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

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

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

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

前情 出现了重复消费的问题,同一个消息被重复消费了多次,导致了用户端收到了多条重复的消息,最终排查发现,是因为消费者在处理消息的方法onMessage中有异常没有捕获到,导致异常上抛,被consumeMessage捕获并判定为消费失败,从而放到了重试队列当中进行重试,下面我们就来看看RocketMq中会引起消息重试的两种情况,内部异常和消费超时. 源码 在Consumer中处理消息时,会在消费完消息后判断消费的总时长,如果比超时时间要长则返回TIME_OUT,注意这里的超时是在consumeMe

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

背景 许久没有分享 Java 相关的问题排查了,最近帮同事一起排查了一个问题: 在使用 Pulsar 消费时,发生了同一条消息反复消费的情况. 排查 当他告诉我这个现象的时候我就持怀疑态度,根据之前使用的经验 Pulsar 在官方文档以及 API 中都解释过: 只有当设置了消费的 ackTimeout 并超时消费时才会重复投递消息,默认情况下是关闭的,查看代码也确实没有开启. 那会不会是调用了 negativeAcknowledge() 方法呢(调用该方法也会触发重新投递),因为我们使了一个第三

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

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

RocketMQ消息支持的模式: 消息支持的模式分为三种:NormalProducer(普通同步),消息异步发送,OneWay. 消息同步发送: 普通消息的发送和接收在前面已经演示过了,在前面的案例中是基于同步消息发送模式.也就是说消息发送出去后,producer会等到broker回应后才能继续发送下一个消息. 消息异步发送: 异步发送是指发送方发出数据后,不等接收方发回响应,接着发送下个数据包的通讯方式. MQ 的异步发送,需要用户实现异步发送回调接口(SendCallback).消息发送方在

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

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 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

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,

最近收到好几个类似的问题:使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候,出现消息重复消费的问题.通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够.其实,在之前的博文以及<Spring Cloud微服务实战>一书中都有提到关于消费组的概念以及作用. 那么什么是消费组呢?为什么要用消费组?它解决什么问题呢?摘录一段之前博文的内容,来解答这些疑问: 通常在生产环境,我们的每个服务都不会以单节点的方式运行在生产环境,当同一个服务启动多个实例的时候,这些实例都会绑定到

在说到消息中间件的时候,我们通常都会谈到一个特性:消息的顺序消费问题.这个问题看起来很简单:Producer发送消息1, 2, 3... Consumer按1, 2, 3...顺序消费. 但实际情况却是:无论RocketMQ,还是Kafka,缺省都不保证消息的严格有序消费! 这个特性看起来很简单,但为什么缺省他们都不保证呢? “严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失

在RocketMQ4.3.0版本后,开放了事务消息这一特性,对于分布式事务而言,最常说的还是二阶段提交协议,那么RocketMQ的事务消息又是怎么一回事呢,这里主要带着以下几个问题来探究一下RocketMQ的事务消息: 事务消息是如何实现的 我们有哪些手段来监控事务消息的状态 事务消息的异常恢复机制 RocketMQ的事务消息是如何实现的 RocketMQ作为一款消息中间件,主要作用就是帮助各个系统进行业务解耦,以及对消息流量有削峰填谷的作用,而对于事务消息,主要是通过消息的异步处理,可以保证本

事务消费 我们经常支付宝转账余额宝,这是日常生活的一件普通小事,但是我们思考支付宝扣除转账的钱之后,如果系统挂掉怎么办,这时余额宝账户并没有增加相应的金额,数据就会出现不一致状况了. 上述场景在各个类型的系统中都能找到相似影子,比如在电商系统中,当有用户下单后,除了在订单表插入一条记录外,对应商品表的这个商品数量必须减1吧,怎么保证?!在搜索广告系统中,当用户点击某广告后,除了在点击事件表中增加一条记录外,还得去商家账户表中找到这个商家并扣除广告费吧,怎么保证?!等等,相信大家或多或多少都能碰到

一.方案背景 RocketMQ(以下简称MQ)作为消息中间件在事务管理,异步解耦,削峰填谷,数据同步等应用场景中有着广泛使用.当业务系统进行灰度发布时,Dubbo与HTTP的调用可以基于业界通用的灰度方式在我们的微服务治理与网关平台来实现,但MQ已有的灰度方案都不能完全解决消息的隔离与切换衔接问题,为此,我们在鲁班MQ平台(包含根因分析.资源管理.订阅关系校验.延时优化等等的扩展)增加了MQ灰度功能的扩展实现. 二.RocketMQ技术特点 为什么MQ的灰度方案迟迟没有实现呢?我们先来回顾一下R

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