RocketMQ:入门篇

RocketMQ:入门篇

    一、简介

    RocketMQ是大名鼎鼎的阿里开发的开源消息中间件,由于其高性能和可靠性,常被使用于企业的分布式架构中。

    他有着如下优点:

  1. RocketMQ原生地支持分布式,不像ActiveMQ需要zookeeper才能完成主从的搭建;
  2. RocketMQ能够承载海量的消息,并且不会导致明显的写入延迟;
  3. RocketMQ提供丰富的API,支持消息失败重试机制;
  4. RocketMQ可以保证严格的消息顺序,ActiveMQ无法保证;

    以上,使得RocketMQ在被选择时,能立于不败之地。

    二、进一步介绍

    先看这么一张图


    在JMS中,没有明确的的Group的概念,而在RocketMQ中,每一个消费者和生产者,必须要绑定一个唯一的组,如此一来,天然的实现了RocketMQ生产与消费的负载均衡。(若有九条消息,同一个组的消费者会分摊地拿到三条消息)

    在RocketMQ中,只有发布和订阅模式。

    三、RocketMQ的架构模式

    RocketMQ有几种架构方法:

  1. 单Master:顾名思义,只有一台主节点,如果宕机,服务就崩盘了。
  2. 多Master:多Master模式,可以完成消息存储的负载均衡,但是,当一台Master宕机时,该台Mater上的消息就无法被消费了。
  3. 多Master多Slave异步写入:给Master模式配Slave结点,可以完成RocketMQ的高可用,异步的写入Slave结点,性能会有所提升,但是如果宕机了,会可能存在毫秒级别的消息丢失。
  4. 多Master多Slave同步双写:同样完成高可用,采用同步双写的机制,只有当消息写入到主从结点时,才意味着一次消息写入的成功,如此一来,能绝对的保证消息的不丢失。

    四、实现双Master的环境搭建

    RocketMQ自己提供了一个NameServer,用于分布式的协调,本文会将NameServer与Broker放于一台服务器。

    第一步,修改配置文件hosts,完成IP地址的映射:


    第二步,解压安装包:

tar -xvf alibaba-rocketmq-3.2.6.tar.gz
mkdir -p alibaba-rocketmq/store/{commitlog,consumequeue,index}

    第三步,修改Broker的配置文件:


    其中,需要修改的有集群名字,NameServer的地址。

    最后,修改Broker和NameServer的运行脚本,设置其中的JVM参数:

vim runbroker.sh/rumserver.sh

    再最后,依次启动NameServer和Broker,集群搭建就完成了。

    五、围观生产者和消费者的代码

    先看生产者的代码,先定义一个producer,对应一个指定的组,然后设置其NameServer的地址:

    

    再然后,可以定义一个Message,有Topic,Tag作为筛选条件,设置一个Byte类型的数组,最后使用生产者发送。

    再看看消费者的代码:


    消费者同样需要设置组的名字,以及取消息是从队列头部还是尾部,NameServer的名字。最后定义消费要订阅的消息的内容,代码中可以看到有两个筛选,分别是Topic和Tag。

    不同与JMS中void类型的注册方法,RocketMQ的注册方法中存在一个返回值,用于通知消息中间件消息是否发送成功,或者通知消息中间件稍后重新发送消息。


    运行结果如上图,可以看到,生产者有些发送到Broker-a,有些发送到Broker-b,可见完成了消息生产的负载均衡。

    六、尾巴

  1. 在ActiveMQ中,是可以设置非持久化的,但是在RocketMQ中,则必须持久化;
  2. 消息重试机制的代码如下,生产者可以设置消息重试的次数以及超时重试的时间:

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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