模拟万级消息轰炸Kafka 观察数据库写入延迟(需<100ms) 检查*** 信队列是否为空 合格标准:消息堆积量像心电图平稳波动 ✅ 数据一致性核验 跑脚本比对: sql复制 SELECTCOUNT(*)FROMorders;-- 数据库实际数据量bin/kafka-console-consumer.sh--
聊天消息存储的数据库选择主要考虑以下因素:数据一致性、并发处理能力、查询效率、可伸缩性和容错性、安全性、开发和维护的便利性。根据这些需求,常见的选择有关系型数据库MySQL、NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra以及专为实时通信设计的XMPP等。 以NoSQL数据库MongoDB为例,其文档型的数据模型使其非常适合聊天消息的存储。
聊天消息的存储可以使用多种数据库类型,主要包括关系型数据库(如MySQL)、非关系型数据库(如MongoDB)以及时间序列数据库(如InfluxDB)。这些数据库类型各有优点和适用场景。关系型数据库以其稳定性、成熟性和强大的数据一致性保证广泛应用在各种业务系统中,非关系型数据库则以其高性能、易扩展性和灵活的数据模型在大数...
用户消息数据库架构是指用于存储和管理用户消息的数据库系统的设计和组织方式。它是云计算领域中的一个重要概念,用于支持实时通信、社交网络、电子邮件等应用场景。 用户消息数据库架构通常包括以下几个关键组件...
RocketMQ为我们提供了事务消息的功能,它使得我们投放消息和其他的一些操作保持一个整体的原子性。比如:向数据库中插入数据,再向MQ中投放消息,把这两个动作作为一个原子性的操作。貌似其他的MQ是没有这种功能的。 但是,纵观全网,讲RocketMQ事务消息的博文中,几乎没有结合数据库的,都是直接投放消息,然后讲解事务消息...
在传统的数据库应用中，数据库事务与消息的发送是独立的两个操作，如果数据库事务因为某种原因失败了，消息可能已经被发送出去了，这就导致了数据的不一致性。方案1:下游服务过滤异常消息 在第3步中，如果发现分发的消息的业务唯一id在数据库不存在，就不执行业务操作 注意：这个并没有解决数据库事务和消息的一致性...
这就像是给消息们盖个超级大宿舍,还得安排得井井有条。 首先呢,咱们得想想这个数据库的结构。消息嘛,它得有个来源,就像每个消息都有个老家一样。所以得有个字段专门记录消息的来源,是哪个平台呀,是微信、微博,还是其他的啥。这个字段的类型可以是字符串,方便咱把那些平台的名字存进去。 然后呢,消息得有个内容...
随着时间的推移，消息量的逐步累积，数据库存储文件的体积也是越来越大，显著占用用户存储空间。3.3 问题3：磁盘文件损坏 磁盘文件意外损坏也有可能导致数据丢失。因为所有消息都放到一个数据库文件，就类似把所有鸡蛋放在一个篮子。数据库文件也可能会因为存储坏道、电脑意外断电、sqlite自身bug等原因导致数据库文件发生...
数据库设计 在设计 Android 消息数据库时,需要考虑以下几个方面: 表结构设计:为了存储消息数据,需要设计一个合适的表结构。一般来说,可以设计一个包含消息内容、发送者、接收者、时间戳等字段的表。 索引设计:为了加快消息查询的速度,可以在表中添加适当的索引。一般来说,可以在发送者、接收者、时间戳等常用查询字...
java 系统内部消息 数据库设计 一、架构和技术介绍 1、简介 ActiveMQ 是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线。完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现 2、activemq的特性 多种语言和协议编写客户端。语言: Java, C, C++, C#, Ruby, Perl, Python, PHP。应用协议: OpenWire,Stomp REST,WS ...