为了实现高可用性，微服务一般部署在多机房，只要部署到多机房就万无一失了？考虑如下问题：
在现代分布式系统中，消息队列（Message Queue，简称MQ）起到了至关重要的作用，它能够解耦系统之间的通信，提高系统的可伸缩性和可维护性。然而，为了确保系统的稳定性和高可用性，我们需要特别关注如何构建高可用的消息队列系统。本文将介绍如何保证MQ的高可用性，并提供代码示例，帮助您构建一个可靠的消息队列系统。
随着互联网+和平台化战略的兴起，各个行业的 IT 系统都在向互联网架构发展，涉及的主要技术包括微服务、消息和弹性计算等，采用微服务架构实现服务高内聚、低耦合，通过异步消息完成交易快速响应和高并发。由于微服务和消息是企业应用架构中用的比较多的，故希望通过本文探讨以下问题：
例如有一个在线商城系统，如果这个系统业务量很小，比如在校学生自己随便写的一个小项目，所有的代码都放在一个项目store-web中，然后把这个项目部署在一台服务器上。整个项目所有的服务都由这台服务器提供，这就是单机结构。
单个MQ节点总是不可靠的，一旦该节点出现故障，MQ服务就不可用了，势必会产生较大的损失。这里记录activeMQ如何开启主从备份，一旦master（主节点故障），slave（从节点）立即提供服务，实现原理是运行多个MQ使用同一个持久化数据源，这里以jdbc数据源为例。同一时间只有一个节点（节点A）能够抢到数据库的表锁，其他节点进入阻塞状态，一旦A发生错误崩溃，其他节点就会重新获取表锁，获取到锁的节点成为master，其他节点为slave，如果节点A重新启动，也将成为slave。
单个 MQ 节点总是不可靠的，一旦该节点出现故障，MQ 服务就不可用了，势必会产生较大的损失。这里记录 activeMQ 如何开启主从备份，一旦 master（主节点故障），slave（从节点）立即提供服务，实现原理是运行多个 MQ 使用同一个持久化数据源，这里以 jdbc 数据源为例。同一时间只有一个节点（节点 A）能够抢到数据库的表锁，其他节点进入阻塞状态，一旦 A 发生错误崩溃，其他节点就会重新获取表锁，获取到锁的节点成为 master，其他节点为 slave，如果节点 A 重新启动，也将成为 slave。
抽奖、抢红包、秒杀，这类系统其实都有一些共同的特点，那就是在某个时间点会瞬间涌入大量的人来点击系统，给系统造成瞬间高于平时百倍、千倍甚至几十万倍的流量压力。
ActiveMQ（默认采用的KahaDB做消息存储）可选用JDBC的方式来做消息持久化，通过简单的xml配置信息即可实现JDBC消息存储。由于，普通关系型数据库（如Mysql）在单表数据量达到千万级别的情况下，其IO读写性能往往会出现瓶颈。在可靠性方面，该种方案非常依赖DB，如果一旦DB出现故障，则MQ的消息就无法落盘存储会导致线上故障。
在上一篇《RocketMQ实战（一）》中已经为大家初步介绍了下RocketMQ以及搭建了双Master环境，接下来继续为大家介绍！
我们先来看看这张图，首先我们可以思考一下，这个架构中，哪些地方可以做负载均衡，来承载更高的 QPS 呢？
在若干次前的一场面试，面试官看我做过 python爬虫/后端 的工作，顺带问了我些后端相关的问题：你觉得什么是后端？
beMQ 是腾讯在 2013 年自研的分布式消息中间件系统，专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输，经过近 7 年上万亿的海量数据沉淀，目前日均接入量超过 25 万亿条。较之其它开源 MQ 组件，TubeMQ 的优势在海量实践（稳定性 + 性能）和低成本方面。9 月 12 日，腾讯在 ApacheCon 宣布 TubeMQ 开源。
服务网格（ServiceMesh）这两年异常之火，号称是下一代微服务架构，接下来两个月，准备系统性的写写这个东西，希望能够让大家对最新的架构技术，有个初步的了解。
TubeMQ是腾讯在2013年自研的分布式消息中间件系统，专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输，经过近7年上万亿的海量数据沉淀，目前日均接入量超过25万亿条。较之于众多明星的开源MQ组件，TubeMQ在海量实践（稳定性+性能）和低成本方面有着比较好的核心优势。 TubeMQ 捐赠 Apache 基金会 9月12日，Apache软件基金会成立20周年之际，腾讯在ApacheCon宣布TubeMQ 开源。TubeMQ 启动计划捐赠 Apache 基金会的流程。 TubeMQ系统特点
最后总结归纳一套设计思想，也是万能模板，这样面试官问任何高并发系统，只需从这几个方向去考虑就可以了。
回顾云计算产业技术的发展，IaaS层虚拟化的逐步成熟，解决了过去使用物理计算集群所面对的资源提供者和使用者之间的耦合问题，一定程度上降低了交付应用和创造业务价值的门槛，但在开发和运维的技术难度方面表现一般。
