消息消费的俩种模式

最新推荐文章于 2024-10-17 18:01:09 发布
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RocketMq 消费消息的两种方式 pull 和 push
congge
05-25 2万+
在RocketMQ中一般有两种获取消息的方式，一个是拉(pull，消费者主动去broker拉取)，一个是推(push，主动推送给消费者) 区别是： push方式里，consumer把轮询过程封装了，并注册MessageListener监听器，取到消息后，唤醒MessageListener的consumeMessage()来消费，对用户而言，感觉消息是被推送过来的。 pull方式里，取消息的过程需要...
RocketMQ（七） RocketMQ的两种消费模式
m0_67402970的博客
06-12 1798
目录一、概述二、集群消费三、广播消费RocketMQ主要提供了两种消费模式：集群消费以及广播消费。我们只需要在定义消费者的时候通过**setMessageModel(MessageModel.XXX)**方法就可以指定是集群还是广播式消费，默认是集群消费模式，即每个Consumer Group中的Consumer均摊所有的消息。下面我们通过简单的示例演示一下。一个 Consumer Group 中的 Consumer 实例平均分摊消费消息。使用方法：setMessageModel(MessageModel.
分布式消息队列之二---消息消费模型
陈Sir的博客
03-27 1072
一、消息队列的消费模型 先来看一下消息队列的两种基础模型，也就是点对点和发布订阅方式。这两种模型来源于消息队列的 JMS 实现标准，消息队列有不同的实现标准，比如 AMQP 和 JMS，其中 JMS（Java Message Service）是 Java 语言平台的一个消息队列规范，上一课时中讲过的 ActiveMQ 就是其典型实现。AMQP 和 JMS 的区别是，AMQP 额外引入了 Exchange 的 Binding 的角色，生产者首先将消息发送给 Exchange，经过 Binding 分发给不同
消息队列的两种消费模式
adru的博客
07-27 948
消息发送者生产消息发送到消息队列中，然后消息接收者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，消息队列中不再有存储，所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。
5.消息消费模式与拉取模式
qq_30635523的博客
06-20 185
highlight: arduino-light 4.1.2 消费消息模式 1)负载均衡模式(默认) 一个group:保证一条消息只会被同一个Group中的一个消费者消费。 多个group:一条消息只会被每个Group中的一个消费者消费。 1.一条消息只会被同一个Group中的一个Consumer消费,同一个Group多个消费者共同消费队列消息，每个消费者处理的消息不同。 2.多个...
消息队列常见的两种消费模式
Jilit_jilit的博客
03-20 825
消息队列常见的两种消费模式
RocketMQ 消费者组和消息消费机制
XT4625的专栏
10-17 1818
这是因为在微服务架构中，每个服务都是独立的、自治的单元，负责特定的业务功能。这意味着如果你的服务有三个节点，并且它们都属于同一个消费者组（DISTRIBUTION_AUTO_ADD_TIPS），那么每条消息只会被其中一个节点消费，而不是每个节点都消费一次。一个服务一个消费组可以确保每个服务独立处理消息，不会受到其他服务的影响。职责明确：每个服务负责特定的业务功能，一个服务一个消费组可以确保每个服务的职责明确，避免模块间的耦合。故障隔离：不同服务之间的消息消费互不影响，一个服务的故障不会影响其他服务的消费。
RabbitMQ消费消息的两种模式：推和拉
lixinlin2nj的博客
02-16 1564
前言 在rabbitmq中有两种消息处理的模式，一种是推模式/订阅模式/投递模式（也叫push模式），消费者调用channel.basicConsume方法订阅队列后，由RabbitMQ主动将消息推送给订阅队列的消费者；另一种是拉模式/检索模式（也叫pull模式），需要消费者调用channel.basicGet方法，主动从指定队列中拉取消息。 推模式：消息中间件主动将消息推送给消费者 拉模式：消费者主动从消息中间件拉取消息 推模式（push） 1：推模式接收消息是最有效的一种消息处理方...
Spark-Streaming获取kafka数据的两种消费模式、三种消费语义
bigdata_player
01-08 3084
两种消费模式 一、基于Receiver的方式 Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。 然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据...
电子商务对消费者行为的影响分析——基于两种电商模式的比较.pdf
07-08
电子商务对消费者行为的影响分析——基于两种电商模式的比较.pdf
RocketMQ批量消费、消息重试、消费模式、刷盘方式
u010634288的博客
02-25 4万+
C端先启动和C端后启动 消息重试机制：P端和C端2中重试
谈谈mq消息消费的几种方式
路人甲Java
05-06 7104
mq系列文章对mq了解不是很多的，可以看一下下面两篇文章:聊聊mq的使用场景聊聊业务系统中投递消息到mq的几种方式聊聊消息消费的几种方式如何确保消息至少消费一次如何保证消...
