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

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

概要:在使用storm分布式计算框架进行数据处理时,如何保证进入storm的消息的一定会被处理,且不会被重复处理.这个时候仅仅开启storm的ack机制并不能解决上述问题.那么该如何设计出一个好的方案来解决上述问题? 现有架构背景:本人所在项目组的实时系统负责为XXX的实时产生的交易记录进行处理,根据处理的结果向用户推送不同的信息.实时系统平时接入量每秒1000条,双十一的时候,最大几十万条. 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6219878

消息重复和丢失是kafka中很常见的问题,主要发生在以下三个阶段: 生产者阶段 broke阶段 消费者阶段 一.生产者阶段重复场景 1.根本原因 生产发送的消息没有收到正确的broke响应,导致producer重试. producer发出一条消息,broke落盘以后因为网络等种种原因发送端得到一个发送失败的响应或者网络中断,然后producer收到一个可恢复的Exception重试消息导致消息重复. 2.重试过程 说明: 1. new KafkaProducer()后创建一个后台线程KafkaT

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

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

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

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

Kafka.RabbitMQ.RocketMQ等消息中间件的对比 —— 消息发送性能和优势 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 原文:http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/?utm_source=tu

常用的几款消息队列的对比 前言 RabbitMQ 优点 缺点 RocketMQ 优点 缺点 Kafka 优点 缺点 如何选择合适的消息队列 参考 常用的几款消息队列的对比 前言 消息队列的作用: 1.应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败: 2.异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间: 3.限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况: 4.消息驱动的系统:系统分为消息队

sql语句删除由于无主键导致完全重复的数据方法 select distinct * into #Tmp from t_column drop table t_column select * into t_column from #Tmp drop table #Tmp

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

RabbitMQ服务主机名更改导致消息队列无法连接 在多节点环境中,RabbitMQ服务使用一个独立节点部署.在此环境下,如果修改了RabbitMQ节点的主机名,则需要更新RabbitMQ用户才能保证服务能够被正确访问. RabbitMQ节点原主机名为: root@Aloe-Express-20:/etc# cat /etc/hostname Aloe-Express-20 root@Aloe-Express-20:/etc# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 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的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

在XMPP的"groupchat"中,创建群的时候会收到群发的"This room is locked from entry until configuration is confirmed."和"This room is now unlocked."警告,并且每次进群的时候都会收到"This room is not anonymous."警告,而且自己向群发的消息,每次群还会发回给我,看起来就像自己发给自己,造成消息重复.这

个人博客 地址:http://www.wenhaofan.com/article/20180925232057 1.所有js统一在pjax容器外引入 在pjax容器外引入的js只会被引入一次,所以不会出现重复加载的问题,但是该方法仅适用于页面较少的情况,如果页面很多,那么会导致第一次访问时引入大量不一定会被适用到的js,效率低下. 2.将绑定事件和其他事件区分成两个js来引入 在pjax中判断是否已经引入绑定事件的js,如果已经引入则不再重复引入. 3.在js中添加代码判断是否已经被引入 目测采

前面的章节,我们已经把RocketMQ的环境搭建起来了,是一个两主两从的异步集群.接下来,我们就看看怎么去使用RocketMQ,在使用之前,先要在NameServer中创建Topic,我们知道RocketMQ是基于Topic的消息队列,在生产者发送消息的时候,要指定消息的Topic,这个Topic的路由规则是怎样的,这些都要在NameServer中去创建. Topic的创建 我们先看看Topic的命令是如何使用的,如下: ./bin/mqadmin updateTopic -h usage: m

福哥答案2020-04-28:此答案来自群员,感谢群员支持. 消息堆积 只能考虑 增多消费者 以及后端其他服务 组件的吞吐能力 别的有办法吗 如果更彻底一点 分撒单个队列里的消息 队列 更分门别类 或者 只是简单物理分散 也都能提高吞吐 但是本质都是增多消费者 运维方法 有靠各种 弹性在消息堆积的情况下自动增加消费者集群实例数量的办法 消息重复 首先要在消息内 加入可以识别的 业务唯一id 然后就是针对该id做的 消费记录 检查 为了防止多消费者间的冲突 还要作2层检查 第一层 宏观的 利用no

最近,在公司的测试环境,遇到个问题,每次重启应用重启后,原来消费过的消息又被重复推送了一遍,消费者和生产者代码如下: package com.tf56.queue.client; import java.util.concurrent.TimeUnit; import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQBrokerException; import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientExcep

首先,造成这个问题的 BUG RocketMQ 官方已经在 3月16号 的这个提交中修复了,这里只是探讨一下在修复之前造成问题的具体细节,更多的上下文可以参考我之前写的 <RocketMQ Consumer 启动时都干了些啥?> ,这篇文章讲解了 RocketMQ 的 Consumer 启动之后都做了哪些操作,对理解本次要讲解的 BUG 有一定的帮助. 其中讲到了: 消息堆积 重复消费自不必说,你 ClientID 都相同了.本篇着重聊聊为什么会消息堆积. 文章中讲到,初始化 Consumer