我们的项目要引入消息队列了，之前只是听说使用消息队列有什么什么好处，感觉挺高大上的，自己也只是看过各种消息队列的技术文章，流行的几种消息队列中间件也都自己搭建过，写过demo，所以现在要引入消息队列了，好激动啊，要用新技术了。出于大家都不了解消息队列，所以要在项目组内部对各位开发进行一个简单的科普。以下就是我自己整理的消息队列的科普知识，希望对大家有所帮助。
消息队列不知道大家看到这个词的时候，会不会觉得它是一个比较高端的技术，反正我是觉得它好像是挺牛逼的。
公司用到的很多技术，自己之前都没学过(尬)，于是只能慢慢补了。这次给大家写写我学习消息队列的笔记，希望对大家有帮助。
在使用消息队列的过程中，你会遇到很多问题，比如选择哪款消息队列更适合你的业务系统？如何保证系统的高可靠、高可用和高性能？如何保证消息不重复、不丢失？如何做到水平扩展？诸如此类的问题，每一个问题想要解决好，都不太容易。
每年 Shopee 会在五至十二月的每个大促节点举行电视直播活动。每次大促活动时，各市场的运营人员会与当地电视台合作，在节目直播过程中插入一段玩 Shopee 小游戏的互动环节。
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
前段时间，知识星球里一位同学给我分享了他对消息队列的理解，并且用一个故事形象的表述了消息队列的作用。看完他的表述，我觉得用故事来描述技术组件作用的方式很有意思，也更容易让人理解。
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务，其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
新春采购节 新春钜惠，爆款秒杀；企业用户专属，高配高性价比，助力企业轻松上云，腾讯云微服务新春大促重磅来袭！ 不限新老用户 腾讯微服务平台 TSF、消息队列 CKafka 最低 4 折优惠 最高可省 30000+ 元！ 更有爆款秒杀、代金券大礼包限量放送 点击【在看】先到先得！ 点击【阅读原文】查看活动详情！ 往期 推荐 《一天，把 Pulsar 客户端的性能提升3倍+！》 《超有料！万字详解腾讯微服务平台 TSF 的敏捷开发流程》 《火速围观！鹅厂中间件产品遭遇暴风吐槽！》 扫描
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？
RabbitMQ的路由模式是一种消息传递模式，它允许消息生产者将消息发送到一个或多个特定的消息队列。在路由模式中，消息生产者将消息标记为具有特定的路由键，然后消息代理（RabbitMQ）将根据路由键将消息路由到与之匹配的队列。
在微服务架构中，基于消息中间件的交互方式可以解决同步请求/响应模式中服务高度耦合、服务交互灵活性脆弱、交互失败导致服务不可用等问题。
自2009年第一个“双11”诞生，双11”11年的嬗变，见证中国迈向消费大国的坚定步伐。随后伴随着中国互联网的爆发式增长，国内社会不断变革着的消费与沟通方式，成熟的消费互联网生态体系已经成型。
RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。经历了淘宝双十一的洗礼。RocketMQ既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
自 2024年4月起，TDMQ Pulsar 版专业集群推出「固定并发规模 + 弹性存储」的产品形态，这种产品形态下，存储可按需使用、按量付费，保证在技术架构稳定领先的前提下，也可为用户降低存储成本。
团购订单系统简介 美团团购订单系统主要作用是支撑美团的团购业务，为上亿美团用户购买、消费提供服务保障。2015年初时，日订单量约400万~500万，同年七夕订单量达到800万。 目标 作为线上S级服务，稳定性的提升是我们不断的追求。尤其像七夕这类节日，高流量，高并发请求不断挑战着我们的系统。发现系统瓶颈，并有效地解决，使其能够稳定高效运行，为业务增长提供可靠保障是我们的目标。 优化思路 2015年初的订单系统，和团购其它系统如商品信息、促销活动、商家结算等强耦合在一起，约50多个研发同时在同一个代码库上开发
“智变加速，产业焕新”，2023腾讯全球数字生态大会已于9月7-8日完美落幕，40+专场活动展示了腾讯最新的前沿技术、核心产品、解决方案。
① 旁路缓存：读取数据时先从redis中读取，如果存在直接返回；如果不存在则访问数据库，将数据写入redis，之后返回；写数据时会先将数据写入数据库中，写入完成之后再删除redis的缓存，下次访问加载的就是最新的数据了。
为了便于大家查找问题，了解全貌，整理个目录，我们可以快速全局了解关于消息队列，面试官一般会问哪些问题。
众所周知，服务层主要用来处理网站业务逻辑的，是大型业务网站的核心。比如下面三个业务系统就是典型的服务层，提供基础服务功能的聚合
但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说100人和10000人发起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多。
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。
今年是我的第6个618，因为入职的时间比较"合适"，使得我经历了每年两次完整的大促备战。那年还在北辰，618的当晚，我记忆的很清晰，接近凌晨1点左右的时候，我们聚集在楼道里面，大家举杯相庆，来祝贺刚刚平稳度过的大促。从此这样的场景在每年的这个时候都会经历一次，激动一次。每一次大促备战都是一场全兵演练，我们在这个战斗过程中，团队合作、技术实战、用户意识上都有一个立体的提升。站在每年的这一刻往前看，一路走过来的却是好些个不平凡的白天和夜晚。正如我们国家的乒乓球队在每次国际比赛中都有一个完美的结局，但过程从来不缺乏紧张、风险和刺激。
