custom broker是什么意思

brokern. 经纪人，掮客vi. 作为权力经纪人进行谈判vt. 以中间人等身分安排...

经纪人

dealer是交易员，自己参与投资，委托指令出去。broker是经纪商，是接受和撮合来自dealer委托交易指令的中间人。说白了就是，dearler掌握资金，broker掌握资源。

broker: 名词，经纪人；broke：形容词，一文不名的；或者是作为break的不定式意思写出来就明白了吧。它们没有任何关系，除了长得像

dealer：经销商，交易员（受委托从事直接面对消费者的专业人士）broker：经纪人，代理人（有专业批量代理执业执照的商务人士）

经纪人

broker 不在船舶中broker是很多行业都存在的一种职业！在海运中，broker分为租船+操作两个主要部门租船 主要任务是熟悉海运市场行情，跟船东已经租船人保持紧密的联系！租船的主要工作：询问船东空船租赁意向，帮船东寻找租家；并提供市场信息供其参考！！！询问租船人寻船意向，帮其搜索可用之船；作为中间人，促成两者成交，谈拢租金以及合同条款！待遇跟公司情况，以及自己的成交量有关！三五千至一两万每月 都有可能..操作的主要工作：成交后，作为中间人保证船东跟租家的联络通畅！协助船东以及租家处理履行合同过程中出现的问题等......待遇通常低于租船，两三千至近万 都有可能...

broker的主要职责是接受发布者发布的所有消息，并将其过滤后分发给不同的消息订阅者。 如今有很多的broker，下面就是一张关于各种broker对比的图片： 目前我用过的有mosquitto和emqttd（2.0版本后改叫EMQ），因为目前的需求是希望做每秒10万以上的数据接入，所以需要考虑建立集群。但是在使用mosquitto的过程中发现他不支持集群，所以就放弃了，转投emqttd。 在使用mosquitto过程中发现了一些问题： 在使用mosquitto时，如果想使用集群的话，可能会需要进行二次开发。目前只支持桥接。并且他在遍历时的效率非常低，使得他无法支持大量的客户端或者操作过于频繁的操作（比如十万或百万级别的客户端同时发送数据） emqttd有以下优点： EMQ 2.0 (Erlang/Enterprise/Elastic MQTT Broker) 是基于 Erlang/OTP 语言平台开发，支持大规模连接和分布式集群，发布订阅模式的开源 MQTT 消息服务器。(抄自 EMQ官方文档 )

代理

肯定是broker多啊。AGENT就是顾问，只存在于保险公司，直接就职于保险公司BROKER就是经纪，可存在于银行，经纪行，利益性合作公司等太多太多了。扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"

broker 代理人一般是指老外在中国找的代理，代理是完全听从客人的，付款和监督发货，一般不直接参与订单成交

dealer v.&n. 商人 someone who purchases and maintains an inventory of goods to be soldbroker n. 经纪人v. 作为中间人来安排a businessman who buys or sells for another in exchange for a commission

同意楼上的！要是你是一个很频繁做交易的投资人你就是trader 要是你是帮你的投资人在market上下单的经纪人你就是broker也就是国内所谓的红马甲

cultural broker

Broker - 是帮别人买卖的代理人、中间人、经纪人（或实体），其代理人收入是靠以买卖产生的佣金为收入，而不具有买卖的财产所有权。Dealer - 参与买卖的商人，交易员都可以称为Dealer, 它的特征是以自己身份（或自己代表的公司）做购买和销售，以赚取差价而获利，买卖过程中，他的财产所有权发生变化。NASDAQ场内的交易员两者都存在

SQL Server Service Broker 你可以理解为一种 数据库队列的 东西.异步处理的.例如我要执行一个耗时比较长的存储过程.普通的执行方法, 是我 执行了, 然后我等着服务器处理完了, 才能继续干别的事情.SQL Server Service Broker 则是以一种队列异步处理的机制来完成.我需要执行一个很耗时的处理.那么可能就是向某个 队列, 发送一个消息, 然后立即就返回了.这个时候, 我可以做其他的查询处理.等服务器执行完毕后, 再向我发一个消息, 告诉我 执行的结果.

estate broker 房产经纪人at 可能是指印在广告上的某个房产经纪人，所以用at。或者是省略了后面的地点，比如at the office of an estate broker。

是否开启自动生成。broker.id参数说明:broker的唯一标识id，默认值为-1，如果不指定Kafka会自动生成一个id，参数用来配置是否开启自动生成brokerId的功能，默认情况下为true，即开启此功能，自动生成的brokerId有一个基准值，即自动生成的brokerId必须超过这个基准值，这个基准值通过reserverd.broker.max.id参数配置，默认值为1000。

trader是交易员，站在场子里喊的那种，给了交易指令就去喊。Dealer是银行，market making，比如说你去银行换外币，在他的牌价下随时都给你换。Broker是房地产中介，不承担风险，只做搭桥收费的。

