最近在调试RocketMQ消息发送与消费的Demo时,发现一个问题:只要重启程序,RocketMQ消息就会重复消费. 那么这是什么原因导致的,又该如何解决呢? 经过一番排查,发现程序使用的RocketMQ客户端版本是3.6.2,而测试环境安装的RocketMQ环境的版本是4.1.0.原来是客户端和服务器端版本不一样导致的,消息并没有最终被消费,即没有ACK消息确认,只要程序重启就会重复消费. 解决方案:RocketMQ客户端版本使用与服务器端的同一版本,即4.1.0版本. 划重点:使用Rocke

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

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

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

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader

一.如何保证百万级写入速度: 目录 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 2.零拷贝技术 3.最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理,这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点. Kafka是高吞吐低延迟的高并发.高性能的消息中间件,在大数据领域有极为广泛的运用.配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万.上百万的超高并发写入. 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来一点一点说一下. 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数据都会往

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

使用同步模式的时候,有3种状态保证消息被安全生产,在配置为1(只保证写入leader成功)的话,如果刚好leader partition挂了,数据就会丢失.还有一种情况可能会丢失消息,就是使用异步模式的时候,当缓冲区满了,如果配置为0(还没有收到确认的情况下,缓冲池一满,就清空缓冲池里的消息),数据就会被立即丢弃掉. 在数据生产时避免数据丢失的方法: 只要能避免上述两种情况,那么就可以保证消息不会被丢失.就是说在同步模式的时候,确认机制设置为-1,也就是让消息写入leader和所有的副本.还有,

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 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

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

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

一 重复消息 为什么会出现消息重复?消息重复的原因有两个:1.生产时消息重复,2.消费时消息重复. 1.1 生产时消息重复 由于生产者发送消息给MQ,在MQ确认的时候出现了网络波动,生产者没有收到确认,实际上MQ已经接收到了消息.这时候生产者就会重新发送一遍这条消息. 生产者中如果消息未被确认,或确认失败,我们可以使用定时任务+(redis/db)来进行消息重试. @Component @Slf4J public class SendMessage { @Autowired private Me

由于项目需求,需要在项目中接到消息的时候做不同界面的不同的操作,哪儿需要哪儿就要添加代理:引起代理事件重复执行:所以要在VC显示的时候添加代理,消失的时候删除代理 环信 透传 消息多次接收情况(由于代理多次添加,没有取消掉) 在VC将要显示和 消失中 挂代理,删除代理 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated{} -(void)viewWillDisappear:(BOOL)animated{} #pragma mark - registerNotificatio

1. 使用幂等操作 乐观锁:每个数据有一个版本号,和当前版本号相同的时候进行更新 去重表(缓存): 唯一性索引,如果已经存在值了就不行更新 2. 算法 两个链表是否相交? 3.redis  集合相交的实现?

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,

前言 在之前的MQ专题中,我们已经解决了消息中间件的一大难题,消息丢失问题. 但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了,它还有两个令人头疼的问题:重复消费和乱序. 今天我们就来聊一聊这两个常见的问题,看看RocketMQ是如何解决这两个问题的. 为什么会重复消费 首先我们来聊一聊重复消费的问题,要解决一个问题最开始的一步当然是去查找问题发生的原因了. 那出现重复消费的原因到底是什么呢? 我们先来思考一下生产者发送消息这一过程中是不是有可能重复发送消息到MQ呢? 答案是肯定的,比如生产者

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

1.如何保证消息的顺序 原因:生产者将消息发给topic,topic分发给不同的队列再给多个消费者并发消费,难以保证顺序. 方案:topic和队列之间加入MessageQueueSelector.将一组业务的消息发给同一个队列,并锁住发给某一个消费者消费. 2.如何保证消息不被重复消费 原因:由于网络波动或者消费者本地事务耗时长,让MQ认为失败,从而重复推送消息,但此时消费者的事务是成功了的. 方案:所有MQ都没有提供解决消息重复消费的方案. 需要消费者自行去重,如将RocketMQ给每个消息产

系列目录 RabbitMQ 入门系列:1.MQ的应用场景的选择与RabbitMQ安装. RabbitMQ 入门系列:2.基础含义:链接.通道.队列.交换机. RabbitMQ 入门系列:3.基础含义:持久化.排它性.自动删除.强制性.路由键. RabbitMQ 入门系列:4.基础编码:官方SDK使用:链接创建.单例改造.发送消息.接收消息. RabbitMQ 入门系列:5.基础编码:交换机的进阶介绍及编码方式. RabbitMQ 入门系列:6.保障消息:不丢失:发送方.Rabbit存储端.接收方

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