中间件分为哪几类？

本文转载自微信公众号「爱笑的架构师」，作者雷架。大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的

Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。今天就从常见的 Kafka 面试题入手和大家聊聊 Kafka 的那些事儿。生产者负责创建消息，然后将其

　　在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖。同时Producer都不能再将数

* @param durable true if we are declaring a durable exchange . * @param autoDelete true if the server should delete the exchange

#earliest 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费

是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同的开发语言等条件的限制。目标是实现一种在全行业广泛使用的标准消息中间件技术，以便降低企业和系统集成的开销，并且向大众提供工业级的

之前有个打算在学习RabbitMQ之前，把AMQP详细阅读一次，挑出里面的重点内容。后来找了下RabbitMQ的官方文档，发现了有一篇文档专门介绍了RabbitMQ中实现的AMQP模型部分，于是直接基于此文档和个人理解写下这篇文章。AMQP目前已经推出协议

课程介绍:分布式大数据处理系统架构中，消息中间件是必不可少的组件，本课程主要讲解如何基于Python和常用消息中间件快速开发大数据处理平台，并且结合实际应用场景，从零开始搭建一套完整的分布式日志分析告警系统。

前言Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的-一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据

接上一篇的《业务方对消息中间件的需求》，在可用性和可靠性的基础上，讨论各种架构的优缺点，最后给出自己关于消息中间件的架构思考。Kafka首先还是来看Kafka的系统架构。Broker是真正的服务端，用于存储消息。从上面的架构可以看出Kafka只是依赖了Zo

所以目前业界有几种不同的设计方式来满足不同的需求。那么有没有一种更高效的方式呢？答案是肯定的，但那可能要进一步降低可靠性！目前我们的监控日志收集系统使用的是和②中类似的方案，消息系统使用的是3方案，后期可能会将可靠性要求高的向1方案过度，可靠性要求不高的向

此公众号会从消息中间件的一些概念出发，陆续介绍分布式消息中间件的应用领域，涉及的技术等，最后到自己设计和实现一个分布式消息中间件。第一次写公众号，文章的结构组织并不一定能足够清晰，文字表达不一定够准确，权当和大家的讨论交流。对于分布式消息中间件，首先要了解

消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自

滴滴出行消息服务团队近日开源了其内部广泛使用的分布式消息中间件产品 DDMQ，这是一款致力于提供低延迟、高并发、高可用、高可靠消息服务的企业级消息队列产品。完善的监控配套：提供模块的健康检查和消息堆积告警功能。DDMQ 已经在滴滴内部稳定运行了两年多时间，

RocketMQ 自阿里开源以来，在 Apache 下的孵化还不错，现在很多互联网公司都在生产环境下使用。当然也是各大技术厂商的面试要点。

现在网上很多面试题，主要是针对技术本身的提问，比如：你聊聊对Dubbo的理解？你说说分布式事务是什么？你们Dubbo服务的超时一般怎么设置的？类似这样的问题，都是在考察你对一个技术的实践经验，而这目前越来越成为了面试的重点。这是一个非常典型的生产环境的问题

前言在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ 也顺利开源,得到大家的关注。概念MQ简介MQ,Message queue,消息队列，就是指保存消息的一个容器。MQ特

RabbitAdmin类可以很好的才注意RabbitMQ,在Spring中直接进行诸如即可。RabbitAdmin底层实现就是从Spring容器中获取Exchange、Bingding、RoutingKey以及Queue的@Bean声明。使用RabbitT

　Kafka是一种消息中间件，首先我们看看什么是消息中间件、消息中间件可以解决什么问题，然后我们对比不同的消息中间件，总结Kafka适用的场景。　中间件位于系统软件和应用软件之间的部分，起到连接系统各部分。消息中间件是用于接收消息，并且将消息传递给需要消息

消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自

RabbitMQ起步什么是RabbitMQ？RabbitMQ是一个开元的消息代理和队列服务器，用来通过普通协议在完全不同的应用之间共享数据，RabbitMQ是使用Erlang语言来编写的，并且RabbitMQ是基于 AMQP协议的。Channel ：网络信

Honghu的消息服务平台已经抛弃了之前的ActiveMQ，改用高吞吐量比较大的Kafka分布式消息中间件方案：kafka消息平台使用spring+kafka的集成方案，详情如下：1.使用最高版本2.1.0.RELEASE集成jar包：spring-int

在分布式系统中，同时满足“一致性”、“可用性”和“分区容错性”三者是不可能的。分布式系统的事务一致性是一个技术难题，各种解决方案孰优孰劣？在OLTP系统领域，我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求，例如最经典的Bob给Smith转账的案例。传统的

前段时间刚测试的一个项目，其中两个系统之间需要实现增量数量的读取更新，即A系统获取到增量数据后通知B系统获取新增数据并进行后续的处理，为达到这一目标，最终设计为A数据存在增量数据至activeMQ，B系统从activeMQ中获取数据，为此，开发童鞋需实现一

本文介绍了Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。没有专门写rocketmq的书，网上的资料良莠不齐，官方文档很简洁，但是对技术细节没有过多的描述。没有专门写active

本章我们来一次快速入门RabbitMQ——生产者与消费者。需要构建一个生产端与消费端的模型。我们的生产者发送一条消息，投递到RabbitMQ集群也就是Broker。我们的消费端进行监听RabbitMQ，当发现队列中有消息后，就进行消费。本次整合主要采用Sp

jms是java消息服务接口规范，主要包含四大元素：生产者、消费者、消息、消息服务。JMS应用程序由如下基本模块组成，消息中间件是实现了jms规范的落地产品，目前市场上主流的消息中间件有 ActiveMQ、Kafka、RocketMQ、RabbitMQ等。