client 在可以发布和订阅消息之前，必须先连接到 broker，下面我们来看一下连接到 broker 的流程。 连接的建立由 Client 端发起，Client 端首先向 broker 发送一个 CONNECT 数据包，CONNECT 数据包包含以下内容（这里我们略过 fixed header）。 在 CONNECT 数据包可变头中，含有以下信息。 协议名称（Protocol name） ：值固定为 MQTT 字符。 协议版本 ：对于 MQTT3.1.1 来说，值为 4. 用户名标识 ：消息体中是否有用户名字段， 1bit ， 0 或 1。 密码标识 ：消息体中是否有密码字段，1bit，0 或 1。 遗愿消息 Retain 标志（will retain） ：标识遗愿消息是否是 retain 消息，1 bit，0 或 1。 遗愿消息 QoS 标志 （will QoS） ：标志遗愿消息的 QoS 是否存在，1 bit，0 或 1。 会话清除标志（clean session） ：标识 Client 是否建立一个持久化的会话，1bit，0或1，当 clean session 的标识为 0 时，代表 client 希望建立一个之久的会话连接，broker 间存储该 client 订阅的主题和未接受的消息，否则broker不会存储这些数据，同时在建立连接时清除这个 client 之前的持久化会话保存的数据。 心跳保持（keep alive） ：设置一个单位为秒的时间间隔，client 和 broker 之间在这个时间内至少需要进行一次消息交互，否则 client 和 broker 会认为它们之间的连接已断开。 CONNECT 数据包的消息体中包含了以下数据。 客户端标识符（client identifier） ：Client Identifier 是用来标识 Client 身份的字段，在 MQTT3.1.1 的版本中，这个字段的长度是 1 到 23个字节，而且只能包含数字和26个字母（包括大小写），broker 通过这个字段来区分不同的 client。所有在连接的时候，client应该保证它的 identifier 是唯一的，通常我们可以使用比如 UUID，唯一的设备硬件标识，或者 Android 设备的 DEVICE_ID 等作为 Client identifier 的取值来源。MQTT 协议中要求 Client 连接时必须带上 Client Identifier，但是也允许 broker 在实现时 Client Identifier 为空，这时 Broker 会为 Client 分配一个内部唯一的 Identifier。如果你需要使用持久化会话，那就必须自己为 Client 设定一个唯一的 Identifier。 用户名（Username） ：如果可变头中的用户标识设为 1，那么消息体中将包含用户名字段，Broker 可以使用用户名和密码来对接入的 Client 进行验证，只允许已经授权的 Client 接入。注意不同的 Client 需要使用不同的 Client Identifier，但它们可以使用同样的用户名和密码进行连接。 密码（password） ：如果可变头中的密码标识为1，那么消息体中将包含密码字段。 遗愿主题（will topic） ：如果可变头中遗愿标识设为1，那么消息体中将包遗愿主题，当 Client 非正常地中断连接的时候，Broker将向指定的遗愿主题中发布遗愿消息。 遗愿消息（will message） ：如果可变头中的遗愿标志为1，那么消息体中将包含遗愿消息，当 Client 非正常地中断连接的时候，Broker 将向指定的遗愿主题中发布由该字段指定的内容。 当 broker 收到 client 的 CONNECT 数据包之后，将检查并校验 CONNECT 数据包的内容，之后回复 Client 一个 CONNACK 数据包。 CONNACK 数据包包含以下内容（这里略过 Fixed header）。 CONNACK 数据包的可变头中，含有如下信息： 会话存在标识（Session Present Flag） ：用于标识在 Broker 上，是否存在该 client（用 client identifier 区分）的持久性会话，1bit，0或1。当 Client 在连接时设置 clean session = 1 ，则 CONNACK 中的 Session Present Flag 始终为 0；当 client 在连接时设置 clean session = 0 时，那么分为两种情况：如果 broker 上面保存了这个 Client 之前留下的持久性会话，那么 CONNACK 中的 session present flag 值为 1，如果 broker 没有保存该 client 的任何会话数据，那么 CONNACK 中 session present flag 值为 0. 连接返回码： 用于标识 client 是否连接建立成功，连接返回码如下： 在这里强调一下 code 4 和 5。Return Code 4 在 MQTT 协议中的含义是 Username 和 Password 的格式不正确，但是在大部分的 Broker 实现中，在使用错误的用户名密码时，得到的返回码也是 4。所以这里我们认为 4 就是代表错误的用户名或密码。Return Code 5 一般在 Broker 不使用用户名和密码而使用 IP 地址或者 Client Identifier 进行验证的时候使用，来标识 Client 没有通过验证。 CONNACK 没有 payload。 Client 主动关闭连接的流程很简单，只需要向 broker 发送一个 DISCONNECT 数据包就可以了。DISCONNECT 数据包没有可变头和消息体。在 Client 发送完 DISCONNECT 后，无需等待 broker 的回复（broker 也不会有回复），直接关闭底层的 tcp 连接即可。 MQTT 协议规定 Broker 在没有收到 Client 的 DISCONNECT 数据包之前都应该保持和 Client 连接，只有 Broker 在 Keep Alive 的时间间隔里，没有收到 Client 的任何 MQTT 数据包的时候会主动关闭连接。一些 Broker 的实现在 MQTT 协议上做了一些拓展，支持 Client 的连接管理，可以主动地断开和某个 Client 的连接。 Broker 主动关闭连接之前不会向 Client 发送任何 MQTT 数据包，直接关闭底层的 TCP 连接就完事了。

ActiveMQ (apache.org) 两种常用认证方式： 在activemq.xml配置文件的 <broker></broker> 内，添加如下 <plugins> ： 修改login.config配置文件，增加如下： 修改 users.properties 如下： 修改 conf/credentials.properties 如下： (该属性配置连接到broker的用户) 在web console 的 queue 选项卡下，新建一个queue。 如果权限不对，会提示如下 权限正确，会成功创建新queue，并可以进行管理 在activemq.xml配置文件的 <broker></broker>内，添加如下<plugins>： 这里已经配置了用户、密码，其他连接broker的配置都引用这里的用户信息。比如credentials.properties内的配置。 5.4.0 后， 可以配置 simple authentication plugin 来允许匿名访问。 配置如下：

broker 帮你把消息从发送端传送到接收端

销售员

作为韩国著名的艺人，颜值与实力共存，不仅长相甜美，并且演出的电视剧，人物形象刻画的生动美妙，是越来越多的关注喜欢她。

海外基金broker应该签IAA。如果基金要投资美股的IPO，投资美国的金融衍生品、基金的主券商（PrimeBroker）在欧洲注册（如伦敦），就还要面对来自美国和欧盟的合规要求（包括MiFiD等）。IAA是InvestmentAdvisoryAgreement，即投资顾问协议。投资顾问是指专门从事于提供投资建议而获薪酬的人士，它是投资服务中非常重要的角色。投资顾问，有广义和狭义之分。广义的投资顾问，可以是指为金融投资、房地产投资、商品投资等各类投资领域提供专业建议的专业人士。狭义的投资顾问，特指在证券行业为证券投资者提供专业证券投资咨询服务的人员。

distributor 是中间商 agent 是中介 不负责货物broker 经纪人 和秘书差不多 但是负责的多representative 代表

国内是权证 只有股票的权证，没有商品期货的权证国外有商品的期权，但商品的权证还没听说过期货不是等到期赚差价，你当天要是有价差挣你都可以平仓获利的感觉你说的权证像是在说期权Broker是经纪人的意思（中间介绍业务赚取手续费收入）

奔个儿；波柔个；烧含的听我的准没有错

win7系统关闭防火墙的方法：工具材料win7系统电脑方法步骤①在电脑屏幕右下角，右键点击网络图标，选择“打开网络和共享中心”。如图：②选择windows防火墙，如图：③点击“打开或者关闭windows防火墙”。如图：④在“家庭或者工作专用网络位置设置”及“公共网络位置设置”里面，选择“关闭windows防火墙（不推荐）”，然后点击“确定”，就关闭win7防火墙了。如图：

