ucos多消息队列
社区干货
消息队列选型之 Kafka vs RabbitMQ
在面对众多的消息队列时,我们往往会陷入选择的困境:“消息队列那么多,该怎么选啊?Kafka 和 RabbitMQ 比较好用,用哪个更好呢?”想必大家也曾有过类似的疑问。对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分享消息队列选型的一些经验。消息队列即 Message+Queue,消息可以说是一个数据传输单位,它包含了创建时间、通道/主题信息、输入参数等全部数据;队列(Queue)是一种 FIFO(先进先出)的数据结构,编程语言一般都内置(内存...
各种消息队列的区别是什么
消息队列(Message Queues)是一种在分布式系统中用于异步通信的机制。它可以存储和传递消息,确保消息在不同的组件之间以可靠的方式进行传递。下面是几种常见的消息队列系统以及它们之间的区别:1. RabbitMQ:RabbitMQ是一个开源的、可靠的、基于AMQP(高级消息队列协议)的消息队列系统。它使用完整的消息确认机制,支持各种消息模式(例如发布/订阅、工作队列等),有丰富的客户端库和广泛的语言支持。1. Apache Kafka:Kafka是一个高...
探索云原生化的服务架构体系的技术风向,攻克云原生化微服务架构的痛点和特性 | 社区征文
消息队列等场景。> 未来的后端服务架构将更加注重弹性、灵活性、智能化和安全性,以应对快速变化的业务需求和技术发展。* * *# 云原生化的微服务架构(未来软件架构)在探讨云原生化的微服务架构之前,让我们先来回顾一下沿着技术发展长河的架构历程。每一种架构都应对着时代的挑战和做出选择,并不存在一种最好的架构,只有更适合的架构。## 历史历代服务架构路径
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消息队列 RocketMQ版生成消息轨迹
前言 在本教程中,您将学习如何使用JAVA开源SDK在火山消息队列 RocketMQ版上生成消息轨迹。 关于实验 预计部署时间:30分钟级别:初级相关产品:消息队列 RocketMQ版 云服务器受众: 通用 环境说明 如果还没有火山引擎账... import org.apache.rocketmq.client.consumer.rebalance.AllocateMessageQueueAveragely;import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;import org.apache.rocketmq.common.consumer.ConsumeFro...
包年包月
包年包月帮助您更大程度节省支出,适用于长期使用场景。本文为您介绍包年包月购买消息队列 RabbitMQ版实例的计费介绍和结算周期。 简介在需要长时间使用消息队列 RabbitMQ版的场景中,可以通过预付多月或者最多3年的费用,购买包年包月类型的消息队列 RabbitMQ版,其价格比按量计费类型实例更加优惠,在火山引擎平台,购买的消息队列 RabbitMQ版超过一年时,您可享受平台赠予的年折扣,对于长期稳定的业务来说,包年包月类型的消息队列 Ra...
一文了解字节跳动消息队列演进之路
本文相关产品:云原生消息引擎 BMQ https://www.volcengine.com/product/bmq随着“万物”互联网化的发展,许多公司内部服务间面对的数据流量也越来越大,在应对大量的数据通信需求时,多数公司都会选择将消息队列作为削峰填谷的关键工具。字节跳动的消息队列团队不仅要支撑公司内部消息队列系统的设计、开发和维护工作,还要解决诸多技术难题和痛点,例如如何稳定高效地处理海量数据、如何降低运维成本等。目前经过技术优化...
字节跳动实时数据湖构建的探索和实践
越来越多的公司将Flink作为首选的大数据计算引擎。字节跳动也在持续探索Flink,作为众多Flink用户中的一员,对于Flink的投入也是逐年增加。## 字节跳动数据集成的现状在2018年,我们基于Flink构造了异构数据源之间批式同步通道,主要用于将在线数据库导入到离线数仓,和不同数据源之间的批式传输。在2020年,我们基于Flink构造了MQ-Hive的实时数据集成通道,主要用于将消息队列中的数据实时写入到Hive和HDFS,在计算引擎上做到了流...
消息队列 RabbitMQ版-火山引擎
消息队列 RabbitMQ版是一款支持 AMQP 协议的分布式高可用消息队列产品,完全兼容 RabbitMQ 开源生态及多语言客户端,同时具备分布式、高吞吐、低延迟、灵活扩展的云消息服务优势,无需用户部署运维,轻松实现快速上云
消息队列 RocketMQ版-火山引擎
消息队列 RocketMQ版是一款基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件服务,完全兼容开源 RocketMQ 客户端。消息队列 RocketMQ版具备低延迟、弹性高可靠、高吞吐等特性优势,支持顺序、延迟、定时、重投、死信消息等功能,完美适配电商大促等业务场景
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
数据通过消息队列 Kafka 或 Pulsar 汇聚到大数据平台,使用 Flink 流计算引擎进行毫秒级实时指标计算,计算结果存储到 RDS 中供平台进行实时数据展示。**案例 4:在线机器学习**...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
保证高可靠要求:支持多种存算分离的部署形态,既可以完全分为计算、存储两个集群,也可以将计算和存储混部在一个 K8s 集群上,但此时计算存储是单独管理的。**存算分离负载**:- 降低扩缩容和数据 Rebalance 时间:云原生数据湖、数据仓、消息队列、搜索引擎如果支持存算分离的部署模式,将存储放在统一的大数据文件存储或对象存储上,这样可以降低扩缩容和数据 Rebalance 时间;- 增强对请求响应能力:将存储放在统一的大数据文...
消息队列消费最佳实践
本文档介绍通过消息队列(如BMQ)对接内容洞察数据后,消费消息队列的最佳实践。 概述 客户侧完成了消息队列(BMQ)配置,并通过订阅任务设置订阅规则后,内容洞察侧会将符合订阅规则的内容数据,推送到对应的BMQ Topic中,客户侧可消费BMQ消息队列获取内容数据。 资源准备前往云原生消息引擎-实例详情页-访问信息,获取BMQ接入点 创建BMQ Consumer Group(详细步骤可参考:体验 BMQ 收发消息),若已创建过ConsumerGroup可以跳过此步骤 客户...
