MQ优化集合
mq消费逻辑切换 简书
mq消费逻辑切换1. 什么是MQ消息队列（Message Queue，简称MQ）是一种应用程序之间传递消息的方法。
它提供了一种异步的通信机制，允许消息的发送者将消息发送到一个队列中，而消息的接收者则可以从队列中接收消息。
MQ的主要作用是解耦消息的生产者和消费者，实现简化系统架构并提高系统的可靠性与并发性。
2. 为什么需要MQ消费逻辑切换在实际应用中，由于系统需求以及业务场景的变化，我们可能需要对MQ的消费逻辑进行切换。
消费逻辑切换的主要原因包括：2.1 业务逻辑变更当业务逻辑发生变化时，可能需要修改消费者的逻辑以适应新的业务需求。
这种情况下，我们需要切换消费逻辑，使其符合新的业务规则。
2.2 性能优化随着系统的发展，可能会遇到消费者的性能瓶颈问题。
为了提高系统的吞吐量，我们需要对消费者的逻辑进行优化或切换。
2.3 异常处理在实际应用中，我们无法避免各种异常情况的发生。
当出现异常时，我们可能需要切换消费逻辑以应对异常情况，保证系统的稳定性。
3. MQ消费逻辑切换的实现方式MQ消费逻辑切换有多种实现方式，下面介绍几种常用的方式。
通过配置文件或数据库中的配置项来实现消费逻辑的切换是一种常见且简单的方式。
我们可以在配置文件或数据库中配置消费者的逻辑实现类的全限定名，在运行时动态加载消费者的实现类。
3.1.1 配置文件切换在配置文件中，我们可以定义多个消费者的逻辑实现类，然后通过配置项指定当前使用的消费者实现类。
当需要切换消费逻辑时，我们只需要修改配置文件中的配置项即可。
示例配置文件如下：# 当前使用的消费者逻辑实现类consumer.logic.class=com.example.oldconsumer.OldConsumer# 另一种消费者逻辑实现类consumer.logic.class=com.example.newconsumer.NewConsumer3.1.2 数据库配置切换类似于配置文件切换，我们可以在数据库中存储消费者逻辑实现类的相关信息。
rabbitmq 集群的工作原理
rabbitmq 集群的工作原理
RabbitMQ是一个开源的消息代理软件，它实现了高级消息队列协议（AMQP），用于在应用程序之间传递数据。
RabbitMQ集群是多个RabbitMQ节点组成的集合，它们共同协作以提供高可用性和可伸缩性。
RabbitMQ集群的工作原理涉及以下几个方面：
1. 数据复制和同步，RabbitMQ集群中的每个节点都存储相同的交换机、队列和绑定信息。
当消息到达一个节点时，它会被复制到其他节点，以确保消息的高可用性和可靠性。
节点之间会进行数据同步，以保持数据一致性。
2. 负载均衡，RabbitMQ集群可以通过负载均衡来分发消息，以确保每个节点的负载相对均衡。
当一个节点负载过重时，集群可以将消息路由到负载较轻的节点上，从而提高整个集群的性能。
3. 高可用性，RabbitMQ集群可以提供高可用性，即使一个节点出现故障，集群仍然可以继续工作。
当一个节点不可用时，集群会自动将消息路由到其他可用的节点上，确保消息的可靠传递。
4. 故障转移，当一个节点出现故障时，RabbitMQ集群可以自动进行故障转移，将受影响的节点从集群中移除，并将其角色转移给其他节点，从而保持整个集群的稳定运行。
总的来说，RabbitMQ集群通过数据复制、负载均衡、高可用性和故障转移等机制，实现了高性能、高可靠性和可扩展性，从而能够满足大规模应用程序的消息传递需求。
希望这些信息能够全面回答你关于RabbitMQ集群工作原理的问题。
一文读懂MQ消息队列
一文读懂MQ消息队列
MQ（消息队列）在软件架构中是常常被用法的，特殊是在分布式系统中也是用法频率很高的组件。
以下从消息队列的用法场景、概念、常见问题及解决计划来具体讲解。
一、消息队列用法场景
1.1 频繁的用法场景
系统解耦
在分布式环境下，系统间的互相依靠，终于会会导致囫囵依靠关系混乱，特殊在微服务环境下，会浮现互相依靠，甚至是循环依靠的状况，对后期系统的拆分和优化都带来极大负担。
那么我们就可以用MQ 来举行处理。
上游系统将数据投递到MQ，下游系统取MQ的数据举行消费，投递和消费可以用同步的方式处理，由于MQ接收数据的性能是
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优化RabbitMQ配置提升性能指南：策略与建议
优化RabbitMQ配置提升性能指南：策略与建议优化RabbitMQ的配置以提高性能可以按照以下步骤进行：1.调整队列属性：合理设置队列的参数，如最大长度（max-length）、最大内存限制（max-length-bytes）和消息过期时间（message-ttl）。
这些参数可以防止队列过度堆积消息，避免系统崩溃。
2.批量处理消息：消费者从队列中获取消息的方式会直接影响系统的性能。
建议将消息的获取和处理逻辑进行批量化，减少网络传输和消费者处理的开销。
3.水平扩展和负载均衡：如果队列的负载过重，可以考虑增加更多的消费者实例，并通过负载均衡策略将消息均匀地分发给各个消费者，提高系统的处理能力。
4.消息确认机制：在消息处理完毕后，必须及时向RabbitMQ发送确认消息（acknowledgment），告知消息已被消费。
这样可以确保消息不会重复消费，并减少队列的堆积。
5.引入缓存机制：为了提高消息处理的效率，可以引入缓存机制，将一部分消息缓存在内存中，避免频繁地访问磁盘。
6.集群和高可用性：如果系统要求具备高可用性，可以考虑搭建RabbitMQ集群。
通过多个节点的协同工作，实现负载均衡、故障转移和数据冗余，提高系统的可用性和稳定性。
7.网络连接与资源管理：建立合理的连接池来管理与RabbitMQ服务器的连接，避免频繁地创建和关闭连接。
通过重用连接，可以减少系统开销，提高性能。
同时，根据系统的负载情况，合理设置RabbitMQ节点所能够处理的最大连接数、最大通道数和最大队列数等资源限制。
8.资源限制与监控：根据系统的负载情况，合理设置RabbitMQ节点所能够处理的最大连接数、最大通道数和最大队列数等资源限制。
