高并发架构实战 Day36

消息队列的存储分为元数据存储和消息数据存储两方面。

元数据的存储主要依赖第三方组件实现,比如 ZooKeeper、etcd 或者自研的简单元数据存储服务等等。在成熟的消息队列架构中,基于简化架构和提升稳定性的考虑,都会考虑在集群内部完成元数据的存储和管理。

消息数据的存储在功能层面包含数据存储结构设计、数据分段存储、数据存储格式、数据清理机制四个方面。

消息数据的存储主要包含 Topic 和分区两个维度。Topic 起逻辑组织作用,实际的数据存储是在分区维度完成的。所以在数据存储目录结构上,我们都以分区为最小粒度去设计,至于选择每个分区单独一个存储文件,还是将每个节点上所有分区的数据都存储在同一个文件,方案各有优劣,你可以根据实际情况去选择。

因为大文件存在性能和资源占用、数据清理成本等问题,一般情况下,我们都需要对数据文件进行分段处理,分段的策略一般都是按照文件大小进行的。 数据存储格式可以分为基础信息和业务信息两个维度,数据格式需要遵循极简原则,以达到性能和成本的最优。

数据的过期策略一般有三种,ACK 删除、根据时间和保留大小删除数据、两者结合。目前业界的实现比较多样,从选择上来看,两者结合的方案更合理

相关推荐
GoGeekBaird1 小时前
我最近在写 BeeWeave,想把 Agent 用过的上下文留住
后端·github·ai编程
醇氧1 小时前
Spring 容器 Map 注入机制详解
java·后端·spring
梨子同志1 小时前
MyBatis-Plus
后端
doiito1 小时前
微服务资源优化新思路:Sablier + Podman 实现按需启动与自动休眠
后端·微服务·性能优化
接着奏乐接着舞。2 小时前
【2026年7月最新】69道RAG面试题
前端·人工智能·后端·aigc·embedding·rag
edwarddamon2 小时前
Spring Cloud Gateway 全链路 traceId 传递方案
后端
神奇小汤圆2 小时前
我们如何在 Elasticsearch 上构建一个持久 agent 记忆层,实现 0.89 召回率和零租户泄漏
后端
掘金一周2 小时前
裁员了,公司很爽快,赔偿一分没少 | 沸点周刊 7.8
前端·人工智能·后端
神奇小汤圆2 小时前
MySQL 5.7 频繁被 Systemd 杀死:一次惊心动魄的故障排查之旅
后端