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:

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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