一、RecordAccumulator 在上文中，我们介绍了主线程（Main Thread）的执行流程，当我们使用KafkaProducer发送消息的时候，消息会经过拦截器（Interceptor）、序列化器...（Serializer）和分区器（Partitioner），最后会暂存到消息收集器（RecordAccumulator）中，那么，本节就来针对其进行介绍。...RecordAccumulator的主要作用是暂存Main Thread发送过来的消息，然后Sender Thread就可以从RecordAccumulator中批量的获取到消息，减少单个消息获取的请求次数...ProducerRecord是我们使用KafkaProducer发送消息时拼装的单条消息，而ProducerBatch可以看做是针对一批消息进行的封装，因为会在RecordAccumulator中执行tryAppend...大小的ProducerBatch，当使用完毕后，交由BufferPool管理复用； 【4】如果待保存的消息size大于batch.size，那么就创建消息size大小的ProducerBatch，这段内存区域不会被复用
，当前确认批次的消息会全部重新发送，导致消息重复发送； 异步模式就是个很好的选择了，不会有同步模式的阻塞问题，同时效率也很高，是个不错的选择。...消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现。 3、Exactly once：恰好一次。消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级。...大部分消息队列满足的都是At least once，也就是可以允许重复的消息出现。...2、数据库的更新增加前置条件 3、给消息带上唯一ID 每条消息加上唯一ID,利用方法1中通过增加流水表，借助数据库的唯一性来处理重复消息的消费。...另外，如果你最近想跳槽的话，年前我花了2周时间收集了一波大厂面经，节后准备跳槽的可以点击这里领取！ 推荐阅读 求求你们，别再刷 Star 了！这跟“爱国”没关系！
二、如何处理消费过程中的重复消息？...消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级 这个服务质量标准不仅适用于MQTT，对所有的消息队列都是适用的。...也就是说，消息队列很难保证消息不重复 2、用幂等性解决重复消息问题 一般解决重复消息的办法是，在消费端，让我们消费消息的操作具备幂等性 一个幂等操作的特点是，其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同...这样，重复执行这个操作时，由于第一次更新数据的时候已经变更了前置条件中需要判断的数据，不满足前置条件，则不会重复执行更新数据操作 比如，将账户X的余额增加100元这个操作并不满足幂等性，可以把这个操作加上一个前置条件...，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一直，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号+1，一样可以实现幂等更新 3、记录并检查操作 还有一种通用性最强的实现幂等性方法：记录并检查操作，也称为
消息队列是越来越多的实时计算场景下得到应用，而在实时计算场景下，重复消息的情况也是非常常见的，针对于重复消息，如何处理才能保证系统性能稳定，服务可靠？...今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲消息队列如何处理重复消息？...也就是说，消息队列很难保证消息不重复。 2、用幂等性解决重复消息问题 一般解决重复消息的办法是，在消费端，让我们消费消息的操作具备幂等性。...更加通用的方法是，给数据增加一个版本号属性，每次更新数据前，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一直，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号+1，一样可以实现幂等更新。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理重复消息，以上就为大家做了基本的介绍了。消息队列在使用场景当中，重复消息的出现不可避免，那么做好相应的应对措施也就非常关键了。
在消息传递过程中，如果出现传递失败的情况，发送会执行重试，重试可能会产生重复的消息。对系统来说，如果没有对重复消费进行处理，会导致系统数据发生错误。...比如，一个订单系统，订单创建成功后，把数据写入统计数据库，如果发生重复统计，会导致数据库数据错误。 解决消息重复消费，其实就是保证消息的消费幂等性。...利用数据库的唯一约束 在进行消息消费，需要取一个唯一个标识，比如 id 作为唯一约束字段，先添加数据，如果添加失败，后续做错误提示，或者不做后续操作。...Redis 设置全局唯一id 每次生产者发送消息前设置一个全局唯一id放在消息体中，并存放的 redis 里，在消费端接口上先找在redis 查看是否存在全局id，如果存在，调用消费接口并删除全局id，...多版本（乐观锁）机制 给业务数据添加一个版本号，每次更新数据前，比如当前版本和消息中的版本是否一致，如果一致就更新数据并且版本号+1，如果不一致就不更新。这有点类似乐观锁处理机制。
核心点有很多，为了更贴合实际场景，我从常见的面试问题入手： 如何保证消息不丢失？ 如何处理重复消息？ 如何保证消息的有序性？ 如何处理消息堆积？...如何处理重复消息 我们先来看看能不能避免消息的重复。 假设我们发送消息，就管发，不管Broker的响应，那么我们发往Broker是不会重复的。...于是消息又重复了。 可以看到正常业务而言消息重复是不可避免的，因此我们只能从另一个角度来解决重复消息的问题。 关键点就是幂等。...既然我们不能防止重复消息的产生，那么我们只能在业务上处理重复消息所带来的影响。 幂等处理重复消息 幂等是数学上的概念，我们就理解为同样的参数多次调用同一个接口和调用一次产生的结果是一致的。...因此需要改造业务处理逻辑，使得在重复消息的情况下也不会影响最终的结果。
文章目录 所谓Rebalance到底在解决什么问题 Rebalance具体是如何决定分配的数量的 Rebalance是怎么对多Topic做分配 Rebalance什么时候触发 Rebalance可能会带来消息的重复消费...正因为消费者拿到了明确的队列，所以它们才能针对对应的队列做循环拉取消息的处理，以下是消费者客户端和broker通信的部分代码，可以看到通信的参数里有一个重要的参数，就是queueId PullMessageRequestHeader