步骤如下：1、把整个conf文件夹复制一份，比如叫conf22、修改里面的activemq.xml文件①brokerName不能和原来的重复②数据存放的文件名称不能重复，比如<kahaDB directory = "${activemq.data}/kahadb2"/>③所有涉及的transportConnector的端口，都要和原来的不一样。注意不要超出端口的范围(0-65535)3、修改jetty.xml，把里面的默认端口号8161改成别的，不如91614、到bin下面，复制一个activemq，比如叫activemq2①修改程序的id，不能和原来的重复，ACTIVEMQ_PIDFILE="$ACTIVEMQ_DATA/activemq2.pid"②修改配置文件路径ACTIVEMQ_CONF="$ACTIVEMQ_BASE/conf2"③修改端口，tcp://localhost:61616把61616改成和activemq.xml里面的tcp端口一致。请注意，在activemq5.9.0版本中是这么修改。但我使用的是最新的5.12.1版本，在activemq中找不到该tcp端口的配置，折腾了半天才发现该版本把这个配置挪到了env文件。所以就需要拷贝一份env，比如就叫env2吧，然后再env2里面把61616改成和activemq.xml里面的tcp端口一致。最后别忘了把activemq2里面对env的引用改成env2。ACTIVEMQ_CONFIGS="/etc/default/activemq $HOME/.activemqrc $ACTIVEMQ_HOME/bin/env2"现在你可以到activemq的bin目录下分别执行./activemq start 和 ./activemq2 start 了。这两个broker服务应该能正常启动了。

dealer v.&n. 商人someone who purchases and maintains an inventory of goods to be soldbroker n. 经纪人v. 作为中间人来安排a businessman who buys or sells for another in exchange for a commission

保险行业在香港属於金融服务性行业，离不开专业人员的服务，这方面是主分为AGENT 和broker，网上销售主要在於核保方便的一般保险；人寿住院医疗等保障类保险多数是agent服务的，因为broker代理多数保险公司，售後服务只能说大大不如agent；而储蓄类的可以通过broker购买，因为可以通过他们购买不同公司的产品，虽然各大保险公司的产品都是大同小异。如果还有其他问题，可以私信

rocketmq是阿里巴巴开源的mq，目前在github拥有13+k的star。rocketmq是众多mq实现中，较少使用java实现的，因此对于java技术栈的人来说，拿rocketmq的源码作为切入点，理解mq的实现原理是非常合适的。 本文会从四大部分（namesrv、broker、producer、consumer）讲解rocketmq源码，之间的关系可见rocketmq架构图。 namesrv是类似zk的命名服务端，broker向它发起注册、producer与consumer向他拉取topic的队列。为什么不用现有的比如zk等中间件呢？应该是因为解耦：功能比较简单不需要引入外界中间件，避免引入新的复杂度，控制权在自己手上，简单即是美。 来到NamesrvStartup，里面定义里main方法，启动时会对NamesrvController进行创建，然后调用start方法对其进行启动，而启动过程是先initialize再start，打扫干净再迎客。 先看initialize，此方法主要对kvConfigManager进行加载、初始化远程服务器并注册处理器、初始化两个定时任务（扫描不活跃的broker、打印周期日志）。 再看start，主要是启动远程服务器，对本地端口进行绑定。 那broker怎么么向它发起注册？producer与consumer怎么向他拉取topic的队列？由上文可知，在初始化方法已经向远程服务器注册了处理器DefaultRequestProcessor，当请求进来时会流向processRequest方法。 我们挑选一些核心的请求处理进行解析： 1.REGISTER_BROKER 大于等于V3_0_11版本由registerBrokerWithFilterServer处理，主要是调用RouteInfoManager的registerBroker进行注册。 来到registerBroker，主要是对五个map存放broker相关信息， clusterAddrTable存放的是clusterName与brokerName的对应关系。 brokerAddrTable存放的是brokerName与brokerAddr的对应关系。 brokerLiveTable存放的是brokerAddr与brokerLiveInfo的对应关系。 filterServerTable存放的是brokerAddr与filterServerList的对应关系。 topicQueueTable存放的是topicName与queueDataList的对应关系。 2.GET_ROUTEINFO_BY_TOPIC 调用getRouteInfoByTopic，继续通过routeInfoManager的pickupTopicRouteData方法获取topicRouteData。 来到pickupTopicRouteData，实际上就是通过topicQueueTable获取到队列信息，然后根据brokerName从brokerAddrTable获取到brokerData，最后根据brokerAddr获取到filterServerList，进行返回。 来到broker的BrokerStartup，先创建brokerController在调用start启动broker。 先看createBrokerController，里面对配置进行处理，然后创建BrokerController并进行initialize。 initialize方法有点长，主要是对manager（topicConfigManager、consumerOffsetManager等）的加载，messageStore的初始化，线程池的生成（请求处理、心跳、落盘、日志等），生成远程服务器并且注册处理器。 而start会调用controller的start进行处理，其实就是调用各个start方法和向namesrv注册。 还记得注册的处理器吗？我们看下主要的处理器源码。

经纪人

broker 是第三方 是经销商，代表客服，目的为了赚取佣金而提供服务。dealer是做市人，是交易发起人，也是交易的当事人，使用自有账户进行交易，目的为了形成买卖价差而赚取收益。

dealer：经销商，交易员（受委托从事直接面对消费者的专业人士）broker：经纪人，代理人（有专业批量代理执业执照的商务人士）

broker 英[u02c8bru0259u028aku0259(r)] 美[u02c8brou028aku0259(r)] n. （股票、外币等） 经纪人; 中间人，代理人; 旧货商人; 〈口〉婚姻介绍人; vt. 作为权力经纪人进行谈判; 作为中间人来安排、设法; [例句]The United Nations brokered a peace in Mogadishu at the end of March.3月末，联合国出面在摩加迪沙进行了和平调解。[其他] 第三人称单数：brokers 复数：brokers 现在分词：brokering过去式：brokered 过去分词：brokered

