1.消费端弄丢了数据 唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,就是说,你消费到了这个消息,然后消费者那边自动提交了 offset,让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息,但其实你才刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯. 这不是跟 RabbitMQ 差不多吗,大家都知道 Kafka 会自动提交 offset,那么只要关闭自动提交 offset,在处理完之后自己手动提交 offset,就可以保证数据不会丢.但是此时确实还是可能会有重复消费,比如你刚处理完,还没提交 offs…

1.JAVAEE 是一套使用Java 进行企业级开发的13 个核心规范工业标准 , 包括: JDBC  数据库连接 JNDI  Java的命名和目录接口 EJB   Enterprise java bean RMI   远程方法调用    一般使用TCP/IP 协议 Java IDL    接口定义语言 JSP Servlet XML  JMS    Java 消息服务 JTA JTS JavaMail JAF JMS部件:  5 个主要的消息头: 发送和接收的消息类型必须一致 消息属性:识别.…

一条消费成功被消费经历了生产者->MQ->消费者,因此在这三个步骤中都有可能造成消息丢失. 一 消息生产者没有把消息成功发送到MQ 1.1 事务机制 AMQP协议提供了事务机制,在投递消息时开启事务支持,如果消息投递失败,则回滚事务. 自定义事务管理器 @Configuration public class RabbitTranscation { @Bean public RabbitTransactionManager rabbitTransactionManager(ConnectionF…

IM 系统中,保证消息的可靠投递主要体现在两方面,一是消息的不丢失,二是消息的不重复. 一.消息不丢失 消息丢失的原因 首先看一下发送消息的流程,如下图所示: 消息.可以采取"时间戳比对"机制进行完整性检查. (图片来源于即时消息技术剖析与实战第 04 讲) 用户 A 发出的消息,先到达IM服务端(步骤1),由服务端暂存(步骤2),成功后,服务端将成功的结果返回给用户A(步骤3),同时将消息推送给用户B(步骤4). 在这个过程中,丢失消息有以下几种情况: 1)步骤 1 因为网络不通等原…

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发…

1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比…

1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比…

消息的可靠性投递是使用消息中间件不可避免的问题,不管是使用kafka.rocketMQ或者rabbitMQ,那么在RabbitMQ中如何保证消息的可靠性投递呢? 先再看一下RabbitMQ消息传递的流程图: 从上面的图可以看到,消息的投递有三个对象参与: 生产者 RabbitMQ(broker) 消费者 那么消息的可靠性传输也主要是针对以上三个对象来分析,首先是生产者. 生产者丢失消息 生产者发送消息到broker时,要保证消息的可靠性,主要的方案有以下2种: 1.事务 2.confirm机制…

1. 简介 MQ虽然帮我们解决了很多问题,但是也带来了很多问题,其中最麻烦的就是,如何保证消息的可靠性传输. 我们在聊如何保证消息的可靠性传输之前,先考虑下哪些情况下会出现消息丢失的情况. 首先,上图中完整的展示了消息从生产到被消费的完整链路,我们通过图列举下各种情况. Producer在把Message发送到Broker的过程中,因为网络不可靠的原因,可能会出现Message还未发送到Broker就丢失,或者Message发送到了Broker,但是由于某种原因,消息未保存到Broker. Br…

原文链接(作者一个人):https://juejin.im/post/5d468591f265da03b810427e 工作中经常用到消息中间件来解决系统间的解耦问题或者高并发消峰问题,但是消息的可靠性如何保证一直是个很大的问题,什么情况下消息就不见了?如何防止消息丢失?下面通过这篇文章,我们就聊聊RabbitMQ 消息可靠性如何解决的? 本文分三部分说明 RabbitMQ 消息丢失场景有哪些? 如何避免消息丢失? 如何设计部署消息中间件保证消息可靠性? RabbitMQ 消息丢失场景有哪些?…

