https://blog.csdn.net/kehyuanyu/article/details/23540901

Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX_VALUE max.in.flight.requests.per.connection = 1 使用Kafk

转载请注明出处 1.简介 RabbitMQ中,消息丢失可以简单的分为两种:客户端丢失和服务端丢失.针对这两种消息丢失,RabbitMQ都给出了相应的解决方案. 2.防止客户端丢失消息 如图,生产者P向队列中生产消息,C1和C2消费队列中的消息,默认情况下,RabbitMQ会平均的分发消费给C1C2(Round-robin dispatching),假设一个任务的执行时间非常长,在执行过程中,客户端挂了(连接断开),那么,该客户端正在处理且未完成的消息,以及分配给它还没来得及执行的消息,都将丢失.

转载请注明出处 0.目录 RabbitMQ-从基础到实战(1)— Hello RabbitMQ RabbitMQ-从基础到实战(3)— 消息的交换 1.简介 RabbitMQ中,消息丢失可以简单的分为两种:客户端丢失和服务端丢失.针对这两种消息丢失,RabbitMQ都给出了相应的解决方案. 2.防止客户端丢失消息 如图,生产者P向队列中生产消息,C1和C2消费队列中的消息,默认情况下,RabbitMQ会平均的分发消费给C1C2(Round-robin dispatching),假设一个任务的执行

转载自 huxihx,原文链接 Kafka无消息丢失配置 目录 一.Producer端二.Consumer端 Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX

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?

消息队列面试题 题目来自于中华石杉,解决方案根据自己的思路来总结而得. 题目主要如下: 1. 为什么要引入消息队列? 消息队列的引入可以解决3个核心问题: 解耦 异步 削峰 解耦 在一个项目中,如果一个模块A产生的一个关键数据,需要调用其他模块接口服务:而需要调用的接口很多,又不确定之后是否还需要将数据传给其他模块的接口时.这时可以使用消息队列,使用了消息队列之后,模块A不需要在对接各个模块,而是直接对接消息队列.这样一来.当其他的模块需要这个数据时,也不用再修改A数据,而是去到MQ中订阅这个T

概述 场景 服务解耦 削峰填谷 异步化缓冲:最终一致性/柔性事务 MQ应用思考点 生产端可靠性投递 消费端幂等:消息只能消费一次 高可用.低延迟.可靠性 消息堆积能力 可扩展性 业界主流MQ ActiveMQ:适合传统需求,并发性差 RabbitMQ:扩展性差 RocketMQ:扩展性强 Kafka:扩展性强,并发性强,可靠性差 技术选型 性能.优缺点.业务场景 集群架构模式,分布式.可扩展.高可用.可维护性 综合成本,集群规模,人员成本 未来的方向.规划.思考 ActiveMQ 介绍 JMS(

rabbitmq 重复确认导致消息丢失 背景 rabbitmq 在应用场景中,大多采用工作队列 work-queue的模式. 在一个常见的工作队列模式中,消费者 worker 将不断的轮询从队列中拉取最新消息,当队列负载压力增大时允许添加多个worker 进行处理.然而执行一个任务可能需要相当的时长,这是由业务特性所决定的:如果 worker执行任务过程中出现异常甚至宕机,此时消息便会丢失,这是简单消息队列难以解决的问题. rabbitmq 采用了消息确认机制来防止此类问题,在该机制中,work

http://blog.csdn.net/tlq1988/article/details/9612237 首先说明一下,本文只是介绍一些容易被开发者忽视,而导致性能低下问题.并不是介绍如何向苹果设备成功发送一条消息,这里假设所有阅读者已经能够向苹果服务器发送消息,并且成功接收,只是发送效率比较低,并且丢失率很高.如果你不是此类情况,那么绕道吧.PS:伸手党可以直接看标红部分(结论) 最近参与并且完成了公司1000W级的消息推送服务平台重建.此次重构级别解决了消息丢失,并且大幅度提升了推送效率.有

如果某个broker挂了,leader副本在该broker上的分区就要重新进行leader选举.来简要描述下leader选举的过程 1.4.1 KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径,一旦发现有broker挂了,执行下面的逻辑.这里暂时先不考虑KafkaController所在broker挂了的情况,KafkaController挂了,各个broker会重新leader选举出新的KafkaController 1.4.2 leader副本在该br

1.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐

  1.发送方   为保证消息到达exchange,在这个过程中不丢失.  用事务或者发送方确认机制  见<RabbitMQ实战指南>4.8节 2.为保证消息不会因为到达exchange后,无法路由到任何一个队列而丢失       解决方案一:发送方发送消息时 令mandatory参数=true,用ReturnListener异步接收没有任何队列接收而返回给发送方的消息.  见<RabbitMQ实战指南>4.1.1节       解决方案二:给exchange指定一个备份交换器及对

Java 浮点数精度丢失 问题引入 昨天帮室友写一个模拟发红包抢红包的程序时,对金额统一使用的 double 来建模,结果发现在实际运行时程序的结果在数值上总是有细微的误差,程序运行的截图: 输入依次为:红包个数,抢红包的人数,选择固定金额红包还是随机金额红包,每个红包的金额(此例只有一个红包). 注意到程序最后的结果是有问题的,我们只有一个金额为 10 的红包,一个人去抢,所以正确结果应该为这个人抢到了 10 RMB. 为了使问题更加明显,我们测试一个更加简单的例子: public class

在服务端收到消息后增加如下代码 //保存到离线消息表,客户端收到后调用删除离线消息功能,这样可确保即使网络突然掉线或不好的情况下消息丢失的问题 OfflineMessageStore offlineMessageStore = new OfflineMessageStore(); offlineMessageStore.addMessage(message); 客户端在登录的时候要先设置为离线,收完离线消息后再改成在线模式. 接收方在收到每条消息后自己调用删除离线消息. 注意事项: 1.登录前要

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

一个关于客户端(消费者)开启自动应答,重启后"未处理消息丢失"的小坑.(主要是对RabbitMQ理解不够) 首先,申明一下: 本文所谓的 "丢失消息" 不是指服务器宕机.重启等原因导致内存中消息丢失,也就是说不是关于消息持久化的问题. 使用C# 编写测试. 问题表象:  消费者开启自动应答,某时,消费者掉线(关闭/崩溃等),届时重启消费者,发现消费者未处理完的消息丢失. 条件: 服务器不宕机.不重启,只有一个消费者.一个生产者. 消息流向:  消息--->生产

在消息发送过程中消息丢失的话该怎么解决(包括网络原因): 解决思路: 可以把消息唯一ID,存到表里面,当消息接受端可以获取到这个ID,就给服务端一个回复IF,消息发送出去,没有回复,THEN一直循环发送让消息发送端,知道接受到消息了,把表中唯一ID删了,停止发送

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

最近在调查一个消息丢失的bug,所幸客户的文本文件里有丢失的记录,但在localdb文件里找不到. 我当时的想法是,在运行report的时候把丢失的记录从文本文件找出来,然后添加到localdb里,最后执行已有的report的步骤. 这样虽然可以弥补问题,可是性能会受到影响,因为每次运行report都要去找一遍丢失的记录,如果再有其他的文件记录已经修补过这个信息,整个过程就太过复杂. 所以最后的做法是通过引入一个新tool,offline的解决这个问题.在这个过程中又遇到了读取中文字符串的问题,

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