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Category: Distributed Message Queue

[总结]MQ如何做到削峰填谷？ 0

MQ in distributed Architecture

[总结]MQ如何做到削峰填谷？

MQ，很多的应用场景，是消息的订阅发布，是系统上下游的解耦，MQ的还有一个典型应用场景是缓冲流量，削峰填谷，本文将简单介绍下，MQ要怎么实现缓冲流量，削峰填谷。 站点与服务上下游之间，一般如何通讯？ 有两种常见的方式。 一种是“直接调用”，通过RPC框架，上游直接调用下游。 一种是“MQ推送”，上游将消息发给MQ，MQ将消息推送给下游。

[总结]其它MQ 0

Others MQ

[总结]其它MQ

Spring Boot + Disruptor = 王炸！！   https://lakstechlounge.online/2019/03/29/my-view-of-solace-vs-kafka/   https://solace.com/blog/solace-topics-vs-kafka-topics/ Feature Kafka Solace Broker Simple broker that takes a log file approach to storage and replay. Offers high performance for simple pub/sub, struggles to...

[汇总] RabbitMQ经验 0

RabbitMQ

[汇总] RabbitMQ经验

SpringBoot+RabbitMQ ，保证消息100%投递成功并被消费（附源码） SpringBoot +RabbitMQ 做智能家居 rabbitmq有两种协议，我们平时接触的消息队列是用的AMQP协议，而用在智能硬件中的是MQTT协议。 RabbitMQ和Kafka的显著差异 只要我们是单个消费者，那么接收到的消息就是有序的。然而，一旦有多个消费者从同一个队列中读取消息，那么消息的处理顺序就没法保证了。 Kafka能够保证发送到相同主题分区的所有消息都能够按照顺序处理。

[汇总]RocketMQ经验 0

RocketMQ

[汇总]RocketMQ经验

生产环境下 RocketMQ 为什么不能开启自动创建主题？ 弘康人寿基于 RocketMQ 构建微服务边界总线的实践

[转]acks参数对消息持久化的影响 0

Kafka Basic Theory

[转]acks参数对消息持久化的影响

（0）写在前面  面试大厂时，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响？ 这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。 所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks参数的分析，以及背后的原理。

[转]Kafka架构原理 0

Kafka Basic Theory

[转]Kafka架构原理

对于kafka的架构原理我们先提出几个问题? 1.Kafka的topic和分区内部是如何存储的，有什么特点？ 2.与传统的消息系统相比,Kafka的消费模型有什么优点? 3.Kafka如何实现分布式的数据存储与数据读取?

[转]17 个方面，综合对比 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ 四个分布式消息队列 0

MQ in distributed Architecture

[转]17 个方面，综合对比 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ 四个分布式消息队列

一、资料文档 二、开发语言 三、支持的协议 四、消息存储 五、消息事务 六、负载均衡 七、集群方式 八、管理界面 九、可用性 十、消息重复 十一、吞吐量TPS 十二、订阅形式和消息分发 十三、顺序消息 十四、消息确认 十五、消息回溯 十六、消息重试 十七、并发度 本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。