_FROM_MAX_OFFSET:
            case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET: {                                                                                                                                                                // @2
               // 省略部分代码
                break;
            }
            case CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET: {                                                                                                                                                              // @3
                // 省略部分代码
                break;
            }
            case CONSUME_FROM_TIMESTAMP: {                                                                                                                                                                  //@4
                // 省略部分代码
                break;
            }
            default:
                break;
        }
        return result;                                                                                                                                                                                                                  // @5
    }

代码@1:先解释几个局部变量。

  • result
    最终的返回结果,默认为-1。
  • consumeFromWhere
    消息消费者开始消费的策略,即CONSUME_FROM_LAST_OFFSET等。
  • offsetStore
    offset存储器,消费组消息偏移量存储实现器。

代码@2:CONSUME_FROM_LAST_OFFSET(从队列的最大偏移量开始消费)的处理逻辑,下文会详细介绍。

代码@3:CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET(从队列最小偏移量开始消费)的处理逻辑,下文会详细介绍。

代码@4:CONSUME_FROM_TIMESTAMP(从指定时间戳开始消费)的处理逻辑,下文会详细介绍。

代码@5:返回最后计算的偏移量,从该偏移量出开始消费。

2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑

case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET: {
    long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);   // @1
    if (lastOffset >= 0) {                                                                                                             // @2
        result = lastOffset;
    }
    // First start,no offset
    else if (-1 == lastOffset) {                                                                                                  // @3
        if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {               
            result = 0L;
        } else {
            try {
                result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);                     
            } catch (MQClientException e) {                                                                              // @4
                result = -1;
            }
        }
    } else {
        result = -1;    
    }
	break;
}

代码@1:使用offsetStore从消息消费进度文件中读取消费消费进度,本文将以集群模式为例展开。稍后详细分析。

代码@2:如果返回的偏移量大于等于0,则直接使用该offset,这个也能理解,大于等于0,表示查询到有效的消息消费进度,从该有效进度开始消费,但我们要特别留意lastOffset为0是什么场景,因为返回0,并不会执行CONSUME_FROM_LAST_OFFSET(语义)。

代码@3:如果lastOffset为-1,表示当前并未存储其有效偏移量,可以理解为第一次消费,如果是消费组重试主题,从重试队列偏移量为0开始消费;如果是普通主题,则从队列当前的最大的有效偏移量开始消费,即CONSUME_FROM_LAST_OFFSET语义的实现。

代码@4:如果从远程服务拉取最大偏移量拉取异常或其他情况,则使用-1作为第一次拉取偏移量。

分析,上述执行的现象,虽然设置的是CONSUME_FROM_LAST_OFFSET,但现象是从队列的第一条消息开始消费,根据上述源码的分析,只有从消费组消费进度存储文件中取到的消息偏移量为0时,才会从第一条消息开始消费,故接下来重点分析消息消费进度存储器(OffsetStore)在什么情况下会返回0。

接下来我们将以集群模式来查看一下消息消费进度的查询逻辑,集群模式的消息进度存储管理器实现为:
RemoteBrokerOffsetStore,最终Broker端的命令处理类为:ConsumerManageProcessor。

ConsumerManageProcessor#queryConsumerOffset
private RemotingCommand queryConsumerOffset(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand request) throws RemotingCommandException {
    final RemotingCommand response =
        RemotingCommand.createResponseCommand(QueryConsumerOffsetResponseHeader.class);
    final QueryConsumerOffsetResponseHeader responseHeader =
        (QueryConsumerOffsetResponseHeader) response.readCustomHeader();
    final QueryConsumerOffsetRequestHeader requestHeader =
        (QueryConsumerOffsetRequestHeader) request
            .decodeCommandCustomHeader(QueryConsumerOffsetRequestHeader.class);

    long offset =
        this.brokerController.getConsumerOffsetManager().queryOffset(
            requestHeader.getConsumerGroup(), requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId());    // @1

