rocketmq怎么配置六台机器连接

⑴ rocketmq 怎么和我的系统整合

linux服务器集群平台的搭建比较简单，有专门的均衡软件，比如lvs，lvs是一个集群系统，由很多服务器组成，可以根据需要，把它门分为三层，一层是前端机，用于均衡，相当于公平为系统分配工作，二层是服务器群，比如web服务器群，DNS，mail群等，这些就是接待员，把均衡器分配的工作进行处理，第三层是存储设备，用于存储数据，相当于档案库。
知道这些后，要搭建就非常容易，有现成的软件，比如我有四台web服务器，2台数据库，1台前置机 ，安装linux系统，安装lvs软件，比如
heartbeat-2.1.4-9.el5.i386.rpm
heartbeat-ldirectord-2.1.4-9.el5.i386.rpm
libnet-1.1.4-3.el5.i386.rpm
heartbeat-devel-2.1.4-9.el5.i386.rpm
heartbeat-pils-2.1.4-10.el5.i386.rpm
perl-MailTools-1.77-1.el5.noarch.rpm
heartbeat-gui-2.1.4-9.el5.i386.rpm
heartbeat-stonith-2.1.4-10.el5.i386.rpm
当然还需要配置，你可以自己网络有关lvs集群的详细安装说明。希望能帮助你。

⑵ 软件更新丨Spring Cloud Alibaba发布第二个版本，Spring发来贺电

还是熟悉的面孔，还是熟悉的味道，不同的是，这次的 配方升级 了。

时隔 51天，Spencer Gibb再次在Spring官网的博客页面宣布：Spring Cloud Alibaba发布了其开源后的 第二个版本0.2.1 ，随后，Spring Cloud 官方Twitter也转发了此消息。圣诞节的前一周，Josh Long向他的老朋友许晓斌发来贺电：

视频地址：https://spring.io/blog/2018/12/26/spring-tips-bootiful-alibaba

一、新版本概要

Spring Cloud Alibaba RocketMQ

Spring Cloud Alibaba SchelerX

Spring Cloud Alibaba Nacos Config

Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery

Spring Cloud Alibaba Sentinel

二、新版本背后的思考

Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery

Nacos Discovery 在这个版本最大的更新就是支持在初始化的时候不使用本地文件缓存，目前初始化的时候已经默认不使用本地文件缓存。

为什么要有缓存？首先我们来了解一下本地缓存的概念，为什么需要这个本地缓存？

我们都知道，服务注册与发现应该只是服务调用中的辅助性的一个环节，而不是一个关键的环节。一个良好的服务注册与发现的设计，需要保证以下两点。

要实现以上两点，缓存就不可或缺，而为了适应不同的场景，缓存又可以分成内存缓存和本地文件缓存，他们的概念和适用场景如下。

内存中的缓存

将服务提供者列表维护在内存中，每次调用时直接从内存中的列表获取节点即可。内存缓存通过定时任务更新，或者在收到服务注册中心的推送之后再更新。确保了即使在服务注册中心宕机的情况下，也能保证服务仍能正常调用。

本地文件缓存

将上述提到的内存中的缓存，保留在本地的某个文件中，这样在调用服务注册中心失败的时候，可以从本机的文件缓存中获取服务提供者列表。这样就保证了在服务注册中心宕机的情况下，应用在重启后也能找到服务提供者。

为什么要关闭

有了以上背景知识后，读者可能会有疑问，既然缓存这么好，你们为什么默认要把它置为默认关闭呢？

我们在发布出第一个版本之后，很多用户反馈，为什么我服务下线之后还是有节点，仍旧可以被查询到呢？这样导致我这个监控数据完全不准，你们这个有 bug，完全不对。其实这是阿里巴巴在多年业务积累的经验，对于服务发现来说，一个即使是已经过时的节点，也比没有任何数据好。而且还有可能其实这个服务只是和服务注册中心失去了心跳，但是应用本身是正常的。

当然，这也暴露了我们设计中存在的一些问题，没有把服务发现本身，以及缓存的分层给做好，两者糅合在一块。所以在这一次的版本更新中我们还是选择适配开源标准，默认关闭了本地文件缓存，留了一个开关给用户自由选择。

Spring Cloud Alibaba Nacos Config

Nacos Config 在这个版本中有两个大的特性，支持了“共享配置”，修正了动态刷新的语义和行为。

共享配置的实现

在第一个版本还没发布到时候，社区里对配置管理中心的讨论就没停止过，其中听到最多的反馈应该就是支持多个应用共享一个配置。我们也通过 github issue 的方式，征集了很多意见，详情见 #12 , #141。

后来我们将这个模型抽象了一下，认清这些需求本质是一个应用可以从多个 DataID 和 GroupID 组合中获取配置，并且这些配置还可以单独指定优先级和是否动态刷新。

