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…

转载请在文首保留原文出处: EMC 中文支持论坛https://community.emc.com/go/chinese 介绍 TCP 的一大常见问题在于重复 ACK 与快速重传.这一现象的发生也是由于性能问题,本章讨论如何发现这一问题以及他们意味着什么. 另一个常见问题是前一片段丢失以及乱序片段.某些情况下,这一现象喻示着故障发生,可能是由于网络问题或是抓包中断. 更多信息 重复 ACK 与快速重传 : 当网速变慢时,重复 ACK 是可能的原因之一.大多数情况下,重复 ACK 的发生是由于高延…

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…

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…

上一篇讲述了用位图实现无重复数据的排序,排序算法一下就写好了,想弄个大点数据测试一下,因为小数据在内存中快排已经很快. 一.生成的数据集要求 1.数据为0--2147483647(2^31-1)范围内的整数: 2.数据集包含60%的0--2^31-1的整数,即踢去40%的数: 3.数据集中无重复数据,即任意两个数不相等: 4.生成的数据尽可能乱序. 二.方案分析 开始只是想弄个大点数据玩一下而已,觉得测试数据应该要满足上面的要求,动手写的时候发现,满足前3个要求都很容易,实现尽可能的乱序不好处理…

出题:给定一个乱序链表,节点值为ASCII字符,但是其中有重复项,要求去除重复项并保证不改变剩余项的原有顺序: 分析:创建一个256(2^8)大小的bool数组,初始化为false,顺序读取链表,将字母对应位置为false的重新标记为true并保留节点,将字母对 应位置为true的保持并删除节点:时间复杂度为O(N),空间复杂度为常量.注意删除节点和不删除节点的情况下,pre和cur的移动操作不相同: 解题: struct Node { char value; Node* next; }; vo…

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…

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集…

乱序问题 在业务编写 FlinkSQL 时, 非常常见的就是乱序相关问题, 在出现问题时,非常难以排查,且无法稳定复现,这样无论是业务方,还是平台方,都处于一种非常尴尬的地步. 在实时 join 中, 如果是 Regular Join, 则使用的是 Hash Join 方式, 左表和右表根据 Join Key 进行hash,保证具有相同 Join Key 的数据能够 Hash 到同一个并发,进行 join 的计算 . 以下面的例子进行说明, 以下有三张表, 分别是订单表, 订单明细表, 和商品类…

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么…