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

https://blog.csdn.net/jiangyu1013/article/details/81668671 消息中间件的作用 1. 应用解耦 2. 异步处理 比如用户注册场景,注册主流程完成以后,需要调用邮件系统发送邮件通知用户注册成功,可能还需要调用其他系统.这是串行的,如果一个系统依赖很多系统,那么这个主流程会比较长,耦合度高,整个系统维护成本也会越来越高.那么我们就可以使用消息中间件来进行解耦,通过发布订阅模式,完成用户注册之后,向中间件发送消息,这样就可以马上给用户返回,至于后

备注:1.如果您此前未接触过RocketMQ,请先阅读附录部分,以便了解RocketMQ的整体架构和相关术语2.文中的MQServer与Broker表示同一概念 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了三个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 消息的可靠性 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性

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

本文主要分享下Spring Boot和Spring Kafka如何配置整合,实现发送和接收来自Spring Kafka的消息. 先前我已经分享了Kafka的基本介绍与集群环境搭建方法.关于Kafka的介绍请阅读Apache Kafka简介与安装(一),关于Kafka安装请阅读Apache Kafka安装,关于Kafka集群环境搭建请阅读Apache Kafka集群环境搭建 .这里关于服务器环境搭建不在赘述. Spring Kafka整合Spring Boot创建生产者客户端案例 创建一个kafk

问题描述 查看了 "How to Install and Run Apache Kafka on Windows? " 一文后,成功安装了Kafka服务,但是如何使用呢?如何在其他机器上连接到服务呢?如何发送消息,消费消息呢? 这些内容,文档中都没有介绍,所以本文主要是根据此文展示如何安装,如何生成Topic,如何发送消息,消费消息. 以及在Azure VM中需要修改那些配置后,才能从本地或者其他机器上连接到kafka服务.   操作步骤 第一部分:安装和运行 Apache Kafka

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即

一.为什么选择RocketMQ消息队列? 首先RocketMQ是阿里巴巴自研出来的,也已开源.其性能和稳定性从双11就能看出来,借用阿里的一句官方介绍:历年双 11 购物狂欢节零点千万级 TPS.万亿级数据洪峰,创造了全球最大的业务消息并发以及流转纪录(日志类消息除外): 在始终保证高性能前提下,支持亿级消息堆积,不影响集群的正常服务,在削峰填谷(蓄洪).微服务解耦的场景下尤为重要:这,就能说明RocketMQ的强大. 二.RocketMQ的特点和优势(可跳过看三的整合代码) 削峰填谷(主要解决

1.安装erlang语言环境 1.1 创建 erlang安装目录 mkdir erlang 1.2 上传解压压缩包 上传到: /root/ 解压缩# tar -zxvf otp_src_22.0.tar.gz 1.3 进入解压缩目录,指定目录并安装 进入解压目录,指定安装目录# ./configure --prefix=/usr/local/kh96/erlang 安装# make install 添加环境变量# echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/kh96/e

spring boot / cloud (十九) 并发消费消息,如何保证入库的数据是最新的? 消息中间件在解决异步处理,模块间解耦和,和高流量场景的削峰,等情况下有着很广泛的应用 . 本文将跟大家一起讨论以下其中的异常场景,如题. 场景 在实际工作中,大家可能也都遇到过这样的需求 : 如 : 系统A中的某些重要的数据,想在每次数据变更的时候,将当前最新的数据备份下来,当然,这个备份的动作不能影响当前数据变更的进程. 也更不期望因为备份的操作,影响当前进程的性能. 分析 这是一个比较常见的,可以异

上篇博客中,我们用实际的业务场景和代码示例了Azure Messaging-ServiceBus Messaging对复杂对象消息的支持和消息的持久化: Azure Messaging-ServiceBus Messaging消息队列技术系列4-复杂对象消息是否需要支持序列化和消息持久化 本文中我们主要研究并介绍Azure Messaging对重复消息的支持. MessageReceiver 对象创建时可以指定消息接收模式: ReceiveAndDelete 和 PeekLock (默认),其中

转: StringBoot集成Rabbit,根据业务返回ACK 原文链接 : http://www.jianshu.com/p/baed9ec92410 为了维护消息的有效性,当消费消息时候处理失败时候,不进行消费,需要我们根据业务区返回ACK,本项目我使用Redis和ack机制双重保险,保障消息一定能够正确的消费 首先,接着上部分内容,使用Topic,机制(不明白的,可以回顾上部分内容) 上部分内容,我们使用SpringBoot注解,去实现,但是控制权不完全账务,当进行大规模项目时候,不太建议

今天,我们要逐步开始讨论rabbitmq稍微高级点的耍法了.了解这一步,对我们设计高并发的系统非常有用.当然,还可以使用kafka.不过还是算了,有几个硬性条件不支持,还是用rabbitmq吧. 循环分发: 启动一个发送端往队列发消息,此时启动多个接收端.发送的消息会对接收端一个一个挨着发送消息.如图: 这就是默认情况下,多个接收端轮流消费消息.队列发送给消费端后,就立即删除.那么问题来了,当某个消费者在处理消息的时候,异常终止了怎么办?此时,我们更希望这样:若是那个消费者挂掉了,消息自动转给另

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参

1. 消息顺序 场景:比如下单操作,下单成功之后,会发布创建订单和扣减库存消息,但扣减库存消息执行会先于创建订单消息,也就说前者执行成功之后,才能执行后者. 不保证完全按照顺序消费,在 MQ 层面支持消息的顺序处理开销太大,为了极少量的需求,增加整体上的复杂度得不偿失. 所以,还是在应用层面处理比较好,或者业务逻辑进行处理. 应用层解决方式: 1. 消息实体中增加:版本号 & 状态机 & msgid & parent_msgid,通过 parent_msgid 判断消息的顺序(需要

1.定义事件事件(Event)就是通过 Disruptor 进行交换的数据类型. package com.ljq.disruptor; import java.io.Serializable; /** * 定义事件数据,本质是个普通JavaBean * * @author jqlin */ @SuppressWarnings("serial") public class LongEvent implements Serializable { private long value; pu

背景: 最近参与开发的小程序,涉及到即时消息(IM)发送的功能: 聊天界面如下,通过键盘上的[发送]按钮,触发消息发送功能 问题发现: 功能开发完毕,进入测试流程:测试工程师反馈说: 在Android手机上,在极短的时间内频繁点击键盘上的[发送]按钮,消息会重复发送:IOS上该问题不太明显 本以为是普通的防重复提交问题,于是自然想到通过设定flag/js加锁的方式解决该问题,于是开始优化代码: 项目基本代码: wxml: <input type="text" value=&quo

Kafka.RabbitMQ.RocketMQ等消息中间件的对比 —— 消息发送性能和优势 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 原文:http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/?utm_source=tu

/*** * 微信客服发送信息 * 微信客服信息推送失败 微信重复推送客服消息 40001 45047 * 递归提交到微信 直到提交成功 * @param $openid * @param int $is_repeat 是否递归 * @return bool */ function wx_kf_sendh($openid, $is_repeat = 0) { $result = M('Reply')->where("is_open=1")->order('listorder

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.

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.作者:长天之云链接:http://www.zhihu.com/question/19805411/answer/15465427来源:知乎 不推荐用外部变量锁定或修改按钮状态的方式,因为那样比较难: 要考虑并理解 success, complete, error, timeout 这些事件的区别,并注册正确的事件,一旦失误,功能将不再可用: 不可避免地比普通流程要要多注册一个 complete 事件: 恢复状态的代码很容易和不相