RocketMQ是一款优秀的分布式消息中间件，在各方面的性能都比目前已有的消息队列要好，RocketMQ默认采用长轮询的拉模式， 单机支持千万级别的消息堆积，可以非常好的应用在海量消息系统中。
后端服务通过网关向终端推送消息时，需要知道终端与网关哪台机器建立的长连接，通常两种方向：
多数消息队列中，消费者和 Broker 通信的方式有两种，PUSH 模式和 PULL 模式：
我是码哥，可以叫我靓仔。今天来聊一聊 Kafka 消息队列的使用场景和核心架构实现原理，帮助你全面了解 Kafka 其内部工作原理和设计理念。。
对于即时通讯网来说，所有的技术文章和资料都在围绕即时通讯这个技术方向进行整理和分享，这一次也不例外。对于即时通讯系统（包括IM、消息推送系统等）来说，MQ消息中件间是非常常见的基础软件，但市面上种类众多、各有所长的MQ消息中件间产品，该怎么去选择？这是个问题！
我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
文章摘要：在发送消息给RocketMQ后，消费者需要消费。消息的消费比发送要复杂一些，那么RocketMQ是如何来做的呢？ 在RocketMQ系列文章的前面几篇幅中已经对其“RPC通信部分”和“普通消息发送”两部分进行了详细的阐述，本文将主要从消息消费为切入点简要地介绍下“RocketMQ中Pull和Push的两种消费方式”、“RocketMQ中消费者（Push模式）的启动流程”和“RocketMQ中Pull和Push两种消费方式的简要流程”。在阅读本篇之前希望读者能够先仔细阅读下关于RocketMQ分布式消息队列的前几篇文章： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送
HAProxy是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP（第四层）和HTTP（第七层）应用的代理软件，HAProxy是完全免费的、借助HAProxy可以快速并且可靠的提供基于TCP和HTTP应用的代理解决方案。 （1）免费开源，稳定性也是非常好，这个可通过我做的一些小项目可以看出来，单Haproxy也跑得不错，稳定性可以与硬件级的F5相媲美； （2）根据官方文档，HAProxy可以跑满10Gbps-New benchmark of HAProxy at 10 Gbps using Myricom's 10G
虽然之前考虑了通过每个请求的traceId隔离负载均衡的position来实现重试不会重试相同实例的问题，但是没有考虑在负载均衡过程中，实例列表的更新。
私底下问了几位前同事，还有不少同行的大学同学，几乎他们公司都在用目前主流的分布式技术框架做开发。还记得几年前刚毕业那会，.net和php做各种企业管理系统和网站还很吃香，智能机普及安卓和ios客户端开发大势流行更胜一筹；硬件方面C作为底层开发的鼻祖，网游和手游风靡之下C++作为主流游戏服务端语言；再看看Java虽是不温不火，却仍然是应用最广泛的开发语言，从传统行业到通信和金融、再到移动互联网、支付和电商等；在各种技术框架下，仍然用着Java作为第一开发语言。今天，想做分布式开发，需要掌握的技术知识点也是非常得多。如果你所在的公司正在往分布式技术栈迁移，或者你自己有往这方面学习和深入的打算，而又有点迷茫不知从何学期。那么，接下来就让我们一起来看看，想做分布式开发，到底需要学会哪些技术？
看了我们之前的文章，相信小伙伴们对RocketMQ已经有了一个初步的了解，那么今天我们就来聊一聊具体如何来设计一套高可用的生产部署架构。
基于SOA的分布式高可用架构和微服务架构，是时下如日中天的互联网企业级系统开发架构选择方案。在核心思想上，两者都主张对系统的横向细分和扩展，按不同的业务功能模块来对系统进行分割并且使用一定的手段实现服务之间的通信，并且基于弹性云服务搭建高可用的分布式解决方案。
在软件系统组成越发复杂的今天，如何保证每个服务间的通信，是系统架构师必须考虑的重要一点。作为一名软件测试工程师，了解系统架构以及服务间的通信过程及原理，对我们开展测试工作有很大的帮助。这篇文章，简单介绍下常见的一些通信服务框架基础知识。。。
消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分，本节将分别从下面三方面来分别展开叙述。
在日常开发中，我们经常会到"有状态"服务设计与"无状态"服务设计，何谓“无状态”？
摘要：实际生产应用中都会采用消息队列的集群方案，如果选择RabbitMQ那么有必要了解下它的集群方案原理 一般来说，如果只是为了学习RabbitMQ或者验证业务工程的正确性那么在本地环境或者测试环境上使用其单实例部署就可以了，但是出于MQ中间件本身的可靠性、并发性、吞吐量和消息堆积能力等问题的考虑，在生产环境上一般都会考虑使用RabbitMQ的集群方案。 对于RabbitMQ这么成熟的消息队列产品来说，搭建它并不难并且也有不少童鞋写过如何搭建RabbitMQ消息队列集群的博文，但可能仍然有童鞋并不了解其背后的原理，这会导致其遇到性能问题时无法对集群进行进一步的调优。本篇主要介绍RabbitMQ集群方案的原理，如何搭建具备负载均衡能力的中小规模RabbitMQ集群，并最后给出生产环境构建一个能够具备高可用、高可靠和高吞吐量的中小规模RabbitMQ集群设计方案。
