分布式消息系统的核心架构设计
分布式消息系统的创建首先需要明确其核心目标：实现高可用、高并发、低延迟的消息传递，同时保证数据一致性和可扩展性，系统架构通常由消息生产者、消息代理、消费者存储模块以及监控管理组件构成，消息代理是核心，负责消息的存储、路由和投递，其设计直接影响系统的性能与可靠性，常见的架构模式包括中心化代理和去中心化代理，前者如Kafka的Topic分区模式，后者如RabbitMQ的镜像队列模式，需根据业务场景选择。
消息模型的选型与实现
消息模型是分布式消息系统的骨架，主要分为点对点模型和发布/订阅模型，点对点模型中，消息生产者将消息发送到队列，消费者从队列中拉取消息，每条消息仅被一个消费者处理，适用于任务分发等场景；发布/订阅模型则通过主题（Topic）实现消息广播，多个消费者可订阅同一主题，消息会被广播给所有订阅者，适合通知、日志收集等场景，实现时需考虑消息的持久化机制，如将消息写入磁盘或数据库，防止系统故障导致数据丢失，同时支持消息的重复消费去重，通过唯一ID或幂等性设计保障数据一致性。
高可用与容错机制的设计
高可用是分布式系统的核心要求，通常通过冗余部署和数据副本实现，以Kafka为例，其通过多副本（Replica）机制和Leader选举策略，当Broker节点故障时，副本可自动切换为新的Leader，确保服务不中断，RabbitMQ则通过镜像队列将队列数据复制到多个节点，即使单个节点宕机，其他节点仍可提供服务，需设计消息的确认（ACK）机制，生产者发送消息后需等待Broker的确认，消费者处理完成后需反馈ACK，未确认的消息可被重新投递，避免消息丢失。
性能优化与扩展性考量
分布式消息系统的性能瓶颈常出现在消息存储和网络传输环节，优化存储可采用分区（Partition）和分片（Sharding）技术，将消息分散到多个节点并行处理，如Kafka的Topic分区可支持多个生产者和消费者同时操作，大幅提升吞吐量，网络层面可通过零拷贝（Zero-Copy）技术减少数据复制开销，使用高效序列化协议（如Protocol Buffers）降低消息体积，扩展性设计需支持水平扩展，即通过增加节点线性提升系统容量，同时动态调整分区数量和副本因子，适应业务增长需求。
监控、管理与运维体系
完善的监控与管理系统能保障分布式消息系统的稳定运行，需监控关键指标，如消息生产/消费速率、延迟、堆积量、节点资源使用率等，通过Prometheus、Grafana等工具实现可视化告警，管理功能包括主题创建、权限控制、消息重试等运维操作，支持动态配置调整，需设计日志追踪系统，记录消息流转全链路，便于排查问题，对于大规模集群，可采用自动化运维工具（如Kubernetes）进行部署和扩缩容，降低人工维护成本。
安全性与一致性保障
安全性是分布式消息系统不可忽视的一环，需支持传输加密（如TLS）和存储加密，防止消息被窃取或篡改，通过访问控制列表（ACL）限制用户的读写权限，实现细粒度权限管理，一致性方面，需确保消息的有序性和事务性，如Kafka的分区有序性保证，RocketMQ的事务消息机制，可应用于需要严格数据一致性的金融、电商场景，需处理网络分区、脑裂等异常情况，通过CAP理论权衡，优先保证可用性和分区容错性（AP），或一致性和分区容错性（CP），根据业务需求灵活选择。
通过以上模块的协同设计与实现，可构建一个稳定、高效、可扩展的分布式消息系统，为微服务架构、大数据处理等场景提供可靠的消息通信支撑。
class="zdmcj_hr"/>
kafka入门：一个开源的、轻量级、高吞吐、高可用的分布式消息系统
随着信息技术的快速发展及互联网用户规模的急剧增长，计算机所存储的信息量正呈爆炸式增长，目前数据量已进入大规模和超大规模的海量数据时代， 如何高效地存储、分析、处理和挖掘海量数据 已成为技术研究领域的热点和难点问题。 而 如何采集和运营管理、分析这些数据 也是大数据处理中一个至关重要的组成环节，这就需要相应的基础设施对其提供支持。 针对这个需求，当前业界已有很多开源的消息系统应运而生，kafka就是一款当然非常流行的消息系统。 Kafka是一款开源的、轻量级的、分布式、可分区和具有复制备份的（Replicated）、基于ZooKeeper协调管理的分布式流平台的功能强大的消息系统。 作为一个流式处理平台，必须具备以下3个关键特性：1) 能够允许发布和订阅流数据。 2) 存储流数据时提供相应的容错机制。 3) 当流数据到达时能够被及时处理。 消息流系统kafka的基本结构包括生产者和消费者，以及kafka集群。 生产者负责生产消息，将消息写入Kafka集群；消费者从Kafka集群中拉取消息。 