消息的可靠性,即消息的不丢失和不重复,是im系统中的一个难点.当初qq在技术上(当时叫oicq)因为以下两点原因才打败了icq:1)qq的消息投递可靠(消息不丢失,不重复)2)qq的垃圾消息少(它antispam做得好,这也是一个难点,但不是本文重点讨论的内容)今天,本文将用十分通俗的语言,来讲述webim系统中消息可靠性的问题. 一.报文类型im的客户端与服务器通过发送报文(也就是请求包)来完成消息的传递,报文分为三种,请求报文(request,后简称为为R),应答报文(acknowledge

转自:http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. Topolog

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发

Twitter Storm如何保证消息不丢失 发表于 2011 年 09 月 30 日 由 xumingming 作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Guaranteeing-message-processing s

RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 第一种:消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.

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

storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. 帮助 1 2 3 4 5 6 7 8 9 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder()

storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被"完全处理"是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. 帮助 1 2 3 4 5 6 7 8 9 TopologyBuilder builder = new TopologyBuil

参考:https://www.imooc.com/article/49814 发送消息的时候,加上messageId字段,数据库记录消息日志表 ,插入的时候为发送中 当收到消息的时候,更改为已发送 ,定时任务进行重试超时未变为已发送消息的日志记录

1. 前情回顾 RabbitMQ使用教程(一)RabbitMQ环境安装配置及Hello World示例 RabbitMQ使用教程(二)RabbitMQ用户管理,角色管理及权限设置 RabbitMQ使用教程(三)如何保证消息99.99%被发送成功? 在上一篇博客中,我们讲解了如何通过RabbitMQ的生产者确认机制,保证消息尽可能的成功的发送到RabbitMQ服务器,这只是从源头降低了消息丢失的几率,并没有真正解决之前提到的问题:如何保证RabbitMQ异常情况(人为重启.异常宕机等)下,队列和消

最近看了 @JavaGuide 发布的一篇『面试官问我如何保证Kafka不丢失消息?我哭了!』,这篇文章承接这个主题,来聊聊如何保证 RocketMQ 不丢失消息. 0x00. 消息的发送流程 一条消息从生产到被消费,将会经历三个阶段: 生产阶段,Producer 新建消息,然后通过网络将消息投递给 MQ Broker 存储阶段,消息将会存储在 Broker 端磁盘中 消息阶段, Consumer 将会从 Broker 拉取消息 以上任一阶段都可能会丢失消息,我们只要找到这三个阶段丢失消息原因,

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

RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 一.消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.如何

1. 前情回顾 RabbitMQ使用教程(一)RabbitMQ环境安装配置及Hello World示例 RabbitMQ使用教程(二)RabbitMQ用户管理,角色管理及权限设置 在以上两篇博客发布后不久,有细心的网友就评论,创建的队列和发送的消息,如果在没有启动消费者程序的时候,重启了RabbitMQ服务,队列和消息都丢失了. 这就引出了一个非常重要的问题,也是面试中经常会问的:在使用RabbitMQ时,如何保证消息最大程度的不丢失并且被正确消费? 2. 本篇概要 RabbitMQ针对这个问题

我们都知道Kafka的吞吐量很大,但是Kafka究竟会不会丢失消息呢?又会不会重复消费消息呢? 图 无人机实时监控 ​ 有很多公司因为业务要求必须保证消息不丢失.不重复的到达,比如无人机实时监控系统,当无人机闯入机场区域,我们必须立刻报警,不允许消息丢失.而无人机离开禁飞区域后我们需要将及时报警解除.如果消息重复了呢,我们是否需要复杂的逻辑来自己处理消息重复的情况呢,这种情况恐怕相当复杂而难以处理.但是如果我们能保证消息exactly once,那么一切都容易得多. 下面我们来简单了解一下消息传

1. 本篇概要 RabbitMQ针对这个问题,提供了以下几个机制来解决: 生产者确认 持久化 手动Ack 本篇博客我们先讲解下生产者确认机制,剩余的机制后续单独写博客进行讲解. 2. 生产者确认 要想保证消息不丢失,首先我们得保证生产者能成功的将消息发送到RabbitMQ服务器. 但在之前的示例中,当生产者将消息发送出去之后,消息到底有没有正确地到达服务器呢?如果不进行特殊配置,默认情况下发送消息的操作是不会返回任何消息给生产者的,也就是默认情况下生产者是不知道消息有没有正确的到达服务器. 从b

rabbitmq如何保证消息的可靠性 1.保证消息不丢失 1.1.开启事务(不推荐) 1.2.开启confirm(推荐) 1.3.开启RabbitMQ的持久化(交换机.队列.消息) 1.4.关闭RabbitMQ的自动ack(改成手动) 2.保证消息不重复消费 2.1.幂等性(每个消息用一个唯一标识来区分,消费前先判断此标识有没有被消费过,若已消费过,则直接ACK) rabbitmq如何保证消息的顺序性 将消息放入同一个交换机,交给同一个队列,这个队列只有一个消费者,这个消费者只允许同时开启一个线

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起

原文链接(作者一个人):https://juejin.im/post/5d468591f265da03b810427e 工作中经常用到消息中间件来解决系统间的解耦问题或者高并发消峰问题,但是消息的可靠性如何保证一直是个很大的问题,什么情况下消息就不见了?如何防止消息丢失?下面通过这篇文章,我们就聊聊RabbitMQ 消息可靠性如何解决的? 本文分三部分说明 RabbitMQ 消息丢失场景有哪些? 如何避免消息丢失? 如何设计部署消息中间件保证消息可靠性? RabbitMQ 消息丢失场景有哪些?

背景 这里的kafka值得是broker,broker消息丢失的边界需要对齐一下: 1 已经提交的消息 2 有限度的持久化 如果消息没提交成功,并不是broke丢失了消息: 有限度的持久化(broker可用) 生产者丢失消息 producer.send(Object msg) ;  这个发送消息的方式是异步的:fire and forget,发送而不管结果如何: 失败的原因可能有很多,比如网络抖动,发送消息超出大小限制: 怎么破呢?永远使用带有返回值值的消息发送方式,即 producer.sen

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