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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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