消息处理

知识准备： 分布式系统概念 Storm 架构和组件 代码编写： 创建 Spout 和 Bolt 定义数据流拓扑 程序发布： 本地模式和集群模式 故障处理和监控

Kafka 的消息机制和集群维护，写得还挺系统的。生产者、分区、消费者组这些核心概念讲得挺清楚，操作细节也没少提。像副本机制、消费者分配这些坑，文档里都举了不少例子，挺适合刚上手 Kafka 的你去摸个底。消息怎么发、怎么收、怎么分区，配合具体流程图，一步步讲得明明白白。用key做分区路由、怎么提高吞吐量，都是生产环境里用得上的技巧。集群维护部分也不含糊，从配置到容错、从监控到扩缩容，细节还挺多。像ISR机制、ZooKeeper的协调角色都有专门一节，实操时挺有参考价值。如果你正准备搭 Kafka 集群或者调试消息消费流程，这套资料可以说是比较靠谱的入门指南。别忘了配合文末那些延伸链接，像Ka

一份综合的Oracle错误消息速查手册，提供对常见错误代码的详细说明。

高并发场景下的消息中转站，RabbitMQ的稳定性和可靠性确实挺不错。你要是做微服务，或者需要异步任务，RabbitMQ 用起来还挺顺手的。支持 AMQP 协议，和多语言都能打通，接入也比较方便。队列机制设计得比较灵活，像延迟队列、死信队列这些高级玩法，RabbitMQ 都支持，而且文档也算全，遇坑好排查。管理后台是 Web 界面，图形化操作一目了然，连个队列状态都能点开实时看，挺省心。和Kafka比，RabbitMQ 更适合对消息可靠性要求高但吞吐量一般的场景。Kafka 更偏向大数据日志那块，而 RabbitMQ 在业务侧的调度、通知类任务里用得比较多。比如订单超时取消、短信推送这种，Ra

HTTP 消息监控可收集服务端请求和响应数据，为分析系统性能和用户行为提供重要信息。通过记录和分析这些数据，企业可以深入了解系统运行状况和用户体验。

MPI 提供四种消息发送函数，它们参数相同，但发送方式和对接收方的要求不同。 标准模式 (MPI_Send)：由 MPI 系统决定是否将消息复制到缓冲区立即返回，或等待数据发送完成后返回。 缓冲模式 (MPI_Bsend)：MPI 系统将消息复制到用户提供的缓冲区后立即返回，用户需确保缓冲区大小足够。 同步模式 (MPI_Ssend)：基于标准模式，要求确认接收方已开始接收数据后才返回。 就绪模式 (MPI_Rsend)：调用时必须确保接收方已处于就绪状态，否则会产生错误。 后三种模式函数名在标准模式函数名 MPI_Send 后加上 B、S 和 R，参数相同。

Pulsar 事务消息流设计文档 档阐述 Apache Pulsar 中事务消息流的详细设计方案。内容涵盖事务消息的基本概念、设计目标、架构设计、实现细节以及相关用例等。 主要内容: 事务消息概述 设计目标与考量 Pulsar 事务消息架构 事务协调器 事务状态管理 消息发送与确认 事务恢复机制 实现细节 API 设计 配置选项 性能优化 用例分析 精确一次语义 流式 ETL 处理 分布式事务 目标读者: Pulsar 开发者 消息队列技术爱好者 对分布式系统感兴趣的用户

踏入MQ的奇妙世界 消息中间件（MQ）如同高效的信使，在应用程序间传递着信息。它就像一个可靠的邮递员，确保每条消息都准确送达目的地。 MQ 的核心功能： 解耦: 将发送方和接收方分离，使它们可以独立工作。 异步: 发送方无需等待接收方响应，提高系统效率。 削峰: 缓冲突发流量，确保系统稳定性。 MQ 的应用场景： 电商订单处理: 解耦订单系统和库存系统，实现异步下单。 日志收集: 异步收集日志数据，方便分析和监控。 消息推送: 实时推送消息，提升用户体验。 MQ 的常见类型： RabbitMQ: 轻量级，易于部署，支持多种协议。 Kafka: 高吞吐量，分布式，适用于大数据场景。 R

Kafka 0.11.0.3 的安装包，蛮适合在 CentOS 7 上搭建消息系统的。它对 JDK 1.8 支持还不错，配置也不复杂。像日志数据、用户行为流这种场景，用它来做消息中转挺稳的。文章里每一步都写得清楚，从 JDK 安装到启动 Kafka 服务，跟着走基本不会踩坑。而且还顺带提到了怎么用命令行生产消费消息，挺实用。如果你在搞日志系统或者实时流的 Demo，可以直接撸一套跑起来试试，响应也快，部署也轻松。

MQTT 是一种轻量级消息队列协议，基于发布/订阅模式，用于物联网和移动应用中。它提供可靠的端到端消息传输，可处理大量设备和消息。MQTT 具有低带宽消耗、低功耗和易于部署等优点。