RocketMQ架构上主要分为四部分构成： 消息生产者，负责生产消息。Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递，投递的过程支持快速失败并且低延迟 RocketMQ中的消息生产者都是以生产者组(Producer Group)的形式出现的。生产者组是同一类生产者的集合，这类Producer发送相同Topic类型的消息。一个生产者组可以同时发送多个主题的消息。 消息消费者，负责消费消息。一个消息消费者会从Broker服务器中获取到消息，并对消息进行相关业务处理 RocketMQ中的消息消费者都是以消费者组(Consumer Group)的形式出现的。消费者组是统一类消费者的集合，这类Consumer消费的是同一个Topic类型的消息。消费者组使得在消息消费方法，实现负载均衡（讲一个Topic中不同的Queue平均分配给同一个Consumer Group的不同Consumer，并不是负载均衡）和容错(一个Consumer挂了，该Consumer Group中的其他Consumer可以接着消费元Consumer消费的Queue)的目标变得非常容易 消费者组中Consumer的数量应小于等于Topic的Queue数量。如果超出Queue数量，则多出的Consumer将不能消费消息。 不过一个Topic类型的消息可以被多个消费者组同时消费。 NameServer是一个Broker与Topic路由的注册中心，支持Broker的动态注册与发现。 RocketMQ的思想来自于Kafuka，而Kafka是以来了Zookeeper的。所以，在RocketMQ的早期版本也依赖Zookeeper。从3.0开始去掉了Zookeeper的依赖，使用了自己的NameServer。 NameServer通常也是以集群的方式部署，不过，NameServer是无状态的，即NameServer集群中的各个节点之间是无差异的，各个节点相互不进行信息通讯。那各个节点中的数据是如何进行数据同步的呢？在Broker节点启动时，轮询NameServer列表，与每个NameServer节点建立长连接，发起注册请求。在NameServer内部维护者一个Broker列表，用来动态存储Broker信息 Broker节点为了证明自己是活着的，为了维护与NameServer间的长连接，会将最新的信息以心跳包的方式上报给NameServer，每30秒发送一次心跳。心跳包中包含BrokerId、Broker地址(IP+Port)、Broker名称、Broker所属集群名称等等。NameServer在接收到心跳包后，会更新心跳时间戳，记录这个Broker的最新存活时间。 由于Broker关机、宕机或网络抖动等原因，NameServer没有收到Broker的心跳，NameServer可能会将其从Broker列表中剔除 NameServer中有一个定时任务，每隔10秒就会扫描一次Broker表，查看每一个Broker的最新心跳时间戳距离当前时间是否超过120秒，如果超过，则会判定Broekr失效，然后将其从Broker列表中剔除。 RocketMQ的路由发现采用的是Pull模型。当Topic路由信息出现变化时，NameServer不会主动推送给客户端，而是客户端定时拉取最新的路由。默认每30秒拉取一次最新的路由 客户端再配置时必须要写上NameServer集群的地址，那么客户端道理连接在哪个NameServer节点呢?客户端首先会生产一个随机数，然后再与NameServer节点数取模，此时得到的就是要连接的节点索引，然后就会进行连接。如果连接失败，则会采用round-robin策略，逐个尝试去连接其他节点。 首先采用的是 随机策略 进行选择，失败后采用的是轮询策略。 Broker充当着消息中转角色，负责存储消息、转发消息。Broker在RocketMQ系统中负责接收并存储从生产者发送来的消息，同时为消费者的拉取请求作准备。Broker同时也存储着消息相关的元数据，包括消费者组、消费进度偏移offset、主题、队列等 Remoting Module ：整个Broker的实体，负责处理来自clients端的请求。而这个Broker实体则由以下模块构成。 Client Manager ：客户端管理器。负责接收、解析客户端(Producer/Consumer)请求，管理客户端。 Store Service ：存储服务。提供方便简单的API接口，处理消息存储到物理硬盘和消息查询功能。 HA Service ：高可用服务，提供Master Broker和Slave Broker之间的数据同步功能。 Index Service ：索引服务。根据特定的Message Key，对投递到Broker的消息进行索引服务，同时也提供根据Message Key对消息进行快速查询的功能 为了增强Broker性能与吞吐量，Broker一般都是以集群形式出现的。各集群节点中可能存放着相同Topic的不同Queue。 如果某Broker节点宕机，如何保证数据不丢失呢？ 其解决方案是，将每个Broekr集群节点进行横向扩展，即将Broker节点再建为一个HA集群，解决单点问题。 Broker节点集群是一个主从集群，即有Master和Slave两种角色。Master负责处理读写操作请求，Slave负责对Master中的数据进行备份。当Master挂掉了，Slaver会自动切换为Master去工作。所以这个Broker集群式主备集群。Master与Slave的对应关系是通过指定相同的BrokerName、不同的BrokerId来确定的。BrokerId为0表示Master，非0表示Slave。每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所有NameServer。 ①启动NameServer，NameServer启动后开始监听端口，等待Broker、Producer、Consumer连接 ②启动Broker时，Broker会与所有的NameServer保持长连接，每30秒向NameServer定时发送心跳包 ③发送消息前，可以先创建Topic ,创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，当然，在创建Topic时也会将Topic与Broker的关系写入到NameServer中。也可以在发送消息时自动创建Topic。 ④Producer发送消息，启动时先跟NameServer集群中的其中一台建立长连接，并从NameServer中获取路由信息，即当前发送Topic的Queue与Broker地址的映射关系。然后根据算法策略从队选择一个Queue，与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发送消息。 ⑤Consumer与Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取其所订阅Topic的路由信息，然后根据算法策略从路由信息中获取到其要消费的Queue，然后与Broker建立长连接，消费其中的消息。Consumer会向Broker发送心跳，以确保Broker的存活状态 手动创建Topic时，有两种模式： 自动创建Topic时，默认采用的是Broker模式，会为每个Broker默认创建四个Queue 从物理上讲，读/写队列是同一个队列。所以，不存在读/写队列数据同步问题。读/写队列是逻辑上进行区分的概念 。一般来说，读/写队列数量是相同的。 读/写队列数量不同是有问题的。 但这样可以方便缩容 perm用于设置对当前创建Topic的操作权限：2表示只写，4表示只读，6表示读写

RSocket Broker Server RSocket Broker Server是一个标准的Spring Boot应用,你只需要在Spring Boot应用添加以下依赖: 然后在application.yaml文件。

DCOM配置RuntimeBroker启动和激活权限无法编辑的解决方法：1、按WIN+R组合键，输入regedit，按回车键；2、HKEY_CLASSES_ROOTAppID{9CA88EE3-ACB7-47c8-AFC4-AB702511C276}，鼠标右键选择权限；3、选择SYSTEM，勾选允许完全控制，点确定；4、按WIN+X组合键——选择搜索；5、在搜索栏里输入组件服务，点击组件服务；6、组件服务——计算机——【我的电脑】——DCOM配置，选择RuntimeBroker，鼠标右键选择属性；注：在此之前请切换到列表视图，方便查找。7、选择安全选项卡，此时可看到启动和激活权限就变成可编辑状态了，点编辑按钮；8、选择SYSYTEM，勾选允许本地启动和本地激活，点确定。