同时，通过监控工具实时监测系统的资源使用情况，及时发现并解决潜在的性能问题。
以上是优化RabbitMQ配置的一般步骤和建议，但具体优化策略需要根据实际的应用场景和需求来确定。
mq极限数据量 -回复
mq极限数据量-回复什么是MQ极限数据量？为什么需要考虑极限数据量？如何应对极限数据量？以下将一步一步回答这些问题。
MQ（Message Queue）是一种用于在应用程序之间传递消息的技术。
它提供了解耦应用程序的方式，使得消息的发送方和接收方能够独立地进行操作。
MQ极限数据量指的是在MQ系统中能够处理的最大消息数量。
考虑极限数据量的原因是为了提高系统的可扩展性和性能，以满足日益增长的数据处理需求。
当系统面临巨大的消息负载时，传统的消息传递方式可能会遇到性能瓶颈。
为了解决这个问题，引入了MQ技术。
MQ系统能够处理大规模的消息流，并能够根据需要调整资源分配。
然而，MQ系统也有其极限数据量，超过这个数据量可能会导致系统性能下降，甚至瘫痪。
解决MQ极限数据量的一种方法是通过水平扩展来增加系统的处理能力。
水平扩展指的是增加系统的处理节点数量，将消息负载均匀地分布到不同的节点上。
这种方式可以提高系统的并发能力，充分利用硬件资源。
但是，水平扩展也存在一些挑战，比如消息的顺序性问题和数据一致性问题。
另一种解决MQ极限数据量的方法是通过优化系统架构和消息处理流程来提高系统的性能。
例如，可以使用消息分片的方式将大消息拆分成多个小消息，在不同的节点上并行处理。
还可以使用消息缓存来减轻系统的压力。
此外，还可以针对关键业务进行优先处理，保证其及时性和可靠性。
除了调整系统的架构和流程，还可以优化MQ系统本身的性能。
例如，可以使用高性能的消息传递协议，减少不必要的网络开销。
还可以采用集群部署的方式，增加系统的冗余性和容错性。
此外，还可以根据具体的业务需求，选择适合的MQ实现，比如RabbitMQ、Kafka等。
总结起来，MQ极限数据量是指MQ系统能够处理的最大消息数量。
为了满足日益增长的数据处理需求，我们需要考虑如何应对极限数据量。
解决MQ极限数据量的方法包括水平扩展、优化系统架构和流程，以及优化MQ系统本身的性能。
通过合理的设计和配置，我们能够提高系统的可扩展性和性能，使得MQ系统能够处理更多的消息。
rocketmq 消费消息原理
rocketmq 消费消息原理摘要：一、RocketMQ简介1.RocketMQ概述2.RocketMQ的核心概念二、RocketMQ消费消息原理1.生产者发送消息2.消息路由3.消费者消费消息4.消息持久化5.延时消息处理三、RocketMQ消费消息流程1.创建消费者2.注册消息监听器3.接收和处理消息4.消息消费策略四、RocketMQ延时消息实现原理1.延时消息等级2.延迟处理逻辑3.延时消息存储五、RocketMQ性能优化与扩展1.消息堆积处理2.消费者并发优化3.集群与分布式部署正文：一、RocketMQ简介1.RocketMQ概述RocketMQ是一款高性能、高可靠、可扩展的分布式消息中间件，具有高性能、高可靠、低延迟、高并发等特点。
广泛应用于金融、电商等行业的消息传递、异步处理和系统解耦。
2.RocketMQ的核心概念* 生产者（Producer）：发送消息的应用程序* 消费者（Consumer）：接收消息的应用程序* 消息（Message）：传递的数据单元* 主题（Topic）：相同业务场景下的消息集合* 队列（Queue）：同一主题下相同消息类型的消息集合* 消息broker（Broker）：存储和转发消息的服务器二、RocketMQ消费消息原理1.生产者发送消息生产者通过发送消息到RocketMQ broker，将消息持久化到磁盘。
生产者可以使用批量发送、顺序发送等策略提高发送性能。
2.消息路由RocketMQ根据消息的主题和队列策略，将消息路由到对应的消费者。
消费者可以订阅特定主题或队列，以接收相关消息。
3.消费者消费消息消费者从RocketMQ broker 接收消息，并对消息进行处理。
RocketMQ 提供了多种消费方式，如单线程消费、多线程消费、并发消费等。
4.消息持久化RocketMQ将消息持久化到磁盘，确保消息在broker 故障时不会丢失。
消息持久化策略包括文件存储、数据库存储等。
php mq应用场景及用法
php mq应用场景及用法MQ（Message Queue）是消息队列的意思，是一种用于在应用程序组件之间传递消息的通信方式。
PHPMQ是基于PHP开发的消息队列处理工具。
PHP MQ应用场景及用法包括：1. 异步处理：PHP MQ 可以将任务发送到消息队列中，然后由后台的消费者去异步处理这些任务，提高应用程序的性能和响应速度。
2. 解耦：当应用程序需要与其他系统进行通信时，可以使用PHP MQ 作为中间件，解耦应用程序与其他系统的依赖关系，提高应用程序的灵活性和可维护性。
3. 延迟处理：PHP MQ 可以实现延迟处理任务的功能。
将任务发送到消息队列中，并设置延迟时间，后台的消费者在延迟时间过后才处理任务，可以用于实现定时任务等场景。
4. 流量削峰：当应用程序面临高并发访问时，PHP MQ 可以用于流量削峰。
将请求发送到消息队列中，可以控制并发访问的数量，避免请求压力过大导致系统崩溃。
5. 分布式处理：当应用程序需要进行分布式处理时，PHP MQ 可以作为消息传递的媒介，将任务分发到不同的节点上进行处理，提高系统的扩展性和并行处理能力。
使用 PHP MQ 需要注意以下几点：1. 安装和配置：首先需要安装 PHP MQ，并进行相应的配置，以确保其正常运行。
2. 定义消息和消费者：定义要发送的消息类型和对应的消费者，消费者负责接收并处理消息。
3. 发送消息：将任务或数据发送到消息队列中，可以设置不同的优先级、延迟时间等参数。
4. 消费消息：编写消费者的处理逻辑，接收到消息后进行相应的处理，比如写入数据库、发送邮件等。
5. 监控和管理：可以通过监控工具或管理界面对消息队列进行监控和管理，包括消息的状态、消费者的状态等。
