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

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.

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.

1.消息的发送流程 一条消息从生产到被消费,将会经历3个阶段 生产阶段,Producer 新建消息,然后通过网络将消息投递给MQ Broker 存储阶段,消息将会存储在Broker端磁盘中 消费阶段,Consumer将会从Broker拉取消息 以上3个阶段,都有可能会丢失消息,只要找到这3个阶段丢失消息的原因,采取合理的办法进行避免,就可以彻底解决丢失消息问题. 2.生产阶段 Prodducer 通过网络发送消息给Broker,当Broker收到之后,将会返回确认响应信息给Producer,所以

此文章属于笔记,原属58沈剑 一.MQ消息必达,架构上的两个核心设计点: 消息落地 消息超时.重传.确认 四大部件:发送端 接收端 服务端 固化存储组成 二.上半场消息必达以及消息重复问题 上半场的流程 发送端MQ-client 将消息发送给服务端MQ-server 服务端MQ-server将消息落地 服务端MQ-server 回ACK(表示确认) 2.如果3丢失 发送端在超时后,又会发送一遍,此时重发是MQ-client发起的,消息处理的是MQ-server 为了避免2 重复落地,对每条MQ消

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

三.如何保证消息的顺序性 1. rabbitmq 拆分多个queue,每个queue一个consumer,就是多一些queue而已,确实是麻烦点:或者就一个queue但是对应一个consumer,然后这个consumer内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的worker来处理 2. kafka 写入一个partition中的数据一定是有序的,生产者在写的时候 ,可以指定一个key,比如指定订单id作为key,这个订单相关数据一定会被分发到一个partition中去.消费者从partition

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

TCP提供的是一种面向连接的,可靠性的字节流服务. 可靠性: 1.应用数据被TCP划分为最适合发送的数据包: 2.在TCP发送一个数据块后,将启动一个定时器,用以接收目的端的确认信息,若不能及时得到确认,将重发该数据包(超时重发): 3.目的端接收到一个数据包后,需要向另一方发送确认信息,这个确认信息不是立即发送,往往推迟个几分之一秒,用来对包做完整性校验: 4.接收端接收到的数据包可能会有重复,这个时候,会进行查重操作,把重复的数据包丢掉: 5.TCP还能提供流量控制.TCP连接的每一方都有固

ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka四种消息中间件分析介绍 我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍! 一.消息中间件的使用场景 消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦.异步.削峰 1.解耦 如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行.但是如果运维期间B系统进行了调整,或者推送过程中B系统网络进行了调整,又或者后续过程中我们需要推送信息到三方C系统中,这样的话就

RabbitMQ如何保证消息的可靠性 RabbitMQ消息丢失的三种情况 生产者弄丢消息时的解决方法 方法一:生产者在发送数据之前开启RabbitMQ的事务(采用该种方法由于事务机制,会导致吞吐量下降,太消耗性能.) 方法二:开启confirm模式(使用springboot时在application.yml配置文件中做如下配置,实现confirm回调接口,生产者发送消息时设置confirm回调) 小结: 事务机制和 confirm机制最大的不同在于,事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那

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

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~

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

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?

原创文章首发于公众号:「码农富哥」,欢迎收藏和关注,如转载请注明出处! TCP 是一种提供可靠性交付的协议. 也就是说,通过 TCP 连接传输的数据,无差错.不丢失.不重复.并且按序到达. 但是在网络中相连两端之间的介质,是复杂的,并不确保数据的可靠性交付,那么 TCP 是怎么样解决问题的? TCP 是通过下面几个特性保证数据传输的可靠性: 序列号和确认应答信号 超时重发控制 连接管理 滑动窗口控制 流量控制 拥塞控制 通过序列号和确认应答信号提高可靠性 如下图,在 TCP 中,当发送端的数据到

保证MQ的高可用性,主要是解决MQ的缺点--系统复杂性变高--带来的问题 主要说一下  rabbitMQ  和  kafka  的高可用性 一.rabbitMQ的高可用性 rabbitMQ是基于主从做高可用性的,主要有三种模式:单机模式(不推荐).普通集群模式(不推荐).镜像集群模式(推荐) 1.单机模式:demo级别,本地启动,个人练习使用的,生产环境一般不用 2.普通集群模式: 多台机器上启动多个rabbitMQ实例,但是你创建的queue(元数据+实际数据)只会放在一个rabbitMQ实例

消息队列 开发语言 协议支持 设计模式 持久化支持 事务支持 负载均衡支持 功能特点 缺点 RabbitMQ Erlang AMQP,XMPP,SMTP,STOMP 代理(Broker)模式(消息在发送给客户端时先在中心队列排队) 支持持久化到文件 不支持 支持 性能较好:管理界面较丰富:在互联网公司有较大规模的应用: 设计的核心是保证消息正确递交(认为消费者是一直处于活动状态去消费消息的), 因此设计的比较重,需要记录很多状态 虽然产品开源,但Erlang语言应用不够普遍: 集群不支持动态扩展

为什么会需要消息队列(MQ)? ########################################################################################## 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误.通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而

为什么会需要消息队列(MQ)? ########################################################################################## 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误.通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而