当确认消息到达生产者应用程序，生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。 接收方确认机制 消费者接收每一条消息后都必须进行确认（消息接收和消息确认是两个不同操作）。...（可能存在消息重复消费的隐患，需要去重） （1）2如果消费者接收到消息却没有确认消息，连接也未断开，则 RabbitMQ 认为该消费者繁忙，将不会给该消费者分发更多的消息。...在消息生产时，MQ 内部针对每条生产者发送的消息生成一个 inner-msg-id，作为去重的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列；在消息消费时，要求消息体中必须要有一个 bizId（对于同一业务全局唯一...queue 的时候，都会自动把消息到多个实例的 queue 里进行消息同步。...但是关键时刻，用，还是得用的。欢迎大家关注我的公种浩【程序员追风】，2019年多家公司java面试题整理了1000多道400多页pdf文档，文章都会在里面更新，整理的资料也会放在里面。
收到某业务组的小伙伴发来的反馈，具体问题如下： 项目中某 kafka 消息组消费特别慢，有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组。 从服务端日志看到如下信息： ?...从 cat 查看得知，每条消息处理都会有 4 次数据库的交互，经过一番沟通之后，发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上。...Kafka 发生重平衡的有以下几种情况： 消费组成员发生变更，有新消费者加入或者离开，或者有消费者崩溃； 消费组订阅的主题数量发生变更； 消费组订阅的分区数发生变更。...我们来计算一下： 200 * 500 = 100000 < max.poll.interval.ms =300000， 前面我也讲了，当每条消息处理时间大概率会超过 200ms。...，这会导致消息重复消费从而使得消费组的消费速度下降，导致消息堆积。
采用 AMQP 高级消息队列协议的一种消息队列技术 ,最大的特点就是消费并不需 要确保提供方存在 ,实现了服务之间的高度解耦 2、为什么要使用 RabbitMQ?...发送方确认模式是异步的， 生产者应用程序在等待确认的同时， 可以继续发送消 息。 当确认消息到达生产者应用程序， 生产者应用程序的回调方法就会被触发来 处理确认消息。...（ 可能存在消息重复消 费的隐患， 需要去重） 如果消费者接收到消息却没有确认消息， 连接也未断开， 则 RabbitMQ 认为该消 费者繁忙， 将不会给该消费者分发更多的消息。...在消息生产时， MQ 内部针对每条生产者发送的消息生成一个 inner-msg-id， 作 为去重的依据（ 消息投递失败并重传）， 避免重复的消息进入队列； 在消息消费时 ，要求消息体中必须要有一个 bizId...但是关键时刻 ，用 ，还 是得用的 如果大家觉得还不错，点赞，收藏，分享，一键三连支持我一下~
这也是为什么一般中大型IM系统中，都会将群聊单独拎出来考虑架构的设计，单独有针对性地进行架构优化，从而降低整个系统的设计难度。...】清洗本地路由信息缓存中每条数据； 10）接收Proxy发来的Room Message，依据RoomID从路由信息缓存中查找Room有成员登陆的所有Gateway，把消息转发给这些Gateway。...= RoomID % RouterNum】向某个Router发送Gateway Message； 6）收到Broker转发来的Room Message时，根据MessageID进行去重，如果不重复则把消息发送到连接到当前...； 3）Broker收到后传输给Gateway； 4）Gateway接收到命令消息后根据消息ID进行重复判断，如果重复则丢弃，否则就发送给APP，并缓存之。...== RoomID % PartitionNum】清洗本地路由信息缓存中每条数据； 12）接收Proxy发来的Room Message，依据RoomID从路由信息缓存中查找Room有成员登陆的所有Gateway
