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面试大杀器:消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化?【石杉的架构笔记】
上一篇文章:互联网面试必杀:如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失(2),我们分析了ack机制的底层实现原理(delivery tag机制),还有消除处理失败时的nack机制如何触发消息重发。 通过这个,已经让大家进一步对消费端保证数据不丢失的方案的理解更进一层了。 这篇文…
互联网面试必杀:如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失(2)【石杉的架构笔记】
上一篇文章互联网面试必杀:如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失(1),我们初步介绍了之前制定的那些消息中间件数据不丢失的技术方案遗留的问题。 一个最大的问题,就是生产者投递出去的消息,可能会丢失。 丢失的原因有很多,比如消息在网络传输到一半的时候因为网络故障就丢了,或者是…
互联网面试必杀:如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失(1)【石杉的架构笔记】
这篇文章,我们来聊聊在线上生产环境使用消息中间件技术的时候,从前到后的全链路到底如何保证数据不能丢失。 这个问题,在互联网公司面试的时候高频出现,而且也是非常现实的生产环境问题。 如果你的简历中写了自己熟悉MQ技术(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka),而且在项目里…
【Java进阶面试系列之五】消息中间件集群崩溃,如何保证百万生产数据不丢失?【石杉的架构笔记】
目前为止,你的RabbitMQ部署在线上服务器了,对吧?然后订单服务和仓储服务都可以基于RabbitMQ来收发消息,同时仓储服务宕机,不会导致消息丢失。 好,我们来看下目前为止的架构图。 答案其实很简单,默认情况下,按照我们目前的代码和配置,这个数据就会丢失了。 所以在这里而言…
【Java进阶面试系列之四】扎心!线上服务宕机时,如何保证数据100%不丢失?【石杉的架构笔记】
上篇文章「Java进阶面试系列之三」消息中间件在你们项目里是如何落地的?,我们用一个简单易懂的电商场景给大家引入说明了一个消息中间件的使用场景。 同时,我们还基于RabbitMQ的HelloWorld级别的代码,给出了订单服务和仓储服务如何基于MQ中间件收发消息的示例。 这篇文…
高并发场景下,如何保证生产者投递到消息中间件的消息不丢失?【石杉的架构笔记】
上篇文章:《面试大杀器:消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化?》,我们分析了RabbitMQ开启手动ack机制保证消费端数据不丢失的时候,prefetch机制对消费者的吞吐量以及内存消耗的影响。 通过分析,我们知道了prefetch过大容易导致内存溢出,prefetch过小又…