阿里云ons使用

所需积分/C币:41 2018-09-27 16:27:49 659KB PDF
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1、MQ场景     1)订单异步解耦     2)解决分布式事务问题     3)应用于聊天平台     4)大规模机器的Cache同步     5)MySQL BinLog订阅数据分发 2、ONS应用场景     异步、解耦、最终一致、并行 3、设计假定     1)每台PC机器都可能down机不可服务     2)任意集群都可能处理能力不足     3)最坏情况一定会发生     4)内网环境需要低延迟来提供你最佳用户体验 4、关键设计     1)分布式集群化         a、理论上无限处理能力         b、集群级别高可用     2)强数据安全         a、单机磁盘级别冗余         b、单组多队列级别冗余         c、多组消息队列冗余     3)海量数据堆积         a、推模式:订阅者逻辑简单         b、拉模式:关注吞吐量,快         c、推拉结合:队列通知消费者,消费者去拉取(两次交互)         d、阿里采用长连接和轮询:轮询去拉,有则拉取,无则保持长连接等待,直到有消息     4)毫秒级投递延迟 5、关键概念     1)Topic:第一级消息类型,主标题     2)Tug:第二级消息类型,分标题     3)发送组:生产者所在集群     4)订阅组:消费者所在集群     5)RocketMQ不是一对一,也不是一对多,是随机一对一     6)网络三种状态:成功、失败、没响应 6、消息乱序问题:Message服务器不处理,恰好不需要解决     1)发送时对消息进行编号     2)一组消息只有唯一一个订阅者处理(sharding)     3)一组消息的数量(即“锁的颗粒度”)越小越好 7、消息重复问题     1)重复原因:网络不可达     2)幂等:某个操作无论重复多少次,结果都一样(不需要解决,性能极高)     3)非幂等,去重         a、保证有个唯一ID标记每一条消息;         b、保证消息处理成功与去重表日志同时出现     4)去重代价:额外的tps和qps 8、事务的分布式优化     1)事务1-->MQ Server-->事务2     2)同时成功,同时失败:         a、发消息;         b、执行事务1;         c、确认消息发送;         d、投递消息到消费者     3)处理超时问题(重复):事务2增加消息确认表(去重表)     4)消息失败(事务2失败):记录后人工处理(小概率事件)

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