    if (offset >= 0) {                                                                                                                                          // @2
        responseHeader.setOffset(offset);
        response.setCode(ResponseCode.SUCCESS);
        response.setRemark(null);
    } else {                                                                                                                                                       // @3
        long minOffset =
            this.brokerController.getMessageStore().getMinOffsetInQueue(requestHeader.getTopic(),
                requestHeader.getQueueId());                                                                                                     // @4
        if (minOffset <= 0
            && !this.brokerController.getMessageStore().checkInDiskByConsumeOffset(                                // @5
            requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId(), 0)) {
            responseHeader.setOffset(0L);
            response.setCode(ResponseCode.SUCCESS);
            response.setRemark(null);
        } else {                                                                                                                                                 // @6
            response.setCode(ResponseCode.QUERY_NOT_FOUND);
            response.setRemark("Not found, V3_0_6_SNAPSHOT maybe this group consumer boot first");
        }
    }
    return response;
}

代码@1:从消费消息进度文件中查询消息消费进度。

代码@2:如果消息消费进度文件中存储该队列的消息进度,其返回的offset必然会大于等于0,则直接返回该偏移量该客户端,客户端从该偏移量开始消费。

代码@3:如果未从消息消费进度文件中查询到其进度,offset为-1。则首先获取该主题、消息队列当前在Broker服务器中的最小偏移量(@4)。如果小于等于0(返回0则表示该队列的文件还未曾删除过)并且其最小偏移量对应的消息存储在内存中而不是存在磁盘中,则返回偏移量0,这就意味着ConsumeFromWhere中定义的三种枚举类型都不会生效,直接从0开始消费,到这里就能解开其谜团了(@5)。

代码@6:如果偏移量小于等于0,但其消息已经存储在磁盘中,此时返回未找到,最终RebalancePushImpl#computePullFromWhere中得到的偏移量为-1。

看到这里,大家应该能回答文章开头处提到的问题了吧?

看到这里,大家应该明白了,为什么设置的CONSUME_FROM_LAST_OFFSET,但消费组是从消息队列的开始处消费了吧,原因就是消息消费进度文件中并没有找到其消息消费进度,并且该队列在Broker端的最小偏移量为0,说的更直白点,consumequeue/topicName/queueNum的第一个消息消费队列文件为00000000000000000000,并且消息其对应的消息缓存在Broker端的内存中(pageCache),其返回给消费端的偏移量为0,故会从0开始消费,而不是从队列的最大偏移量处开始消费。

为了知识体系的完备性,我们顺便来看一下其他两种策略的计算逻辑。

2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET

case CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET: {
    long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);   // @1
    if (lastOffset >= 0) {    // @2
        result = lastOffset;
    } else if (-1 == lastOffset) {  // @3
        result = 0L;
    } else {                                  
        result = -1;                    // @4
    }
    break;
}

从队列的开始偏移量开始消费,其计算逻辑如下:
代码@1:首先通过偏移量存储器查询消费队列的消费进度。

代码@2:如果大于等于0,则从当前该偏移量开始消费。

代码@3:如果远程返回-1,表示并没有存储该队列的消息消费进度,从0开始。

代码@4:否则从-1开始消费。

2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP

从指定时戳后的消息开始消费。

case CONSUME_FROM_TIMESTAMP: {
    ong lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);   // @1
    if (lastOffset >= 0) {                                                                                                            // @2
        result = lastOffset;
    } else if (-1 == lastOffset) {                                                                                                 // @3
        if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
            try {
                result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);
            } catch (MQClientException e) {
                result = -1;
            }
        } else {
            try {
                long timestamp = UtilAll.parseDate(this.defaultMQPushConsumerImpl.getDefaultMQPushConsumer().getConsumeTimestamp(),
                    UtilAll.YYYYMMDDHHMMSS).getTime();
                result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().searchOffset(mq, timestamp);
            } catch (MQClientException e) {
                result = -1;
            }
        }
    } else {
        result = -1;
    }
    break;
}

其基本套路与CONSUME_FROM_LAST_OFFSET一样:
代码@1:首先通过偏移量存储器查询消费队列的消费进度。

代码@2:如果大于等于0,则从当前该偏移量开始消费。

代码@3:如果远程返回-1,表示并没有存储该队列的消息消费进度,如果是重试主题,则从当前队列的最大偏移量开始消费,如果是普通主题,则根据时间戳去Broker端查询,根据查询到的偏移量开始消费。

