并且 Broker 也得配合宝马娱乐官网手机版如果消费者请求过来有消息肯定马上返回没有消息那就建立一个延迟操作等条件满足

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文章关键词:宝马娱乐官方网站,上推队列

  1 首先明确一下推拉模式到底是在讨论消息队列的哪一个步骤一般而言我们在谈论

  2. 对于消费者使用来说更简单简单啊就等着反正有消息来了就会推过来。

  推送速率难以适应消费速率推模式的目标就是以最快的速度推送消息当生产者往 Broker 发送消息的速率大于消费者消费消息的速率时随着时间的增长消费者那边可能就“爆仓”了因为根本消费不过来啊。当推送速率过快就像 DDos 攻击一样消费者就傻了。

  并且不同的消费者的消费速率还不一样身为 Broker 很难平衡每个消费者的推送速率如果要实现自适应的推送速率那就需要在推送的时候消费者告诉 Broker 我不行了你推慢点吧然后 Broker 需要维护每个消费者的状态进行推送速率的变更。

  所以说推模式难以根据消费者的状态控制推送速率适用于消息量不大、消费能力强要求实时性高的情况下

  拉模式主动权就在消费者身上了消费者可以根据自身的情况来发起拉取消息的请求。假设当前消费者觉得自己消费不过来了它可以根据一定的策略停止拉取或者间隔拉取都行。

  拉模式下 Broker 就相对轻松了它只管存生产者发来的消息至于消费的时候自然由消费者主动发起来一个请求就给它消息呗从哪开始拿消息拿多少消费者都告诉它它就是一个没有感情的工具人消费者要是没来取也不关它的事。

  拉模式可以更合适的进行消息的批量发送基于推模式可以来一个消息就推送也可以缓存一些消息之后再推送但是推送的时候其实不知道消费者到底能不能一次性处理这么多消息。而拉模式就更加合理它可以参考消费者请求的信息来决定缓存多少消息之后批量发送。

  消息延迟毕竟是消费者去拉取消息但是消费者怎么知道消息到了呢所以它只能不断地拉取但是又不能很频繁地请求太频繁了就变成消费者在攻击 Broker 了。因此需要降低请求的频率比如隔个 2 秒请求一次你看着消息就很有可能延迟 2 秒了。

  消息忙请求忙请求就是比如消息隔了几个小时才有那么在几个小时之内消费者的请求都是无效的在做无用功。

  我个人觉得拉模式更加的合适因为现在的消息队列都有持久化消息的需求也就是说本身它就有个存储功能它的使命就是接受消息保存好消息使得消费者可以消费消息即可。

  而消费者各种各样身为 Broker 不应该有依赖于消费者的倾向我已经为你保存好消息了你要就来拿好了。

  虽说一般而言 Broker 不会成为瓶颈因为消费端有业务消耗比较慢但是 Broker 毕竟是一个中心点能轻量就尽量轻量

  像 Kafka 在拉请求中有参数可以使得消费者请求在 “长轮询” 中阻塞等待。

  简单的说就是消费者去 Broker 拉消息定义了一个超时时间也就是说消费者去请求消息如果有的话马上返回消息如果没有的话消费者等着直到超时然后再次发起拉消息请求。

  并且 Broker 也得配合如果消费者请求过来有消息肯定马上返回没有消息那就建立一个延迟操作等条件满足了再返回

  取的数量可以设置,现在是10000,轻松运转,更新到es内部也是,目标是百万日志秒处理

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  附Hadoop_NativeIO.java文件~org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z

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