mq延时队列用法
mq延时队列用法MQ延时队列用法MQ（Message Queue）是一种消息传递机制，它通过在发送和接收方之间建立一个消息队列来实现异步通信。
而MQ延时队列则是在MQ的基础上增加了延时功能，可以让消息在一定的时间后才被消费者接收到，这种功能在很多场景中都非常有用，比如订单支付超时提醒、短信验证码过期等。
一、MQ延时队列的原理MQ延时队列的原理其实很简单，就是将消息先存储在一个中间件（比如RabbitMQ、Kafka等）的普通队列中，在消息到达指定时间后再将其转移到另一个专门用于存储延时消息的队列中。
这个专门用于存储延时消息的队列可以设置不同的TTL（Time To Live）值，来控制不同时间段内需要执行的操作。
二、MQ延时队列的使用场景1. 订单支付超时提醒在电商平台中，用户下单后需要完成支付才能成功购买商品。
如果用户长时间未支付，那么订单就会自动取消。
为了避免用户忘记支付导致订单无法完成，可以使用MQ延时队列来实现订单支付超时提醒功能。
当用户下单后，将订单信息发送到普通队列中，同时设置一个TTL值，当TTL时间到达后，将订单信息转移到延时队列中，并设置一个较短的TTL值，当该时间到达后，就可以发送提醒短信给用户了。
2. 短信验证码过期在一些需要验证用户身份的场景中，比如注册、登录等，通常会使用短信验证码来进行验证。
为了避免验证码被盗用或者过期导致无法使用，可以使用MQ延时队列来实现短信验证码过期功能。
当用户请求发送验证码时，将验证码信息发送到普通队列中，并设置一个较短的TTL值（比如5分钟），当该时间到达后，将消息转移到延时队列中，并设置一个较长的TTL值（比如30分钟），当该时间到达后就可以认为该验证码已经过期了。
3. 定时任务在一些需要定时执行任务的场景中，比如定时备份数据库、定时清理日志等，可以使用MQ延时队列来实现定时任务功能。
当需要执行某个任务时，将任务信息发送到普通队列中，并设置一个较长的TTL值（比如1小时），当该时间到达后将消息转移到延时队列中，并设置一个较短的TTL值（比如1分钟），当该时间到达后就可以开始执行任务了。
mq顺序队列实现原理
M Q顺序队列实现原理1.介绍M Q（M es sa ge Qu eu e）是一种基于消息的异步通信机制，常用于解耦系统之间的通信以及实现高性能、高可用的数据处理。
顺序队列是MQ中的一种重要类型，它保证了消息的有序性，使得消费者能够按照消息的顺序进行处理。
本文将详细介绍M Q顺序队列的实现原理，包括消息的有序性保证、队列分片和负载均衡、消息可靠性等方面。
2.消息的有序性保证在M Q顺序队列中，不同的消息可能按照不同的顺序被生产者发送到队列中。
为了保证消息的有序性，M Q系统需要按照一定规则将消息进行排序，并确保消费者按照相同的顺序进行消费。
2.1消息排序规则M Q系统会为每个顺序队列定义一个排序规则，根据该规则对消息进行排序。
消息排序规则可以根据业务需求进行定制，比如按照消息的产生时间、消息的优先级等进行排序。
2.2队列分片和负载均衡为了提高系统的吞吐量，M Q系统一般会将一个顺序队列划分为多个分片，每个分片由一组B ro ke r节点负责维护。
当生产者发送消息时，MQ系统会根据消息的关键字或者哈希值将消息路由到相应的分片上。
为了保证分片之间的负载均衡，M Q系统会采用一致性哈希算法或者其他负载均衡策略来分配消息到不同的分片。
这样，即使某个分片的消息量非常大，也能够保证其他分片的负载情况。
2.3消费者的顺序消费为了保证消费者按照消息的顺序进行消费，M Q系统需要引入一种机制来控制消费者的顺序。
常见的方式是引入消费者分组（C o n su me rG ro u p）的概念。
每个消费者分组包含多个消费者，每个消费者负责顺序地消费一个分片的消息。
如果一个消费者分组中的某个消费者消费速度变慢，M Q系统会自动将该消费者的分片迁移到其他消费者上，保证消息的顺序性。
3.消息可靠性保证在M Q顺序队列中，为了保证消息的可靠性，系统需要采取一些措施来防止消息的丢失或重复消费。
3.1消息持久化M Q系统会将接收到的消息持久化到磁盘上，以防止消息的丢失。
关于消息队列MQ的常见的问题以及处理
关于消息队列MQ的常见的问题以及处理①消息队列的优缺点优点:异步解耦和削峰缺点:系统引⼊mq之后可能存在的⼀些问题1系统可⽤性降低(mq出问题整个系统就挂了多了⼀道环节)2 系统变复杂考虑的问题变多(如果系统和mq协调出现问题往⾥⾯加了两条⼀样的数据或是消息积压或是丢消息 )3 ⼀致性的问题:a系统给bcd都执⾏成功才返回结果结果abc都成功了 d出问题了导致整个请求给⽤户返回成功但是还有部分逻辑没处理成功②activemq rabbitmq,rocketmq kafka,各种优缺点万级万级 10万 10万 (单机吞吐量)ms 微s ms ms(延时⽣产和消费时间)会丢 0丢失 0丢失(消息丢失情况)activemq 底层是java写的,⽐较成熟但是不适合吞吐量⼤的场景且社区更新慢rabbitmq 性能好,mq功能⽐较完善,管理界⾯好⽤但是是erlang 语⾔写的天⽣的并发能⼒好性能强延时低(适合中⼩公司)社区活跃rocketmq topic达到⼏百个消息0丢失,分布式架构扩展起来⽅便阿⾥开源的 java开发的(团队项⽬解散这个项⽬就黄了,更新维护就没了) kafka 单机吞吐10万甚⾄百万但是 topic 多的话吞吐量下降功能简单⼤数据计算上数据采集⽇志吞吐量⾼拓展性⾼③如何保证消息队列的⾼可⽤rabiitmq的⾼可⽤:普通集群模式分析:从⼀台去消费数据如果不在就去其他节点上找数据缺点1:可能会在rabbitmq会出现⼤量的数据传输缺点2 : 可⽤性⼏乎不存在任何保证如果节点挂掉找不到数据了镜像集群模式:(在管控台上可以设置这个模式设置节点上数据是不是要同步到其他队列上)每⼀个节点都会将数据进⾏同步到其他节点上去:(每⼀个节点都有这个队列的完整镜像,全部数据) 消费的时候任何⼀个节点消费都⾏kafka的⾼可⽤怎么设计:每台机器上启动⼀个进程broker进程(集群中的节点)创建⼀个topic,指定其partition的数量多个,表明数据存在多台服务器的多个patition上.0.8版本前没有⾼可⽤机制的.