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
学长毕设9 小时前
基于springboot的食品仓库管理系统
java·spring boot·后端
滴滴答答哒9 小时前
ASP.NET Core + FaceRecognitionDotNet 人脸识别实战:DI 单例、特征向量持久化与 1:N 比对
后端·asp.net
captain37612 小时前
MyBatis操作数据库(入门2)
java·数据库·spring boot·后端·spring·mybatis
IT_陈寒13 小时前
Java序列化踩坑记:对象循环引用让我加班两小时
前端·人工智能·后端
泡海椒13 小时前
05-雷达图多维画像-信用评级多维画像
后端
王中阳Go13 小时前
5.27 分钟干完后端和全部测试:一场三小时笔试的五个失分点,四个不在代码上
大数据·数据库·人工智能·后端·大语言模型
大哥430913 小时前
Modbus 的"字序":一个配错就变成天文数字,或者干脆变成 0
后端
岩钧14 小时前
New API 源码解析:一个生产级 AI 网关的架构与实现
后端
学到老活到老14 小时前
第 24 集:配置文件写了 80,Spring Boot 为什么读到 90?
java·后端·spring
用户3600555790014 小时前
Kestrel_VLLM - 25 · 全注意力层设备化、整层对拍与访存粒度
后端