RabbitMQ分布式部署有3种方式： Federation与Shovel都是以插件的形式来实现，复杂性相对高，而集群是RabbitMQ的自带属性，相对简单。 这三种方式并不是互斥的，可以根据需求选择相互组合来达到目的。 RabbitMQ本身是基于Erlang编写，Erlang语言天生具备分布式特性（通过同步Erlang集群各节点的magic cookie来实现）。 因此，RabbitMQ天然支持Clustering。这使得RabbitMQ本身不需要像ActiveMQ、Kafka那样通过ZooKeeper分别来实现HA方案和保存集群的元数据。集群是保证可靠性的一种方式，同时可以通过水平扩展以达到增加消息吞吐量能力的目的。 我们把部署RabbitMQ的机器称为节点，也就是broker。broker有2种类型节点： 磁盘节点 和 内存节点 。顾名思义，磁盘节点的broker把元数据存储在磁盘中，内存节点把元数据存储在内存中，很明显，磁盘节点的broker在重启后元数据可以通过读取磁盘进行重建，保证了元数据不丢失，内存节点的broker可以获得更高的性能，但在重启后元数据就都丢了。 元数据包含以下内容： 单节点系统必须是磁盘节点 ，否则每次你重启RabbitMQ之后所有的系统配置信息都会丢失。 集群中至少有一个磁盘节点 ，当节点加入和离开集群时，必须通知磁盘 节点。 如果集群中的唯一一个磁盘节点，结果这个磁盘节点还崩溃了，那会发生什么情况？集群依然可以继续路由消息（因为其他节点元数据在还存在），但无法做以下操作： 也就是说，如果唯一磁盘的磁盘节点崩溃， 集群是可以保持运行的，但不能更改任何东西 。为了增加可靠性，一般会在集群中设置两个磁盘节点，只要任何一个处于工作状态，就可以保障集群的正常服务。 RabbitMQ的集群模式分为两种： 普通模式 与 镜像模式 。 普通模式，也是默认的集群模式。 对于Queue来说， 消息实体只存在于其中一个节点 ，A、B两个节点仅有相同的元数据，即队列结构。当消息进入A节点的Queue中后，consumer从B节点拉取时，RabbitMQ会临时在A、B间进行消息传输，把A中的消息实体取出并经过B发送给consumer。所以consumer应尽量连接每一个节点，从中取消息。即对于同一个逻辑队列，要在多个节点建立物理Queue。否则无论consumer连A或B，出口总在A，会产生瓶颈。 队列所在的节点称为 宿主节点 。 队列创建时，只会在宿主节点创建队列的进程，宿主节点包含完整的队列信息，包括元数据、状态、内容等等。因此， 只有队列的宿主节点才能知道队列的所有信息 。 队列创建后，集群只会同步队列和交换器的元数据到集群中的其他节点，并不会同步队列本身，因此 非宿主节点就只知道队列的元数据和指向该队列宿主节点的指针 。 假如现在一个客户端需要对Queue A进行发布或者订阅，发起与集群的连接，有两种可能的场景： 由于节点之间存在路由转发的情况，对延迟非常敏感，应当只在本地局域网内使用，在广域网中不应该使用集群，而应该用Federation或者Shovel代替。 这样的设计，保证了不论从哪个broker中均可以消费所有队列的数据，并分担了负载，因此，增加broker可以线性提高服务的性能和吞吐量。 但该方案也有显著的缺陷，那就是 不能保证消息不会丢失 。当集群中某一节点崩溃时，崩溃节点所在的队列进程和关联的绑定都会消失，附加在那些队列上的消费者也会丢失其订阅信息，匹配该队列的新消息也会丢失。比如A为宿主节点，当A节点故障后，B节点无法取到A节点中还未消费的消息实体。如果做了消息持久化，那么得等A节点恢复，然后才可被消费；如果没有持久化的话，然后就没有然后了…… 肯定有不少同学会问，想要实现HA方案，那将RabbitMQ集群中的所有Queue的完整数据在所有节点上都保存一份不就可以了吗？比如类似MySQL的主主模式，任何一个节点出现故障或者宕机不可用时，那么使用者的客户端只要能连接至其他节点，不就能够照常完成消息的发布和订阅吗？ RabbitMQ这么设计是基于性能和存储空间上来考虑： 引入 镜像队列 （Mirror Queue）的机制，可以将队列镜像到集群中的其他Broker节点之上，如果集群中的一个节点失效了，队列能够自动切换到镜像中的另一个节点上以保证服务的可用性。 一个镜像队列中包含有1个主节点master和若干个从节点slave。其主从节点包含如下几个特点： 该模式和普通模式不同之处在于，消息实体会主动在镜像节点间同步，而不是在consumer取数据时临时拉取。该模式带来的副作用也很明显，除了降低系统性能外，如果镜像队列数量过多，加之大量的消息进入，集群内部的网络带宽将会被这种同步通讯大大消耗掉。所以在对可靠性要求较高的场合中适用。 一个队列想做成镜像队列，需要先设置policy，然后客户端创建队列的时候，rabbitmq集群根据队列名称自动设置为普通队列还是镜像队列。 镜像队列的配置通过添加policy完成，policy添加的命令为： 例如，对队列名称以hello开头的所有队列进行镜像，并在集群的两个节点上完成镜像，policy的设置命令为： rabbitmqctl set_policy hello-ha "^hello" "{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}" 通常队列由两部分组成：一部分是AMQQueue，负责AMQP协议相关的消息处理，即接收生产者发布的消息、向消费者投递消息、处理消息confirm、acknowledge等等；另一部分是BackingQueue，它提供了相关的接口供AMQQueue调用，完成消息的存储以及可能的持久化工作等。 镜像队列基本上就是一个特殊的BackingQueue，它内部包裹了一个普通的BackingQueue做本地消息持久化处理，在此基础上增加了将消息和ack复制到所有镜像的功能。所有对mirror_queue_master的操作，会通过组播GM（下面会讲到）的方式同步到各slave节点。GM负责消息的广播，mirror_queue_slave负责回调处理，而master上的回调处理是由coordinator负责完成。mirror_queue_slave中包含了普通的BackingQueue进行消息的存储，master节点中BackingQueue包含在mirror_queue_master中由AMQQueue进行调用。 消息的发布（除了Basic.Publish之外）与消费都是通过master节点完成。master节点对消息进行处理的同时将消息的处理动作通过GM广播给所有的slave节点，slave节点的GM收到消息后，通过回调交由mirror_queue_slave进行实际的处理。 GM(Guarenteed Multicast) 是一种可靠的组播通讯协议，该协议能够保证组播消息的原子性，即保证组中活着的节点要么都收到消息要么都收不到。它的实现大致如下： 将所有的节点形成一个循环链表，每个节点都会监控位于自己左右两边的节点，当有节点新增时，相邻的节点保证当前广播的消息会复制到新的节点上；当有节点失效时，相邻的节点会接管保证本次广播的消息会复制到所有的节点。在master节点和slave节点上的这些gm形成一个group，group（gm_group）的信息会记录在mnesia中。不同的镜像队列形成不同的group。消息从master节点对于的gm发出后，顺着链表依次传送到所有的节点，由于所有节点组成一个循环链表，master节点对应的gm最终会收到自己发送的消息，这个时候master节点就知道消息已经复制到所有的slave节点了。 slave节点先从gm_group中获取对应group的所有成员信息，然后随机选择一个节点并向这个节点发送请求，这个节点收到请求后，更新gm_group对应的信息，同时通知左右节点更新邻居信息（调整对左右节点的监控）及当前正在广播的消息，然后回复通知请求节点成功加入group。请求加入group的节点收到回复后再更新rabbit_queue中的相关信息，并根据需要进行消息的同步。 当slave节点失效时，仅仅是相邻节点感知，然后重新调整邻居节点信息、更新rabbit_queue、gm_group的记录等。如果是master节点失效，"资格最老"的slave节点被提升为master节点，slave节点会创建出新的coordinator，并告知gm修改回调处理为coordinator，原来的mirror_queue_slave充当amqqueue_process处理生产者发布的消息，向消费者投递消息等。 上面提到如果是slave节点失效，只有相邻的节点能感知到，那么master节点失效是不是也是只有相邻的节点能感知到？假如是这样的话，如果相邻的节点不是"资格最老"的节点，怎么通知"资格最老"的节点提升为新的master节点呢? 实际上，所有的slave节点在加入group时，mirror_queue_slave进程会对master节点的amqqueue_process进程（也可能是mirror_queue_slave进程）进行监控，如果master节点失效的话，mirror_queue_slave会感知，然后再通过gm进行广播，这样所有的节点最终都会知道master节点失效。当然，只有"资格最老"的节点会提升自己为新的master。 消息从master节点发出，顺着节点链表发送。在这期间，所有的slave节点都会对消息进行缓存，当master节点收到自己发送的消息后，会再次广播ack消息，同样ack消息会顺着节点链表经过所有的slave节点，其作用是通知slave节点可以清除缓存的消息，当ack消息回到master节点时对应广播消息的生命周期结束。 下图为一个简单的示意图，A节点为master节点，广播一条内容为"test"的消息。"1"表示消息为广播的第一条消息；"id=A"表示消息的发送者为节点A。右边是slave节点记录的状态信息。 为什么所有的节点都需要缓存一份发布的消息呢？ master发布的消息是依次经过所有slave节点，在这期间的任何时刻，有可能有节点失效，那么相邻的节点可能需要重新发送给新的节点。例如，A->B->C->D->A形成的循环链表，A为master节点，广播消息发送给节点B，B再发送给C，如果节点C收到B发送的消息还未发送给D时异常结束了，那么节点B感知后节点C失效后需要重新将消息发送给D。同样，如果B节点将消息发送给C后，B,C节点中新增了E节点，那么B节点需要再将消息发送给新增的E节点。 配置镜像队列的时候有个 ha-sync-mode 属性，这个有什么用呢? 新节点加入到group后，最多能从左边节点获取到当前正在广播的消息内容，加入group之前已经广播的消息则无法获取到。如果此时master节点不幸失效，而新节点有恰好成为了新的master，那么加入group之前已经广播的消息则会全部丢失。 注意：这里的消息具体是指新节点加入前已经发布并复制到所有slave节点的消息，并且这些消息还未被消费者消费或者未被消费者确认。如果新节点加入前，所有广播的消息被消费者消费并确认了，master节点删除消息的同时会通知slave节点完成相应动作。这种情况等同于新节点加入前没有发布任何消息。 避免这种问题的解决办法就是对新的slave节点进行消息同步。当 ha-sync-mode 配置为自动同步（automatic）时，新节点加入group时会自动进行消息的同步；如果配置为manually则需要手动操作完成同步。 Federation直译过来是联邦，它的设计目标是使 RabbitMQ 在不同的 Broker 节点之间进行消息传递而无须建 立集群。具有以下特点： 那么它到底有什么用呢？我们可以从一个实际场景入手： 有两个服务分别部署在国内和海外，它们之间需要通过消息队列来通讯。 很明显无论RabbitMQ部署在海外还是国内，另一方一定得忍受连接上的延迟。因此我们可以在海外和国内各部署一个MQ，这样一来海外连接海外的MQ,国内连接国内，就不会有连接上的延迟了。 但这样还会有问题，假设某生产者将消息存入海外MQ中的某个队列 queueB ， 在国内的服务想要消费 queueB 消息，消息的流转及确认必然要忍受较大的网络延迟 ，内部编码逻辑也会因这一因素变得更加复杂。 此外，服务可能得维护两个MQ的配置，比如国内服务在生产消息时得使用国内MQ，消费消息时得监听海外MQ的队列，降低了系统的维护性。 可能有人想到可以用集群，但是RabbitMQ的集群对延迟非常敏感，一般部署在局域网内，如果部署在广域网可能会产生网络分区等等问题。 这时候，Federation就派上用场了。它被设计成能够容忍不稳定的网络连接情况，完全能够满足这样的场景。 那使用Federation之后是怎样的业务流程呢? 首先我们在海外MQ上定义exchangeA，它通过路由键“rkA”绑定着queueA。然后用Federation在exchangeA上建立一条 单向 连接到国内RabbitMQ，Federation则自动会在国内RabbitMQ建立一个exchangeA交换器（默认同名）。 这时候，如果部署在国内的client C在国内MQ上publish了一条消息，这条消息会通过 Federation link 转发到海外MQ的交换器exchangeA中，最终消息会存入与 exchangeA 绑定的队列 queueA 中，而client C也能立即得到返回。 实际上，Federation插件还会在国内MQ建立一个内部的交换器：exchangeA→ broker3 B（broker3是集群名），并通过路由键 "rkA"将它和国内MQ的exchangeA绑定起来。接下来还会在国内MQ上建立一个内部队列federation: exchangeA->broker3 B，并与内部exchange绑定。这些操作都是内部的，对客户端来说是透明的。 值得一提的是，Federation的连接是单向的，如果是在海外MQ的exchangeA上发送消息是不会转到国内的。 这种在exchange上建立连接进行联邦的，就叫做 联邦交换器 。一个联邦交换器接收上游（upstream）的信息，这里的上游指的是其他的MQ节点。 对比前面举的例子，国内MQ就是上游，联邦交换器能够将原本发送给上游交换器的消息路由到本地的某个队列中。 有联邦交换器自然也有联播队列，联邦队列则允许一个本地消费者接收到来自上游队列的消息 。 如图，海外MQ有队列A，给其设置一条链接，Federation则自动会在国内RabbitMQ建立一个队列A（默认同名）。 当有消费者 ClinetA连接海外MQ并消费 queueA 中的消息时，如果队列 queueA中本身有若干消息堆积，那么 ClientA直接消费这些消息，此时海外MQ中的queueA并不会拉取国内中的 queueA 的消息；如果队列 queueA中没有消息堆积或者消息被消费完了，那么它会通过 Federation link 拉取上游队列 queueA 中的消息(如果有消息)，然后存储到本地，之后再被消费者 ClientA进行消费 。 首先开启Federation 功能： 值得注意的是，当需要在集群中使用 Federation 功能的时候，集群中所有的节点都应该开启 Federation 插件。 接下来我们要配置两个东西：upstreams和Policies。 每个 upstream 用于定义与其他 Broker 建立连接的信息。 通用参数如下： 然后定义一个 Policy， 用于匹配交换器： ^exchange 意思是将匹配所有以exchange名字开头的交换器，为它们在上游创建连接。这样就创建了一个 Federation link。 Shovel是RabbitMQ的一个插件， 能够可靠、持续地从一个Broker 中的队列（作为源端，即source ）拉取数据并转发至另一个Broker 中的交换器（作为目的端，即destination ）。作为源端的队列和作为目的端的交换器可以同时位于同一个 Broker 上，也可以位于不同的 Broker 上。 使用Shovel有以下优势： 使用Shovel时，通常源为队列，目的为交换器： 但是，也可以源为队列，目的为队列。实际也是由交换器转发，只不过这个交换器是默认交换器。配置交换器做为源也是可行的。实际上会在源端自动新建一个队列，消息先存在这个队列，再被Shovel移走。 使用Shovel插件命令： Shovel 既可以部署在源端，也可以部署在目的端。有两种方式可以部署 Shovel： 其主要差异如下： 来看一个使用Shovel治理消息堆积的案例。 当某个队列中的消息堆积严重时，比如超过某个设定的阈值，就可以通过 Shovel 将队列中的消息移交给另一个集群。