如果⼀台服务器宕机,数据就会丢失,0.8以后,每个patition都有⼀个副本,通过replica副本机制来实现的选举为leader其他的副本就是follower ⽣产者只能往leder⾥⾯写数据消费者也只能从leader⾥⾯消费数据如果leder死掉了 follower中选出⼀个leader④为什么会消费到重复的消费?保证消息的幂等性.kafka 每条消息中都存在⼀个offset 代表这个消息顺序的序号)消费者消费之后回去提交offeset 表⽰已经消费该数据 zookeeperr记录消费者当前消费到了offset那⼏条数据如果消费者重启只需要将没有消费的数据发送过来.消费者并不是消费完⼀条数据就⽴马提交offset ⽽是定期提交⼀次offset,在提交之前消费者重启系统就不知道你消费了没有幂等性的保障机制如果重复数据,每次消费⼀次数据库中存⼀次然后redis中存⼀下存在这个消息记录那就不要再插⼊了⑤怎么保证消息的可靠性?(怎么保证消息不丢失)⼀般是confirm机制异步的,不会阻塞吞吐量会⼤⼀些⽣产者 ----> rabbiitmq------->消费者1 写消息⽹络传输中消息丢失,mq中没保存下来2 在mq中暂存于内存中,还没消费 mq挂了消息丢失3 消费者消费消息还没处理就⾃⼰挂掉了,但是rabbitmq以为消费者已经处理完了rabbitmq中的事务 (同步的⽣产者发送消息的吞吐量下降) 通过try catch 发送消息,出现异常,catch到之后回滚,重试发送消息成功就提交①将channal设置成confirm的模式②发送消息③然后就不⽤管了④如果rabbitmq接收到这条消息,会回调本地的接⼝说这条消息已经接收到了⑤如果报错回调接⼝接受失败可以再次重发持久化到磁盘中,创建queue时候就持久化原因:⾃动ack但是没处理完就ack 此时宕机数据丢失处理办法 :消费者autoack机制关闭在处理完消息之后,⼿动的ack 如果在消息没处理完 rabbitmq会将消息给其他的消费者来处理.kafka数据丢失:唯⼀数据丢失的情况就是消费到这个消息⾃动提交offset 让kafka确保消费导数据再提交offset数据在存到leader时候还没来的及将数据发送到follower上.此时leader宕机数据会丢失每个patition⾄少两个副本,⾄少保证有⼀个follower和leader有联系⽣产者必须acks=all 消息写⼊所有的副本中才认为消息写⼊成功如果失败的话⽆限重试 .⑥消息队列中保证消息的顺序进⾏⽐如在主从同步 biglog mysql-->mysql 这个肯定要按顺序来进⾏操作rabbitmq中:保证数据消费的数据放在⼀个队列中只让⼀个消费者消费就能保证其数据结构的顺序进⾏kafka中:⼀个消费者就消费⼀个patition 如果消费者中间存在多个线程去进⾏处理的话消息会错乱的(4核8g 开 32个线程每秒1000多个)内存队列中也是有顺序的 + 多线程来处理每个线程处理也是有顺序的⑦不是分布式的mq 如果数据量很⼤数据产⽣积压⽆法容纳所有数据怎么办呢?实际开发中就是让消费者故障,只能让消费者重新消费紧急扩容.将3个patition中取出的数据在放到30个patition 中去进⾏操作时间就可以缩短为原来⼗倍mq延时过期怎么处理 ,设置过期之后消息会⾃动删除⽣产中⼀般都不会⽤的只能⼿动去查出来然后重新导⼊mq中如果是磁盘满了怎么办呢只能写个临时程序让消费者快速消费⑧如果⾃⼰设计⼀个消息中间件(mq的架构)mq⽀持扩容分布式参考kafka架构每个机器房部分数据顺序写持久化到磁盘多副本的保障机制。
MQ网关优化操作手册v12
MQ网关优化操作手册下面以网银清算为例，来说明怎么使用AE来定制MQ网关。
1.AE配置说明1.1定制网关在“基本定制”->“网关”中右键“新建”，如下图所示，输入网关号和网关名称，选择网关类型，点击确定，完成了网关的基本定制。
1.2动态改变日志级别设置选择“渠道”，选中需要设置级别的渠道，如625渠道，然后选择“外部交易请求”，如下图所示：点右键“新建”外部交易码为“0000000000”的外部交易，并设置日志级别，如下图：这样，使用pbsettranlog工具就可以动态改变MQ网关的日志级别。
1.3处理函数定制依次选择“基本定制”、“处理函数”、“网关相关”，定制需要的函数，图解如下：1.4新建MQ渠道双击“渠道”，在右面的空白处右键“新建”，来新建MQ渠道。
如下图，输入渠道名称和渠道号，点“下一步”。
选择渠道类别为“服务渠道(综合渠道)/S”，网关号选择在“网关定制”中定制的网关，选中渠道状态“正常”。
输入队列管理器名称、发送队列名、接收队列名、消息生存期、渠道超时时间、等待接收时间、网关进程数、缓冲区大小等项。
注：1）其中消息生存期单位是1/10秒，如果设置成-1，就代表消息永久存在；2）接收超时时间单位是毫秒；3）消息缓冲区大小单位是KB；4）通讯模式，如果设置成“MQ事务模式/5”，那么会使用事务方式接收MQ队列的消息。
如网银清算，使用的通讯模式是4，不是事务模式；SWIFT使用的是模式5，事务模式。
函数的配置如下如果通讯模式是MQ事务模式，需要在函数配置中配置“取报文长度函数”。
2.接口函数说明2.1报文接收后处理函数在从MQ中收到消息后进行处理（如可以进行安全认证），AE 中定义该函数。
在渠道配置的接收后处理函数中选择配置的函数（函数名自己定义，视应用需要开发）。
函数原型：int mqrecvfunc(char *buf,int messlen,CHNL_DEF * chnlP,char *rtnbuf)参数：buf：mq消息messlen：消息长度chnlP：渠道信息rtnbuf：函数处理后返回的数据区。
常见的几种mq的优缺点