原理就介绍到这里,下面根据上述理论对其进行验证。

3、猜想与验证

根据上述理论分析我们得知设置CONSUME_FROM_LAST_OFFSET但并不是从消息队列的最大偏移量开始消费的“罪魁祸首”是因为消息消费队列的最小偏移量为0,如果不为0,则就会符合预期,我们来验证一下这个猜想。
首先我们删除commitlog目录下的文件,如图所示:
在这里插入图片描述
其消费队列截图如下:
在这里插入图片描述
消费端的验证代码如下:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
    DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my_consumer_02");
    consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
    consumer.subscribe("TopicTest", "*");
    consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
    consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
        @Override
        public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
            ConsumeConcurrentlyContext context) {
            System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        }
    });
    consumer.start();
    System.out.printf("Consumer Started.%n");
}

运行结果如下:
在这里插入图片描述
并没有消息存在的消息,符合预期。

4、解决方案

如果在生产环境下,一个新的消费组订阅一个已经存在比较久的topic,设置CONSUME_FROM_MAX_OFFSET是符合预期的,即该主题的consumequeue/{queueNum}/fileName,fileName通常不会是00000000000000000000,如是是上面文件名,想要实现从队列的最后开始消费,该如何做呢?那就走自动创建消费组的路子,执行如下命令:

./mqadmin updateSubGroup -n 127.0.0.1:9876 -c DefaultCluster -g my_consumer_05

//克隆一个订阅了该topic的消费组消费进度
./mqadmin cloneGroupOffset -n 127.0.0.1:9876 -s my_consumer_01 -d my_consumer_05 -t TopicTest

//重置消费进度到当前队列的最大值
./mqadmin resetOffsetByTime -n 127.0.0.1:9876 -g my_consumer_05 -t TopicTest -s -1

按照上上述命令后,即可实现其目的。

您都看到这里了,麻烦帮忙点个赞,谢谢您的认可与鼓励。


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在这里插入图片描述

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我神级欧文的博客 3803

RocketMQ同一topic,多个消费组

多个消费组可以同时消费同一个topic的消息,每个消费组内部的消费者可以独立地消费消息。这种设计方式可以实现消息的并行消费和负载均衡,确保每个消费组都可以按照自己的速度独立地消费消息。消息负载均衡:RocketMQ会根据消费组的订阅关系和消费进度,动态地将消息分发给消费组中的消费者实例。消费组:当一个新的消费组启动时,它需要向Broker注册,并创建一个唯一的Group ID。消息分发:当消息发送到Broker后,Broker会根据消费组的订阅关系,将消息推送给所有订阅了该topic的消费组。

hgg923的专栏 1万+

rocketmq CONSUME_FROM_LAST_OFFSET CONSUME_FROM_LAST_OFFSET

3 ConsumeFromWhere consumeFromWhere  消费者从那个位置消费,分别为:  3.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET:第一次启动从队列最后位置消费,后续再启动接着上次消费的进度开始消费  3.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET:第一次启动从队列初始位置消费,后续再启动接着上次消费的进度开始消费  3.3 CONSUME_F

Flyer的后花园 4349

RocketMQ 集群消费与广播消费

每个消费者分组只初始化唯一一个消费者,每个消费者可消费到消费者分组内所有的消息,各消费者分组都订阅相同的消息,以此实现单客户端级别的广播一对多推送效果。:,每个消费者分组下初始化了多个消费者,这些消费者共同分担消费者分组内的所有消息,实现消费者分组内流量的水平拆分和均衡负载。该方式一般可用于网关推送、配置推送等场景。该方式一般可用于微服务解耦场景。消费者启动时指定消费模式,通过。处理,根据分配的队列拉取消息。处理消息,区分并发/顺序消费。:消费完成后提交进度。

m0_71845127的博客 2233

RocketMQ消费组避坑指南:新建消费组为何狂读历史数据?

本文深入解析RocketMQ新建消费组时狂读历史数据的现象,揭示其底层机制与核心矛盾,并提供代码配置、运维命令和控制台操作等多维度解决方案。通过优化DefaultMQPushConsumer参数设置和消费限流策略,有效避免资源浪费和消息延迟问题,提升消息中间件的运维效率。

grape的博客 682

rocketmq 启动_RocketMQ一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢?

