现代消息队列与云存储问题之基于不可见时间的投递算法工作的的问题如何解决

简介: 现代消息队列与云存储问题之基于不可见时间的投递算法工作的的问题如何解决

问题一:渲染业务中,传统消息队列面临哪些挑战?

渲染业务中,传统消息队列面临哪些挑战?


参考回答:

在渲染业务中,传统消息队列面临挑战包括消费者数量多、单条数据处理耗时长、消费方进程假死和宕机率高等。这些导致任务负载难以均衡分配,单条消息的阻塞会影响后续消费成功消息的位点提交。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656106


问题二:基于不可见时间的投递算法是如何工作的?

基于不可见时间的投递算法是如何工作的?


参考回答:

基于不可见时间的投递算法大致流程为:客户端设置不可见时间并向服务端拉取消息,服务端返回消息并开始倒计时,若客户端在不可见时间内未提交消费成功,则消息重新变为可见状态,客户端可再次获取这批消息。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656107


问题三:如何避免基于不可见时间投递算法的延迟问题?

如何避免基于不可见时间投递算法的延迟问题?


参考回答:

为了避免基于不可见时间投递算法的延迟问题,可以在客户端处理业务的同时不断刷新消息的不可见时间,如每隔一定时间调用change invisible time接口更新剩余不可见时间,从而控制消息的延迟时间在可接受范围内。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656108


问题四:RocketMQ中的“pop消费”模式是什么?

RocketMQ中的“pop消费”模式是什么?


参考回答:

RocketMQ中的“pop消费”模式是基于区间和单条消息进行消费的方式,客户端无需关心复杂的负载均衡和位点管理,更易于适配多语言。它使用SimpleConsumer客户端实现,简单性在于服务端承担了更多管理职责。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656110


问题五:与PullConsumer相比,SimpleConsumer有何不同?

与PullConsumer相比,SimpleConsumer有何不同?


参考回答:

与PullConsumer相比,SimpleConsumer作为无状态消费模式,其消息拉取的平均耗时较高,服务端与客户端的交互次数也更多。但SimpleConsumer带来了极大的灵活性,客户端无需关心复杂的负载均衡和位点管理。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656111

相关文章
|
4月前
|
消息中间件 存储 算法
现代消息队列与云存储问题之Redpanda处理热数据转冷后维护的问题如何解决
现代消息队列与云存储问题之Redpanda处理热数据转冷后维护的问题如何解决
|
4月前
|
消息中间件 存储 负载均衡
现代消息队列与云存储问题之进一步减少流处理中的读写操作的问题如何解决
现代消息队列与云存储问题之进一步减少流处理中的读写操作的问题如何解决
|
4月前
|
消息中间件 存储 Cloud Native
现代消息队列与云存储问题之消息队列在安全性方面有哪些考虑
现代消息队列与云存储问题之消息队列在安全性方面有哪些考虑
|
4月前
|
消息中间件 存储 负载均衡
现代消息队列与云存储问题之消息队列支持定时消息和延迟队列的问题如何解决
现代消息队列与云存储问题之消息队列支持定时消息和延迟队列的问题如何解决
|
7月前
|
消息中间件 存储 Kafka
浅谈现代消息队列与云存储
讲述消息系统在现代化演进中软硬一体化,百万队列,分级存储等诸多竞争力特性的诞生和落地效果。探讨业界领先的 Shared-Log 存储计算分离,FFM与协程,RDMA 传输,列式存储等技术,将消息向流的领域延伸。
|
4月前
|
编解码 算法 Linux
Linux平台下RTSP|RTMP播放器如何跟python交互投递RGB数据供视觉算法分析
在对接Linux平台的RTSP播放模块时,需将播放数据同时提供给Python进行视觉算法分析。技术实现上,可在播放时通过回调函数获取视频帧数据,并以RGB32格式输出。利用`SetVideoFrameCallBackV2`接口设定缩放后的视频帧回调,以满足算法所需的分辨率。回调函数中,每收到一帧数据即保存为bitmap文件。Python端只需读取指定文件夹中的bitmap文件,即可进行视频数据的分析处理。此方案简单有效,但应注意控制输出的bitmap文件数量以避免内存占用过高。
|
4月前
|
消息中间件 存储 Kafka
现代消息队列与云存储问题之现代消息队列处理消息顺序性的问题如何解决
现代消息队列与云存储问题之现代消息队列处理消息顺序性的问题如何解决
|
4月前
|
存储 消息中间件 运维
现代消息队列与云存储问题之分级存储限制的问题如何解决
现代消息队列与云存储问题之分级存储限制的问题如何解决
|
4月前
|
消息中间件 存储 Kafka
现代消息队列与云存储问题之Kafka在海量队列场景下存在性能的问题如何解决
现代消息队列与云存储问题之Kafka在海量队列场景下存在性能的问题如何解决
|
4月前
|
消息中间件 存储 算法
现代消息队列与云存储问题之消息队列如何处理持久化
现代消息队列与云存储问题之消息队列如何处理持久化