人生终将是场单人旅途,孤独之前是迷茫,孤独过后是成长. 楔子 本篇是消息队列RabbitMQ的第四弹. RabbitMQ我已经写了三篇了,基础的收发消息和基础的概念我都已经写了,学任何东西都是这样,先基础的上手能用,然后遇到问题再去解决,无法理解就去深入源码,随着时间的积累对这一门技术的理解也会随之提高. 基础操作已经熟练后,相信大家不可避免的会生出向那更高处攀登的心来,今天我就罗列一些RabbitMQ比较高级的用法,有些用得到有些用不上,但是一定要有所了解,因为大部分情况我们都是面向面试学习~…

Kafka是一种分布式的基于发布/订阅的消息系统,它的高吞吐量.灵活的offset是其它消息系统所没有的. Kafka发送消息主要有三种方式: 1.发送并忘记 2.同步发送 3.异步发送+回调函数 下面以单节点的方式分别用三种方法发送1w条消息测试: 方式一:发送并忘记(不关心消息是否正常到达,对返回结果不做任何判断处理) 发送并忘记的方式本质上也是一种异步的方式,只是它不会获取消息发送的返回结果,这种方式的吞吐量是最高的,但是无法保证消息的可靠性: import pickle import t…

消息的可靠性,即消息的不丢失和不重复,是im系统中的一个难点.当初qq在技术上(当时叫oicq)因为以下两点原因才打败了icq:1)qq的消息投递可靠(消息不丢失,不重复)2)qq的垃圾消息少(它antispam做得好,这也是一个难点,但不是本文重点讨论的内容)今天,本文将用十分通俗的语言,来讲述webim系统中消息可靠性的问题. 一.报文类型im的客户端与服务器通过发送报文(也就是请求包)来完成消息的传递,报文分为三种,请求报文(request,后简称为为R),应答报文(acknowledge…

  消息的可靠性,即消息的不丢失和不重复,是im系统中的一个难点.当初qq在技术上(当时叫oicq)因为以下两点原因才打败了icq:1)qq的消息投递可靠(消息不丢失,不重复)2)qq的垃圾消息少(它antispam做得好,这也是一个难点,但不是本文重点讨论的内容)今天,本文将用十分通俗的语言,来讲述webim系统中消息可靠性的问题. 一.报文类型im的客户端与服务器通过发送报文(也就是请求包)来完成消息的传递,报文分为三种,请求报文(request,后简称为为R),应答报文(acknowled…

原文链接:Pulsar の 保证消息的顺序性.幂等性和可靠性 一.背景 前面两篇文章,已经介绍了关于Pulsar消费者的详细使用和自研的Pulsar组件. 接下来,将简单分析如何保证消息的顺序性.幂等性和可靠性:但并不会每个分析都会进行代码实战,进行代码实战的都是比较有意思的点,如消费消息如何保证顺序性和幂等性,而其他的其实都是比较简单的,就不做代码实战了. 二.特性分析 2.1.顺序性 保证消息是按顺序发送,按顺序消费,一个接着一个. 2.1.1.活动图 2.1.2.分析 producer:…

一.消息如何保证可靠性传输 1.1.可能出现消息丢失的情况 1.Producer在把Message发送Broker的过程中,因为网络问题等发生丢失,或者Message到了Broker,但是出了问题,没有保存下来 针对这个问题,Producer可以开启MQ的事务,如果这个过程出现异常,进行回滚,但是有个很大的问题,你提交一个事务就会阻塞在那, 非常影响性能,生产环境肯定不会开启事务,一般都是使用confirm机制 2.Broker接收到Message暂存到内存,Consumer还没来得及消费,Br…

原文见:http://kafka.apache.org/documentation.html#semantics kafka在生产者和消费者之间的传输是如何保证的,我们可以知道有这么几种可能提供的delivery guarantee: At most once 消息可能会丢,但绝不会重复传输 At least one 消息绝不会丢,但可能会重复传输 Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次,很多时候这是用户所想要的. 值得注意的是,当Producer向broker发送消息时…

