生产环境采用 RocketMQ 三主三从集群搭建,6 个实例部署在 3 台 Linux 服务器上(节省资源),每台服务器部署一主一从,生产上运行一段时间后,发现磁盘空间报警,发现df与du显示的空间不一致(相差几十G)。
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。
需求: 如何利用ISCSI协议保留字段, 在Initiator和Tgt端传递, 完成一些控制开关或其他管理功能 ?
在2020-03-16 18:00左右收到告警,业务出现发送RocketMQ失败,在约1分钟左右后自动恢复。RocketMQ运行向来稳定,为何也抖动了?
在日常业务运维中,有时为了配合解决问题,需要给非运维人员开通系统账号,用于查询日志或代码。通常为了系统安全或避免不必要的误操作等目的,会将账号权限降至最低。下面介绍下在Linux下通过受限bash创建指定权限账号的操作记录: [root@mq-server ~]# ln -s /bin/bash /bin/rbash [root@mq-server ~]# useradd -s /bin/rbash wangshibo [root@mq-server ~]# passwd wangshibo [root@
消息队列(Message Queue,简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件,具有高吞吐量、高可用等等优点。
在API接口同步请求过程中,不适合处理耗时过长、或者一直轮询的工作。此时,可以结合MQ异步队列任务进行后台处理。
要在Linux环境下安装RabbitMQ,首先我们要有一个Linux环境,此处我们使用CentOS7虚拟机进行演示。如果本地还没有装过虚拟机,可以参考我之前的文章搭建虚拟机环境:VMware Workstation 14安装教程、虚拟机环境搭建(VMware Workstation14 + centos7)、VMware+CentOS7 网络及静态IP配置。
操作系统版本:SUSE Linux Enterprise Server 10 SP4 32bit
1.安装php-amqplib 服务 在composer.json配置 { "require": { "php-amqplib/php-amqplib": ">=2.6.1" } } 2.执行composer.phar install 来安装 3.引入mq文件 define('EXTEND_PATH', '../vendor/autoload.php'); use app\synchronous\model\RabbitMqModel; use PhpAmqpLib\Connection\AMQPStrea
我们的撮合引擎作为一个相对通用的组件,其实就是一个黑箱,如果想将它应用到各种不同的交易系统,只要有标准的输入和输出,对接是很容易的。
昨天简单总结了看资料了解的MQ基本知识点,实际操作以后,会有地方与预想不一致,多次试验后解决,为了加强记忆,需要根据官网文档继续整理,并尽可能实践,没有什么特殊平台要求,不要跟我说直接读官网吗,读源码,你咋那能呢?专业名词那么多,语义表达逻辑又不一样,你要说你专业级口语畅通交谈,我自闭了!
java方面 java中的引用有几种? Java中的threadlocal是怎么用的? threadlocal中的内部实现是怎么样的? 哪种引用? java中的"final"关键字在多线程的语义中,有
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top,观察内存占用率(这里图是重启之后一段时间的)但是cpu占用率比较高,很快就降下去了,这里耽误了一下时间,top -Hp pid,确认那个线程占用率高,jstack看了下对应的线程在作甚
一、首先准备linux环境 使用了两个虚拟机系统 版本为Centos 7 ip地址固定为192.168.194.128 192.168.194.129
因为系统数据量持续性增大,腾讯云的MySQL已经达到瓶颈,无法进行升级操作,如果自己搭建一个分库分表系统,速度和可靠性上面都会很差,综合各方面考虑,最后决定采用阿里云的PolarDB-X分布式数据库。
于是,秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件,需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
一、在前面介绍了system v 消息队列的相关知识,现在来稍微看看posix 消息队列。 posix消息队列的一个可能实现如下图: 其实消息队列就是一个可以让进程间交换数据的场所,而两个标准的消息队
1)以ActiveMQ 5.15.2 Release为例:在下载页面的Change Log处
参考 B站视频 PPT 参考文章 为什么要使用消息队列 主要考察应用场景及优缺点 优点 解耦: 不同服务间的调用 异步:不同系统间的调用 消峰:秒杀等场景,平时量不高,但在特定时间会有大量请求的情况,配置基础服务器资源,并引入MQ平滑处理请求,亦节约了成本。 缺点 可用性降低: 依赖于MQ,若MQ异常,将导致业务异常甚至系统崩溃 复杂度提高:需要考虑消息丢失,重复消费等问题 一致性问题:多个队列同时操作,部分消费失败的问题,异步的处理返回给用户是成功 消息队列产品比较 如何根据特点进行取舍
在 Milvus 的云原生架构中,消息队列(Log Broker)可谓任重道远,它不仅要具备流式数据持久性、支持 TT 同步、事件通知等能力,还要确保工作节点从系统崩溃中恢复时增量数据的完整性。
系统出现性能问题,来不及处理上游发的消息,导致消息积压。消息积压是正常现象,但积压太多就需要处理了。就像水库,日常蓄水是正常的,但下游泄洪能力太差,导致水库水位一直不停上涨,就不正常!