消息是Kafka通信的基本单位 ，由一个 固定长度的消息头 和一个 可变长度的消息体 构成。 Kafka将 一组消息 抽象归纳为一个主题（Topic），也就是说，一个主题是对消息的一个分类。 生产者将消息指定主题发送到kafka集群，消费者订阅主题或主题的某些分区进行消费。 Kafka将一组消息归纳为一个主题，而 每个主题又被分成一个或多个分区(Partition) 。 每个分区由一系列有序、不可变的消息组成，是一个有序队列。 每个分区在物理上对应为一个文件夹 ，分区的命名规则为主题名称后接“—”连接符，之后再接分区编号，分区编号从0开始，编号最大值为分区的总数减1。 分区使得Kafka在并发处理上变得更加容易，理论上来说，分区数越多吞吐量越高，但这要根据集群实际环境及业务场景而定。 同时，分区也是Kafka保证消息被顺序消费以及对消息进行负载均衡的基础。 疑问和答案 ：分区如何保证消息被顺序消费？每个分区内的消息是有序的，但不同分区间如何保证？猜测是分区从存储空间上比较大，分区个数少。 顺序消费的主要因素在分区内的消息，分区间的可以忽略。 高吞吐率顺序写磁盘估计也是这个原因。 Kafka只能保证一个分区之内消息的有序性，并不能保证跨分区消息的有序性。 每条消息被追加到相应的分区中，是顺序写磁盘，因此效率非常高，这是Kafka高吞吐率的一个重要保证 。 同时与传统消息系统不同的是，Kafka并不会立即删除已被消费的消息，由于磁盘的限制消息也不会一直被存储，因此 Kafka提供两种删除老数据的策略 ，一是基于消息已存储的时间长度，二是基于分区的大小。 这两种策略都能通过配置文件进行配置。 每个分区又有一至多个副本（Replica），分区的副本分布在集群的不同代理上，以提高可用性。 从存储角度上分析，分区的每个副本在逻辑上抽象为一个日志（Log）对象，即分区的副本与日志对象是一一对应的。 每个主题对应的 分区数 可以在Kafka启动时所加载的配置文件中配置，也可以在创建主题时指定。 当然，客户端还可以在主题创建后修改主题的分区数。 为什么副本要分Leader和Follower？ 如果没有Leader副本，就需要所有的副本都同时负责读/写请求处理，同时还得保证这些副本之间数据的一致性，假设有n个副本则需要有n×n条通路来同步数据，这样数据的一致性和有序性就很难保证。 为解决这个问题，Kafka选择分区的一个副本为Leader，该分区其他副本为Follower，只有 Leader副本 才负责处理客户端 读/写请求 ，Follower副本从Leader副本同步数据。 引入Leader副本后客户端只需与Leader副本进行交互，这样数据一致性及顺序性就有了保证。 Follower副本从Leader副本同步消息，对于n个副本只需n-1条通路即可，这样就使得系统更加简单而高效。 副本Follower与Leader的角色并不是固定不变的，如果Leader失效，通过相应的选举算法将从其他Follower副本中选出新的Leader副本。 疑问 ：leader副本和follower副本是如何选出来的？通过zookeeper选举的嘛？ Kafka在ZooKeeper中动态维护了一个 ISR（In-sync Replica） ，即保存同步的副本列表，该列表中保存的是与Leader副本保持消息同步的所有副本对应的代理节点id。 如果一个Follower副本宕机或是落后太多 ，则该Follower副本节点将 从ISR列表中移除 。 本书用宕机 来特指某个代理失效的情景，包括但不限于代理被关闭，如代理被人为关闭或是发生物理故障、心跳检测过期、网络延迟、进程崩溃等。 任何发布到分区的消息会被直接追加到日志文件的尾部（分区目录下以“”为文件名后缀的数据文件），而每条 消息 在日志文件中的位置都会对应一个按序递增的 偏移量 。 偏移量是一个分区下严格有序的 逻辑值 ，它并不表示消息在磁盘上的物理位置。 由于Kafka几乎不允许对消息进行随机读写，因此Kafka并没有提供额外索引机制到存储偏移量。 消费者可以通过控制消息偏移量来对消息进行消费 ，如消费者可以指定消费的起始偏移量。 为了保证消息被顺序消费，消费者已消费的消息对应的偏移量也需要保存 。 需要说明的是，消费者对消息偏移量的操作并不会影响消息本身的偏移量。 旧版消费者将消费偏移量保存到ZooKeeper当中， 而新版消费者是将消费偏移量保存到Kafka内部一个主题当中。 当然，消费者也可以自己在外部系统保存消费偏移量，而无需保存到Kafka中。 推测 ：一个主题有多个分区，一个分区有多个副本。 一个主题(一类消息)有多个分区(消息被分段)，一个分区(每段消息)有多个副本(每段消息的副本数)。 