消息可靠性有较低的概率丢失数据经过参数优化配置，可以做到0丢失经过参数优化配置，消息可以做到0丢失功能支持MQ领域的功能极其完备基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准优劣势总结非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用偶尔会有较低概率丢失消息而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本而且确实主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用erlang语言开发，性能极其好，延时很低；吞吐量到万级，MQ功能比较完备而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。
而且erlang开发，国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制？如果说你没这个实力的接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景而且一个很大的优势在于，阿里出品都是java系的，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控社区kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其很低现在,它没有经过大规模吞吐量场景的验证,所以框架中尽量不去使用这个queue;rabbitMQ近些年使用量挺多,它是由erlang语言进行编写的,虽然对于我们java程序员来说,去理解它的源码非常库困难,但是它的社区活跃度很高,对于版本中的bug修复很快,短时间内解决框架的问题来发布新的版本,非常优秀的后台管理界面,功能齐全。
mq命令大全
mq命令大全mq命令大全最近在配置MQ,记下了一些常用的MQ命令,如下:创建队列管理器crtmqm –q QMgrName-q是指创建缺省的队列管理器删除队列管理器dltmqm QmgrName启动队列管理器strmqm QmgrName如果是启动默认的队列管理器，可以不带其名字停止队列管理器endmqm QmgrName 受控停止endmqm –i QmgrName 立即停止endmqm –p QmgrName 强制停止显示队列管理器dspmq –m QmgrName运行MQ命令runmqsc QmgrName如果是默认队列管理器，可以不带其名字往队列中放消息amqsput QName QmgrName如果队列是默认队列管理器中的队列，可以不带其队列管理器的名字从队列中取出消息amqsget QName QmgrName如果队列是默认队列管理器中的队列，可以不带其队列管理器的名字启动通道runmqchl –c ChlName –m QmgrName启动侦听runmqlsr –t TYPE –p PORT –m QMgrName停止侦听endmqlsr -m QmgrName下面是在MQ环境中可以执行的MQ命令(即在runmqsc环境下可以敲的命令) 定义持久信队列DEFINE QLOCAL（QNAME）DEFPSIST（YES）REPLACE设定队列管理器的持久信队列ALTER QMGR DEADQ（QNAME）定义本地队列DEFINE QL（QNAME）REPLACE定义别名队列DEFINE QALIAS(QALIASNAME) TARGQ(QNAME)远程队列定义DEFINE QREMOTE（QRNAME）+RNAME（AAA）RQMNAME（QMGRNAME）+XMITQ（QTNAME）定义模型队列DEFINE QMODEL（QNAME）DEFTYPE（TEMPDYN）定义本地传输队列DEFINE QLOCAL(QTNAME) USAGE(XMITQ) DEFPSIST(YES) + INITQ（SYSTEM.CHANNEL.INITQ）+PROCESS(PROCESSNAME) REPLACE创建进程定义DEFINE PROCESS（PRONAME）+DESCR（‘STRING’）+APPLTYPE（WINDOWSNT）+APPLICID（’runmqchl -c SDR_TEST -m QM_ TEST’）其中APPLTYPE的值可以是：CICS、UNIX、WINDOWS、WINDOWSNT等创建发送方通道DEFINE CHANNEL（SDRNAME）CHLTYPE（SDR）+CONNAME（‘100.100.100.215(1418)’）XMITQ（QTNAME）REPLACE其中CHLTYPE可以是：SDR、SVR、RCVR、RQSTR、CLNTCONN、SVRCONN、CLUSSDR和CLUSRCVR。
提升RabbitMQ单队列QPS的简单方案
提升RabbitMQ单队列QPS的简单方案
背景：
当前RabbitMQ在开启confirm，ack和持久化的情况下，单个队列QPS为7k -8k，打开Hipe能达到10k。
若使用多个队列则在我们的测试机上测得QPS能达到22k。
但使用多个队列有以下两个限制：
1.队列数量与程序的逻辑相关，有些情况下不能使用多个队列。
2.使用多队列传输消息不能保证消息顺序性。
为此需要一个即能在不增加队列数量，又能保证消息顺序性的优化方案。
方案：
瓶颈分析：
RabbitMQ中消息的传递路径如下图所示：
RabbitMQ将消息处理的各种逻辑做成一个进程流水线，这样能够一定程度上增加并发度，提升性能，目前测得这条流水线的瓶颈在amqqueue进程。
思路：
1.增加amqqueue进程的数量，增加并发度。
1.声明多个内部队列。
2.定制一个Exchange，路由规则为将消息的序号取模后放到相应队列。
3.RabbitMQ支持exchange到exchange的binding，所以可以让这个定制的Exchange作为“逻辑的
queue”实现“一个queue”的逻辑。
4.在接收进程中，建立多个消息接收的slot，接收到新的要投递的消息时，先放入对应的slot中，
消息按顺序挨个从slot中取出消息投递出去，若当前slot中没有待投递的数据则等待。
