一、概述 我们知道，网络传输是不可靠的，在分布式系统中，经常存在网络闪断的情况，所以消息中间件都存在消息丢失的风险，各种消息中间件也提供了重试机制，保证消息至少传输成功一次，当然RocketMQ也不例外。今天我们就来看看RocketMQ是如何最大限度的保证消息不丢失的呢？先来看看影响RocketMQ
文章转载自：http://www.mydlq.club/article/96/ 系统环境： 系统版本：CentOS 7.8 RocketMQ 版本：4.7.0 Docker 版本：19.03.13 一、RocketMQ 简介 RocketMQ是一个纯 Java、分布式、队列模型的开源消息中间件，前身是 MetaQ，是阿里参考 Kafka 特点研发的一个队列模型的消息中间件，后开源给 A
概览 RocketMQ的存储读写是基于JDK NIO的内存映射机制的，消息存储时首先将消息追加到内存中。在根据不同的刷盘策略在不同的时间进行刷盘 。如果是同步刷盘，消息追加到内存后，将同步调用MappedByteBuffer的force()方法，同步等待刷盘结果，进行刷盘结果返回。如果是异步刷盘， 在消息追加
目录消息存储消息存储方式非持久化持久化消息存储介质消息存储与读写方式消息存储结构刷盘机制同步刷盘异步刷盘小结高可用高可用实现主从复制负载均衡消息重试顺序消息重试无序消息重试死信队列消息幂等消息重复消费消息幂等 消息存储 消息存储方式 非持久化 消息生成者发送
mysql后台线程会定时的把LRU链表冷数据区尾部的一些缓存页刷回到磁盘，并将其从LRU链表去除加入到free链表。除此之外这个后台线程还会在MySQL不怎么繁忙的时候将flush链表中存放的脏数据刷回到磁盘并将其从LRU链表中去除加回到free链表。当实在没有空闲的缓存页的时候就会将LRU链表
一、概述 由前文可知，RocketMQ有几个非常重要的概念： broker 服务端，负责存储、收发消息producer 客户端1，负责产生消息consumer 客服端2，负责消费消息 既然是消息队列，那消息的存储的重要程度不言而喻，本节我们聚焦broker服务端，看下消息在broker端是如何存储的，它的落盘策略是怎样的，又
1.producer 同步的向broker发送消息，等待响应。 超时则重发，本质上是一个循环，可以设置次数。 broker提供多主模式。 2.broker 将默认的异步刷盘和集群的异步同步更改为同步刷盘，同步同步，也就是同步双写。 3.consumer 利用的是at least once特性。
1.checkpoint机制的作用： Mysql在进行增删改除的时候，是通过将数据页从磁盘上加载到buffer_pool中(内存)，当Mysql对数据页进行了DML操作后，为了提高性能，减少磁盘I/O的次数，这时会设置一个刷脏页的策略：例如master thread checkpoint 为了防止内存中修改的脏页消失，Mysql引入了一个redolo
RocketMQ-存储机制-刷盘机制 在理解RocketMQ刷盘实现之前，先理解一下上图展示的刷盘的2种实现的： 1）直接通过内存映射文件，通过flush刷新到磁盘 2）当异步刷盘且启用了对外内存池的时候，先write到writeBuffer，然后commit到Filechannel，最后flush到磁盘 另外输盘的方式分为异步刷盘 同步刷
文章目录 Rocketmq 刷盘机制三个文件indexFileconsumeQueuecommitlog 异步刷盘consumerqueue和indexfile文件是什么时候更新的同步刷盘 Rocketmq 刷盘机制 笔者这里分析的是4.8版本，这里发现以前的handleflushdisk 以及handleha这两个方法在4.8中已经不会使用到了，所以
1.消息的发送流程 一条消息从生产到被消费，将会经历3个阶段 生产阶段，Producer 新建消息，然后通过网络将消息投递给MQ Broker 存储阶段，消息将会存储在Broker端磁盘中 消费阶段，Consumer将会从Broker拉取消息 以上3个阶段，都有可能会丢失消息，只要找到这3个阶段丢失消息的原因，采取合理
驾驶式全自动洗地机不出水的时候可以检查水管，看看有没有被垃圾堵塞，如果水管里有小垃圾就会导致洗地机喷头不出水。同时留意驾驶式全自动洗地机的电磁阀有没有损坏，电磁阀损坏也会导致不出水。洗地机在工作的时候注意密封口要盖紧。不要有空气进入箱体内，以免影响吸水效果。在清水箱中
