RocketMQ_00000

最新推荐文章于 2024-11-21 22:05:37 发布
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RocketMQ学习笔记三（黑马）大神级
2301_81298401的博客
03-13 1127
（时长：19.5h）讲解版本：4.5版本（我是以4.8版本实践的）
docker搭建rocketmq
qq_37734125的博客
09-21 310
1 拉取rocketmq镜像 root@iZwz9fg6yybg15l4x7kkmyZ ~]# [root@iZwz9fg6yybg15l4x7kkmyZ ~]# docker pull rocketmqinc/rocketmq Using default tag: latest latest: Pulling from rocketmqinc/rocketmq a02a4930cb5d: Pull complete 90eb47c86343: Pull complete 43bf660f95f6: .
RocketMQ学习记录
weixin_42173947的博客
11-21 1132
RocketMQ学习记录
RocketMQ专题01
学习技术的路上不断沉淀自己
06-20 1294
B站视频：黑马程序员RocketMQ系统精讲 P1 - P34消息队列是一种"先进先出"的数据结构. Message Queue 其应用场景主要包含以下3个方面应用解耦系统的耦合性越高， 容错性就越低。 以电商应用为例,，用户创建订单后，如果耦合调用库存系统,、物流系统,、支付系统， 任何一个子系统出现了故障或者因为升级等原因暂时不可用， 都会造成下单操作异常， 影响用户使用体验。 使用消息队列解耦， 系统的耦合性就降低了。比如物流系统发生故障， 需要几分钟才能修复， 在这段时间内， 物流系统要处理的
SpringBoot集成RocketMQ实现六种消息
weixin_44929475的博客
10-09 1692
RocketMQ 支持多种消息类型以满足不同的业务需求，本文使用Spring管理的方式实现RocketMQ的六种消息。
rocketMQ —— 02（集群搭建、rocketmq工作原理）
a123123sdf的博客
09-02 8015
目录标题一、相关推荐二、基本架构图：三、集群模式 一、相关推荐 rocketMQ —— 01（前言、安装、基础概念） 二、基本架构图： 三、集群模式 三种发消息的模式： 单向发送，异步发送，同步发送 流量消峰、消息分发 rockerMQ：只接受字节数组（送、发都是）。 同类笔记参考 ...
RocketMQ快速入门
赵广陆
12-20 1186
目录1. MQ简介1.1 项目工程弊端1.2 MQ简介1.3 MQ作用1.4 MQ基本工作模式1.5 MQ优缺点分析1.6 MQ产品介绍2. 环境搭建2.1 基础概念2.2 安装2.3 下载2.4 安装过程2.5 启动服务器2.6 测试服务器环境3. 消息发送（重点）3.1 主要内容和相关概念3.1.1 Topic3.1.2 Tag3.1.3 GroupName3.2 消息发送与接收开发流程3.3 单生产者单消费者消息发送（OneToOne）3.4 单生产者单消费者消息发送（OneToOne）3.5 单生产
RocketMQ事务消息
昕友软件博客
06-08 670
RocketMQ事务消息（Transactional Message）是指应用本地事务和发送消息操作可以被定义到全局事务中，要么同时成功，要么同时失败。RocketMQ的事务消息提供类似 X/Open XA 的分布事务功能，通过事务消息能达到分布式事务的最终一致。 Half Message(半消息) 是指暂不能被Consumer消费的消息。Producer 已经把消息成功发送到了 Bro...
rocketmq 消息过滤
weixin_43931625的博客
09-19 954
rocketmq消息过滤
RocketMQ报错： commit_memory(0x00000006ec800000, 2147483648, 0) failed； error=‘Cannot allocate memory
wulitaotao96的博客
05-18 2555
环境： 虚拟机测试环境，在向MQ推送消息发现连不上namesrv，查看 netstat -antlp | grep 9876 发现namesrv进程已关闭。利用命令重启： sh /usr/local/rocketmq/rocketmq-all/bin/mqnamesrv 提示报错： [root@hantest rocketmq-all]# sh /usr/local/rocketmq/rocketmq-all/bin/mqnamesrv OpenJDK 64-Bit Server VM w
RocketMQ安装启动教程(单机版)
点滴记录IT技术进程
07-22 2587
进行RocketMQ的入门级安装和启动。
SpringBoot优雅的封装不同研发环境下（环境隔离）RocketMq自动ack和手动ack
qq_37557563的博客
08-12 2341
SpringBoot优雅的封装不同研发环境下（环境隔离）RocketMq自动ack和手动ack,并提供具体示例，亲测有效
(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
12-16
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中国统计NJ数据-主要农作物种植结构（截至2024年底）.xlsx
12-16
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浏览器 12.4.0 安装包
12-16
浏览器 安装包 版本号 12.4.0。
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕水下图像处理指标（uicm, uism, uiconm, uiqm）和通用图像质量评价指标（psnr, ssim）展开研究，重点介绍了这些指标的理论基础、计算方法及其在图像增强与复原效果评估中的应用。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证不同算法对水下图像质量的影响，帮助科研人员定量分析图像处理算法的有效性。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、海洋探测、水下机器人等相关领域研究的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①评估水下图像增强算法（如颜色校正、去雾、对比度提升）的质量；②比较不同图像复原模型的性能差异；③为水下视觉系统提供客观的图像质量评判依据； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解各指标的实现逻辑，自行导入实际水下图像进行测试，并对比主观视觉效果与客观指标数值之间的关联性，以深入掌握指标的应用边界与局限性。
