RocketMQ 笔记

22道常见RocketMQ面试题以及答案 半消息:是指暂时还不能被Consumer消费的消息,Producer成功发送到broker端的消息,但是此消息被标记为“暂不可投递”状态,只有等Producer端执行完本地事务后经过二次确认了之后,Consumer才能消费此条消息。当一条消息初次消费失败,消息队列 RocketMQ 会自动进行消息重试;达到最大重试次数后,若消费依然失败,则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息,此时,消息队列 RocketMQ 不会立刻将消息丢弃,而是将其发送到该消费者对应的特殊队列中。 阅读详情

MQ 使用场景

消息队列(Message Queue, MQ)是一种用于在分布式系统中传递消息的中间件技术。它通过解耦生产者和消费者,提供了异步通信、流量削峰、系统解耦等功能。以下是消息队列的常见使用场景:

  1. 异步处理
    • 场景:某些操作不需要立即处理,可以通过消息队列异步执行。
    • 示例:
      • 用户注册后发送欢迎邮件。
      • 订单支付成功后生成账单。
    • 优点:提高系统响应速度,避免阻塞主流程。

  1. 流量削峰
    • 场景:在流量突增时,通过消息队列缓冲请求,避免系统过载。
    • 示例:
      • 电商大促期间,订单系统将订单消息放入队列,由后端服务逐步处理。
    • 优点:平滑流量波动,保护后端服务。

  1. 系统解耦
    • 场景:不同系统之间通过消息队列通信,避免直接依赖。
    • 示例:
      • 订单系统生成订单后,通过消息队列通知库存系统扣减库存。
    • 优点:降低系统耦合度,提高可维护性和扩展性。

  1. 日志收集
    • 场景:将分散的日志数据通过消息队列集中收集和处理。
    • 示例:
      • 多个服务将日志发送到消息队列,由日志处理服务统一存储和分析。
    • 优点:简化日志处理流程,提高日志处理效率。

  1. 分布式事务
    • 场景:在分布式系统中,通过消息队列实现最终一致性。
    • 示例:
      • 订单系统生成订单后,发送消息到队列,由支付系统处理支付。
    • 优点:解决分布式事务问题,保证数据一致性。

  1. 消息广播
    • 场景:将消息广播给多个消费者,实现一对多通信。
    • 示例:
      • 配置中心将配置变更消息广播给所有服务。
    • 优点:简化消息分发,提高系统灵活性。

  1. 数据同步
    • 场景:在不同系统或数据库之间同步数据。
    • 示例:
      • 将主数据库的变更通过消息队列同步到从数据库。
    • 优点:保证数据一致性,减少系统耦合。

  1. 任务队列
    • 场景:将任务放入队列,由多个工作节点并发处理。
    • 示例:
      • 图片处理服务将图片压缩任务放入队列,由多个工作节点处理。
    • 优点:提高任务处理效率,支持水平扩展。

  1. 实时通知
    • 场景:通过消息队列实现实时通知功能。
    • 示例:
      • 用户收到新消息时,通过消息队列实时推送到客户端。
    • 优点:提高通知的实时性和可靠性。

  1. 错误重试
  • 场景:处理失败的任务,通过消息队列进行重试。
  • 示例:
    • 发送邮件失败后,将任务重新放入队列,稍后重试。
  • 优点:提高任务处理的可靠性。

  1. 微服务通信
  • 场景:在微服务架构中,通过消息队列实现服务间通信。
  • 示例:
    • 订单服务通过消息队列通知物流服务发货。
  • 优点:降低服务耦合度,提高系统可扩展性。

RocketMq 优势

吞吐量高:单机吞吐量可达十万级
可用性高:分布式架构
消息可靠性高:经过参数优化配置,消息可以做

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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