rabbitmq集群同步原理
rabbitmq集群同步原理RabbitMQ是一种流行的开源消息队列软件，它支持多种消息协议和消息传输方式。
为了提高可靠性和可伸缩性，RabbitMQ可以部署为集群，即多个RabbitMQ节点组成的集合。
在RabbitMQ集群中，节点之间需要进行同步，以确保消息的正确传递和处理。
本文将介绍RabbitMQ集群同步的原理。
1. 集群搭建在RabbitMQ集群中，所有节点都是对等的，没有主节点和从节点之分。
集群中每个节点都需要安装RabbitMQ软件，并且节点之间需要网络互通。
2. 集群节点之间的通信在RabbitMQ集群中，节点之间通过AMQP协议进行通信，节点之间可以互相发送消息。
当一个节点收到消息后，它可以选择将消息发送到其他节点，使得集群中的其他节点也能够处理该消息。
3. 集群节点之间的同步为了保证集群中的所有节点都具有相同的队列和交换机信息，RabbitMQ集群使用了一种称为“镜像队列”的机制。
在镜像队列中，队列中的所有消息都会被复制到集群中的其他节点。
这样，即使某个节点宕机，集群中的其他节点仍然能够接收并处理该节点上的消息。
4. 镜像队列的实现RabbitMQ使用了Erlang语言的分布式特性来实现镜像队列。
在RabbitMQ集群中，每个节点都可以充当队列的“镜像节点”。
当一个队列被创建时，RabbitMQ会将该队列的元数据信息（比如队列名称、队列参数等）同步到集群中的所有节点。
当一个节点接收到一个队列中的消息时，它会将该消息复制到该队列的所有镜像节点。
这样，该队列的所有镜像节点都可以接收到该消息，并进行处理。
5. 镜像队列的优缺点镜像队列机制可以提高RabbitMQ集群的可靠性和可伸缩性。
它可以确保集群中的每个节点都拥有相同的队列和交换机信息，从而避免了单点故障。
同时，镜像队列还可以提高集群中的消息吞吐量，因为消息可以在多个节点之间并行处理。
但是，镜像队列也有一些缺点。
由于每个节点都需要复制所有消息，这会占用大量的网络带宽和存储空间。
四种条件与集合间的包含关系
四种条件与集合间的包含关系四种条件是指充分不必要条件、必要不充分条件、充要条件、既不充分也不必要条件，建立与p 、q 相应的集合，即{}{})(:,)(:x q x B q x p x A p ==四种条件与集合间的包含关系如下：1、 充分必要条件若q q p 但,⇒≠>p ，则p 是q 的充分不必要条件。
从集合间的包含关系看B A ⊄例1 已知)0(012:,102:22>≤-+-≤≤-m m x x q x p ，若q 是p 的充分不必要条件，求实数m 的取值范围。
思路点拨：先求不等式的解集，然后根据充分不必要条件的意义建立不等式组求解即可。
解：102:≤≤-x p 设集合{}102≤≤-=x x A由)0(01222>≤-+-m m x x 得)0(0)]1()][1([>≤+---m m x m x)0(11:>+≤≤-∴m m x m q 设集合{})0(11>+≤≤-=m m x m x B的充分不必要条件是p qA B ⊄∴ ⎩⎨⎧≤+->-⎩⎨⎧<+-≥-∴101211012m 1m m m 或 解得 33<≤m m 或3≤∴m 又0>m所求实数m 的取值范围为30≤<m2、 必要不充分条件若p p q 但,⇒≠>q ，则p 是q 的必要不充分条件。
从集合的包含关系看A B ⊄ 例2 已知0541:,325:2>-+>-x x q x p ，求p 是q 的什么条件？ 思路点拨：先求不等式的解集，然后根据p 、q 相应的集合间的包含关系确定p 是q 的什么条件。
解：由325>-x 得 325325-<->-x x 或511:-<>∴x x p 或 记⎭⎬⎫⎩⎨⎧-<>=511x x x A 或 由032032122>-+>-+x x x x 得 即0)3)(1(>+-x x{}31-<>=∴x x x B 或A B ⊄∴∴P 是q 的必要不充分条件3、 充要条件若p q q p ⇒⇒且,则p 是q 的充要条件。
java消息队列mq的实现原理
java消息队列mq的实现原理
Java消息队列MQ是一种高效的消息传递机制，它实现了异步通信和信息解耦。
其主要原理是利用队列的方式，将消息发送方发送的消息存储到队列中，接收方从队列中读取消息并进行处理。
Java消息队列MQ的实现原理可以分为三个部分：消息的发布和订阅、消息的路由和消息的存储和传输。
首先，消息的发布和订阅通过主题的方式实现。
发布者将消息发布到指定的主题上，订阅者可以订阅感兴趣的主题并接收相应的消息。
这样可以实现消息的广播和点对点通信。
其次，消息的路由是将消息从发布者传递到订阅者的过程。
Java 消息队列MQ采用了多种路由策略，如基于主题的路由、基于消息内
容的路由、基于订阅者属性的路由等。
通过路由策略的设置，可以实现消息的定向传递和灵活的消息路由。
最后，消息的存储和传输是指将消息存储到消息队列中，并通过网络传输到接收方。
Java消息队列MQ采用了多种存储和传输协议，如JMS、AMQP、MQTT等。
通过这些协议的支持，可以实现不同场景下的消息存储和传输需求。
总之，Java消息队列MQ的实现原理是通过发布和订阅、路由和存储传输三个方面的协同作用，实现高效的消息传递和处理。
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rocketmq consumergroup selectorexpression group
rocketmq consumergroup selectorexpressiongroup摘要：1.简介2.RocketMQ消费者组3.选择器表达式4.应用场景与实践正文：RocketMQ是一款分布式消息中间件，广泛应用于企业的微服务架构中，以实现异步通信、解耦、削峰等功能。
在RocketMQ中，消费者组（ConsumerGroup）是一个非常重要的概念，用于管理消费者进程，实现负载均衡和消息消费的协同。
