消息队列高手课
李玥
京东零售技术架构部资深架构师
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课前必读 (2讲)
开篇词 | 优秀的程序员,你的技术栈中不能只有“增删改查”
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预习 | 怎样更好地学习这门课?
基础篇 (8讲)
01 | 为什么需要消息队列?
02 | 该如何选择消息队列?
03 | 消息模型:主题和队列有什么区别?
04 | 如何利用事务消息实现分布式事务?
05 | 如何确保消息不会丢失?
06 | 如何处理消费过程中的重复消息?
07 | 消息积压了该如何处理?
08 | 答疑解惑(一) : 网关如何接收服务端的秒杀结果?
进阶篇 (21讲)
09 | 学习开源代码该如何入手?
10 | 如何使用异步设计提升系统性能?
11 | 如何实现高性能的异步网络传输?
12 | 序列化与反序列化:如何通过网络传输结构化的数据?
13 | 传输协议:应用程序之间对话的语言
14 | 内存管理:如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收?
加餐 | JMQ的Broker是如何异步处理消息的?
15 | Kafka如何实现高性能IO?
16 | 缓存策略:如何使用缓存来减少磁盘IO?
17 | 如何正确使用锁保护共享数据,协调异步线程?
18 | 如何用硬件同步原语(CAS)替代锁?
19 | 数据压缩:时间换空间的游戏
20 | RocketMQ Producer源码分析:消息生产的实现过程
21 | Kafka Consumer源码分析:消息消费的实现过程
22 | Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪?
23 | RocketMQ客户端如何在集群中找到正确的节点?
24 | Kafka的协调服务ZooKeeper:实现分布式系统的“瑞士军刀”
25 | RocketMQ与Kafka中如何实现事务?
26 | MQTT协议:如何支持海量的在线IoT设备?
27 | Pulsar的存储计算分离设计:全新的消息队列设计思路
28 | 答疑解惑(二):我的100元哪儿去了?
案例篇 (7讲)
29 | 流计算与消息(一):通过Flink理解流计算的原理
30 | 流计算与消息(二):在流计算中使用Kafka链接计算任务
31 | 动手实现一个简单的RPC框架(一):原理和程序的结构
32 | 动手实现一个简单的RPC框架(二):通信与序列化
33 | 动手实现一个简单的RPC框架(三):客户端
34 | 动手实现一个简单的RPC框架(四):服务端
35 | 答疑解惑(三):主流消息队列都是如何存储消息的?
测试篇 (2讲)
期中测试丨10个消息队列热点问题自测
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期末测试 | 消息队列100分试卷等你来挑战!
结束语 (1讲)
结束语 | 程序员如何构建知识体系?
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22 | Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪?

李玥 2019-09-14
你好,我是李玥。
之前我在《05 | 如何确保消息不会丢失?》那节课中讲过,消息队列在收发两端,主要是依靠业务代码,配合请求确认的机制,来保证消息不会丢失的。而在服务端,一般采用持久化和复制的方式来保证不丢消息。
把消息复制到多个节点上,不仅可以解决丢消息的问题,还可以保证消息服务的高可用。即使某一个节点宕机了,还可以继续使用其他节点来收发消息。所以大部分生产系统,都会把消息队列配置成集群模式,并开启消息复制,来保证系统的高可用和数据可靠性。
这节课我们来讲一下,消息复制需要解决的一些问题,以及 RocketMQ 和 Kafka 都是如何应对这些问题来实现复制的。

消息复制面临什么问题?

我们希望消息队列最好能兼具高性能、高可用并且还能提供数据一致性的保证。虽然很多消息队列产品宣称三个特性全都支持,但你需要知道,这都是有前置条件的。
首先来说性能。任何的复制实现方式,数据的写入性能一定是不如单节点的。这个很好理解,因为无论采用哪种复制实现方式,都需要数据被写入到多个节点之后再返回,性能一定是不如只写入一个节点的。
需要写入的节点数量越多,可用性和数据可靠性就越好,但是写入性能就越低,这是一个天然的矛盾。不过,复制对消费的性能影响不大,不管采用哪种复制方式,消费消息的时候,都只是选择多副本中一个节点去读数据而已,这和单节点消费并没有差别。
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精选留言(13)

  • a、
    5副本,10个分区,至少保持isr集合中有三个broker

    bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 5 --parti