最后我们推荐了这种使用方式，既保证了使用场景的灵活性，又保证了业务语义的明确性。更多详情可以参考 WIKI。

注意 data-id 的值必须带文件扩展名，文件扩展名支持 properties、yaml 和 yml。通过这种自定义扩展的配置项，既可以支持一个应用从多个配置项中获取数据，也解决多个应用间配置共享的问题。

头脑风暴，@fudali 同学还提出了更加灵活的一种方式 #161，就是可以通过一个配置项来配置所有的 DataID 的信息，然后可以通过修改这个配置项，可以修改整体配置项的逻辑。

这是一个非常好的想法，只不过这一期中我们没有实现，原因是这种方式太灵活了。我们认为配置管理其实是一件很严肃的事情，太灵活导致生产中变更比较不可控。

虽然目前的逻辑也可以支持这种用法，但是我们并没有把这种模式当做推荐模式，后续如果社区有更多的反馈认为这是一个强烈的需求，欢迎提 PR。

动态刷新的修正

简单好用、实时可监控的动态刷新也许是 Nacos Config 相对于其他开源中间件相比最核心的优势了，不同于 Spring Cloud Config Server 必须使用 Spring Cloud Bus 才能实现动态刷新，Nacos Config 无需依赖其他任何中间件就可以实现实时动态刷新，而且推送成功与否和刷新 历史 还支持实时查询。

但是我们发现在第一个版本中的实现发现两个问题：

在这个版本中，我们修复了这两个问题。

首先，动态刷新不再是直接去调用 ContextRefresher.refresh() 方法，而是 publish 了一个 RefreshEvent，让 spring-cloud-commons 里的 RefreshEventListener 去触发这个 ContextRefresher.refresh() 方法。

其次，我们修正了动态刷新的语义后，这一次是真正做到了，只有 refresh 属性为 true 的配置项，才会在运行的过程中变更为新的值，refresh 属性为 false 的配置项再也不用担心应用在运行的过程中发生莫名其妙的变更了。

更深入一点，在上个月 SpringOne Tour 中，我们和 Spring Cloud 的创始人 Spencer 聊到 Spring Cloud 的 Context.refresh() 成本太高，会刷新整个 Spring Context。他反复强调了两次 Context.refresh() 只对 @RefreshScope 和 @ConfigurationProperties 有效，成本一点也不高。

之前我们接收到很多社区的反馈都是 Nacos Config 动态刷新支不支持 xxxx，支不支持 xxxx。之前我们都是回答只支持 @RefreshScope 和 @ConfigurationProperties ，如果他内置没有支持，那就得自己加上相应的注解。

今天我们可以很愉快地回复，他监听了 RefreshEvent 也能直接支持。而且如果添加 @RefreshScope 和 @ConfigurationProperties 都不满足你的需求时，可以通过实现自己的 RefreshEventListener 更多高级的玩法。

Spring Cloud Alibaba Sentinel

Sentinel 在这个版本中有三个大的特性：全面支持 FeignClient ，完善了 RestTemplate 的支持，添加了热点限流、集群限流。

FeignClient 集成 Sentinel

其实在这之前，Sentinel 支持 FeignClient 已经设计了很久了，之前我们的想法做一个兼容性较强的方案，支持 Sentinel 和 Hystrix 在 FeignClient 中同时使用，尽量做到对原有应用的侵入性做到最小。

这个方案我们也思考调研了很久，但是实现难度确实比较大，需要修改 FeignClient 的代码才能实现两者共存。正好前段时间在 Spring Cloud 届最大的新闻就是 Hystrix 宣布不在维护了，于是我们就换了一个思路，直接使用 Sentinel 替代 Hystrix，不再去追求支持两者共存。

我们实现了自己的 Feign.Builder，在构建的 FeignClient 执行调用的过程中，通过 SentinelInvocationHandler 完成 Sentinel 的流量统计和保护的动作。如果想使用 Sentinel 为 FeignClient 限流降级，首先需要引入 sentinel-starter 的依赖，然后打开 Sentinel 限流降级的开关 feign.sentinel.enabled=true ，就完成了 Sentinel 的接入。如果需要使用更加定制化的功能，则需要在 @FeignClient 添加 fallback 和 configuration 这些属性的配置。

注意 @FeignClient 注解中的所有属性，Sentinel 都做了兼容。

RestTemplate 集成 Sentinel

Spring Cloud Alibaba Sentinel 支持对 RestTemplate 的服务调用使用 Sentinel 进行保护，补全了 Hystrix 这一块的空白。接入的方式也不复杂，在构造 RestTemplate bean 的时候需要加上 @SentinelRestTemplate 注解，然后在控制台配置相应的规则即可。

