前言 上篇文章,王子通过一个小案例和小伙伴们一起分析了一下消息是如何丢失的,但没有提出具体的解决方案. 我们已经知道发生消息丢失的原因大体上分为三个部分: 1.生产者发送消息到MQ这一过程导致消息丢失 2.MQ自己发生故障导致消息丢失 3.消费者拿到消息后,由于操作不当导致消息丢失 接下来我们就针对第一种情况,聊一聊如何解决生产者发送消息过程中的消息丢失问题. 先发送half消息到MQ 针对于这一问题,RocketMQ是自带一套解决方案的,就是事务消息.今天我们就来看一下事务消息的实现流程. 案

前言 之前我们一起了解了使用RocketMQ事务消息解决生产者发送消息时消息丢失的问题,但使用了事务消息后消息就一定不会丢失了吗,肯定是不能保证的. 因为虽然我们解决了生产者发送消息时候的消息丢失问题,但也只是保证Broker正确的接收到了消息,实际上接收到的消息会保存在os cache中,如果此时broker机器突然宕机,os cache中的消息数据就丢失掉了. 而且就算是os cache中的消息已经刷盘到了磁盘中,如果磁盘突然就坏了,消息是不是也就丢失了. 所以我们还要考虑Broker如何保

生产者产生消息发送给RocketMQ RocketMQ接收到了消息之后,必然需要存到磁盘中,否则断电或宕机之后会造成数据的丢失 消费者从RocketMQ中获取消息消费,消费成功之后,整个流程结束 1.场景1中生产者将消息发送给Rocket MQ的时候,如果出现了网络抖动或者通信异常等问题,消息就有可能会丢失 2.场景2中消息需要持久化到磁盘中,这时会有两种情况导致消息丢失 RocketMQ为了减少磁盘的IO,会先将消息写入到os cache中,而不是直接写入到磁盘中,消费者从os cache中获

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,

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.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐

1. 简介 1.1.接收消息 RebalanceService:均衡消息队列服务,负责通过MQClientInstance分配当前 Consumer 可消费的消息队列( MessageQueue ).当有新的 Consumer 的加入或移除,都会重新分配消息队列.主要实现consumer的负载均衡,但是并不会直接发送获取消息的请求,而是构造PullRequest之后放到pullRequestQueue中,PullMessageService中,等待PullMessageService的线程取出执

分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 RocketMQ基础:https://github.com/apache/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.5.1/docs/cn 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,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 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

前言 首先说一点,企业中最常用的实际上既不是RocketMQ,也不是Kafka,而是RabbitMQ. RocketMQ很强大,但主要是阿里推广自己的云产品而开源出来的一款消息队列,其实中小企业用RocketMQ的没有想象中那么多. 深层次的原因在于兔宝在中小企业普及更早,经受的考验也更久,很容易产生「回头客」,当初随RabbitMQ成长的一批人才如今大部分都已成为企业中的中坚骨干,技术选型亲睐RabbitMQ的几率就更高. 至于Kafka,主要还是用在大数据和日志采集方面,除了一些公司有特定的

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 在之前的篇章中,我们学习了RocketMQ的原理,以及RocketMQ中 命名服务 ServiceName 的运行流程,本篇从消息的生产.消费来理解一条消息的生命周期. 1 消息生产 在RocketMQ中,消息生产指的是 消息生产者往消息队列中写入数据的过程.因为业务场景的复杂性,RocketMQ架构设计了多种不同的发送策略.下面先讨论几种常见的场

在我们实际的开发过程中,我们肯定会用到MQ中间件,常见的MQ中间件有kafka,RabbitMQ,RocketMQ.在使用的过程中,我们必须要考虑这样一个问题,在使用MQ的时候,我们怎么确保消息100%不丢失? 案例背景 以我们熟悉的淘宝系统为例子,在用户下订单的时候,通常会给客户发放一下优惠劵.在整个过程中,交易服务和发优惠劵服务就是通过MQ消息队列进行通信.在交易服务完成后,交易服务可以发送"发一个满100减5的优惠劵"的消息给MQ.优惠劵服务则在消费端消费这个消息,从而实现真正的

