消息中间件

励志成为糕手

Kafka架构：构建高吞吐量分布式消息系统的艺术🌟 你好，我是励志成为糕手！ 🌌 在代码的宇宙中，我是那个追逐优雅与性能的星际旅人。 ✨ 每一行代码都是我种下的星光，在逻辑的土壤里生长成璀璨的银河； 🛠️ 每一个算法都是我绘制的星图，指引着数据流动的最短路径； 🔍 每一次调试都是星际对话，用耐心和智慧解开宇宙的谜题。 🚀 准备好开始我们的星际编码之旅了吗？

大数据存储域——Kafka设计原理本文主要介绍了Kafka的架构原理、消息订阅模式以及在金融风控等领域的应用。Kafka作为数据中转站，可同步不同系统数据，支持事件驱动架构，广泛应用于金融支付与风控场景。其架构包括Producer、Broker、Topic、Partition、Replication、Message、Consumer和Consumer Group等组件，依赖Zookeeper保存元信息。Kafka的消息订阅模式包括点对点、发布-订阅、分区级订阅、静态订阅和动态订阅等，每种模式都有其特点和适用场景。此外，还探讨了Kafka与

要开心吖ZSH

java八股文-中间件-参考回答XXL-JOB 在执行器集群场景下，一共提供了 10 种路由策略，可分为「单节点路由」「集群负载路由」「故障&忙碌转移」「并行分片」四大类，配置时直接在调度中心任务编辑页 “路由策略” 下拉框选取即可。

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MQTT（轻量级消息中间件）基本使用指南MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输）是一种轻量级的发布 / 订阅模式（Pub/Sub）消息传输协议，专为低带宽、不稳定网络环境设计，广泛应用于物联网（IoT）、移动设备、传感器网络等场景（如空气净化器、智能家居设备的远程控制）。

适合java程序员的Kafka消息中间件实战我们在学习kafka时，都是基于大数据的开发而进行的讲解，这篇文章为java程序员为核心，助力大家掌握kafka实现。

互联网大厂Java面试：RocketMQ、RabbitMQ与Kafka的深度解析面试官：马架构，您好！欢迎参加我们的面试。今天我们将围绕消息中间件展开讨论，尤其是RocketMQ、RabbitMQ和Kafka。您有十年的Java研发和架构设计经验，相信对这些技术一定非常熟悉。我们希望通过今天的交流，了解您对这些技术的理解和实际应用经验。

【MQ篇】RabbitMQ初体验！🌟我的其他文章也讲解的比较有趣😁，如果喜欢博主的讲解方式，可以多多支持一下，感谢🤗！🌟了解 MQ 请看：【MQ篇】初识MQ！

202526 | 消息队列MQ调用流程对比：

202527 | RabbitMQ-基础 | 队列 | Direct + Fanout + Topic 交换机 | 消息转换器路由示例：消息持久化ACK机制QoS控制死信队列（DLX）延迟队列（插件实现）集群架构原理：每个VHost是独立的消息域，包含专属的交换机、队列和权限体系，类似MySQL的Database概念。

穿越在未来

【RabbitMQ】Producer之TTL过期时间 - 基于AMQP 0-9-1这篇文章和大家分享Producer发布消息时如何设置消息过期时间，包括队列级别和消息级别，还有如何设置队列的过期时间。

Python pika消费Rabbit MQ数据，慢消费引起的connection reset问题使用python pika框架，从Rabbit MQ消费数据时，遇到了connection reset的错误，错误内容如下：

RocketMQ系列3：核心技术介绍RocketMQ是一款分布式消息中间件，其核心技术涉及多个核心概念，包括主题、队列、消息、生产者、消费者、消费者分组以及订阅关系。以下是对这些核心技术的详细说明：

RocketMQ系列2：领域模型和技术概念★消息队列16篇Apache RocketMQ 是一款典型的分布式架构下的消息中间件产品，使用异步通信方式和发布订阅的消息传输模型。 Apache RocketMQ 产品具备异步通信的优势，系统拓扑简单、上下游耦合较弱，主要应用于异步解耦，流量削峰填谷等场景。

Kafka 常见面试题深度解析Kafka 主要由生产者（Producer）、消费者（Consumer）、代理（Broker）、主题（Topic）和分区（Partition）等组成。

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消息中间件-Kafka1-实现原理1、概念 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。 2、Kafka特性

IntelliJ+SpringBoot项目实战（23）--整合RabbitMQ一、前言在上节课中介绍了Quartz定时作业实现定时任务处理。但是在实际的项目中，很多业务不能通过定时轮询的方式，比如订单下单付款了，通过定时去扫付款的订单去做后续业务处理的话，会非常影响性能。这个时候我们需要引入消息中间件产品进行异步处理，比如订单付款后，在付款的后台业务代码中产生一个异步消息通知，然后订阅消息的业务监听组件收到消息后，异步进行后续的处理。

Kafka 之事务消息前言：在分布式消息系统中，事务消息也是一个热门课题，在项目的实际业务场景中，如果用到事务消息的场景也不少见，那 Kafka 作为一个高性能的分布式消息中间件，同样也支持事务消息，本篇我们将对 Kafka 的事务消息展开讨论。

Kafka 之消息并发消费前言：我们知道 Kafka 以其高性能著称，Kafka 的性能极其强大，那在 Java 应用中，我们怎么来利用其 Kafka 的高性能呢？

Kafka 之顺序消息前言：在分布式消息系统中，消息的顺序性是一个重要的问题，也是一个常见的业务场景，那 Kafka 作为一个高性能的分布式消息中间件，又是如何实现顺序消息的呢？本篇我们将对 Kafka 的顺序消息展开讨论。

Kafka 之消息广播消费前言：上一篇我们分享了 Kafka 批量消息相关的知识，本篇我们继续分享 Kafka 的广播消费。Kafka 系列文章传送门