Kafka 是对分区进行读写的，对于每一个分区的消费，都有一个 offset 代表消息的写入分区时的位置，consumer 消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的 offset 提交一下...于是1/2这两条消息又被重复消费了 如何保证幂等性 假设有个系统，消费一条消息就往数据库里插入一条数据，要是一个消息重复两次，数据就被重复消费了。...当消费到第二次的时候，要判断一下是否已经消费过了，这样就保留了一条数据，从而保证了数据的正确性。 一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性。...幂等性，即一个请求，给你重复来多次，确保对应的数据是不会改变的，不能出错。...如果消费过了，那不处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 设置唯一索引去重
最近遇到的一个问题，记录一下。...上篇文章说到 SpringBoot+Redis实现简单的发布/订阅 事情原委 我们目前项目中短信模块就是采用的 Redis 来作消息队列，起因是最近有应用反映下发短信时，偶尔会有发送两次的情况。...经过排查，确实是会存在，这个是我们研发之前的处理是发送短信后就会删除锁，这样如果出现网络波动的情况，就会出现发送两次的情况。...总结 通过这次我们也知道，进行业务处理时，不光要进行加锁解锁，还要考虑各种情况；在处理消息队列时，重复消费是经常出现的问题，这里也算是收获一份经验了。...Copyright: 采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 Links: https://lixj.fun/archives/redis重复消费问题
二、如何处理消费过程中的重复消息？...消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级 这个服务质量标准不仅适用于MQTT，对所有的消息队列都是适用的。...也就是说，消息队列很难保证消息不重复 用幂等性解决重复消息问题 一般解决重复消息的办法是，在消费端，让我们消费消息的操作具备幂等性 一个幂等操作的特点是，其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同...这样，重复执行这个操作时，由于第一次更新数据的时候已经变更了前置条件中需要判断的数据，不满足前置条件，则不会重复执行更新数据操作 比如，将账户X的余额增加100元这个操作并不满足幂等性，可以把这个操作加上一个前置条件...，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一直，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号+1，一样可以实现幂等更新 记录并检查操作 还有一种通用性最强的实现幂等性方法：记录并检查操作，也称为Token
消息不能丢失，但能接受并处理重复的消息。 QoS 2 不能忍受消息丢失（消息的丢失会造成生命或财产的损失），且不希望收到重复的消息。 数据完整性与及时性要求较高的银行、消防、航空等行业。...Kafka中的事务和Excactly once主要为配合流计算。 现在我们知道MQ无法保证消息不重复，那就得消费代码接受“消息可能重复”事实，只能通过业务代码解决重复消息的业务副作用。...MVCC 更通用的，是给数据增加版本号version属性，每次更新数据前，比较 当前数据version == 消息中的version 不一致，拒绝更新 一致，更新数据同时将版本号+1，一样则可实现幂等更新...一般也不会有问题，因为使用我们的方法，一条具体消息，总会落到确定的库表，其重复消息也会落地同样库表。...为何网络协议中一样TCP和UDP的区别：消息反馈可能不是每一个反馈一次，有时是一批反馈异常，传输中可能会出现丢包或者顺序不一致。
一 重复消息 为什么会出现消息重复？消息重复的原因有两个：1.生产时消息重复，2.消费时消息重复。...1.1 生产时消息重复 由于生产者发送消息给MQ，在MQ确认的时候出现了网络波动，生产者没有收到确认，实际上MQ已经接收到了消息。这时候生产者就会重新发送一遍这条消息。...，因此不可避免重复消息。...但是我们需要保证消息的幂等性。 二 如何保证消息幂等性 让每个消息携带一个全局的唯一ID，即可保证消息的幂等性，具体消费过程为： 消费者获取到消息后先根据id去查询redis/db是否存在该消息。...，下次如果获取到重复消息进行消费时，由于数据库主键的唯一性，则会直接抛出异常。
每个topic下4个队列 每个topic是一类消息的集合，topic下面再细分queue是为了提高消息消费的并发度 「当producer发送topic消息时，应该往topic下的哪个queue来发送呢...如果在等待的这段时间，有要拉取的消息，则将消息返回，Consumer端再次拉取。...PullRequest类的成员变量如下图 当拉取到消息后，消息会被放入msgTreeMap，其中key为消息的offset，value为消息实体 「另外还有一个重要的属性dropped，和重平衡相关，...重平衡的时候会造成消息的重复消费，具体机制不分析了，看专栏把」 msgCount（未消费消息总数）和msgSize（未消费消息大小）是和流控相关的 「什么是流控呢？」...「这样就会造成消息的重复消费」 Consumer消费完消息并不是实时同步到Broker的，而是将offset先保存在本地map中，通过定时任务持久化上去。
消息重复和幂等问题是很常见的问题，这俩问题基本可以放在一起。 既然是消费消息，那肯定要考虑考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？...这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。 一 什么情况会导致消息被重复消费呢?....但是有时候我们已经消费到哪里的消息还没提交就宕机了,那么可能重启后就还会消费原来的数据....二 如何保证消息不被重复消费或者说保证消息的幂等性?...如果消费过了，就别处理了，保证不重复处理相同的消息即可。 再比如基于数据库的设置唯一键来保证重复数据不会重复插入多条.
