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RocketMQ高可用探究:消息存储技术

RocketMQ是阿里开源的分布式消息中间件,跟其它中间件相比,RocketMQ的特点是纯JAVA实现、集群和HA实现相对简单、在发生宕机和其它故障时消息丢失率更低,具有良好的高可用架构及稳定性。其发展的迭代历史如下图所示,从2007年至今已发展超过10年。 图1:RocketMQ迭代历史 1 消息存储架构 图2:RocketMQ消息存储架构 RocketMQ的消息存储架构如上图所示,可以看到主要由三个跟消息存储相关的文件构成。 CommitLog:消息及元数据的存储主体。消息内容不是定长的,同时单个文件大小默认1G,文件名长度为20位,左边补零,剩余为起始偏移量。比如00000000000000000000代表了第一个文件,起始偏移量为0,文件大小为1G=1073741824;当第一个文件写满了,第二个文件为00000000001073741824,起始偏移量为1073741824,以此类推。消息主要是顺序写入日志文件,当第一个文件满了,再写入下一个文件。 ConsumeQueue:消息消费队列。RocketMQ是基于主题topic的订阅模式,消息消费是针对主题进行的,如果要根据to...

浅谈「DataFlux」移动设备数据采集

DataFlux是上海驻云自研发的一套大数据统一分析平台,可以通过对任何来源、类型、规模的实时数据进行监控、分析和处理,释放数据价值 DataFlux 作为实时大数据分析平台,支持移动设备数据的收集,是其中非常重要的功能。短期规划,我们的目标是聚焦用户行为分析。下面就用户行为分析这一块展开,从系统设计、原理实现、后期展望来说说 Dataflux 移动设备的收集。 系统设计 移动端的数据采集,通过集成方在应用中集成我们的 SDK 来实现。具体实现如下图: DataFlux 所有的系统设计都本着一个概念叫旁路,这里摘录一段百度百科的解释: ByPass Mode(略过模式或旁路模式),泛指在一个系统的正常流程中,有一堆检核机制,而“ByPass Mode”就是当检核机制发生异常,无法在短期间内排除时,使系统作业能绕过这些检核机制,使系统能够继续运行的作业模式。 回到 SDK 的设计,我们引入了程序设计 AOP (Aspect-oriented programming 面线切面的程序设计)的概念,我就这里就不对 AOP 做赘述,相对应原理讲解网上有很多,简单来说集成方只需要进行简单的 SDK...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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