Agent: [ eidu0292u0259nt ] n. 代理人,代理商,特工人员 例句与用法1. He used to be a literary agent. 他曾是一位著作经纪人。 2. I have been instructed by my agent that you still owe me 100 pounds. 我的代理人通知我，你还欠我100磅。 3. The agent spoke on behalf of his principal. 代理人代表他的委托人说话。 4. Should you not wish our agent to call, please let us know. 你若不希望我们的代理人去造访，请告之。 5. For further information, contact your local agent. 要进一步了解情况，请与本地代理商联系。 6. I booked my holiday through my local travel agent. 我是由本地的旅游代理人预先安排的度假事宜。 7. FBI is on the look out for the agent these days. 这些天联邦调查局正在注意那个特工。 8. He and his agent have parted company/He has parted company with his agent. 他和他的代理人散伙了. broker: [ bru0259uku0259 ] n. 经纪人 v. 作为中间人来安排 [ 过去式brokered 过去分词brokered 现在分词brokering 第三人称单数brokers ] 例句与用法1. The broker buys and sells shares for others. 经纪人替他人买卖股票。 2. I am an insurance broker. 我是一名保险经纪人。 3. I took out a tight wad of dividend warrants ringed with a rubber band, and the records in the wad would have gladdened the heart of a broker. 我拿出一迭用橡皮筋扎紧的股息单，记在这迭单子上的数字原本会使一个经纪人非常开心的。 4. I do not regard a broker as a member of the human race. 我不把经纪人当作是人类的一个成员。