ActiveMQ 持久化设置: 在redis中提供了两种持久化机制:RDB和AOF 两种持久化方式,避免redis宕机以后,能数据恢复,所以持久化的功能 对高可用程序来说 很重要. 同样在ActiveMQ 中 也提供了持久化的功能,在生产者 生产消息 到队列中,可以通过设置 该消息在队列中是否持久化.持久化以后,即使ActiveMQ重启了,队列中的消息也不会丢失 java中,在生产者 发送消息的时候可以通过api 设置 producer.setDeliveryMode(DeliveryMode.…

关于tcp三次握手.四次挥手可以看这里:TCP与UDP的差别以及TCP三次握手.四次挥手 1.TCP为甚要3次握手? 在谢希仁著<计算机网络>第四版中讲“三次握手”的目的是“为了防止已失效的连接请求报文段突然又传送到了服务端,因而产生错误”,书中的例子是这样的,“已失效的连接请求报文段”的产生在这样一种情况下:client发出的第一个连接请求报文段并没有丢失,而是在某个网络结点长时间的滞留了,以致延误到连接释放以后的某个时间才到达server.本来这是一个早已失效的报文段.但server收到此…

转自:http://blog.csdn.net/bailove/article/details/44240303 业务场景 来疯直播互动平台,每天有数百万人上下线,有数十万人同时参与互动直播聊天.用户的登陆.退出及用户间的各种交互行为如聊天.送礼.关注.投票.抢沙发等等事件都会产生大量的消息.这些消息具有瞬间爆发性,比如热门直播间刚开播,直播表演的高潮等等.而用户的礼物.星星.喇叭.沙发等这类消息是不允许丢失,必须100%送达.这就需要有一个高性能,高可靠,稳定可拓展的消息服务平台的支撑.它要求…

本文来自网易云社区 作者:田宏增 Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本(replication)策略.通过调节其副本相关参数,可以使得Kafka在性能和可靠性之间运转的游刃有余.Kafka从0.8.x版本开始提供partition级别的复制,replication的数量可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置. Kafka中消息是以topic进行分类的,生产者通过topic向Kafka broker发送消息,消费者通过topic读取数据.然而t…

数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.本文从 Producter 往 Broker 发送消息.Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性. Producer 往 Broker 发送消息 如果我们要往 Kafka 对应的主题发送消息,我们需要通过 Producer 完成.前面我们讲过 Kafka 主题对应了多个分区,每个分区下面又对应了多个副本:为了让用户设置数据可靠性, Kafka 在 Producer 里面提供了消息确认机制.也…

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…

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起…

目录 生产者丢失消息 代码模拟 事务 confirm模式确实 数据退回监听 MQ事务相关软文推荐 MQ丢失信息 消费者丢失信息 之前我们简单介绍了rabbitmq的功能.他的作用就是方便我们的消息解耦.紧接着问题就会暴露出来.解耦就设计到双方系统不稳定问题.在mq中有生产者.mq.消费者三个角色.其中一个角色down机或者重启后.就设计到消息的丢失问题. 因为MQ整个消息周期设计到上述的三个角色,所以我们从这个三个角色开始讨论丢失数据的情况.并如何解决 生产者丢失消息 在生产数据程序中,消息已经…

作者:可期链接:https://www.zhihu.com/question/266390197/answer/772404605来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 关于Kafka保证单partition有序的讨论如下: 一.为什么只保证单partition有序 如果Kafka要保证多个partition有序,不仅broker保存的数据要保持顺序,消费时也要按序消费.假设partition1堵了,为了有序,那partition2以及后续的分区也不能被消…

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会…

一.概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成.   Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?…

一.kafka的存储机制 kafka通过topic来分主题存放数据,主题内有分区,分区可以有多个副本,分区的内部还细分为若干个segment. 所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹,文件夹的名字是主题名加上分区编号,编号从0开始. 1.segment 所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件. 一个分区会被划分成大小相等的若干segment,这样一方面保证了分区的数据被划分到多个文件中保证不会产生体积过大的文件:另一方面可以基于这些segment文件进行历史…

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…