10_消息消费
一个搬砖工人
11-22 697
Kafka 中的消费是基于拉模式的。消息的消费一般有两种模式：推模式和拉模式。推模式是服务端主动将消息推送给消费者，而拉模式是消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。 从代码清单8-1中可以看出，Kafka 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返回的是所订阅的主题（分区）上的一组消息。 对于 poll() 方法而言，如果某些分区中没有可供消费的消息，那么此分区对应的消息拉取的结果就为空；如果订阅的所有分区中都没有可供消费的消息，那么 po
RabbitMq的一些概念，持久化、队列排他、自动删除、消息确认机制、消息ACK、消费消息的模式
毅呀毅呀哟
09-01 7494
一、队列持久化的概念 队列的声明默认是存放到内存中的，如果rabbitmq重启会丢失，如果想重启之后还存在就要使队列持久化，保存到Erlang自带的Mnesia数据库中，当rabbitmq重启之后会读取该数据库。 二、排他 简单理解就是在连接关闭时是否会删除队列（无论队列中有没有消息） 三、自动删除 当队列中有消息时，无论是否排他，关闭连接都不会删除队列，此时消费者消费完消息后再断开消费者，队列会被自动删除。（这里如果有多个消费者消费同一个队列，则需要所有消费者都断开后才能自动删除） 四、消..
源码分析RocketMQ消息消费机制----消费者拉取消息机制
中间件兴趣圈
12-24 2万+
本文首先主要阐明RocketMQ作为消息中间件，需要解决消息消费中的哪些常用问题，然后带着这些疑问，重点剖析了RocketMQ消息拉取机制。
Kafaka的消息消费方式
进化的深山猿
09-12 1万+
Kafaka的三种消费方式 1.消费位移确认 Kafka消费者消费位移确认有自动提交与手动提交两种策略。在创建KafkaConsumer对象时，通过参数enable.auto.commit设定，true表示自动提交（默认）。自动提交策略由消费者协调器（ConsumerCoordinator）每隔${auto.commit.interval.ms}毫秒执行一次偏移量的提交。手动提交需要由...
Kafka基础--消息队列与消费模式
寒暄的博客
08-08 3325
传统消息队列 在信息系统传输信息中，不可能依靠某一性能来决定先后顺序，应该统一按照先来后到排队。 Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于 大数据实时处理领域。 在传统消息队列中分为两种，一种是同步消息队列，即让用户等待流程完成： 一种叫异步消息队列，即你的请求我收到了，我先给你弄着，你先去忙其他的事情吧： 消息队列最大的优点有两个：解耦与削峰。同时还有很多其他优点： 解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
消息队列的两种模式
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和大黄的博客
12-01 7万+
Java消息服务（Java Message Service，JMS）应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。 点对点与发布订阅最初是由JMS定义的。这两种模式主要区别或解决的问题就是发送到队列的消息能否重复消费(多订阅) 1、定义 JMS规范目前支持两种消息模型：点对点（point to poin
解决rabbitmq队列中消息无法消费的问题
life is wonderful
06-13 5万+
解决rabbitmq队列中消息无法消费的问题问题描述：生产者发送消息到队列成功，但是队列中的消息始终没有消费问题分析：生产者msgserver服务配置文件可以看出除了自己配置的关于的rabbimq的配置信息，msgserver服务调用configserver统一配置中心服务中的QA2环境的config-rabbitmq-qa2.yml配置文件，msgserver服务使用JavaConfig配置方式...
kafka 两种消费模式
最新发布
05-20
### Kafka 的两种消费模式详解 Kafka 提供了两种主要的消费模式：**拉取模式 (Pull Model)** 和 **推送模式 (Push Model)**。以下是这两种模式的具体介绍： #### 拉取模式 (Pull Model) 在这种模式下，消费者会显式地通过 `poll()` 方法从 Kafka 中拉取消息[^2]。`poll()` 方法允许消费者主动请求数据，并且可以根据需求调整每次拉取的消息数量以及频率。这种方式赋予了消费者更大的灵活性和可控性。 - **优点**: - 消费者能够精确控制消息的获取速度和节奏。 - 更适合处理突发流量或者需要动态调节负载的情况。 - **缺点**: - 如果消费者的轮询间隔过长，则可能导致延迟增加；如果太短，则可能引入不必要的网络开销。 ```java // Java 示例代码展示如何使用 pull model 进行消息消费 Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test-group"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("topic-name")); while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.printf("Offset = %d, Key = %s, Value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } ``` --- #### 推送模式 (Push Model) 尽管 Kafka 并未原生支持推送模式，但可以通过构建额外逻辑，在消费者基础上模拟一种简单的推送行为。具体来说，生产者或其他中间层组件可以持续监听新消息并将其主动发送给目标消费者。 - **实现方式**: - 使用定时器或事件驱动架构定期触发消息分发过程。 - 结合外部工具（如流处理器框架 Flink 或 Spark Streaming），进一步增强实时性和扩展能力。 - **注意事项**: - 需要特别关注系统的可靠性和一致性设计，因为自定义推送可能会带来复杂度提升。 - 此外，由于 Kafka 自身并不提供内置的支持功能，因此开发者需自行承担错误恢复等相关责任。 --- ### 总结对比表 | 特性 | 拉取模式 (Pull Model) | 推送模式 (Push Model) | |--------------------|------------------------------------------|-------------------------------------------| | 控制权 | 完全交由客户端决定 | 受限于服务端配置 | | 实现难度 | 较低 | 较高 | | 响应时间敏感场景 | 不够理想 | 更加适用 | 以上便是关于 Kafka 两种消费模式的核心解析。
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