下面我们来演示的 main goroutine 的工作，是 listen 和 accept (网络编程里的概念)从客户端过来的连接。...对每一个连接，程序都会建立一个新的 handleConn 的 goroutine。...当其接收到其中的一个事件时，会更新clients集合，当该事件是离开行为时，它会关闭客户端的消息发送channel。...broadcaster也会监听全局的消息channel，所有的客户端都会向这个channel中发送消息。当broadcaster接收到什么消息时，就会将其广播至所有连接到服务端的客户端。...然后它会读取客户端发来的每一行文本，并通过全局的消息channel来将这些文本发送出去，并为每条消息带上发送者的前缀来标明消息身份。
发送方确认模式：将信道设置成confirm模式（发送方确认模式），则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的ID。...当确认消息到达生产者应用程序，生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。 2. 如何确保消息接收方消费了消息？...（可能存在消息重复消费的隐患，需要根据bizId去重） 如果消费者接收到消息却没有确认消息，连接也未断开，则RabbitMQ认为该消费者繁忙，将不会给该消费者分发更多的消息。 3....在消息生产时，MQ内部针对每条生产者发送的消息生成一个inner-msg-id，作为去重和幂等的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列；在消息消费时，要求消息体中必须要有一个bizId（对于同一业务全局唯一...每条消息只会分发给一个订阅的消费者（前提是消费者能够正常处理消息并进行确认）。 6. 消息怎么路由？ 从概念上来说，消息路由必须有三部分：交换器、路由、绑定。
当确认消息到达生产者应用程序，生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。 接收方确认机制接收方消息确认机制图片5.如何避免消息重复投递或重复消费？...在消息生产时，MQ 内部针对每条生产者发送的消息生成一个 inner-msg-id，作为去重的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列； 在消息消费时，要求消息体中必须要有一个 bizId（对于同一业务全局唯一...消息到达交换器后，RabbitMQ 会将消息的路由键与队列的路由键进行匹配（针对不同的交换器有不同的路由规则）；常用的交换器主要分为一下三种 fanout：如果交换器收到消息，将会广播到所有绑定的队列上...一旦消费者从持久队列中消费了一条持久化消息，RabbitMQ 会在持久化日志中把这条消息标记为等待垃圾收集。...都会自动把消息到多个实例的 queue 里进行消息同步。
发送方确认模式：将信道设置成confirm模式（发送方确认模式），则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的ID。...当确认消息到达生产者应用程序，生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。 14. 如何确保消息接收方消费了消息？...（可能存在消息重复消费的隐患，需要根据bizId去重） 如果消费者接收到消息却没有确认消息，连接也未断开，则RabbitMQ认为该消费者繁忙，将不会给该消费者分发更多的消息。...先说为什么会重复消费：正常情况下，消费者在消费消息的时候，消费完毕后，会发送一个确认消息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除； 但是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列...(int x) 不知道你是喜欢晴天还是雨天，反正我喜欢你的每一天
，而有些节点总是处于很闲的状态），最优性 路由算法分类 • 按转发方式和数据副本数量划分 1.全路路由（广播路由）算法：如洪泛算法，按照所有路径广播转发（中间转发节点以及目标节点都会送到很多重复数据...不需要路由表和路由控制功能） 2.多路路由算法：向所有接近目的节点的路径转发（中间转发节点以及目标节点都会送到很多重复数据。）...• 挂起计数器：坏消息例子当中，B收到了C的路由最新信息（C，3）的时候这个不会马上生效刷新，（A，∞）会保留两个周期，在这两个周期里面，B肯定有机会给C发送（A，∞）， 而因为C没有通往A的路径...路由器记录信息对（源路由器，序号），当一个链路状态包到达时，若是新的则分发，若是重复的则丢弃，若序号比路由记录中的最大序号小则认为过时而丢弃】。...不过这之前到的包都会被丢弃，这也是没有办法的事 • 链路状态包到达后，延迟一段时间，并与其它已到达的来自同一路由器的链路状态包比较序号，丢弃重复包，保留新包 • 链路状态包需要应答 为了保证数据传输的可靠性
