分布式场景下Kafka消息顺序性的思考

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分布式场景下Kafka消息顺序性的思考

如果业务中,对于kafka发送消息异步消费的场景,在业务上需要实现在消费时实现顺序消费, 利用kafka在partition内消息有序的特点,消息消费时的有序性. 1.在发送消息时,通过指定partition hash 2.consumer 消费消息时,需要使用亲缘性线程池进行消费,才能实现消息的基本有序.否则即使通过发送时指定partition,在消费端由于线程池的异步消费,消息之间的处理都是并发进行的,消息就会被打乱. 上面的方式基本可以实现消息的消费顺序性,除了在极端场景下,比如: 1.进…

面试官：如何在分布式场景下生成全局唯一 ID？

在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号.分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点: 全局唯一:这是最基本的要求,不能重复: 递增:有些特殊场景是必须递增的,比如事务版本号,后面生成的 ID 一定要大于前面的 ID :有些场景递增比不递增要好,因为递增有利于数据库索引的性能: 高可用:如果是生成唯一 ID 的系统或服务,那么一定会有大量的调用,那么保证其…

【转】MySQL乐观锁在分布式场景下的实践

背景在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL…

MySQL乐观锁在分布式场景下的实践

背景在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL…

难道主键除了自增就是GUID？支持k8s等分布式场景下的id生成器了解下

背景主键(Primary Key),用于唯一标识表中的每一条数据.所以,一个合格的主键的最基本要求应该是唯一性. 那怎么保证唯一呢?相信绝大部分开发者在刚入行的时候选择的都是数据库的自增id,因为这是一种非常简单的方式,数据库里配置下就行了.但自增主键优缺点都很明显. 优点如下: 无需编码,数据库自动生成,速度快,按序存放. 数字格式,占用空间小. 缺点如下: 有数量限制.存在用完的风险. 导入旧数据时,可能会存在id重复,或id被重置的问题. 分库分表场景处理过于麻烦. GUID GUID,…

【融云分析】如何实现分布式场景下唯一 ID 生成？

◀背景▶ 对于一套分布式部署的 IM 系统,要求每条消息的 ID 要保证在集群中全局唯一且按生成时间有序排列.如何快速高效的生成消息数据的唯一 ID ,是影响系统吞吐量的关键因素.那么,融云是如何做到生成全局唯一消息 ID 的呢? 首先需要明确下 ID 生成的核心需求: 1. 全局唯一 2. 有序 ◀设计▶ 融云消息数据的唯一 ID 长度采用 80 Bit .每 5 个 Bit ,进行一次 32 进制编码,转换为一个字符,字符取值范围是,( 2 ~ 9 ) 和 ( A ~ B ),其中,已经去掉…

Kafka分布式的消息顺序

Kafka分布式的单位是partition,同一个partition用一个write ahead log组织,所以可以保证FIFO的顺序.不同partition之间不能保证顺序. 但是绝大多数用户都可以通过message key来定义,因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition,比如说key是user id,table row id等等,所以同一个user或者同一个record的消息永远只会发送到同一个partition上,保证了同一个user或record的顺序.…