之前一直用kafka,也了解了kafka的本身的一些机制,包括顺序读、顺序写、零拷贝、分治、水位等。但一直没详细的了解下kafka消费端是如何工作的。 趁着假期分析下,环境如下: <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.3.12.RELEASE</v…

2021/09/20 0条评论 494点热度 1人点赞 阅读全文

引入消息中间件以后,系统交互的复杂性提升,一旦出了问题以后,要想各种各样的解决方案。 如果用消息中间件是为了削峰填谷,那在高峰期积压了慢慢处理即可。 如果用消息中间件只是为了解耦、异步处理,业务对时效性有一定的要求,那么就要求必须尽快处理。 消息积压,一般分为两大类: 生产者生产消息过快 消费者消费过慢 这两个问题,又可能引出别的问题,如中间件的磁盘有限,无法导致 这两大类又可以细分为三种: 生产者消费过快 运营活动(导致单位时间内流量激增) 微信推文 push营销 短信触达 跑批处理,一下子导入过多的数据到消费者…

2021/09/15 0条评论 428点热度 0人点赞 阅读全文

基于springcloud的灰度实现方案(一) 基于springcloud的灰度实现方案(二) @Configuration配置加载分析 之前介绍了灰度方案以及实现,分析feign调用的时候,有点不太尽兴,这次再丰富一下。 首先,我们在feign调用时,使用了FeignClient注解。 #接口调用 @FeignClient("demo-service") public interface DemoServiceFeginClient { } # 开启feign @EnableFeignClie…

2021/09/14 0条评论 593点热度 0人点赞 阅读全文
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