golang nsq 同一个topic有多个channel,同时项目又互相引用事出现的问题

整体架构最近看到了我在Github上写的rabbitmq-examples陆续被人star了，就想着写个rocketmq-examples。对rabbitmq感兴趣的小伙伴可以看我之前的文章。下面把RocketMQ的各个特性简单介绍一下，这样在用的时候心里

topic交换机发送给队列的消息，通过routingkey进行匹配。　　* 号只能代替一个单词。　　# 号可以替换零个或多个单词。在这个例子中，我们将发送所有描述动物的信息。消息将与一个routingkey一起发送，routingkey由三个单词(两个点)

前面的章节，我们已经把RocketMQ的环境搭建起来了，是一个两主两从的异步集群。接下来，我们就看看怎么去使用RocketMQ，在使用之前，先要在NameServer中创建Topic，我们知道RocketMQ是基于Topic的消息队列，在生产者发送消息的时

折腾了好长时间才写这篇文章，顺序消费，看上去挺好理解的，就是消费的时候按照队列中的顺序一个一个消费；而并发消费，则是消费者同时从队列中取消息，同时消费，没有先后顺序。RocketMQ也有这两种方式的实现，但是在实践的过程中，就是不能顺序消费，好不容易能够实

--消息队列连接池-->

前面的章节，我们已经把RocketMQ的环境搭建起来了，是一个两主两从的异步集群。接下来，我们就看看怎么去使用RocketMQ，在使用之前，先要在NameServer中创建Topic，我们知道RocketMQ是基于Topic的消息队列，在生产者发送消息的时

echo "hello" | kafka-console-producer.sh --broker-list node1:9092 --sync --topic sky. cat 文件 |kafka-console-producer.s

Kafka适合离线和在线的消息消费,其消息保存在磁盘上。Kafka以Topic为单位进行消息的归纳,Producers向Topic发送消息,Consumers会消费预订了Topic的消息。多个Broker可以做成一个Cluster(集群)对外提供服务,每个

答案就是 Topic 级别参数会覆盖全局 Broker 参数的值，而每个 Topic 都能设置自己的参数值，这就是所谓的 Topic 级别参数。retention.ms：规定了该 Topic 消息被保存的时长。retention.bytes：规定了要为该

./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 -partitions 1 --topic test

3.queue模式生产者与消费者之间没有时间相关性，topic模式下生产者和消费者之间有一定的时间相关性，消费者只能接收到订阅之后的生产者发送的消息。

　　消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。　　每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。　　partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。kafka 分

kafka broker：运行kafka server的服务被称为broker,它主要用于接手topic消息，管理topic,持久化和存储topic数据，kafka审计，kafka权限管理等。；kafka仅支持topic模式。topic partition

Topic主题用来区分不同类型的消息，实际也就是适用于不同的业务场景，默认消息保存一周时间；同一个Topic主题下，默认是一个partition分区，也就是只能有一个消费者来消费，如果想提升消费能力，就需要增加分区；消费者消费partition分区内的消息

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --topic test_topic --replication-factor 3 --partitions 10 --config clean

topic的分区会被创建在当前主机，每个分区的副本会分配到集群的其他机器；# --zookeeper master:2181；信息写入zookeeper. $ kafka-topics.sh --create --zookeeper master:2181

7、显示出Consumer的Group、Topic、分区ID、分区对应已经消费的Offset、logSize大小，Lag以及Owner等信息。最后再注意kafka的启动和停止。

kafka是一个高吞吐量,低延迟分布式的消息队列系统.kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒。kafka将所有消息组织成多个topic的形式存储,而每个topic又可以拆分成多个partition,每个partition又由一个一个消息

//创建一个topic,名称为test_kafka，partitions为2个，replication有3个，topic的name为test2:. kafka-topics --zookeeper zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181 --

点对点消息系统：生产者发送一条消息到queue，一个queue可以有很多消费者，但是一个消息只能被一个消费者接受，当没有消费者可用时，这个消息会被保存直到有 一个可用的消费者，所以Queue实现了一个可靠的负载均衡。发布订阅消息系统：发布者发送到topic

/* public static final String QUEUE = "queue";

作为新手，我在本地配置了一个单机kafka，用得是kafka自带的zookeeper服务。tar -zxf kafka_2.10-0.10.1.0.tgz3）启动zookeeper，kafka. 4)新建一个TOPIC> bin/kafka-topi

在上一教程中，我们改进了日志记录系统。我们没有使用只能进行虚拟广播的fanout交换器，而是使用直接交换器，并有可能选择性地接收日志。您可能从syslog unix工具中了解了这个概念，该工具根据严重性和工具路由日志。这将为我们提供很大的灵活性-我们可能只