【嵌入式AIoT】基于边缘智能的轻量化模型部署：STM32与TensorFlow Lite Micro实现手势识别系统
12-16
内容概要：本文系统讲解了嵌入式AIoT从概念到边缘智能落地的全流程，涵盖关键概念如嵌入式AI、AIoT、边缘计算、模型量化与硬件加速，深入剖析模型轻量化、数据预处理优化、任务调度与跨平台部署等核心技术。通过STM32结合TensorFlow Lite Micro实现手势识别的完整案例，展示了从模型训练、量化、移植到MCU端推理的代码级实现，突出低延迟、低功耗的实时性设计，并探讨工业预测性维护、智能家居、农业监测和可穿戴设备等典型应用场景。最后展望了自动化压缩工具链、多模态融合、端云协同学习与超低功耗AISoC等未来方向。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、熟悉C/C++与Python编程，有一定AI背景的1-3年经验开发者或物联网、智能硬件工程师。; 使用场景及目标：①掌握在资源受限设备上部署轻量AI模型的核心方法；②理解边缘智能系统的软硬件协同设计逻辑；③实现从传感器数据采集到本地AI推理的端到端开发；④应用于工业、家居、农业、健康等领域的智能化产品开发。; 阅读建议：建议结合STM32开发板与MPU6050传感器动手实践文中代码案例，重点关注模型量化、TFLM集成与RTOS任务调度部分，调试推理延迟与内存占用，深入理解边缘AI的性能优化策略。
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB
12-16
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB内容概要：本文介绍了一种结合条件风险价值（CVaR）的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，旨在解决电力价格不确定性下的自调度问题。该模型通过数学建模与优化方法，提升电力系统在面对市场价格波动时的鲁棒性和经济性，适用于IEEE6、IEEE30和IEEE118标准节点系统，并提供MATLAB代码实现，便于科研人员复现实验与进一步研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和优化理论背景，熟悉MATLAB编程，从事电力系统调度、能源管理或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应对电力市场中价格不确定性带来的调度风险；②提升自调度方案的鲁棒性与经济性；③在IEEE标准测试系统上验证DRO-CVaR模型的有效性；④为含高比例可再生能源的电力系统提供风险规避策略支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码，深入理解DRO与CVaR的数学原理及其在电力调度中的建模过程，建议先掌握基础的优化理论与风险度量方法，再进行模型复现与参数敏感性分析，以充分发挥该资源的科研价值。
高校如何评估校企联合攻关的社会影响力？.docx
12-16
高校如何评估校企联合攻关的社会影响力？
rocketmq_group_count指标
03-29
<think>好的，我需要回答用户关于RocketMQ中group_count指标的问题。首先，我得理解这个指标的具体含义。根据用户提供的引用内容，RocketMQ的消费者组（Consumer Group）是由多个消费者实例组成的，用于实现负载均衡和高可用。因此，group_count可能指的是消费者组的数量。 接下来，使用场景方面，用户可能想知道在监控集群状态、资源规划、故障排查或业务隔离时如何使用这个指标。比如，监控消费者组的数量是否异常增长，可能意味着资源浪费或配置错误。引用[1]提到消费者和队列的分配情况，这可能和group_count有关联，需要确认消费者组数量是否合理。 然后，关于监控方法，用户提到了rocketmq-exporter工具，引用[3]中提到了如何运行该工具导出指标到Prometheus。因此，需要说明如何配置和启动exporter，并通过Grafana展示group_count指标。同时，告警设置也是重要部分，当group_count超过阈值时触发告警。 在回答过程中，要确保正确引用提供的资料。例如，引用[1]说明消费者与队列的关系，引用[3]提供监控工具的使用方法。需要检查每个引用的内容是否准确对应到回答中的相关部分，避免错误引用。 可能还需要考虑用户的实际需求，比如他们可能想通过监控group_count来优化资源分配或预防潜在问题。因此，应用场景部分需要具体举例，帮助用户理解何时需要关注这个指标。 最后，确保回答结构清晰，分点说明含义、使用场景和监控方法，并在末尾添加相关问题，引导用户进一步探索。同时，按照用户的要求使用中文，正确应用LaTeX格式，比如变量用$...$，但看起来这里可能不需要数学公式，所以重点放在文本结构上。</think>### RocketMQ `group_count` 指标解析 #### 1. **指标含义** `group_count` 表示当前 RocketMQ 集群中**消费者组（Consumer Group）的数量**。消费者组是 RocketMQ 中消息消费的基本单元，一个消费者组可以包含多个消费者实例（Consumer Instance），通过负载均衡机制实现消息的高效分发[^1]。例如，若某 Topic 有 8 个消息队列，3 个消费者组，则每个消费者组可能分配不同数量的队列以实现并行消费。 #### 2. **使用场景** - **集群健康监控**：通过监控 `group_count` 的波动，可判断是否有消费者组异常增加（如配置错误导致重复注册）或减少（如消费者宕机）。 - **资源规划**：结合消费者组数量和队列数量（如引用[1]中提到的 8 个队列和 3 个消费者），评估集群负载是否均衡。 - **故障排查**：若 `group_count` 突降，可能意味着消费者组因网络或代码问题断开连接。 - **业务隔离分析**：不同业务通常使用独立的消费者组，`group_count` 可间接反映业务模块的复杂度。 #### 3. **监控方法** - **通过 RocketMQ Exporter 导出指标**： 引用[3]提到，使用 `rocketmq-exporter` 工具可将 RocketMQ 的指标导出到 Prometheus。启动命令如下： ```bash java -jar rocketmq-exporter-0.0.2-SNAPSHOT-exec.jar --rocketmq.config.namesrvAddr="127.0.0.1:9876" ``` 配置 Prometheus 抓取后，可通过 `rocketmq_group_count` 指标获取消费者组数量。 - **可视化与告警**： 在 Grafana 中创建仪表盘，监控 `rocketmq_group_count` 的变化趋势。若数值异常（如短时间内增减超过阈值），可通过 AlertManager 触发告警。 ---
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