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[toc] 分析一个消息队列主要从这几个点出来。 在后半部分主要分析了 kafka 对以上几点的保证。 详见下文分析重点分析。 事务支持方面，ONS/RocketMQ较为优秀，但是不支持消息批量操作, 不保证消息至少被消费一次. Kafka提供完全分布式架构, 并有replica机制, 拥有较高的可用性和可靠性, 理论上支持消息无限堆积, 支持批量操作, 消费者采用Pull方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次. 但是官方提供的运维工具不友好，开源社区的运维工具支持的版本一般落后于最新版本的Kafka. 目前使用的MNS服务，拥有HTTP REST API, 使用简单, 数据可靠性高, 但是不保证消息有序，不能回溯数据. RabbitMQ为重量级消息系统， 支持多协议(很多协议是目前业务用不到的), 但是不支持回溯数据, master挂掉之后， 需要手动从slave恢复, 可用性略逊一筹. 以rcoketMQ为例，他的集群就有 第一眼看到这个图，就觉得和kafka好像，只是NameServer集群，在kafka中是用zookeeper代替，都是用来保存和发现master和slave用的。 通信过程如下: Producer 与 NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从 NameServer 获取 Topic 路由信息，并向提供 Topic 服务的 Broker Master 建立长连接，且定时向 Broker 发送心跳。 Producer 只能将消息发送到 Broker master，但是 Consumer 则不一样，它同时和提供 Topic 服务的 Master 和 Slave建立长连接，既可以从 Broker Master 订阅消息，也可以从 Broker Slave 订阅消息。 那么kafka呢？ 为了对比说明直接上kafka的拓补架构图 如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。 最骚的一个操作，消费者业务自己去保证幂等性。 换一个说法，如何保证消息队列的幂等性? 另外说一点，幂等性的保证需要在一次请求中所有链路都是幂等的，再能最终保证这次请求的幂等，比如前段按钮点击两次，后端认为都是这是两次不同的请求，当然处理成两次请求，所以说一个请求的幂等性，需要全局的幂等才能保证。 其实无论是哪种消息队列，造成重复消费原因其实都是类似的。正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。只是不同的消息队列发送的确认信息形式不同。 例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志，kafka实际上有个offset的概念，简单说一下(后续详细解释),就是每一个消息都有一个offset，kafka消费过消息后，需要提交offset，让消息队列知道自己已经消费过了。 那造成重复消费的原因?，就是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。 如何解决?这个问题针对业务场景来答分以下几点 其实这个可靠性传输，每种MQ都要从三个角度来分析:生产者弄丢数据、消息队列弄丢数据、消费者弄丢数据。 从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。 transaction(事物机制)机制就是说，发送消息前，开启事物(channel.txSelect())，然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事物就会回滚(channel.txRollback())，如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。然而缺点就是吞吐量下降了。 生产上用confirm模式的居多。一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。 简单来讲 confirm模式就是生产者发送请求，到了消息队列，消息队列会回复一个消息收到的应答，如果没收到，生产者开始重试。 处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信号，生产者会自动重发。 消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式。这种模式下，消费者会自动确认收到信息。这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息(但是消息队列那边已经认为消息被消费了)，就会丢失该消息。 至于解决方案，采用手动确认消息即可。 kafka为例 Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，然后无论该Topic的Replication Factor为多少（也即该Partition有多少个Replica），Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。Leader会将该消息写入其本地Log。每个Follower都从Leader中pull数据。 在kafka生产中，基本都有一个leader和多个follwer。follwer会去同步leader的信息。因此，为了避免生产者丢数据，做如下两点配置 针对消息队列丢数据的情况，无外乎就是，数据还没同步，leader就挂了，这时zookpeer会将其他的follwer切换为leader,那数据就丢失了。针对这种情况，应该做两个配置。 这种情况一般是自动提交了offset，然后你处理程序过程中挂了。kafka以为你处理好了。再强调一次offset是干嘛的。 offset：指的是kafka的topic中的每个消费组消费的下标。简单的来说就是一条消息对应一个offset下标，每次消费数据的时候如果提交offset，那么下次消费就会从提交的offset加一那里开始消费。 比如一个topic中有100条数据，我消费了50条并且提交了，那么此时的kafka服务端记录提交的offset就是49(offset从0开始)，那么下次消费的时候offset就从50开始消费。 针对这个问题，通过某种算法，将需要保持先后顺序的消息放到同一个消息队列中(kafka中就是partition,rabbitMq中就是queue)。然后只用一个消费者去消费该队列。 有的人会问:那如果为了吞吐量，有多个消费者去消费怎么办？ 简单来说消息的时序性也可以通过错误重试来解决。 比如我们有一个微博的操作，发微博、写评论、删除微博，这三个异步操作。如果是这样一个业务场景，那只要重试就行。比如你一个消费者先执行了写评论的操作，但是这时候，微博都还没发，写评论一定是失败的，等一段时间。等另一个消费者，先执行写评论的操作后，再执行，就可以成功。 总之，针对这个问题，我的观点是保证入队有序就行，出队以后的顺序交给消费者自己去保证，没有固定套路。 为了做到水平扩展，一个topic实际是由多个partition组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加partition的数量来进行横向扩容。 单个parition内是保证消息有序。 订阅topic是以一个消费组来订阅的，一个消费组里面可以有多个消费者。 同一个消费组中的两个消费者，只能消费一个partition。 换句话来说，就是一个partition，只能被消费组里的一个消费者消费，但是可以同时被多个消费组消费。 如果消费组内的消费者如果比partition多的话，那么就会有个别消费者一直空闲。 kafka api 提供了很多功能比如 生产者能指定 topic 和 Partition 来投递消息，并且还有延迟消息，事务消息等等，详见下面的 api 文档 http://kafka.apache.org/documentation.html#api 这个是 api 的中文文档 http://orchome.com/66 Kakfa Broker集群受Zookeeper管理。 这里先说下 关于partition的分配，还有leader的选举，总得有个执行者。在kafka中，这个执行者就叫controller。kafka使用zk在broker中选出一个controller，用于partition分配和leader选举。 所有的Kafka Broker节点一起去Zookeeper上注册一个临时节点，并且只有一个Kafka Broker会注册成功，其他的都会失败，所以这个成功在Zookeeper上注册临时节点的这个Kafka Broker会成为 Kafka Broker Controller ，其他的Kafka broker叫 Kafka Broker follower 。（这个过程叫Controller在ZooKeeper注册Watch）。 这个Controller会监听其他的Kafka Broker的所有信息，如果这个kafka broker controller宕机了，在zookeeper上面的那个临时节点就会消失，此时所有的kafka broker又会一起去Zookeeper上注册一个临时节点。 Kafka提供3种消息传输一致性语义：最多1次，最少1次，恰好1次。 最少1次(at most once)：可能会重传数据，有可能出现数据被重复处理的情况; 最多1次(at least once)：可能会出现数据丢失情况; 恰好1次(Exactly once)：并不是指真正只传输1次，只不过有一个机制。确保不会出现“数据被重复处理”和“数据丢失”的情况。 操作系统本身有一层缓存，叫做page cache，是在内存里的缓存，我们也可以称之为os cache，意思就是操作系统自己管理的缓存。 每新写一条消息，kafka就是在对应的文件append写，所以性能非常高。 https://mp.weixin.qq.com/s/sCRC5h0uw2DWD2MixI6pZw 我觉得的靠的是这两个参数 这篇主要从生产和消费的角度详细给出的过程 https://www.cnblogs.com/cyfonly/p/5954614.html

