rocketmq的消息过滤

搞懂分布式技术19:使用RocketMQ事务消息解决分布式事务 初步认识RocketMQ的核心模块 rocketmq模块 rocketmq-broker:接受生产者发来的消息并存储(通过调用rocketmq-store),消费者从这里取得消息. rocketmq-client:提供发送.接受消息的客户端API. rocketmq-namesrv:NameServer,类似于Zookeeper,这里保存着消息的TopicName,队列等运行时的元信息.(有点NameNode的味道) rocketm

消息过滤 消息过滤是指消费者不希望消费topic里的所有消息,而是只消费部分特定的消息.从topic中挑选出这些特定的消息,就是所谓的消息过滤.通过消息过滤可以实现消息的分流处理,例如生产者生产的消息,header可能都是不尽相同的,这样我们就可以编写两个或多个消费者,对不同header的消息进行针对性的处理. Spring Cloud Stream实现消息过滤的方式主要有三种,一是使用@StreamListener注解的condition属性指定条件表达式,二是在消息的header中设置TAG

前言 ActiveMQ提供了一种机制,使用它,消息服务可根据消息选择器中的标准来执行消息过滤.生产者可在消息中放入应用程序特有的属性,而消费者可使用基于这些属性的选择标准来表明对消息是否感兴趣.这就简化了客户端的工作,并避免了向不需要这些消息的消费者传送消息的开销.然而,它也使得处理选择标准的消息服务增加了一些额外开销. 消息选择器是用于MessageConsumer的过滤器,可以用来过滤传入消息的属性和消息头部分(但不过滤消息体),并确定是否将实际消费该消息.消息选择器是一些字符串,它们基于某

在C#编程中,经常会遇到一些场景,如禁止鼠标拖动窗体,启用某些快捷键,禁止鼠标移动等.遇到这些需求,可以通过窗体的MouseMove事件,OnDragDrop,OnMove等事件来解决问题, 但是该方法有个缺点是,只能在当前窗体或控件上起作用,如果窗体或控件被覆盖,就不起作用了.而我们在开发时经常会碰到一个Form上有很多控件的情形,本节将讲述如何通过捕捉windows消息的方式来实现这个功能. 一般来讲,实现该功能有两种方法, 1. 通过重写WndProc(ref Message m)来实现,

消息过滤的背景 从一个特定的队列或主题接收消息时,您可能会希望由更多的选择.如果没有消息过滤技术,主题订阅者就会接收发布到该主题的每一条消息,而队列接收者也会继续接收下一条消息,并不考虑这些消息的内容或类型. 就主题订阅者来说,它可能要强制处理很多不必要和不想要的消息,这通常导致:编写定制Java代码来人工过滤不想要的消息. 针对队列的消息过滤更有趣,因为它和主题不同:一旦一条消息被一个队列接收者消费以后,对其他所有接收者来说,该队列就不再可用.这意味着,如果一个队列接收者消费了一条消息,并决定

消息的过期.消息的选择器和消息的优先级. 一.消息的过期 允许消息过期 .默认情况下,消息永不会过期.如果消息在特定周期内失去意义,那么可以设置过期时间. 有两种方法设置消息的过期时间,时间单位为毫秒: 1．使用消息生产者的setTimeToLive 方法为所有的消息设置过期时间.2．使用消息生产者的send 方法为每一条消息设置过期时间. 消息过期时间,send 方法中的 timeToLive 值加上发送时刻的 GMT 时间值.如果 timeToLive 值等于零,则 JMSExpiratio

上一节消息重试里面提到了重试的消息可以被延时消费,其实除此之外,用户发送的消息也可以指定延时时间(更准确的说是延时等级),然后在指定延时时间之后投递消息,然后被consumer消费.阿里云的ons还支持定时消息,而且延时消息是直接指定延时时间,其实阿里云的延时消息也是定时消息的另一种表述方式,都是通过设置消息被投递的时间来实现的,但是Apache RocketMQ在版本4.2.0中尚不支持指定时间的延时,只能通过配置延时等级和延时等级对应的时间来实现延时. 一个延时消息被发出到消费成功经历以下几

当我们说顺序时,我们在说什么? 日常思维中,顺序大部分情况会和时间关联起来,即时间的先后表示事件的顺序关系. 比如事件A发生在下午3点一刻,而事件B发生在下午4点,那么我们认为事件A发生在事件B之前,他们的顺序关系为先A后B. 上面的例子之所以成立是因为他们有相同的参考系,即他们的时间是对应的同一个物理时钟的时间.如果A发生的时间是北京时间,而B依赖的时间是东京时间,那么先A后B的顺序关系还成立吗? 如果没有一个绝对的时间参考,那么A和B之间还有顺序吗,或者说怎么断定A和B的顺序? 显而易见的,

场景介绍 一个消息队列(MQ)存储的消息,可以包含不同实际用途.如果这些消息不加区分,消费者每次消费都会按顺序拉取消息,直到完成对所有消息的消费.如果消费者只对某一类型的消息感兴趣,那么将所有消息都消费一遍必会影响消费者处理效率. 解决方案 分布式消息服务DMS是稳定可靠的消息队列服务,提供普通队列.有序队列.Kafka.ActiveMQ.RabbitMQ,兼容HTTP.TCP.AMQP协议,应用于系统解耦.异步通信.流量削峰去谷.第三方集成等场景.DMS提供消息标签的能力,支持生产者为每条消息