1、抛出问题一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时,消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢?首先翻阅DefaultMQPushConsumer的API时,setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere consumeFromWhere)API映入眼帘,从字面意思来看是设置消费者从哪里开始消费,正是解开该问题的”钥匙“。ConsumeFromWhere...

weixin_39862899的博客 586

RocketMQ之消费者,重平衡机制与流程详解附带源码解析

RocketMQ 的重平衡大致实现方式为:在消费者端用一个固定的分配策略将所有的消费队列分配给所有的消费者。通过将每个消费者的分配策略设置成一致,并且将消费者和消费队列排序的方法,保证每个消费者的分配的结果幂等。我把重平衡的触发分为主动触发和被动触发,主动触发是由消费者的启动和停止触发的;推模式消费者启动或恢复时,唤醒本地的重平衡线程,立即重平衡。进行重平衡,客户端实例的该方法没有具体逻辑,仅仅是遍历客户端上注册的所有消费者,获取它们的重平衡实现并且调用。其他消费者收到消费者数量变化请求时进行重平衡。

通往IT大道的专栏 2314

rocketmq 启动_RocketMQ实战:一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢?

本文首先重现网友提出的问题,然后对其进行原理分析,然后验证猜想,并给出实战建议。抛出问题一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时,消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢?首先翻阅DefaultMQPushConsumer的API时,setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere consumeFromWhere)API映入眼帘,从字面意思来看是设置消费...

weixin_39922361的博客 319

RocketMQ的顺序消费问题MessageListenerOrderly()

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() { @Override public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) { for (MessageExt msg : msgs) {

qq_40662424的博客 8484

RocketMQ 的 CONSUME_FROM_LAST不生效问题

消费进度如何管理的? 老消费者组继续消费的管理方式 新消费者组初始消费的管理方式 解决建议 总结

1643

RocketMQ一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢?,Java进阶面试资料无偿分享

本示例所用到的Topic路由信息如下: Broker的配置如下(broker.conf) brokerClusterName = DefaultCluster brokerName = broker-a brokerId = 0 deleteWhen = 04 fileReservedTime = 48 brokerRole = ASYNC_MASTER flushDiskType = ASYNC_FLUSH storePathRootDir=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/roc

m0_64384302的博客 327

Windowns下Git环境配置-命令行方式

文章目录一、配置Git1.1 下载Git并安装1.2 配置本地Git用户名和邮箱1.3 注册GitHub二、生成本地公钥,放到GitHub上-SSH Key2.1 生成本地公钥命令2.2 查看生成的公钥2.3 在GitHub放上公钥并测试连通性三、创建项目实操四、可能出现的问题4.1.push不成功4.2.提示SSL的问题4.3.域名不能解析的问题4.4.如果github连接不上的问题 一、配置Git 1.1 下载Git并安装 Git官网 默认安装,根据需要修改安装路径 1.2 配置本地Git用户名和邮箱

学习工作笔记 1136

RocketMQ的顺序消息(顺序消费)

简单介绍了消息有序性的概念,以及RocketMQ如何实现消息的顺序消费。

终生学习践行者 4万+

LoRa项目实战:手把手教你为ESP32选配和焊接天线(从PCB到信号测试)

本文详细介绍了为ESP32选配和焊接LoRa天线的全流程,包括天线选型、PCB布局设计、焊接工艺及信号测试。重点解析了PCB板载天线、导线天线和陶瓷贴片天线的适用场景与性能特点,并提供专业的焊接技巧和信号测试方案,帮助开发者优化LoRa模块的无线通信性能。

weixin_30470643的博客 393

二维码扫描与页面跳转的完整流程解析

本文详细解析了二维码扫描与页面跳转的完整流程,从核心原理到前后端实现,涵盖了二维码生成、扫码事件处理、后端验证机制及跳转逻辑等关键环节。特别介绍了如何使用qrcode.js生成二维码、WebSocket处理扫码状态以及JWT令牌验证设计,帮助开发者构建安全高效的扫码跳转系统。

cicd6pipeline的博客 1089

源码分析RocketMQ同一个消费组设置不同tag,消息订阅失败问题

背景介绍 项目组使用阿里RocketMQ,对同一个消费组设置不同的tag订阅关系,出现消息丢失的问题,本文从rocketmq源码研究消息发布与订阅原理,并分析导致该问题的原因。 官方说明 告诉使用者:同一个消费组,必须保持订阅关系一致 为什么?它没有说!只能从源码找答案 问题复现 启动消费者1,消费组为group1,订阅topicA的消息,tag设置为tag1 || tag2 启动消费者2...