消息一旦发给kafka，就会分配一个偏移量，在多个副本中的偏移量是一样的。 这样的话，消费者通过偏移量消费时对于多个副本就没有差异性。 Kafka集群由一个或多个Kafka实例构成，每一个Kafka实例称为代理（Broker），通常也称代理为Kafka服务器（KafkaServer）。 在生产环境中Kafka集群一般包括一台或多台服务器，我们可以在一台服务器上配置一个或多个代理。 每一个代理都有唯一的标识id，这个id是一个非负整数 。 在一个Kafka集群中，每增加一个代理就需要为这个代理配置一个与该集群中其他代理不同的id, id值可以选择任意非负整数即可，只要保证它在整个Kafka集群中唯一，这个id就是代理的名字，也就是在启动代理时配置的对应的值。 生产者（Producer）负责将消息发送给代理，也就是向Kafka代理发送消息的客户端。 消费者（Comsumer）以拉取（pull）方式拉取数据，它是消费的客户端。 在Kafka中 每一个消费者都属于一个特定消费组 （ConsumerGroup），可以为每个消费者指定一个消费组，以groupId代表消费组名称，通过配置设置。 如果不指定消费组 ，则该消费者属于默认消费组test-consumer-group。 每个消费者有一个全局唯一的id ，通过配置项指定， 如果客户端没有指定消费者的id， Kafka会自动为该消费者生成一个全局唯一的id，格式为${groupId}-${hostName}-${timestamp}-${UUID前8位字符}。 同一个主题的一条消息只能被同一个消费组下某一个消费者消费 ，但不同消费组的消费者可同时消费该消息。 消费组是Kafka用来实现对一个主题消息进行广播和单播的手段 ，实现消息广播只需指定各消费者均属于不同的消费组，消息单播则只需让各消费者属于同一个消费组。 推论： kafka消息是按照消息类型(主题)，在一个消费者组中只能消费一次。 也就是一个消费者组只消费一类型的消息。 如果某个服务要消费一类消息，必须将自己置为不同的消费者组。 Kafka利用ZooKeeper保存相应元数据信息， Kafka元数据信息包括如代理节点信息、Kafka集群信息、旧版消费者信息及其消费偏移量信息、主题信息、分区状态信息、分区副本分配方案信息、动态配置信息等。 Kafka在启动或运行过程当中会在ZooKeeper上创建相应节点 来保存元数据信息， Kafka通过监听机制在这些节点注册相应监听器来监听节点元数据的变化 ，从而由ZooKeeper负责管理维护Kafka集群，同时通过ZooKeeper我们能够很方便地对Kafka集群进行水平扩展及数据迁移。
MQTT--EMQX入门+MQTTX使用
MQTT--EMQX入门+MQTTX使用一、EMQX介绍1. MQTT与EMQX
2. EMQX特点
3. EMQX与物联网的关系
典型的物联网平台包括设备硬件、数据采集、数据存储、分析、Web/移动应用等。 EMQX位于数据采集层，分别与硬件和数据存储、分析进行交互，是物联网平台的核心。
二、EMQX安装启动1. 安装步骤
详细安装步骤可参考EMQX官方文档，这里以EMQ X开源版为例。
2. 访问管理后台
成功登录后，即可看到EMQX的管理后台界面。
3. 基本命令
4. 目录结构
EMQX的目录结构可能因版本不同而有所差异，但通常包括以下几个主要目录：
三、MQTTX客户端使用1. MQTTX简介
MQTTX是一个基于MQTT收发消息的客户端，支持多种操作系统。
2. 下载与安装
在MQTTX官网下载适合操作系统的版本进行安装。
3. 连接配置
4. 添加订阅与发送消息
5. 查看EMQX后台
在EMQX后台可以看见主题数和订阅数等信息，验证MQTTX客户端与EMQX的连接和消息传递是否正常。
四、总结本文介绍了EMQX（EMQ X）的基本概念、特点、与物联网的关系以及主要产品，同时详细阐述了EMQX的安装启动步骤和MQTTX客户端的使用方法。 通过本文的学习，读者可以初步掌握EMQX和MQTTX的基本操作，为后续深入学习和应用打下基础。
C++ 框架中并发和多线程处理与分布式系统
在C++框架中，并发和多线程处理与分布式系统是构建高性能、可扩展软件的核心技术。以下是关键点的系统梳理：
1. 并发与多线程基础 2. 分布式系统中的并发 3. C++分布式框架与工具 4. 实战案例：分布式任务队列以下是一个结合多线程和简单消息传递的分布式任务队列示例：
class DistributedTaskQueue {public:std::vector通过合理组合这些技术，可以构建出既高效又可扩展的分布式C++应用。
发表评论