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

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

1.消费端弄丢了数据 唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,就是说,你消费到了这个消息,然后消费者那边自动提交了 offset,让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息,但其实你才刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯. 这不是跟 RabbitMQ 差不多吗,大家都知道 Kafka 会自动提交 offset,那么只要关闭自动提交 offset,在处理完之后自己手动提交 offset,就可以保证数据不会丢.但是此时确实还是可能会有重复消费,比如你刚处理完,还没提交 offs

如果业务中,对于kafka发送消息异步消费的场景,在业务上需要实现在消费时实现顺序消费, 利用kafka在partition内消息有序的特点,消息消费时的有序性. 1.在发送消息时,通过指定partition hash 2.consumer 消费消息时,需要使用亲缘性线程池进行消费,才能实现消息的基本有序.否则即使通过发送时指定partition,在消费端由于线程池的异步消费,消息之间的处理都是并发进行的,消息就会被打乱. 上面的方式基本可以实现消息的消费顺序性,除了在极端场景下,比如: 1.进

原文链接:Pulsar の 保证消息的顺序性.幂等性和可靠性 一.背景 前面两篇文章,已经介绍了关于Pulsar消费者的详细使用和自研的Pulsar组件. 接下来,将简单分析如何保证消息的顺序性.幂等性和可靠性:但并不会每个分析都会进行代码实战,进行代码实战的都是比较有意思的点,如消费消息如何保证顺序性和幂等性,而其他的其实都是比较简单的,就不做代码实战了. 二.特性分析 2.1.顺序性 保证消息是按顺序发送,按顺序消费,一个接着一个. 2.1.1.活动图 2.1.2.分析 producer:

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

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. 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

mq系列文章 对mq了解不是很多的,可以看一下下面两篇文章: 聊聊mq的使用场景 聊聊业务系统中投递消息到mq的几种方式 聊聊消息消费的几种方式 如何确保消息至少消费一次 如何保证消息消费的幂等性 本章内容 从消费者的角度出发,分析一下消息消费的两种方式: push方式 pull方式 push方式 消息消费的过程: mq接收到消息 mq主动将消息推送给消费者(消费者需提供一个消费接口) mq属于主动方,消费者属于一种被动消费,一旦有消息到达mq,会触发mq推送机制,将消息推送给消费者,不管消费者

说到json,相信没有人会陌生,我们天天都在用.那么,我们来讨论个问题,json有序吗?是谁来决定的呢?如何保持? 说到底,json是框架还是啥?实际上它只是一个数据格式,一个规范标准,它永远不会限制实现方的任何操作,即不会自行去保证什么顺序性之类的.json的格式仅由写入数据的一方决定其长像如何.而数据读取一方,则按照json的协议标准进行解析,即可理解原数据的含义.json拥有较为丰富的数据格式,所以对当前应用还是比较友好的. 那么,我们如何处理json的顺序性呢? 1. 保持json有序的

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

作者:可期链接:https://www.zhihu.com/question/266390197/answer/772404605来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 关于Kafka保证单partition有序的讨论如下: 一.为什么只保证单partition有序 如果Kafka要保证多个partition有序,不仅broker保存的数据要保持顺序,消费时也要按序消费.假设partition1堵了,为了有序,那partition2以及后续的分区也不能被消

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

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/high-availability-broker-design?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在要求严格顺序消息的场景下,消息的发送者,BROKER端(BROKER端和消息存储放在一起),消息的消费者都要求按照顺序进行,三者任何一个环节的乱序都会导致消息最终的消费顺序被打乱. 如果为每一个消息维护一个有序的ID,发送和存储消息无序,消费逻辑会变得非常复杂,消费端要对消息进行重

最近起了个项目消息中心,用来中转各个系统中产生的消息,用到的是RabbitMQ,由于UAT环境.生产环境每台消费者服务都是多台,有些消息要求按顺序消费,所以需要采取一定的措施保证消息的顺序消费,下面讲下我们不断优化的三种方法: 1.我们最开始考虑的比较简单,采用的direct交换机,指定特定消费者服务器监听队列,其他消费者服务器不监听.比如现在有C1.C2.C3三台消费者机器,我们决定C1消费消息,C2.C3不监听.我们在启动C1的时候,启动脚本中添加C1_IP,在代码中做处理,消费者服务器启动

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. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

创建一个2个分区,3个副本的topic,名字叫first kafka-topics.sh  --create --zookeeper datanode1:2181 --partitions 2 --replication-factor 3 --topic first 生产者发送消息顺序发送: 消费者接收到消息是没有顺序的 /kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server datanode1:9092 --topic first --from-beginn

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.