大家好,我是三友~~ 这篇文章我准备来聊一聊RocketMQ消息的一生. 不知你是否跟我一样,在使用RocketMQ的时候也有很多的疑惑: 消息是如何发送的,队列是如何选择的? 消息是如何存储的,是如何保证读写的高性能? RocketMQ是如何实现消息的快速查找的? RocketMQ是如何实现高可用的? 消息是在什么时候会被清除? ... 本文就通过探讨上述问题来探秘消息在RocketMQ中短暂而又精彩的一生. 如果你还没用过RocketMQ,可以看一下这篇文章 RocketMQ保姆级教程 核心

Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX_VALUE max.in.flight.requests.per.connection = 1 使用Kafk

rabbitmq 重复确认导致消息丢失 背景 rabbitmq 在应用场景中,大多采用工作队列 work-queue的模式. 在一个常见的工作队列模式中,消费者 worker 将不断的轮询从队列中拉取最新消息,当队列负载压力增大时允许添加多个worker 进行处理.然而执行一个任务可能需要相当的时长,这是由业务特性所决定的:如果 worker执行任务过程中出现异常甚至宕机,此时消息便会丢失,这是简单消息队列难以解决的问题. rabbitmq 采用了消息确认机制来防止此类问题,在该机制中,work

最近在看消息队列框架 ,alibaba的RocketMQ单机支持1万以上的持久化队列,支持诸多特性, 目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景 比kafka还是有过之无不及,其实kafka文档很丰富 但RocketMQ网上的文章太少,找不到相关的操作教程 于是研究了下源码 做个单机操作的教程,如果你也对此有兴趣不妨共同研究 下载源码的地址 https://github.com/alibaba/RocketMQ/relea

转载请注明出处 1.简介 RabbitMQ中,消息丢失可以简单的分为两种:客户端丢失和服务端丢失.针对这两种消息丢失,RabbitMQ都给出了相应的解决方案. 2.防止客户端丢失消息 如图,生产者P向队列中生产消息,C1和C2消费队列中的消息,默认情况下,RabbitMQ会平均的分发消费给C1C2(Round-robin dispatching),假设一个任务的执行时间非常长,在执行过程中,客户端挂了(连接断开),那么,该客户端正在处理且未完成的消息,以及分配给它还没来得及执行的消息,都将丢失.

http://blog.csdn.net/tlq1988/article/details/9612237 首先说明一下,本文只是介绍一些容易被开发者忽视,而导致性能低下问题.并不是介绍如何向苹果设备成功发送一条消息,这里假设所有阅读者已经能够向苹果服务器发送消息,并且成功接收,只是发送效率比较低,并且丢失率很高.如果你不是此类情况,那么绕道吧.PS:伸手党可以直接看标红部分(结论) 最近参与并且完成了公司1000W级的消息推送服务平台重建.此次重构级别解决了消息丢失,并且大幅度提升了推送效率.有

如果某个broker挂了,leader副本在该broker上的分区就要重新进行leader选举.来简要描述下leader选举的过程 1.4.1 KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径,一旦发现有broker挂了,执行下面的逻辑.这里暂时先不考虑KafkaController所在broker挂了的情况,KafkaController挂了,各个broker会重新leader选举出新的KafkaController 1.4.2 leader副本在该br

  1.发送方   为保证消息到达exchange,在这个过程中不丢失.  用事务或者发送方确认机制  见<RabbitMQ实战指南>4.8节 2.为保证消息不会因为到达exchange后,无法路由到任何一个队列而丢失       解决方案一:发送方发送消息时 令mandatory参数=true,用ReturnListener异步接收没有任何队列接收而返回给发送方的消息.  见<RabbitMQ实战指南>4.1.1节       解决方案二:给exchange指定一个备份交换器及对

转载请注明出处 0.目录 RabbitMQ-从基础到实战(1)— Hello RabbitMQ RabbitMQ-从基础到实战(3)— 消息的交换 1.简介 RabbitMQ中,消息丢失可以简单的分为两种:客户端丢失和服务端丢失.针对这两种消息丢失,RabbitMQ都给出了相应的解决方案. 2.防止客户端丢失消息 如图,生产者P向队列中生产消息,C1和C2消费队列中的消息,默认情况下,RabbitMQ会平均的分发消费给C1C2(Round-robin dispatching),假设一个任务的执行