记录一次kafka解决相同userId顺序消费的问题

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记录一次kafka解决相同userId顺序消费的问题

基本思路:在kafka生产者生产消息时,把相同userId的消息落在同一个分区/partition public void sendTopic1(String tpoic, String userId, String message) { Properties props = new Properties(); //集群地址,多个服务器用","分隔 props.put("bootstrap.servers", servers); //key.value的序列化,此处…

解决KafKa数据存储与顺序一致性保证

“严格的顺序消费”有多么困难下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序. 比如你连续发了1,2,3. 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功.你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了. 存储端对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题: (1)消息不能分区.也就是1个topic,只能有1个队列.在Kafka中,它叫做partition:在RocketMQ中,…

Kafka丢数据、重复消费、顺序消费的问题

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…

实际业务处理 Kafka 消息丢失、重复消费和顺序消费的问题

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…

分布式消息队列RocketMQ&Kafka -- 消息的“顺序消费”

在说到消息中间件的时候,我们通常都会谈到一个特性:消息的顺序消费问题.这个问题看起来很简单:Producer发送消息1, 2, 3... Consumer按1, 2, 3...顺序消费. 但实际情况却是:无论RocketMQ,还是Kafka,缺省都不保证消息的严格有序消费! 这个特性看起来很简单,但为什么缺省他们都不保证呢? “严格的顺序消费”有多么困难下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端发送端不能异步发送,异步发送在发送失…

Kafka分布式的消息顺序

Kafka分布式的单位是partition,同一个partition用一个write ahead log组织,所以可以保证FIFO的顺序.不同partition之间不能保证顺序. 但是绝大多数用户都可以通过message key来定义,因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition,比如说key是user id,table row id等等,所以同一个user或者同一个record的消息永远只会发送到同一个partition上,保证了同一个user或record的顺序.…