1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比

“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.

一. 前言 先看一个例子,我们想在页面展示一周内的消费变化情况,用echarts面积图进行展示.如下: 我们在后台将数据构造完成 HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("星期一", 40); map.put("星期二", 43); map.put("星期三", 35); map.put("星期四", 55); map.put(&q

一.消息传递语义:三种,至少一次,至多一次,精确一次 1.at lest once:消息不丢,但可能重复 2.at most once:消息会丢,但不会重复 3.Exactly Once:消息不丢,也不重复. 二.数据一致性保证:保证消息不丢.消息不重复 消息不丢:副本机制+ack,可以保证消息不丢. 数据重复:brocker保存了消息之后,在发送ack之前宕机了,producer认为消息没有发送成功进行重试,导致数据重复. 数据乱序:前一条消息发送失败,后一条消息发送成功,前一条又重试,成功了

一.kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了.下次我要是重启,就会继续从上次消费到的offset来继续消费. 但是当我们直接kill进程了,再重启.这会导致consumer有些消息处理了,但是没来得及提交offset.等重启之后,少数消息就会再次消费一次. 其他MQ也会有这种重复消费的问题,那么针对这种问题,我

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

经常看见面试题:有三个线程T1,T2,T3,有什么方法可以确保它们按顺序执行.今天手写测试了一下,下面贴出目前想到的3种实现方式 说明:这里在线程中我都用到了sleep方法,目的是更容易发现问题.之前看到其他人写的错误代码,测试了好多遍没测试出问题,比如下面这种错误方式 错误方式(最开始测试,一直都是正确的输出顺序,放开了sleep 注释部分,输出顺序直接不是  t3,t2,t1.错误显而易见) public static void main(String[] args) { final Thr

一.kafka一个最基本的架构认识 由多个broker组成,每个broker就是一个节点:创建一个topic,这个topic可以划分为多个partition,每个partition可以存在于不同的broker上,每个partition存放放一部分数据. kafka就是一个分布式消息队列,就是说一个topic的数据,是分散放在多个机器上的,每个机器就放一部分数据. 实际上像rabbitmq之类的,并不是分布式消息队列,它只是传统的消息队列,只不过提供了一些集群.HA的机制而已,因为rabbitmq

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

本文目录: 一.消息队列 Apache Pulsar Pulsar 与 Kafka 对比 二.Kafka基础 三.Kafka架构及组件 四.Kafka集群操作 五.Kafka的JavaAPI操作 六.Kafka中的数据不丢失机制 七.Kafka配置文件说明 八.CAP理论 九.Kafka中的CAP机制 十.Kafka监控及运维 十一.Kafka大厂面试题 Kafka 涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解: 本文档参考了关于 Kafka 的官网及其他众多资料整理而成,为了整洁的排版及舒适的阅读,

kafka从入门到了解 一.什么是kafka Apache Kafka是Apache软件基金会的开源的流处理平台,该平台提供了消息的订阅与发布的消息队列,一般用作系统间解耦.异步通信.削峰填谷等作用.同时Kafka又提供了Kafka streaming插件包实现了实时在线流处理.相比较一些专业的流处理框架不同,Kafka Streaming计算是运行在应用端,具有简单.入门要求低.部署方便等优点. 二.kafka的架构 Kafka集群以Topic形式负责分类集群中的Record,每一个Recor

三.如何保证消息的顺序性 1. rabbitmq 拆分多个queue,每个queue一个consumer,就是多一些queue而已,确实是麻烦点:或者就一个queue但是对应一个consumer,然后这个consumer内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的worker来处理 2. kafka 写入一个partition中的数据一定是有序的,生产者在写的时候 ,可以指定一个key,比如指定订单id作为key,这个订单相关数据一定会被分发到一个partition中去.消费者从partition

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. Kafka 中发送 1 条消息的时候,可以指定(topic, partition, key) 3 个参数. partiton 和 key 是可选的.如

1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比

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

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

1.顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的,这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能 顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间,只需很少的扇区旋转时间,所以速度远快于随机读写 生产者负责写入数据,Kafka会将消息持久化到磁盘,保证不会丢失数据,Kafka采用了俩个技术提高写入的速度. 1.顺序写入:在大学的计算机组成(划重点)里我们学过,硬盘是机械结构,需要指针寻址找到存储数据的位置,所以,如果是随机IO,磁盘会进行频繁的寻址,导致写入速度下降.Kafka使用了顺序IO提高了磁盘的写

1.为什么要保证顺序 消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常.举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误.比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题.

当我们的系统中引入了MQ之后,不得不考虑的一个问题是如何保证消息的顺序性,这是一个至关重要的事情,如果顺序错乱了,就会导致数据的不一致.       比如:业务场景是这样的:我们需要根据mysql的binlog日志同步一个数据库的数据到另一个库中,加如在binlog中对同一条数据做了insert,update,delete操作,我们往MQ顺序写入了insert,update,delete操作的三条消息,那么根据分析,最终同步到另一个库中,这条数据是被删除了的.但是,如果这三条消息不是按照inse