晚上把公司应用的架构结合之前研究的东西梳理了下，整理了一张架构规划图，贴在这里备份 下面是个人理解的做架构的几个要点： 1、系统安全 这是首要考虑的，以这张图为例，网络划分为3个区： a) DMZ区可
以用户为中心，提供快速的网页访问体验。主要参数有较短的响应时间，较大的并发处理能力，较高的吞吐量，稳定的性能参数。
最近西安疫情特别严重，前一阵子还出现了一码通崩溃的事件，网络上对此也有各种各样的评论和说法。对于各种言论和说法我们没有权力去评头论足，但是可以从技术的角度聊一聊，如果是我们接到了这样的需求，应该来如何设计这个系统。使得它可以在关键时刻经得住考验，为防疫工作提供方便做出贡献。
特点：基于单体应用基于业务进行拆分，拆分出来每一个服务独立项目，独立项目独立部署，运行在自己的计算机进程里面，针对于拆分出来的微服务都是基于分布式和管理。
常用的 MQ组件有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、MetaMQ。当然 Kafka的功能更加强大，其它 MQ都有自己的特点和优势，如下：
如果并发访问系统的用户非常多，每次用户访问页面的时候，都通过服务器动态渲染，会导致服务端承受过大的压力，而导致页面无法正常加载的情况发生。
来源：https://xie.infoq.cn/article/19e95a78e2f5389588debfb1c
1、引言 MQ 异步消息队列是微信后台自研的重要组件，广泛应用在各种业务场景中，为业务提供解耦、缓冲、异步化等能力。本文分享了该组件2.0版本的功能特点及优化实践，希望能为类似业务（比如移动端IM系
关于“负载均衡”的解释，百度词条里：负载均衡，英文叫Load Balance，意思就是将请求或者数据分摊到多个操作单元上进行执行，共同完成工作任务。
Rabbitmq大体上可以分为两部分（Exchange和MQ），所有发送给RabbitMQ的消息都会先交给Exchange， Exchange的功能类似于路由器，它会根据自身类型（fanout、direct、topic）以及binding信息决定一个消息该被放到哪一个MQ， 而MQ的功能在于暂时存储消息，并将MQ中的消息以订阅或者poll的方式交给接收方。
在一个典型的高并发、大用户量的Web互联网系统的架构设计中，对HTTP集群的负载均衡设计是作为高性能系统优化环节中必不可少的方案。HTTP负载均衡的本质上是将Web用户流量进行均衡减压，因此在互联网的大流量项目中，其重要性不言而喻。
前文构建的都是单节点的Config Server，本节来讨论如何构建高可用的Config Server集群，包括Config Server的高可用依赖Git仓库的高可用以及RabbitMQ的高可用。
Cache|SearchEngine Database|NoSQL->Message Queue->APP Server->WEB SERVER-> CDN
今天带来的是2022全新升级的 《Java岗面试核心MCA版》 ，这个版本里面不仅仅包含了面试题，还有更多的技术难点、 大厂算法、实战项目、简历模板 等等， 全册接近1700页 ！相比上一个版本的287页，升级了多少内容可想而知！！！
《业务架构·应用架构·数据架构实战》读书笔记 什么是技术架构？ 技术架构描述： 需要哪些 技术服务； 选择哪些 技术组件 来实现 技术服务； 技术服务 与 技术组件 之间的交互关系； 技术服务，可以是： 硬件能力 - 例如服务器、磁盘阵列、GPU 并行计算、GPS 定位； 网络能力 - 例如局域网、移动互联网、现场总线、宽带要求； 软件能力 - 例如负载均衡服务、数据复制服务、MQ 服务、RPC 服务、广播服务等； 技术组件，可以是： 技术平台 - 例如 J2EE； 技术框架 - 例如 Spring； 技术
全面升级控制台UI，提升应用控制的交互体验；规范云帮后端组件名称，方便管理和排错；重新设计的负载均衡组件（acp_entrance）可灵活对接企业级和开源的负载均衡系统；17 个中等级别以上的bug修复、云帮社区版 迎来2017年7月升级版本，本次是今年比较大的版本升级，前端交互体验，和后端的组件功能都进行了全面的升级和优化体验。 云帮（ACP） 以应用为中的无服务器PaaS——云帮ACP基于容器技术研发，社区版针对个人、企业完全免费，您可以自由的下载与传播。借助它您可以实现： 企业级的Docker管理平台
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