1.mq原则 数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决:不能少,就是说不能丢失数据.如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的. 2.丢失数据场景 丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了.下面从rabbitmq和kafka分别说一下,丢失数据的场景, (1)rabbitmq A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了. B:rabbit

0.此框架只能用于爬虫,由框架来调度url请求,必须按照此方式开发,没有做到类似celery的通用分布式功能,也不方便测试.可以使用另外一个,基于函数式编程的,调度一切函数的分布式框架,做到了兼容任何新老代码,满足任何需要分布式的场景. 一个分布式爬虫框架.比scrapy简单很多,不需要各种item pipeline middwares spider settings run文件之间来回切换写代码,这只需要一个文件,开发时候可以节约很多时间,形式非常松,需要重写一个方发,自己想怎么解析入库都可以

1.背景引入 在使用消息中间件(rabbitmq)时,令开发者最头痛的就是防止消息丢失问题,而消息丢失可能发生的位置主要为三种,分别为(1)消息发送到MQ中消费者消费未成功时突然宕机:(2)消息发送到MQ中MQ集群整体宕机:(3)消息发送到队列但未持久化到磁盘前MQ集群整体宕机 2.解决消息发送到MQ中消费者消费未成功时宕机问题 对于稍微了解RabbitMQ的开发者而言一定会知道RabbitMQ中ack消息确认机制,默认情况下只要消息从队列中发送到消费者,队列就会将消息删除,此时将会出现以上所说

前景回顾 上一节我们学习了如何实现基于 netty 客服端和服务端的启动. [mq]从零开始实现 mq-01-生产者.消费者启动 [mq]java 从零开始实现消息队列 mq-02-如何实现生产者调用消费者? 那么客户端如何调用服务端呢? 我们本节就来一起实现一下. 消费者实现 启动类的调整 ServerBootstrap serverBootstrap = new ServerBootstrap(); serverBootstrap.group(workerGroup, bossGroup)

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

前言: RabbitMQ相关知识请参考: https://www.jianshu.com/p/cc3d2017e7b3 Linux安装RabbitMQ请参考: https://www.jianshu.com/p/ee9f7594212b Windows安装RabbitMQ请参考: https://www.jianshu.com/p/c7726ba4b046 一.先扔一张图 说明: 本文涵盖了关于RabbitMQ很多方面的知识点, 如: 消息发送确认机制 消费确认机制 消息的重新投递 消费幂等性,

前言 通过之前文章的阅读,有关RocketMQ的底层原理相信小伙伴们已经有了一个比较清晰的认识. 那么接下来王子想跟大家讨论一个话题,如果我们的项目中引入了MQ,势必要面对的一个问题,就是消息丢失问题,今天我们就来聊聊消息是怎么丢失的. 现在假设我们的业务是这样的,用户通过订单系统下了一个订单,订单系统完成支付后会发送消息给RocketMQ,然后积分系统会从RocketMQ中消费消息,去给用户增加积分,如下图: 但是突然有一天有用户反映,支付订单之后,自己的积分并没有增长,这是为什么呢? 经过排

目录 生产者丢失消息 代码模拟 事务 confirm模式确实 数据退回监听 MQ事务相关软文推荐 MQ丢失信息 消费者丢失信息 之前我们简单介绍了rabbitmq的功能.他的作用就是方便我们的消息解耦.紧接着问题就会暴露出来.解耦就设计到双方系统不稳定问题.在mq中有生产者.mq.消费者三个角色.其中一个角色down机或者重启后.就设计到消息的丢失问题. 因为MQ整个消息周期设计到上述的三个角色,所以我们从这个三个角色开始讨论丢失数据的情况.并如何解决 生产者丢失消息 在生产数据程序中,消息已经

转载自https://www.jianshu.com/p/dca01aad6bc8 一.先扔一张图   image.png 说明: 本文涵盖了关于RabbitMQ很多方面的知识点, 如: 消息发送确认机制 消费确认机制 消息的重新投递 消费幂等性, 等等 这些都是围绕上面那张整体流程图展开的, 所以有必要先贴出来, 见图知意 二.实现思路 简略介绍163邮箱授权码的获取 编写发送邮件工具类 编写RabbitMQ配置文件 生产者发起调用 消费者发送邮件 定时任务定时拉取投递失败的消息, 重新投递