最烦的事情,莫过于服务莫名其妙的重启,当你看到一个服务一天重启23次,你会是怎样的一个感觉,反正博主我快要摔电脑了。。。。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
RocketMQ在发送消息的时候,提示:MQClientException: No route info of this topic xxx
其实呢,所谓的死信交换机就是一个普通交换机,只不过是某个队列用dead-letter-exchange这个属性绑定到一起了,当这个队列出现了死信,就会丢到我们这个死信交换机里了,就有点像垃圾桶一样的了。
在日常工作中,我们通常需要存储一些日志,譬如用户请求的出入参、系统运行时打印的一些info、error之类的日志,从而对系统在运行时出现的问题有排查的依据。
结合上节使用到的MQ命令,本节系统阐述MQ的命令。 一、MQ命令集合 MQ命令集合有三种命令:控制命令、MQSC(MQ脚本命令)和PCF(Programmable Command Formats,可编程的命令格式)。 二、控制命令 控制命令:用于管理 WebSphere MQ的系统配置,包括队列管理器、侦听器、通道、日志的管理。 例如:创建队列管理器(crtmqm),启动队列管理器(strmqm),启动用于运行队列管理器MQSC命令的控制台(runmqsc)、运行通道(runmqch
在去年编写自动化测试平台的时候,因为存在发送邮件、异步执行自动化任务、执行定时任务、模块解耦等需求。需要使用MQ,我选择的是RabbitMQ。
关于 redis 的介绍网上已经有很多信息了,这里我就不在详细说明了。介绍一下几个鲜明特性:
昨天一个前同事找我,问有没有性能测试岗位的面试题,正好之前帮业务团队加面过几次性能测试岗位的候选人,我将面试时候会问的一些问题以及要考察的点列了出来,供大家参考。
昨晚收到了应用报警,发现线上某个业务消费消息延迟了 54s 多(从消息发送到MQ 到被消费的间隔):
我使用centos7X64最小化安装 CentOS-7-x86_64-Minimal-1708 activemq5.15.10
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作者:新栋BOOK 原文:https://my.oschina.net/wangxindong/blog/1531596 摘要: 分库分表中有一个最为常见的场景,为了提升数据库的查询能力,我们都会对数据库做分库分表操作。比如订单库,开始的时候我们是按照订单ID维度去分库分表,那么后来的业务需求想按照商家维度去查询,比如我想查询某一个商家下的所有订单,就非常麻烦。这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题。 1、定义 何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其
使用vm虚拟机安装两台centos7虚拟机,IP分别为192.168.30.139和140 注意防火墙问题,实验环境可选择关闭防火墙
既然应用并没有什么问题,我们来看看 RocketMQ 是否有什么问题。一般的 RocketMQ Broker 的日志我们关心:
日志是开发者用来分析程序和排查问题的重要工具。随着系统架构从早期的单体应用,演变到如今的微服务架构,日志的重要性也逐步提升。除了用日志辅助问题排查,还可以通过日志对微服务请求的全链路进行性能分析,甚至可以它用来解决分布式系统中的一致性问题。与此同时,系统产生的日志量和日志管理难度也显著增加。于是,日志管理工具随之诞生并迭代升级。从最开始登录到跳板机上查看日志,到自建分布式日志中心来统一管理日志流,到云平台厂商提供专门的日志管理服务。开发者只需要在应用中接入SDK将日志回流到日志平台,就可以使用日志平台提供智能检索、数据分析以及链路分析等能力,平台中易用的图形化界面和成熟的数据管理能力极大的提升了开发效率。
何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其实我们以前做的事情,也是可以称之为数据异构。比如我们将DB里面的数据持久化到Redis里面去,就是一种数据异构的方式。
1、启动消费者的SRApplication.java 2、启动生产者的Test.java中的测试方法
在注册流程中,数据写DB是主流程,但注册后给用户发优惠券或欢迎短信是分支流程,时效性也不强。
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