在触发了限流降级时，默认的处理方式是返回 RestTemplate request block by sentinel 信息。

RestTemplate 的限流降级 ？Sentinel 也承包了！

热点参数限流和集群限流

首先解释一下什么是热点参数限流和集群限流。

热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。

集群流控主要解决的问题是：当我们需要控制整个集群流量总量，但是单机流量可能会不均匀，如果是单机维度去限制的话会无法精确地限制总体流量，因此需要引入集群维度的流量控制。

Sentinel v1.4.0 的 新功能 ，也能第一时间愉快地在 Spring Cloud Alibaba 上使用了。

三、新组件

Spring Cloud Alibaba RocketMQ

Spring Cloud Stream 是一个用于构建基于消息的微服务应用框架，它基于 SpringBoot 来创建具有生产级别的单机 Spring 应用，并且使用 Spring Integration 与 Broker 进行连接。它提供了消息中间件的统一抽象，推出了 publish-subscribe、consumer groups、partition 这些统一的概念。

RocketMQ 是一款开源的分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。具有以下特点：能够保证严格的消息顺序、提供丰富的消息拉取模式、高效的订阅者水平扩展能力、实时的消息订阅机制、亿级消息堆积能力。

在这次的 Spring Cloud Stream Binder RocketMQ 的实现中，我们适配了 Spring Cloud Stream 对于 message 抽象的 API，支持了 RocketMQ 的事务消息。消息订阅时支持以 tags、SQL 表达式过滤消息，同时还支持顺序、并发、延迟以及广播消费模式。

Spring Cloud Alibaba SchelerX

SchelerX 是阿里中间件团队开发的一款分布式任务调度产品，提供秒级、精准、高可靠、高可用的定时（基于 Cron 表达式）任务调度服务，同时提供分布式的任务执行模型，如网格任务，网格任务支持海量子任务均匀分配到所有 Worker（schelerx-client）上执行。

简单易用的轻量分布式任务调度

您不需要关心调度逻辑，只需要在在 JobProcessor 接口的实现中添加业务逻辑即可，然后在自主运维控制台配置上一个 Job 即可完成使用。

高可用的分布式任务

不管是 SchelerX 服务端还是客户端都是分布式架构设计，任务可以在多台客户端机器里的任何一台机器执行，如果客户端出现宕机的情况，服务端会自动选择正常运行的客户端去执行 Job，每个 Job 在服务端的不同机器均有备份，SchelerX 服务端任意宕掉部分机器仍能保证 Job 正常调度。

友好的用户界面

SchelerX 提供了非常友好的页面方便您创建、删除或修改 Job，提供了立即触发执行一次的功能，方便您测试以及关键时刻手动立即执行一次，还提供了 历史 执行记录查询的功能，您可以看到任何一个 Job 过去 100 次的 历史 执行记录。

功能强大

提供了秒级、精准的定时任务调度服务，且提供了丰富的任务执行模型，包括单机执行，广播执行，以及子任务的分布式执行。

四、What's Next?

Spring Cloud Alibaba Cloud SLS 针对日志类数据的一站式服务，在阿⾥巴巴集团经历大量大数据场景锤炼⽽成。您⽆需开发就能快捷地完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。

Spring Cloud Alibaba Dubbo Dubbo 是一款流行的开源 RPC 框架，我们会把 Dubbo 整合到 Spring Cloud Alibaba 中，让大家在开发 Dubbo 时也能享受到 Spring Cloud 带来的便利。

致谢

Spring Cloud Alibaba 从开源建设以来，受到了很多社区同学的关注。社区的每一个 issue ，每一个 PR，都是对整个项目的帮助，都在为建设更好用的 Spring Cloud 添砖加瓦。

↓↓↓

⑶ 如何配置rockmq占用内存的大小

典型JVM参数设置：
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k
-Xmx3550m：设置JVM用内存3550M
-Xms3550m：设置JVM促使内存3550m值设置与-Xmx相同避免每垃圾收完JVM重新配内存
-Xmn2g：设置轻代2G整堆=轻代 + 代 + 持久代持久代般固定64m所增轻代减代值系统性能影响较Sun官推荐配置整堆3/8
-Xss128k：设置每线程堆栈JDK5.0每线程堆栈1M前每线程堆栈256K更具应用线程所需内存进行调整相同物理内存减值能更线程操作系统进程内线程数限制能限经验值3000~5000左右
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0
-XX:NewRatio=4:设置轻代（包括Eden两Survivor区）与代比值（除持久代）设置4则轻代与代所占比值1：4轻代占整堆栈1/5
-XX:SurvivorRatio=4：设置轻代Eden区与Survivor区比值设置4则两Survivor区与Eden区比值2:4Survivor区占整轻代1/6
-XX:MaxPermSize=16m:设置持久代16m

