JAVA应用开发MQ实战最佳实践——Series1:RocketMQ综述及代码设计

简介: JAVA应用开发MQ实战最佳实践——Series1:RocketMQ综述及代码设计

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关实践学习
快速体验阿里云云消息队列RocketMQ版
本实验将带您快速体验使用云消息队列RocketMQ版Serverless系列实例进行获取接入点、创建Topic、创建订阅组、收发消息、查看消息轨迹和仪表盘。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
消息中间件 Ubuntu Java
SpringBoot整合MQTT实战:基于EMQX实现双向设备通信
本教程指导在Ubuntu上部署EMQX 5.9.0并集成Spring Boot实现MQTT双向通信,涵盖服务器搭建、客户端配置及生产实践,助您快速构建企业级物联网消息系统。
3258 1
|
消息中间件 架构师 Java
美团面试:对比分析 RocketMQ、Kafka、RabbitMQ 三大MQ常见问题?
美团面试:对比分析 RocketMQ、Kafka、RabbitMQ 三大MQ常见问题?
美团面试:对比分析 RocketMQ、Kafka、RabbitMQ 三大MQ常见问题?
|
消息中间件 NoSQL Java
RocketMQ实战—10.营销系统代码优化
本文主要介绍了如何对营销系统的四大促销场景的代码进行优化,包括:全量用户推送促销活动、全量用户发放优惠券、特定用户推送领取优惠券消息、热门商品定时推送。
|
消息中间件 Java 数据库
RocketMQ实战—9.营销系统代码初版
本文主要介绍了实现营销系统四大促销场景的代码初版:全量用户推送促销活动、全量用户发放优惠券、特定用户推送领取优惠券消息、热门商品定时推送。
RocketMQ实战—9.营销系统代码初版
|
消息中间件 搜索推荐 调度
RocketMQ实战—8.营销系统业务和方案介绍
本文详细介绍了电商营销系统的业务流程、技术架构及挑战解决方案。涵盖核心交易与支付后履约流程,优惠券和促销活动的发券、领券、用券、销券机制,以及会员与推送的数据库设计。技术架构基于Nacos服务注册中心、Dubbo RPC框架、RocketMQ消息中间件和XXLJob分布式调度工具,实现系统间高效通信与任务管理。针对千万级用户量下的推送和发券场景,提出异步化、分片处理与惰性发券等优化方案,解决高并发压力。同时,通过RocketMQ实现系统解耦,提升扩展性,并利用XXLJob完成爆款商品推荐的分布式调度推送。整体设计确保系统在大规模用户场景下的性能与稳定性。
RocketMQ实战—8.营销系统业务和方案介绍
|
消息中间件 Java 测试技术
RocketMQ实战—7.生产集群部署和生产参数
本文详细介绍了RocketMQ生产集群的部署与调优过程,包括集群规划、环境搭建、参数配置和优化策略。
RocketMQ实战—7.生产集群部署和生产参数
|
消息中间件 存储 NoSQL
RocketMQ实战—6.生产优化及运维方案
本文围绕RocketMQ集群的使用与优化,详细探讨了六个关键问题。首先,介绍了如何通过ACL配置实现RocketMQ集群的权限控制,防止不同团队间误用Topic。其次,讲解了消息轨迹功能的开启与追踪流程,帮助定位和排查问题。接着,分析了百万消息积压的处理方法,包括直接丢弃、扩容消费者或通过新Topic间接扩容等策略。此外,提出了针对RocketMQ集群崩溃的金融级高可用方案,确保消息不丢失。同时,讨论了为RocketMQ增加限流功能的重要性及实现方式,以提升系统稳定性。最后,分享了从Kafka迁移到RocketMQ的双写双读方案,确保数据一致性与平稳过渡。
|
消息中间件 NoSQL 大数据
RocketMQ实战—5.消息重复+乱序+延迟的处理
本文围绕RocketMQ的使用与优化展开,分析了优惠券重复发放的原因及解决方案。首先,通过案例说明了优惠券系统因消息重复、数据库宕机或消费失败等原因导致重复发券的问题,并提出引入幂等性机制(如业务判断法、Redis状态判断法)来保证数据唯一性。其次,探讨了死信队列在处理消费失败时的作用,以及如何通过重试和死信队列解决消息处理异常。接着,分析了订单库同步中消息乱序的原因,提出了基于顺序消息机制的代码实现方案,确保消息按序处理。此外,介绍了利用Tag和属性过滤数据提升效率的方法,以及延迟消息机制优化定时退款扫描的功能。最后,总结了RocketMQ生产实践中的经验.
RocketMQ实战—5.消息重复+乱序+延迟的处理
|
消息中间件 存储 Kafka
RocketMQ实战—4.消息零丢失的方案
本文分析了用户支付完成后未收到红包的问题,深入探讨了RocketMQ事务消息机制的实现原理及其在确保消息零丢失中的作用。首先,通过全链路分析发现消息可能在推送、存储或消费环节丢失。接着,介绍了RocketMQ事务消息机制如何通过half消息、本地事务执行及回调确认来保证消息发送成功,并详细解析了其底层原理,如half消息对消费者不可见、rollback与commit操作等。同时,对比了同步重试方案,指出其在复杂场景下的局限性。
RocketMQ实战—4.消息零丢失的方案