本次学习主要针对运维人员，和对rabbitmq不熟悉的开发人员。通过本次学习你将掌握rabbitmq 的基本原理、集群、基本运维操作、常见故障处理。AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层

2，解决集群后的session问题。3，拆分应用：服务化SOA,使用消息中间件。2，搜索引擎是个读库。4，数据过大：业务垂直拆分，单表水平拆分。拆分后的路由问题，分页查询。4，服务框架的设计与实现。服务化后的jar爆炸，及jar版本冲突。服务框架需要优先启

在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，比如大量的insert,update之类的请求同时达到mysql，直接导致无数的行锁表锁，甚至最后请求堆积过多，从而触发too many connections错误。通过使用消息队列，我们可以异步处理

前段时间刚测试的一个项目，其中两个系统之间需要实现增量数量的读取更新，即A系统获取到增量数据后通知B系统获取新增数据并进行后续的处理，为达到这一目标，最终设计为A数据存在增量数据至activeMQ，B系统从activeMQ中获取数据，为此，开发童鞋需实现一

既然要做分布式系统，就不得不说分布式消息通信系统。分布式系统的基础是各个分布式单元能够以各种方式互相通信，分布式消息中间件比较有名的开源实现有rabbitMQ，zeroMQ（库），ActiveMQ等，本篇先考察一下著名的消息中间件rabbitmq. rab

前言我是在解决分布式事务的一致性问题时了解到RabbitMQ的，当时主要是要基于RabbitMQ来实现我们分布式系统之间对有事务可靠性要求的系统间通信的。关于分布式事务一致性问题及其常见的解决方案，可以看我另一篇博客。提到RabbitMQ，不难想到的几个关

当前远程调用等许多框架rpc技术广泛应用，但面对大规模和复杂度都越来越高的分布式系统，这些技术有以下局限性：。JAVA消息服务定义了JAVA中访问消息中间件的接口。JMS只是接口，并没有给予实现。实现JMS接口的消息中间件称为JMSProvider,已有的

基于消息服务器的分布式事务，我们需要将事务划分成两个部分，一个是客户端与消息服务器交互的提交部分，一个是服务端与消息服务器交互的消费部分。A业务处理成功后，消息预提交阶段可能会失败，比如网络原因或者消息服务器自身内部原因，导致这个消息没有持久化。理想状态下

A single Kafka broker can handle hundreds of megabytes(兆) of reads and writes per second from thousands of clients.Kafka is des

所以目前业界有几种不同的设计方式来满足不同的需求。那么有没有一种更高效的方式呢？答案是肯定的，但那可能要进一步降低可靠性！目前我们的监控日志收集系统使用的是和②中类似的方案，消息系统使用的是3方案，后期可能会将可靠性要求高的向1方案过度，可靠性要求不高的向

企业消息软件从80年代起就存在，它不只是一种应用间消息传递风格，也是一种集成风格。因此，消息传递可以满足应用间的通知和互相操作。但是开源的解决方案是到最近10年才出现的。ActiveMQ是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ

企业消息软件从80年代起就存在，它不只是一种应用间消息传递风格，也是一种集成风格。因此，消息传递可以满足应用间的通知和互相操作。但是开源的解决方案是到最近10年才出现的。ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveM

在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题：。现在的消息系统可不只有kafka。Consumer：消息消费者，向Kafkabroker取消息的客户端。Zookeeper：管理Producer，Broker，Consumer的

ActiveMQ是一款使用JMS规范、用于系统之间远程通信的消息代理中间件。ActiveMQ是一个MOM产品，针对应用程序提供了异步的、松散耦合的通信机制；而MOM产品遵循的是JMS规范，ActiveMQ 给系统架构提供了高可用性、高性能、高可扩展性、高稳

几个月之前刚刚调研这部分时写的，有些东西已经和目前的理解不一样了，仅留存。ApacheActiveMQ is the most popular and powerfulopen source messaging and Integration Patte

工作多少年了，还在传统公司写if / for 等简单的代码？那你就真的要被社会淘汰了，工作多年其实你与初级工程师又有多少区别呢？那么作为一个高级Java攻城狮需要突破哪些知识点呢？

最近一直比较忙，前面设计的架构基本有了雏形，最近工作重心发生了点转变，偷闲来继续前面的话题；此种方案将所有的消息数据和消息的发送状态都存储在消息服务器上，可以在消息服务上通过多种手段来保证消息的可靠性，但增加了众多复杂的可靠性保证手段后，消息从发布者到订阅

一.中间件1.1 什么是中间件?由于业务、机构和技术是不断变化的，因此为其服务的软件系统必须适应这样的变化。在合并、添加服务或扩展可用服务之后，公司可能无力负担重新创建信息系统所需的成本。正是在这个关键时刻，才需要集成新组件或者尽可能高效地扩展现有组件。该

目前主流标准有JMS、AMQP和STOMP。其中JMS是Java平台上的面向接口的消息规范，是一套API标准，并有考虑异构系统。AMQP是一个面向协议的，跟语言平台无关的消息传递应用层协议规范。这些通信方式中MOM消息中间件一般是分布式系统中重要的组件，主

这个时候就要考虑到系统如何进行交互，第一个反应就是就是RPC。RPC的方式是典型的同步方式，让远程调用像本地调用。消息队列是系统级的，模块级的的通信，RPC是是对象级，函数级的通信 他们有个共同点就是都是分布式下的通信方式

消息队列 主要解决应用解耦、异步消息、流量削峰等问题，实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。Kafka设计原理，为什么Kafka性能高？RabbitMQ 消息中间件RabbitMQ 是由 LShift 提供的一个 Advanced Message Q

本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。# 资料文档Kafka：中。没有专门写rocketmq的书，网上的资料良莠不齐，官方文档很简洁，但是对技术细节没有过多的