⑷ 零基础，自学能不能学懂Java

题主问能不能学懂Java，可以看出题主和很多小伙伴一样，想学习Java但是听说Java很难所以一直不敢尝试。有句话叫做“万事开头难”，不管做任何事都要自己亲身去尝试去体验去努力才知道究竟是怎样的。为了解答题主和各位小伙伴的疑惑，那么知了姐姐今天和大家聊聊Java究竟难在哪里？或许看完知了姐姐的分析，你就知道自己能不能学懂Java了。

Java学习其实可以分为初、中、高三个学习阶段，不同的学习阶段有不同的难点。

第一阶段：初级

• 面向对象：基本上大多数同学在学到这个概念的时候都会一脸懵逼，太抽象，逻辑思维不好的同学，掉到这个坑里就不能自拔。

• 多线程：这个也是初级里比较难缠的章节，其实有些已经工作两三年的同学，对这个现在也是一头雾水，一知半解。但是有部分的初级程序员是接触不到这方法开发工作的。

第二阶段：中级

中级里面里面的知识点比较多，大概分为2种：

• 前端html css java

• 后台servlet jdbc

这个阶段要学习的知识真的很多，学习起来，会觉得比较乱，学习起来也是比较吃力，但是把这个阶段学习好的话，学习框架知识，就是很轻松的。

第三阶段：高级

对于能够学习到这块的小伙伴，java对于他来说已经没有难学的了，万变不离其宗，只要把前面的知识掌握好，后面就会越来越简单了。

万事难就难在开头，有的小伙伴还没有开始就倒在了“helloworld”上面；有志者事竟成 ，有的小伙伴努力学习天天联系，于是自学成功了认为：java 其实不是那么困难的。

最后，知了姐姐再给还在犹豫的小伙伴分享一下针对零基础Java学习的路线：如何从零学习Java，希望大家都能够学有所成学有所长！

⑸ zookeeper+bbo+rocketmq集群是怎么部署的，rocketmq、zookeeper都需要集群配置吗大神能给个架构图吗

按要求简单架构图就这样的，zookeeper 和 rocketmq 可集群也可不集群

⑹ rocketmq单个机器怎么搭建集群在linux

linux服务器集群平台的搭建比较简单，有专门的均衡软件，比如lvs，lvs是一个集群系统，由很多服务器组成，可以根据需要，把它门分为三层，一层是前端机，用于均衡，相当于公平为系统分配工作，二层是服务器群，比如web服务器群，DNS，mail群等，这些就是接待员，把均衡器分配的工作进行处理，第三层是存储设备，用于存储数据，相当于档案库。
知道这些后，要搭建就非常容易，有现成的软件，比如我有四台web服务器，2台数据库，1台前置机 ，安装linux系统，安装lvs软件，比如
heartbeat-2.1.4-9.el5.i386.rpm
heartbeat-ldirectord-2.1.4-9.el5.i386.rpm
libnet-1.1.4-3.el5.i386.rpm
heartbeat-devel-2.1.4-9.el5.i386.rpm
heartbeat-pils-2.1.4-10.el5.i386.rpm
perl-MailTools-1.77-1.el5.noarch.rpm
heartbeat-gui-2.1.4-9.el5.i386.rpm
heartbeat-stonith-2.1.4-10.el5.i386.rpm
当然还需要配置，你可以自己网络有关lvs集群的详细安装说明。希望能帮助你。

⑺ rocketMQ如何设置消费线程数

能选择的有三种：

1. ActiveMQ/ApolloMQ
优点：老牌的消息队列，使用Java语言编写。对JMS支持最好，采用多线程并发，资源消耗比较大。如果你的主语言是Java，可以重点考虑。
缺点：由于历史悠久，历史包袱较多，版本更新很缓慢。集群模式需要依赖Zookeeper实现。最新架构的产品被命名为Apollo，号称下一代ActiveMQ，目前案例较少。

2. RocketMQ/Kafka
优点：专为海量消息传递打造，主张使用拉模式，天然的集群、HA、负载均衡支持。话说还是那句话，适合不适合看你有没有那么大的量。
缺点：所谓鱼和熊掌不可兼得，放弃了一些消息中间件的灵活性，使用的场景较窄，需关注你的业务模式是否契合，否则山寨变相使用很别扭。除此之外，RocketMQ没有.NET下的客户端可用。RocketMQ身出名门，但使用者不多，生态较小，毕竟消息量能达到这种体量的公司不多，你也可以直接去购买阿里云的消息服务。Kafka生态完善，其代码是用Scala语言写成，可靠性比RocketMQ低一些。

3. RabbitMQ

⑻ rocketmqbroker默认accesskey

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。