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很 直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一 个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。
高可用设计是互联网系统架构的基础之一，以天猫双十二交易数据为例，支付宝峰值支付次数超过 8 万笔。大家设想一下，如果这个时候系统出现不可用的情况，那后果将不可想象。 而解决这个问题的根本就是服务层的高可用。 什么是服务层 众所周知，服务层主要用来处理网站业务逻辑的，是大型业务网站的核心。比如下面三个业务系统就是典型的服务层，提供基础服务功能的聚合 用户中心：主要负责用户注册、登录、获取用户用户信息功能 交易中心：主要包括正向订单生成、逆向订单、查询、金额计算等功能 支付中心：主要包括订单支付、收银台、对账等
高可用设计是互联网系统架构的基础之一，以天猫双十二交易数据为例，支付宝峰值支付次数超过 8 万笔。大家设想一下，如果这个时候系统出现不可用的情况，那后果将不可想象。 而解决这个问题的根本就是服务层的高
Weiyi，携程资深数据开发，关注大数据相关技术，对大数据实时计算、流批一体等方面有浓厚兴趣；
在提供了微服务的基础设施后，我们可以放手开发各个微服务了。业务服务层是一些“基础微服务”或“业务微服务”，他们“各司其职”，服务之间的耦合应当做到最低。
眼下虽然才2月份，但真正的金三银四已经悄然开始。从认识的HR那得知，有些公司甚至在过年前就开始布局了。。而年前偃旗息鼓的，年后也势必加速进入这波抢人大战！ 因此，真的要等到3、4月份再做准备的话，就晚了。 这不最近，就有读者问有没有分布式的项目，还有想要电商、秒杀项目的，最好能有热门框架、消息中间件等技术栈的深入应用。 如果你也想： 金三银四目标进大厂，薪资涨幅30％以上 简历上多一个拿得出手的高并发项目 彻底掌握SpringBoot/Dubbo/Redis/RocketMQ等热门框架与中间件
某一天，系统B的负责人告诉系统A的负责人，现在系统B的SystemBNeed2do(String userId)这个接口不再使用了，让系统A别去调它了。 于是，系统A的负责人说"好的，那我就不调用你了。"，于是就把调用系统B接口的代码给删掉了。代码变成这样了：
在电商业务中，秒杀属于技术挑战最大的业务，只有经验够丰富、底子够稳的程序员，才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例，动辄数十万笔的交易请求，对于我们来说，核心的两个问题： 1-高并发读取与写入（涉及到集群，负载，读写分离，分库分表等操作） 2-性能优化（玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝） 程序员们应该都知道这样一句话：在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的，问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”，中间不是鸿沟天堑，往往只差一次亲身经历。此外，应对工作中可能出现的突
下面这些问题都是一线大厂的真实面试问题，不论是对你面试还是说拓宽知识面应该都很有帮助。
花名：长文 部门：算法中心搜索业务组 入职时间：2016年 主要从事蘑菇街搜索引擎实时增量商品信息补全以及搜索业务接入 一、引言 搜索引擎作为电商平台的主要入口之一，承载了大量的用户访问，也孕育了大量业务发展。引擎中的数据作为电商展示的基础，主要分为实时与非实时部分。非实时部分包括算法分数等定时产出的数据；实时部分包括商品各个维度的信息变化，包括商品标题、价格等等。而实时数据与非实时数据同步到引擎的过程是通过dump系统实现的。 根据被处理数据的实时性不同，dump系统可以笼统的分为：增量dump系统（
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。
之前琢磨了很久一直想写一篇pulsar相关的文章，但是一直知识储备不够，对于很多细节还是不了解，于是查了很多资料，总算是可以凑出一篇文章了。
个人认为设计系统要因场景因时间而异，一个系统不是一下子就设计的非常完美，在有限的资源情况下一定是先解决当下最核心的问题，并预测/发现未来可能出现的问题，一步步解决最痛点的问题。也就是说系统设计是不断迭代的过程，在迭代中发现问题修复问题；即满足需求的系统是不断迭代优化出来的，不是一下子就架构的非常完美，这是一个持续的过程，个人不相信完美架构银弹。不过如果一开始就有好的基础系统设计，未来可以更容易达到一个比较满意的目标。
面试过程是一个由浅入深的过程，面试官先给求职者抛出一个相对简单的问题，然后通过一环套一环的追问深入考察求职者对知识点的理解掌握程度。
可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。在Producer端给每个发出的消息附加一个连续递增的序号，然后在Consumer端来检查这个序号的连续性。如果没有消息丢失，Consumer收到消息的序号必然是连续递增的，如果检测到序号不连续，那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息，方便进一步排查原因
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