　　　　现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本。　　　　erlang语言开发，性能极其好，延时很低；　　如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用Kafka是业内标准的，绝对没问题，社区

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区的关系，大概回答了一下，这里整理一份。首先必须明确的是，Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的，而这个问题其实是问的是：任务的并发数

kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.202.13.196:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic cjw-test. kafka-producer-

URLSearchParams对象用于处理URL中查询字符串，即？其实例对象的用法和Set数据结构类似。实例对象本身是可遍历对象。但是不是遍历器。下面的方法调用都返回一个Iterator对象。想要获取预想的结果，需要使用扩展运算符。而且和entries()

Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，主要应用于大数据实时处理领域。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。一说到分布式就应该想到多台机器，并且更应该想到的就是分区，kafk

Kafka Eagle监控系统是一款用来监控Kafka集群的工具，目前更新的版本是v1.4.0，支持管理多个Kafka集群、管理Kafka主题、消费者组、消费者实例监控、消息阻塞告警、Kafka集群健康状态查看等等。关于Kafka Eagle 可视化监控工

默认情况下__consumer_offsets有50个分区。下面是在windows平台上进行演示的，Linux 平台的命令基本一致，只有命令行路径以及后缀有差异。这两个参数的默认值分别是50和1，表示该topic有50个分区，副本因子是1。其中，curre

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，这使它作为企业级基础设施来

--config <name=value> A topic configuration override for the. --delete-config <name> A topic config

如果这个preferred replica不是leader且在isr中，则controller发出request到这个preferred replica的broker，通知其作为topic partition的leader. The controller

　　　　1.1、Apache Kafka是一个 分布式 流处理 平台；　　　　2.1、构造 实时 流数据管道，在 系统 或 应用之间 可靠地获取数据。　　　　2.2、构建 实时 流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。　　　　　　　　3.1.1、Kaf

项目中用到了Kafka 这种分布式消息队列来处理日志，本文将对Kafka的基本概念和原理做一些简要阐释。消息处理方式有点对点，发布-订阅模式，Kafka就是一种发布-订阅模式。支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partit

Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。broker端不维护数据的消费状态，提升了性能。副本，Kafka中同一条消息拷贝到多个地方做数据冗余，这些地方就是副本，副本分为Leader和Follower，角色不同作用不同，副本是对Pa

Flume是一个非常优秀日志采集组件，类似于logstash，我们通常将Flume作为agent部署在application server上，用于收集本地的日志文件，并将日志转存到HDFS、kafka等数据平台中；关于Flume的原理和特性，我们稍后详解，

redis提供了简单的发布订阅功能，对于一些合适的场景，比起专业的MQ来说，用起来更简单些。本文主要是记录下怎么在SpringBoot里头使用redis的发布订阅功能。private final AtomicLong counter = new Atomi

指定了实用JAAS插件管理权限, "activemq" 一定要与login.config文件中的配置对应。四.groups.properties，内容格式groupname=username1,username2,username3，根

特点：生产者消费者模式，先进先出保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据，高吞吐量，没有主从关系，依靠Zk协调。　　producer只需要关心消息发往哪个topic，而consumer只关心自己订阅哪个topic，并不关心每条消息存于整个集群的哪个br

./kafka-producer-perf-test --messages 500000 --message-size 1000 --batch-size 500 --topics test --threads 2 --broker-list localh

如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consume，则这些生产和消费程序需要停止。调用kafka delete命令则无法删除该topic。如果设置为true，则produce或者fetch 不存在的topic也会自动创建这个topic

6/启动终端的消费者 //总结：–from-beginning参数如果有表示从最开始消费数据，旧的和新的数据都会被消费，而没有该参数表示只会消费新产生的数据kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server k

1 Kafka概念一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。为了做到水平扩展，一个topic实际是由多个partition组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加partition的数量来进行横向扩容。单个parition内是保证消息

注意，上面的博客不是高版本kafka，高版本的kafka不在支持zookeeper参数了，如下面这个例子

删除kafka相关文件rm-rf/kafka-logs/ --kafka topic存储路径rm-rf/etc/kafkarm-rf/var/log/kafkarm-rf/var/run/kafka/. 你可以通过命令：./bin/kafka-topic

Kafka核心组件　　Topic：消息根据Topic进行归类，可以理解为一个队里。　　Producer：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。　　Consumer：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端。　　broker：

注意，上面的博客不是高版本kafka，高版本的kafka不在支持zookeeper参数了，如下面这个例子

对比发送端、接收端共存情况下，Topic数量对Kafka、RocketMQ的性能影响，分区数采用8个分区。在消息发送端，消费端共存的场景下，随着Topic数的增加Kafka吞吐量会急剧下降，而RocketMQ则表现稳定。