垃圾收集器的垃圾收集算法 在之前曾分享了一篇 Junnplus 关于 Python 垃圾回收的文章，孟同学读后不服，立马撰文以表达对 Java 真挚的爱❤️。...在 Java 中，垃圾回收是个基础而有趣的话题，本文主要讲解 Java 垃圾收集器的垃圾收集算法，首先，需要理解几个概念： 引用计算法：通俗的讲，引用计数法是这样这样一种场景，在类中设置一个计数变量，专门用来存储当前类有多少引用...标记清理算法 此算法就是字面上的意思，先是把内存中需要收集的对象标记下来，然后进行内存空间回收。 标记的方法可以使用可达性分析，不采用引用计数法。...分代收集 这并不是新的算法，而是根据新生代和老年代不同的存活周期，选择不同的算法，老年代采用标记-整理算法，而新生代采用复制算法，不过比例不是 1:1，而是 8:1:1，占 8/10 区域的是新生代，被称作...现在的主流虚拟机都采用分代收集算法，在新生代中，每次垃圾收集时都有大批对象死去，只有少量存活，适合采用复制算法，老年代中存活率高，而且没有额外的空间为它进行分配担保，适合采用标记-清理或标记-整理算法。
面试官心理分析 其实这是很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？...面试题剖析 回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。...首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。...其实重复消费不可怕，可怕的是你没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。 举个例子吧。假设你有个系统，消费一条消息就往数据库里插入一条数据，要是你一个消息重复两次，你不就插入了两条，这数据不就错了？...如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。
超过这个最长时间的消息都会被删除，而不管消息是否消费过。通常，一条消息进入了死信队列，意味着消息在消费处理的过程中出现了比较严重的错误，并且无法自行恢复。...RocketMQ 消息重复的场景发送时消息重复当一条消息已被成功发送到服务端并完成持久化，此时出现了网络闪断或者客户端宕机，导致服务端对客户端应答失败。...投递时消息重复消息消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。...负载均衡时消息重复包括但不限于网络抖动、Broker 重启以及订阅方应用重启，当消息队列 RocketMQ 的 Broker 或客户端重启、扩容或缩容时，会触发 Rebalance，此时消费者可能会收到重复消息...= null) { return ;//消息重复，直接返回}这对于很多情况下，的确能起到不错的效果，但是在并发场景下，还是会有问题。
目录 CMS收集器和G1收集器的区别 区别一： 使用范围不一样 区别二： STW的时间 区别三： 垃圾碎片 区别四： 垃圾回收的过程不一样 ---- 对于CMS收集器和G1收集器的不同，目前简单写了一下...CMS收集器和G1收集器的区别 区别一： 使用范围不一样 CMS收集器是老年代的收集器，可以配合新生代的Serial和ParNew收集器一起使用 G1收集器收集范围是老年代和新生代。...不需要结合其他收集器使用 区别二： STW的时间 CMS收集器以最小的停顿时间为目标的收集器。...G1收集器可预测垃圾回收的停顿时间（建立可预测的停顿时间模型） 区别三： 垃圾碎片 CMS收集器是使用“标记-清除”算法进行的垃圾回收，容易产生内存碎片 G1收集器使用的是“标记-整理”算法，进行了空间整合...区别四： 垃圾回收的过程不一样 CMS收集器 G1收集器 1. 初始标记 1.初始标记 2. 并发标记 2.
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