若没有分区，一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中，就会分布不均匀，即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多，若此topic的消息压力很大的情况下，服务器A就可能导致压力很大，吞吐也容易导致瓶颈。 有了分区后，假设一个topic可能分为10个分区，kafka内部会根据一定的算法把10分区尽可能均匀分布到不同的服务器上，比如：A服务器负责topic的分区1，B服务器负责topic的分区2，在此情况下，Producer发消息时若没指定发送到哪个分区的时候，kafka就会根据一定算法上个消息可能分区1，下个消息可能在分区2。当然高级API也能自己实现其分发算法。

本来这个错误是很简单的错误，本意是mq上边开启了acl验证机制，而客户端没有配置accessKey。配置mq的broker和plain_acl两个配置文件，客户端加入acl相关代码，主要是加入了AclRPCHook，在发送消息之前插入accessKey和签名供mq进行校验。之后用测试工程引用本地maven库上安装的rocket工具库进行测试，结果之前能用的代码在用了acl之后一直报错：提示accessKey没配置。

msmq.formatnamenet.msmq关闭这两个进程显示是在SMSvchHost（2）这个进程里关闭RuntimeBroker然后就不会出现了

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以下单词的谐音读法：commence：寇蛮丝commerce：寇么丝broker：补柔克being：病

From： BrokerController start() Math.max(10000, Math.min(brokerConfig.getRegisterNameServerPeriod(), 60000)) 上面这一句直接控制了中间的自定义值的范围，避免了大量的if判断