选择器表达式（SelectorExpression）则是用于筛选消息的，可以帮助我们灵活地实现各种消息过滤和消费策略。
1.简介在讲解选择器表达式之前，我们先简要了解一下RocketMQ消费者组。
消费者组是一组消费者进程的集合，可以共享同一个消息队列。
通过将多个消费者组成一个组，我们可以实现负载均衡，让不同的消费者分别消费消息，提高消息处理速度。
同时，消费者组支持消费者之间的消息消费偏移量同步，确保同一个消息在组内被消费一次。
2.RocketMQ消费者组RocketMQ消费者组通过配置文件或者API进行创建。
消费者组内部可以包含一个或多个消费者进程。
当消息队列有消息时，消费者组会按照一定的策略将消息分配给消费者进程进行消费。
消费者进程之间通过心跳机制保持联系，如果某个消费者进程异常退出，消费者组会自动将其剔除，并重新分配其消费的消息给其他消费者进程。
3.选择器表达式选择器表达式是RocketMQ提供的一种灵活的消息过滤机制。
通过选择器表达式，我们可以根据消息的某些属性（如标签、key等）来判断是否将消息分配给某个消费者进程。
选择器表达式支持各种逻辑运算，如等于（=）、不等于（!=）、大于（>）、小于（<）等。
例如，假设我们有一个消费者组，里面有两个消费者进程。
我们可以为每个消费者进程设置一个选择器表达式，如：```consumer1: "tag1=A"consumer2: "tag1=B"```在这个例子中，当消息队列中有消息时，消费者组会根据消息的标签（tag1）来判断应该将消息分配给哪个消费者进程。
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如何进行WebShpere MQ 运行故障的定位分析和排除任何一种软件，都会存在一定的系统管理工作，WebSphere MQ也不例外，在使用WebSphere MQ（以下简称MQ）时，我们可能会由于配置的原因或者由于系统的原因，也可能由于MQ本身的原因，而遇到MQ运行过程中的一些故障和问题，如何能够快速地定位这些问题，分析问题发生的原因，进而快速地解决问题，恢复系统正常运行呢？这需要一定的经验积累和技巧，本文将对这方面给出一些简单的提示和方法。
其实，MQ的故障分析手段很多，例如MQ的错误日志即是一种简单易行、快速有效的手段，通过查看错误日志往往能一针见血地迅速解决问题，另外MQ还提供了其它一些手段，如通过作trace 和FFST (First Failure support technology) 等途径，来追踪和记录错误信息，从而解决问题。
作为一个跨平台的中间件产品，MQ在各个平台上的系统管理方法也有极大的相似之处，尤其在AIX，SUN，HP-UNIX 等Unix平台和WindowsNT/2000平台上，本文将以MQ for Windows NT/2000 为例，帮助您分析和定位产品运行过程中可能发生的问题，并给出查找问题的办法，帮助您分析问题产生的可能原因，从而给出解决问题的途径。
在分析故障原因时，通常可从一个或一系列症状入手，对它们进行跟踪以发现问题发生的原因。
然而，诊断问题不是解决问题。
但是，问题诊断的过程常使你能够解决问题。
例如，如果你发现引起问题的原因是应用程序中的一个错误，你就可以通过改正该错误来解决问题。
如果在确定了问题的原因并采取了相应措施后，您仍不能解决问题，您可以和IBM 支持中心联系以帮助您解决问题。
MQ作为一个通讯中间件产品，它的运行故障概括而言主要与网络、MQ本身以及客户应用三个方面有关，通常出现故障时，主要要从这三方面考虑，当然还需要排除和考虑其它一些额外因素，例如，是否别的应用出现异常，把内存等资源耗尽从而导致了MQ的运行失败等等。
MQ为我们提供了丰富的故障分析手段，例如，MQ的系统管理命令，MQ的各种类型的错误日志，MQ的trace, FFST 等。
以下本篇将从错误日志、常见故障分析等几方面探讨一下MQ的故障分析技巧。
首先我们讨论对于发现问题、解决问题十分重要，也非常奏效的MQ提供的错误日志手段，然后讨论在MQ运行过程中可能会出现的问题，并给出基本的解决方案，最后简单讨论MQ提供的trace和FFST(First Failure support technology) 两种错误分析手段。
1 错误日志分析当MQ运行过程中，出现问题时，我们第一个应该采取的行动应该是察看MQ的错误日志。
注意，在这里，不要将MQ 系统的数据日志和错误日志相混淆。
MQ的数据日志包含了"data"和"action"两部分，在NT/2000平台上位于/mqm/log 下（假设MQSeries产品安装目录为C:\MQM下），是对MQ的消息数据以及用户对MQ的操作的纪录，是用于数据备份和系统恢复时使用的，也是数据不丢失、不重复的保障。
而MQ的错误日志是对MQ系统运行过程中出现错误的纪录，它是我们查找错误原因的最简单快捷，最方便有效的手段。
用户一定要掌握这一方法，养成察看错误日志的良好习惯。
MQ在各种层次上，为用户提供了丰富的日志文件，这些日志文件包含了所有被启动的队列管理器、有关对MQ的队列管理器操作、以及被启动的通道的相关信息，当队列管理器和通道等运行时，有关信息包括出现异常情况时的信息都将在日志文件中有所体现。
在Windows NT/2000环境中，各个日志文件的位置如下(假设MQSeries产品安装目录为C:\MQM下)：若队列管理器名称已知，并且处于运行状态，错误日志位于：c:\mqm\qmgr\QMgrName\errors若队列管理器不处于运行状态，则错误日志位于：c:\mqm\qmgrs\@SYSTEM\errors若错误与系统有关，则错误日志位于：c:\mqm\errors若错误与MQ客户端程序有关，则错误日志位于客户机的根目录下：c:\mqm\errors另外，对于MQ for Windows NT/2000平台, 错误信息也会被加在操作系统的Application Log中，通过NT/2000操作系统提供的事件日志也可以检测和察看到。