系列目录 RabbitMQ 入门系列:1.MQ的应用场景的选择与RabbitMQ安装. RabbitMQ 入门系列:2.基础含义:链接.通道.队列.交换机. RabbitMQ 入门系列:3.基础含义:持久化.排它性.自动删除.强制性.路由键. RabbitMQ 入门系列:4.基础编码:官方SDK使用:链接创建.单例改造.发送消息.接收消息. RabbitMQ 入门系列:5.基础编码:交换机的进阶介绍及编码方式. RabbitMQ 入门系列:6.保障消息:不丢失:发送方.Rabbit存储端.接收方

注意异常情况导致整个消费无限重试 阻塞消费 mq支持局部消息顺序消费,可以确保同一个消息消费队列中的消息被顺序消费.看下针对顺序消息在整个消费过程中做的调整: 队列负载: DefaultMQPushConsumerImpl#consumeOrderly决定是否是顺序消息, org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.RebalanceImpl#rebalanceByTopic: 在新分配到队列时,新添加消息拉取任务之前会先检查是否是顺序消息.如果是顺序消息检

0.POM依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <mo

mq不支持任意的时间京都,如果要支持,不可避免的需要在Broker层做消息排序,加上持久化方面的考量,将不可避免地带来巨大的性能消耗,所以rocketMQ只支持特定级别的延迟消息. 在Broker短通过messageDelayLevel配置.实现类:org.apache.rocketmq.store.schedule.ScheduleMessageService public class ScheduleMessageService extends ConfigManager { private

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 在之前的篇章中,我们学习了RocketMQ的原理,以及RocketMQ中 命名服务 ServiceName 的运行流程,本篇从消息的生产.消费来理解一条消息的生命周期. 1 消息生产 在RocketMQ中,消息生产指的是 消息生产者往消息队列中写入数据的过程.因为业务场景的复杂性,RocketMQ架构设计了多种不同的发送策略.下面先讨论几种常见的场

前言: 本文基于jedis 2.9.0.jar.commons-pool2-2.4.2.jar以及json-20160810.jar 其中jedis连接池需要依赖commons-pool2包,json包用于对象实例和json字符串的相互转换 1.jedis的消息队列方法简述 1.1.发布消息方法 (其中,channel是对应消息通道,message是对应消息体) jedis.publish(channel, message); 1.2.监听消息方法 (其中,jedisPubSub用于处理监听到的

RemotingCommand: flag倒数第一位表示请求类型,0请求1返回.倒数第二位1.表示oneway 单条消息发送时,消息体的内容将保存在body种,批量消息发送,需要将多条消息体的内容存储在body中,RocketMQ采取的方式是,对单条消息内容使用固定格式进行存储 首先调用batch方法,将一批消息封装成MessageBatch对象,MessageBatch继承自Message对象,MessageBatch内部持有List<Message>messages,这样的话,批量消息发送

使用同步模式的时候,有3种状态保证消息被安全生产,在配置为1(只保证写入leader成功)的话,如果刚好leader partition挂了,数据就会丢失.还有一种情况可能会丢失消息,就是使用异步模式的时候,当缓冲区满了,如果配置为0(还没有收到确认的情况下,缓冲池一满,就清空缓冲池里的消息),数据就会被立即丢弃掉. 在数据生产时避免数据丢失的方法: 只要能避免上述两种情况,那么就可以保证消息不会被丢失.就是说在同步模式的时候,确认机制设置为-1,也就是让消息写入leader和所有的副本.还有,

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader

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

在一个大型的分布式系统中,消息队列是不可缺少的中间件,能很好的解决异步消息.应用解耦.均衡并发等问题.在.net中,偶然发现一个效率不错.安全可靠.功能齐全的消息组件,忍不住翻译过来,供大家快速预览. 注:原作者用windows服务启动消息队列服务,但是本人在win10上测试出错,可自行改成控制台启动消息队列服务,然后用第三方工具注册服务(如:SrvanyUI) 原文:http://www.codeproject.com/Articles/193611/DotNetMQ-A-Complete-M

二.Work Queues(using the Java Client) 走起   在第上一个教程中我们写程序从一个命名队列发送和接收消息.在这一次我们将创建一个工作队列,将用于分发耗时的任务在多个工作者(worker)之间. 背后的主要思想工作队列(又名:任务队列)是为了避免立即做一个资源密集型任务,不得不等待它完成.相反,我们安排的任务要做.我们封装任务作为消息并将其发送到一个队列.工作进程在后台运行将流行的任务和最终执行的工作.当您运行许多worker的任务将在他们之间共享.这个概念是特别