weixin_34112208的博客 7899

51、基于深度卷积神经网络的自闭症分类研究

本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的自闭症分类方法,通过融合VGGNet-19和ResNet-52模型的特征,并在决策层采用SVM分类器,实现了对自闭症谱系障碍(ASD)和典型发育(TD)个体的准确区分。研究使用ABIDE数据集,结合数据增强和特征拼接技术,取得了88.12%的分类准确率和0.88的ROC曲线下面积。结果表明,该方法在自闭症自动诊断中具有良好的性能,同时研究也探讨了其局限性,并展望了未来改进方向,如多模态数据融合、迁移学习和模型可解释性的提升。

grpc6streamer的博客 130

RocketMQ消费者启动流程

RocketMQ消费者启动流程

CBeann的博客 3001

YOLOv11改进 | 损失函数改进篇 | 2024最新高质量的目标检测边界框回归损失Unified-IoU、FocalUIoU、FocalInvUIoU(设置动态epoch参数)

本文给大家带来的改进机制是最近新提出的高质量的目标检测边界框回归损失,其通过动态调整模型对不同质量预测框的关注,优化目标检测中的边界框回归精度。UIoU引入了FocalBox方法,通过缩放预测框与真实框分配权重,并采用了退火策略(引入动态参数epoch),逐渐将模型的注意力从低质量预测框转移到高质量预测框,平衡了训练速度与检测精度。其还有一定的解决样本不平衡问题,同时该损失函数可以和现有的任何边界框回归损失函数进行结合,例如ShapeIoU和其结合可以形成二次创新,它是一种类似于之前的Inner的机制.

Snu77的博客 4586

C#实战大华智能安防系统:从SDK封装到视频流与智能报警的全链路落地

本文将介绍C#集成大华SDK开发安防系统的实战经验,重点解决多路视频预览卡顿和报警延迟问题。文章通过三层架构设计(SDK封装层、业务服务层、应用层)实现解耦,详细分析线程安全封装、高效解码显示和智能事件联动等核心技术。针对16路摄像头同时预览时CPU占用率过高的问题,提出使用子码流拉流与异步解码的优化方案,并总结8个常见开发陷阱的解决方案。文中还提供了大华智能安防系统的完整架构图,展示从设备层到应用层的交互流程,特别强调业务服务层中视频流服务和智能报警服务的核心功能设计。

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 432

RocketMQ消费进度管理解析

RocketMQ 的生产者和消费者在进行消息收发时,必然会涉及以下场景,消息先生产后订阅或先订阅后生产。这两种情况下,消费者端启动后从哪里开始消费?如何标记已消费的消息?这些都是由RocketMQ 的消费进度管理机制来定义实现的。消费者启动后从哪里开始消费消息?消费者每次消费成功后如何标记消息状态,确保下次不会再重复处理该消息?某消息被指定消费者消费过一次后,如果业务出现异常需要做故障恢复,该消息能否被重新消费?当消息堆积时,而这些消息如果又不重要,如何设置重置消费位点,从而不消费这些消息?

lizhonghai0209的博客 1637

MoveIt 运动学、运动规划、混合规划、move_group

混合规划是运动规划方法的一个术语,它将异构运动规划器结合起来,以产生更稳健或反应更快的解决方案。这种通用方法在导航领域已经非常成熟,并在导航2等流行项目中成功实施。MoveIt 的混合规划架构结合了一对全局规划器和局部规划器,它们以不同的规划速度和问题范围并行、并发运行。全局规划器的任务是解决全局运动规划问题,这与 “感知-规划-行动 ”应用中使用的规划器非常相似。所使用的规划器算法应该是完整的,因此假定其计算时间相对较慢。此外,全局规划器不要求实时安全,这意味着无法保证规划器在特定期限内找到解决方案。

机器人控制与仿真应用 2132
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