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

当我们的系统中引入了MQ之后,不得不考虑的一个问题是如何保证消息的顺序性,这是一个至关重要的事情,如果顺序错乱了,就会导致数据的不一致.       比如:业务场景是这样的:我们需要根据mysql的binlog日志同步一个数据库的数据到另一个库中,加如在binlog中对同一条数据做了insert,update,delete操作,我们往MQ顺序写入了insert,update,delete操作的三条消息,那么根据分析,最终同步到另一个库中,这条数据是被删除了的.但是,如果这三条消息不是按照inse

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:

先说结论 不建议在mq当中使用消息的投递顺序来保证消息的顺序一致性 反思为什么需要保留消息的顺序性 日常思维中,顺序大部分情况会和时间关联起来,即时间的先后表示事件的顺序关系.消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常. 其实保证是最终结果的一致性 什么情况下会出现消息错乱 同一个消息,有多个消费者,消费时长不同,导致第一个消息未处理完成,第二个已经处理完成了 如图 不同的中间件出现乱序的原因不同 简单的解决方案 Rock

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

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

一.消息的顺序性 1.延迟队列:设置一个全局变量index,根据实际情况一次按照index++的逻辑一次给消息队列设置延迟时间段,可以是0.5s,甚至1s; 弊端:如果A,B,C..消息队列消费时间不一致或者出现网络延迟,就会存在后者比前者先消费完的场景: 2.统一消费端:当A消费成功后,通过ACK或者consummer-success通知B进行消费 弊端:降低了系统的吞吐量,需要更多的异常处理机制 3.RocketMQ采用轮询所有队列的方式来确定消息被发送到哪一个队列(负载均衡),比如下面示例

IM 技术经历过几次迭代升级,如图所示: 从简单.低效的短轮询逐步升级到相对效率可控的长轮询: 全双工的 Websocket 彻底解决了服务端的推送问题: 基于 TCP 长连接衍生的 IM 协议,能够实现服务端的主动推送. 一.基于HTTP协议的短轮询与长连接 短轮询 长连接 场景 定期.高频地轮询服务端的新消息.当服务器接到请求后,如果有新消息就将新消息返回给客户端,没有新消息就返回空列表,并关闭连接.即:服务端不管本轮有没有新消息产生,都会马上响应并返回. 当本次请求没有获取到新消息时,不会

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

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. Kafka 中发送 1 条消息的时候,可以指定(topic, partition, key) 3 个参数. partiton 和 key 是可选的.如

1.为什么要保证顺序 消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常.举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误.比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题.

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/high-availability-broker-design?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在要求严格顺序消息的场景下,消息的发送者,BROKER端(BROKER端和消息存储放在一起),消息的消费者都要求按照顺序进行,三者任何一个环节的乱序都会导致消息最终的消费顺序被打乱. 如果为每一个消息维护一个有序的ID,发送和存储消息无序,消费逻辑会变得非常复杂,消费端要对消息进行重

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

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

最近起了个项目消息中心,用来中转各个系统中产生的消息,用到的是RabbitMQ,由于UAT环境.生产环境每台消费者服务都是多台,有些消息要求按顺序消费,所以需要采取一定的措施保证消息的顺序消费,下面讲下我们不断优化的三种方法: 1.我们最开始考虑的比较简单,采用的direct交换机,指定特定消费者服务器监听队列,其他消费者服务器不监听.比如现在有C1.C2.C3三台消费者机器,我们决定C1消费消息,C2.C3不监听.我们在启动C1的时候,启动脚本中添加C1_IP,在代码中做处理,消费者服务器启动

一. 前言 先看一个例子,我们想在页面展示一周内的消费变化情况,用echarts面积图进行展示.如下: 我们在后台将数据构造完成 HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("星期一", 40); map.put("星期二", 43); map.put("星期三", 35); map.put("星期四", 55); map.put(&q

我们知道Kafka 的消息通过topic进行分类.topic可以被分为若干个partition来存储消息.消息以追加的方式写入partition,然后以先入先出的顺序读取. 下面是topic和partition的关系图: 我们一般会在server.conf中通过num.partitions参数指定创建topic时包含多少个partition.默认是num.partitions=1. 既然一个topic有多个partition,那么消息是怎么样分配到partition的呢? 生产者生产一个消息se

rocketmq总结(消息的顺序.重复.事务.消费模式) 参考: http://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6038543.html https://www.cnblogs.com/520playboy/p/6750023.html https://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/53977819 https://blog.csdn.net/zhanglianhai555/article/details/77604582?

备注:1.如果您此前未接触过RocketMQ,请先阅读附录部分,以便了解RocketMQ的整体架构和相关术语2.文中的MQServer与Broker表示同一概念 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,就回避不了三个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 消息的可靠性 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?其实现原理是怎样的? 关键特性

1.mq原则 数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决:不能少,就是说不能丢失数据.如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的. 2.丢失数据场景 丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了.下面从rabbitmq和kafka分别说一下,丢失数据的场景, (1)rabbitmq A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了. B:rabbit