1.1 日志文件在MQ产品安装时，在qmgrs路径下会建立@SYSTEM的子目录，在errors子目录下会产生三个日志文件：AMQERR01.LOGAMQERR02.LOGAMQERR03.LOG当你建立了队列管理器以后，该队列管理器所需的日志文件随之产生。
在mqm\qmgr\QMgrName\errors子目录下会产生三个日志文件：AMQERR01.LOGAMQERR02.LOGAMQERR03.LOG每个文件的大小为：256KB。
当错误信息产生后，被放在AMQERR01.LOG中。
当AMQERR01.LOG大于256KB时，AMQERR01.LOG中的信息被拷贝到AMQERR02.LOG中，新的错误信息又放在AMQERR01.LOG文件中，依此类推。
因此，最新的错误信息总是存储在AMQERR01.LOG中，历史信息存储在AMQERR02.LOG 和AMQERR03.LOG中。
我们应该按照该顺序察看错误信息，并从该文件中获取信息，根据它的提示采取相应的措施，例如：如果TCP/IP出错，您需要检查一下网络状态是否正常；如果发现无法连接对方的队列管理器，您需要检查一下对方的MQ是否处于运行状态以及对方的通道侦听程序是否启动；如果错误日志显示"通道未在远程定义"，您可以检查您定义的通道的大小写是否正确等。
回页首2 常见故障分析在开始详细分析问题的原因之前，我们应该首要考虑一下可能导致问题的一些较明显的因素，或导致问题发生的最大可能性因素，这样便于把分析问题的范围限制到最小。
如前所述，有关的MQ的异常情况的发生，通常主要与三方面的因素有关，即：MQSeries本身网络客户的应用2.1 初步分析当出现问题时，可从这三方面着手分析原因，这里，列举了一些基本问题，您可以按照此顺序来查找问题的原因。
∙在此之前MQ是否运行正常？∙从最近一次成功运行以来，是否在某些地方作过改动？∙在此之前，应用是否运行成功？如果您的系统曾经运行正常，那麽在出现问题之前，您对哪些部分做了改动，如：有的用户可能由于网络重新规划而更改了某个主机的IP地址，则可能导致通道无法连通；有的用户新设置了防火墙，则需要进行相应的配置，才能使MQ的通道运行正常。
如果您没有对系统配置做过更改，您可以分析是否运行环境发生了变化，如：是否由于业务量的加大导致应用程序队列满了，您需要加大队列的最大深度；是否由于连接数量的增加，导致无法建立新的连接，这时，您需要察看在队列管理器配置文件中，与通道相关的MaxChannels和MaxActiveChannels的配置是否足够大。
∙有无错误信息？可以察看错误日志，得到错误信息。
∙是否与MQI应用有关，利用返回码能否解释原因？对于每一个函数调用，MQ都会返回一个Completion Code和Reason Code，通过MQI返回码Reason Code，可以在API一层，确定错误原因，Reason Code代表的含义可以参考编程手册，或者从cmqc.h头文件中获得。
如：RC2035，代表没有操作权限；RC2085，表示没有该对象；RC2080，表示应用程序给出的buffer小于消息的实际大小等。
∙问题能再现吗？∙从最近一次成功运行以来，是否在某些地方作过改动？∙在此之前，应用是否运行成功？∙网络是否连接正常？∙问题是否总在每天的某一固定时刻发生？2.2 深入分析如果初步分析无法解决问题，您必须更进一步查找原因，您可以近一步考虑如下问题：2.2.1 与队列相关的问题1) 队列状态是否正常？∙用DISPLAY QUEUE命令查看队列的各项状态∙用得到的队列信息进一步查看：a) 如果CURDEPTH达到MAXDEPTH，表明队列深度已满，新消息已不能再进入队列，要及时处理队列中积存的消息；或者增大队列的MAXDEPTH属性。
b) 如果CURDEPTH还没有达到MAXDEPTH，再考虑以下两种情况：如果队列被设置为可触发类型的，要检查触发条件有没有满足？相关触发进程的定义是否正确？如果队列不是触发类型的，要检查队列是否为可共享的，是否允许PUT或GET的操作等。
2) 消息是否成功地放入队列?如果消息没有成功地放入队列，您可以检查：∙队列是否被正确定义?例如，队列的MaxMsgLength属性是否足够大以容纳所需大小的消息?∙队列是否被允许放入?∙队列是否已满?这可能意味着应用程序无法将要求的消息放入队列。
∙有没有另一个应用程序取得了独占队列的权力?3) 你是否可以从队列取出任何消息?如果你无法从队列中取出任何消息，检查：∙其他应用程序能否从队列中取出消息?∙有没有另一个应用程序取得了独占队列的权力?如果你正在开发应用程序，检查：∙你是否需要使用一个同步点? 如果使用同步点控制来放入或检出消息，它们直到工作单元被提交前不能用于其它任务。
∙是否等待了足够长的时间? 作为MQGET调用的一个选项，你可以设置等待间隔。
你应该确保等待响应足够长的时间。
∙你是否在等待一条由消息或相关标识符（MsgId或CorrelId）标识的特定消息?检查你在等待的消息的MsgId或CorrelId是否正确。
成功的MQGET调用会把这些值设置为检索到的消息的值，所以你可能要重设这些值以便成功地取出另一条消息。
∙您对消息是否进行了分段处理，您是否在利用MQGET读取消息时，采用了正确的选项(MQGMO)，从而获取消息的整体。
∙还要检查一下你是否能够从队列中取出另一条消息。
∙你期望的消息有没有被定义为持久的? 如果没有，并且MQ重新启动后，消息将已丢失。
4）问题是否与远程队列有关？如果问题是否与远程队列有关，则要考虑以下几个方面：∙￠远程队列的定义是否正确；∙检查通道是否启动，如果通道是可被触发的，要检查触发监视器是否运行正常；∙检查往远程队列里发送消息的应用程序是否运行正常；∙从错误日志中查找信息；2.2.2 与通道相关的问题MQSeries的通道是MQ的重要组成部分，是MQ的难点和精华，它运行正常与否对MQ系统的正常运行起着致关重要的作用，并且，在MQ的网络环境中，相当数量的异常问题与通道有关，因此，相比而言，对MQ通道的维护工作是MQ系统管理员系统管理工作的重点。
下面，我们给出当通道出现异常时，判断通道状态、分析问题原因、以及解决通道问题的途径和基本手段。