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.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

转自:http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. Topolog

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

Twitter Storm如何保证消息不丢失 发表于 2011 年 09 月 30 日 由 xumingming 作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Guaranteeing-message-processing s

RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 第一种:消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.

storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. 帮助 1 2 3 4 5 6 7 8 9 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder()

storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被"完全处理"是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. 帮助 1 2 3 4 5 6 7 8 9 TopologyBuilder builder = new TopologyBuil

参考:https://www.imooc.com/article/49814 发送消息的时候,加上messageId字段,数据库记录消息日志表 ,插入的时候为发送中 当收到消息的时候,更改为已发送 ,定时任务进行重试超时未变为已发送消息的日志记录

数据一致性问题:消费一致性和存储一致性 例如:一个leader 写入 10条数据,2个follower(都在ISR中),F1.F2都有可能被选为Leader,例如选F2 .后面Leader又活了.可能造成每个副本数据不一致 F1   8条 F2   9条 LEO:每个副本的最后一个offset.例如 F1的LEO为8, F2的LEO为9 HW(High Watermark):所有副本中最小的LEO. LEO:指的是每个副本最大的 offset; HW:指的是消费者能见到的最大的 offset,I

最近看了 @JavaGuide 发布的一篇『面试官问我如何保证Kafka不丢失消息?我哭了!』,这篇文章承接这个主题,来聊聊如何保证 RocketMQ 不丢失消息. 0x00. 消息的发送流程 一条消息从生产到被消费,将会经历三个阶段: 生产阶段,Producer 新建消息,然后通过网络将消息投递给 MQ Broker 存储阶段,消息将会存储在 Broker 端磁盘中 消息阶段, Consumer 将会从 Broker 拉取消息 以上任一阶段都可能会丢失消息,我们只要找到这三个阶段丢失消息原因,

本文只针对springboot整合rabbitmq的消息防丢失,话不多说,上干货.... 设置发送mq消息不丢失实现思路 执行的方案: 第一步,要对队列,消息以及交换机进行持久化操作(保存到物理磁盘中) 因为mq消息默认是保存在内存中 交换机我们在声明的时候可以进行持久化 @Bean(EX_BUYING_ADDPOINTUSER) public Exchange EX_BUYING_ADDPOINTUSER(){ return ExchangeBuilder.directExchange(EX_

1. 前情回顾 RabbitMQ使用教程(一)RabbitMQ环境安装配置及Hello World示例 RabbitMQ使用教程(二)RabbitMQ用户管理,角色管理及权限设置 RabbitMQ使用教程(三)如何保证消息99.99%被发送成功? 在上一篇博客中,我们讲解了如何通过RabbitMQ的生产者确认机制,保证消息尽可能的成功的发送到RabbitMQ服务器,这只是从源头降低了消息丢失的几率,并没有真正解决之前提到的问题:如何保证RabbitMQ异常情况(人为重启.异常宕机等)下,队列和消

1.背景引入 在使用消息中间件(rabbitmq)时,令开发者最头痛的就是防止消息丢失问题,而消息丢失可能发生的位置主要为三种,分别为(1)消息发送到MQ中消费者消费未成功时突然宕机:(2)消息发送到MQ中MQ集群整体宕机:(3)消息发送到队列但未持久化到磁盘前MQ集群整体宕机 2.解决消息发送到MQ中消费者消费未成功时宕机问题 对于稍微了解RabbitMQ的开发者而言一定会知道RabbitMQ中ack消息确认机制,默认情况下只要消息从队列中发送到消费者,队列就会将消息删除,此时将会出现以上所说

RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 一.消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.如何

1. 前情回顾 RabbitMQ使用教程(一)RabbitMQ环境安装配置及Hello World示例 RabbitMQ使用教程(二)RabbitMQ用户管理,角色管理及权限设置 在以上两篇博客发布后不久,有细心的网友就评论,创建的队列和发送的消息,如果在没有启动消费者程序的时候,重启了RabbitMQ服务,队列和消息都丢失了. 这就引出了一个非常重要的问题,也是面试中经常会问的:在使用RabbitMQ时,如何保证消息最大程度的不丢失并且被正确消费? 2. 本篇概要 RabbitMQ针对这个问题

我们都知道Kafka的吞吐量很大,但是Kafka究竟会不会丢失消息呢?又会不会重复消费消息呢? 图 无人机实时监控 ​ 有很多公司因为业务要求必须保证消息不丢失.不重复的到达,比如无人机实时监控系统,当无人机闯入机场区域,我们必须立刻报警,不允许消息丢失.而无人机离开禁飞区域后我们需要将及时报警解除.如果消息重复了呢,我们是否需要复杂的逻辑来自己处理消息重复的情况呢,这种情况恐怕相当复杂而难以处理.但是如果我们能保证消息exactly once,那么一切都容易得多. 下面我们来简单了解一下消息传

1. 本篇概要 RabbitMQ针对这个问题,提供了以下几个机制来解决: 生产者确认 持久化 手动Ack 本篇博客我们先讲解下生产者确认机制,剩余的机制后续单独写博客进行讲解. 2. 生产者确认 要想保证消息不丢失,首先我们得保证生产者能成功的将消息发送到RabbitMQ服务器. 但在之前的示例中,当生产者将消息发送出去之后,消息到底有没有正确地到达服务器呢?如果不进行特殊配置,默认情况下发送消息的操作是不会返回任何消息给生产者的,也就是默认情况下生产者是不知道消息有没有正确的到达服务器. 从b

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略

一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略 acks = 0 生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应,它不管消息有没有发送成功,如果发送过程中遇到了异常,导致broker端没

rabbitmq如何保证消息的可靠性 1.保证消息不丢失 1.1.开启事务(不推荐) 1.2.开启confirm(推荐) 1.3.开启RabbitMQ的持久化(交换机.队列.消息) 1.4.关闭RabbitMQ的自动ack(改成手动) 2.保证消息不重复消费 2.1.幂等性(每个消息用一个唯一标识来区分,消费前先判断此标识有没有被消费过,若已消费过,则直接ACK) rabbitmq如何保证消息的顺序性 将消息放入同一个交换机,交给同一个队列,这个队列只有一个消费者,这个消费者只允许同时开启一个线