关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks…

1.Kafka消息丢失的情况: (1)auto.commit.enable=true,消费端自动提交offersets设置为true,当消费者拉到消息之后,还没有处理完 commit interval 提交间隔就到了,提交了offersets.这时consummer又挂了,重启后,从下一个offersets开始消费,之前的消息丢失了. (2)网络负载高.磁盘很忙,写入失败,又没有设置消息重试,导致数据丢失. (3)磁盘坏了已落盘数据丢失. (4)单 批 数 据 的 长 度 超 过 限 制 会 丢…

一.RocketMq有3中消息类型 1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 顺序消费场景 在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费. rocketMq实现顺序消费的原理 produce在发送消息的时候,把消息发到同一个队列(queue)中,消费者注册消息监听器为MessageListenerOrderly,这样就可以保证消费端只有一个线程去消费消息…

RocketMQ事务消费和顺序消费详解 转载说明:该文章纯转载,若有侵权或给原作者造成不便望告知,仅供学习参考. 一.RocketMq有3中消息类型 1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 顺序消费场景 在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费. rocketMq实现顺序消费的原理 produce在发送消息的时候,把消息发到同一个队列(queue)中…

在我们实际的开发过程中,我们肯定会用到MQ中间件,常见的MQ中间件有kafka,RabbitMQ,RocketMQ.在使用的过程中,我们必须要考虑这样一个问题,在使用MQ的时候,我们怎么确保消息100%不丢失? 案例背景 以我们熟悉的淘宝系统为例子,在用户下订单的时候,通常会给客户发放一下优惠劵.在整个过程中,交易服务和发优惠劵服务就是通过MQ消息队列进行通信.在交易服务完成后,交易服务可以发送"发一个满100减5的优惠劵"的消息给MQ.优惠劵服务则在消费端消费这个消息,从而实现真正的…

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集…

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参…

一.三种消费 :1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 1.1  顺序消费:在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费,他的实现是生产者(一个生产者可以对多个主题去发送消息)将这个三个消息放在topic(一个topic默认有4个队列)的一个队列里面,单机支持上万个持久化队列,消费端去消费的时候也是只能有一个Consumer去取得这个队列里面的数据,然后…

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R…

消息重复和丢失是kafka中很常见的问题,主要发生在以下三个阶段: 生产者阶段 broke阶段 消费者阶段 一.生产者阶段重复场景 1.根本原因 生产发送的消息没有收到正确的broke响应,导致producer重试. producer发出一条消息,broke落盘以后因为网络等种种原因发送端得到一个发送失败的响应或者网络中断,然后producer收到一个可恢复的Exception重试消息导致消息重复. 2.重试过程 说明: 1. new KafkaProducer()后创建一个后台线程KafkaT…