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.

关于tcp三次握手.四次挥手可以看这里:TCP与UDP的差别以及TCP三次握手.四次挥手 1.TCP为甚要3次握手? 在谢希仁著<计算机网络>第四版中讲“三次握手”的目的是“为了防止已失效的连接请求报文段突然又传送到了服务端,因而产生错误”,书中的例子是这样的,“已失效的连接请求报文段”的产生在这样一种情况下:client发出的第一个连接请求报文段并没有丢失,而是在某个网络结点长时间的滞留了,以致延误到连接释放以后的某个时间才到达server.本来这是一个早已失效的报文段.但server收到此

只要了解过多线程,我们就知道线程开始的顺序跟执行的顺序是不一样的.如果只是创建三个线程然后执行,最后的执行顺序是不可预期的.这是因为在创建完线程之后,线程执行的开始时间取决于CPU何时分配时间片,线程可以看成是相对于的主线程的一个异步操作. public class FIFOThreadExample { public synchronized static void foo(String name) { System.out.print(name); } public static void

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:

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

前言 在日常开发中,也许我们会遇到这样的一个问题.我们利用[发布订阅模式](如果不了解的可以直接访问此链接www.cnblogs.com/xiaoxiaokun- )去执行[发布]事件时,遇到函数内部涉及到异步执行时,就比较难以处理.为了满足这种需求,我专门写了一个这样的插件用于函数整合队列并顺序执行. 函数队列循环执行 /** *1.0.0.1版本 */ var list=[];//存储函数 list.push(function(){ console.log(1); }); list.push

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

消息无序产生的原因 消息队列,既然是队列就能保证消息在进入队列,以及出队列的时候保证消息的有序性,显然这是在消息的生产端(Producer),但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer),尽管消费端在拉取消息时是有序的,但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序. 场景分析 先后两次修改了商品信息,消息A和消息B先后同步写入MySQL,接着异步写入消息队列中发送消息,此时消息队列生产端(Producer)按时序先后发出了A和B两条消息(消息A先发出,消息B后发出)

1.幂等性 幂等(idempotent.idempotence)是一个数学与计算机学概念,常见于抽象代数中. 在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同.幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数.这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变.例如,"setTrue()"函数就是一个幂等函数,无论多次执行,其结果都是一样的.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 简单来说,幂等性就是一个数据

1. java多线程环境中,如何保证多个线程按指定的顺序执行呢? 1.1 通过thread的join方法保证多线程的顺序执行, wait是让主线程等待 比如一个main方法里面先后运行thread1,,thread2,thread3,那么thread1.start()之后,运行thread1.join(),这是会让主线程mian等待新的线程thread1执行完了,再执行主线程mian下面的代码,thread1.join()是然主线程main wait. package com.java.yj;

在某项目里,有个 actor 需要做一些持久化的操作,这些操作耗时比较久,理应使用异步的代码来写,但是需求又强调每次只能做一个持久化操作,后来的请求应该等待.一个显然的做法是阻塞式的写,这样就能比较简单的实现顺序花操作. 代码写完以后,我觉得在 actor 中 block 不够完美,就想其他的解决方案.实际上,借助 akka actor 的一些函数,可以实现在不阻塞的情况下实现顺序执行请求的功能的.这种办法的核心是使用 become, unbecome 函数:actor 设置两种状态 free

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

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

1.RabbitMQ的高可用 RabbitMQ基于主从模式实现高可用.RabbitMQ有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式. (1)单机模式: 单机模式就是demo级别的,生产中不会有人使用. (2)普通集群模式 普通集群模式就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例,每个机器启动一个.但是创建的queue只会放在一个rabbitmq实例上面,但是其他的实例都同步了这个queue的元数据.在你消费的时候,如果连接到了另一个实例,他会从拥有queue的那个实例获取消息然后再返回给你.

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

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

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

接上一篇:RocketMQ入门到入土(一)新手也能看懂的原理和实战! 一.事务消息的由来 1.案例 引用官方的购物案例: 小明购买一个100元的东西,账户扣款100元的同时需要保证在下游的积分系统给小明这个账号增加100积分.账号系统和积分系统是两个独立是系统,一个要减少100元,一个要增加100积分.如下图: 2.问题 账号服务扣款成功了,通知积分系统也成功了,但是积分增加的时候失败了,数据不一致了. 账号服务扣款成功了,但是通知积分系统失败了,所以积分不会增加,数据不一致了. 3.方案 Ro

一.什么是消息队列 我们可以把消息队列比作是一个存放消息的容器,当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用.消息队列是分布式系统中重要的组件,使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰.降低系统耦合性.目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,Kafka,RocketMQ,我们后面会一一对比这些消息队列. 另外,我们知道队列 Queue 是一种先进先出的数据结构,所以消费消息时也是按照顺序来消费的.比如生产者发送消息1,2,3...对于消费者就会按照1,2,3..

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