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。 Broker Broker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息
RocketMQ配置与使用 1、MQ介绍1.1 mq介绍1.2 mq的应用场景1）应用解耦2）数据分发3）流量削峰1.3 MQ架构1.4 MQ储存模型2、RocketMq安装入门2.1准备工作2.1.1 下载Rocketmq2.1.2 环境要求 2.2 开始安装2.2.1安装步骤2.2.2 安装目录介绍 2.3 启动Rocketmq2.4 测试RocketMq2.4.1 消
精彩推荐 一百期Java面试题汇总SpringBoot内容聚合IntelliJ IDEA内容聚合Mybatis内容聚合 接上一篇：RocketMQ入门到入土（二）事务消息&顺序消息 面试官常常喜欢问：RocketMQ 怎么保证的消息不丢失？ 再遇到这个问题，就可以把这篇文章甩给他了~ 一、消息发送过程 我们将消息流程分为如下三大
精彩推荐一百期Java面试题汇总SpringBoot内容聚合IntelliJ IDEA内容聚合Mybatis内容聚合 接上一篇：RocketMQ入门到入土（四）producer生产消息源码剖析 一、原理 1、消息存在哪了？ 消息持久化的地方其实是磁盘上，在如下目录里的commitlog文件夹里。 /root/store/commitlog 源码如下： // {
前言上篇文章王子和大家讨论了一下RocketMQ生产者发送消息的底层原理，今天我们接着这个话题，继续深入聊一聊RocketMQ的Broker是如何持久化的。Broker的持久化对于整个RocketMQ的运行起着至关重要的作用，为什么这么说呢？其实解释起来很容易，因为消息中间件要实现的功能不仅仅是消息的发送
同步刷盘、异步刷盘RocketMQ的消息是存储到磁盘上的，这样既能保证断电后恢复，又可以让存储的消息量超出内存的限制。RocketMQ为了提高性能，会尽可能地保证磁盘的顺序写。消息在通过Producer写入RocketMQ的时候，有两种写磁盘方式：1）异步刷盘方式：在返回写成功状态时，消息可能只是被写入了内
知识点梳理 课堂讲义 1. 集群 单机 一个broker提供服务（宕机后瘫痪） 集群 多个broker提供服务（单机宕机后消息无法及时被消费） 多个master多个slave master到slave消息同步方式为同步（较异步方式性能略低，消息无延迟） master到slave消息同步方式为异步（较同步方式性能略
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。 Broker Broker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息
一.消息的存储过程 1. 消息生成者发送消息 2. MQ收到消息，将消息进行持久化，在存储中新增一条记录 3. 返回ACK给生产者 4. MQ push 消息给对应的消费者，然后等待消费者返回ACK 5. 如果消息消费者在指定时间内成功返回ack，那么MQ认为消息消费成功，在存储中删除
RocketMQ在写入消息到CommitLog中时，使用了锁机制，即同一时刻只有一个线程可以写CommitLog文件。 CommitLog 中使用了两种锁，一个是自旋锁，另一个是重入锁。源码如下： public class CommitLog { ... protected final PutMessageLock putMessageLock; public CommitLog
Broker差异 主从差异 kafka的master/slave是基于partition维度的，而rocketmq是基于broker维度的；kafka的master/slave是可以切换的，而rocketmq不行，当rocketmq的master宕机时，读能被路由到slave上，但写会被路由到此topic的其他broker上。 刷盘 rocketmq支持同步刷盘，也就是每次消息
此文为极客时间：MySQL实战45讲的12节的学习笔记 一、mysql 的刷盘机制 而之前提到过，mysql 使用了 WAL 技术，即更新的时候先更新内存中的数据，然后必要的时候再将内存中的数据刷入磁盘。我们把内存中这些被修改过，跟磁盘中的数据页不一致的数据页称为脏页。 其中，有四种情况会触发脏页