，而有些节点总是处于很闲的状态），最优性 路由算法分类 • 按转发方式和数据副本数量划分 1.全路路由（广播路由）算法：如洪泛算法，按照所有路径广播转发（中间转发节点以及目标节点都会送到很多重复数据...不需要路由表和路由控制功能） 2.多路路由算法：向所有接近目的节点的路径转发（中间转发节点以及目标节点都会送到很多重复数据。）...•挂起计数器：坏消息例子当中，B收到了C的路由最新信息（C，3）的时候这个不会马上生效刷新，（A，∞）会保留两个周期，在这两个周期里面，B肯定有机会给C发送（A，∞）， 而因为C没有通往A的路径...路由器记录信息对（源路由器，序号），当一个链路状态包到达时，若是新的则分发，若是重复的则丢弃，若序号比路由记录中的最大序号小则认为过时而丢弃】。...不过这之前到的包都会被丢弃，这也是没有办法的事 • 链路状态包到达后，延迟一段时间，并与其它已到达的来自同一路由器的链路状态包比较序号，丢弃重复包，保留新包 • 链路状态包需要应答 为了保证数据传输的可靠性
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？...为什么需要消息队列 从本质上来说是因为互联网的快速发展，业务不断扩张，促使技术架构需要不断的演进。 从以前的单体架构到现在的微服务架构，成百上千的服务之间相互调用和依赖。...队列模型 生产者往某个队列里面发送消息，一个队列可以存储多个生产者的消息，一个队列也可以有多个消费者， 但是消费者之间是竞争关系，即每条消息只能被一个消费者消费。...其实可以这么理解，发布/订阅模型等于我们都加入了一个群聊中，我发一条消息，加入了这个群聊的人都能收到这条消息。...这样即完成了部分有序的需求，又可以通过队列数量的并发来提高消息处理效率。 图中我画了多个生产者，一个生产者也可以，只要同类消息发往指定的队列即可。
一、前言 Flink通过Checkpoint机制实现了消息对状态影响的Exactly Once语义，即每条消息只会影响Flink内部状态有且只有一次。但无法保证输出到Sink中的数据不重复。...以图一所示为例，Flink APP收到Source中的A消息，将其转化为B消息输出到Sink，APP在处理完A1后做了一次Checkpoint，假设APP在处理到A4时发生错误重启，APP将会重新从A2...[图一 Flink输出消息重复示意] 本文中端到端Exactly Once的含义就是：Source的每条数据会被处理有且仅有一次，并且输出到Sink中的结果也不重不漏。...的过程中，Flink仍然可以继续处理后面的消息，这样就能保证后续消息在下一个事务周期中；完成自身Checkpoint后，收到JobManager发来的NotifyCheckpointComplete消息时...每一个sink都需要定义invoke函数，sink算子每收到一条数据都会触发一次invoke函数，这里的sink函数只是多了一个transaction入参。
比如，供应商的EDI系统收到采购商发来的多条订单，端口会将收到的多条订单做批处理转换为批处理组。这三个端口的使用功能有些许的不同，我们一起来看看吧！...消息批处理端口说明 发表于 2023年1月16日 作者 知行软件 为满足用户需要对多文件做批处理的需求，在2022版本的知行之桥中，开发人员开发设计了3个新的端口，分别是Batch Create 端口、...比如，供应商的EDI系统收到采购商发来的多条订单，端口会将收到的多条订单做批处理转换为批处理组。这三个端口的使用功能有些许的不同，我们一起来看看吧！...Batch Merge 端口适用于这样的场景，比如接收到的采购商发来的每条850订单中，明细以单行的形式出现，若订单有多行明细，且头部信息相同。...如果端口接收到单个消息作为输入，它会抛出错误消息。 在“设置”页面中需配置“Xpath”，端口根据Xpath设置的值，来确定在合并批处理消息时要使用的重复 XML 元素。
从技术角度讲，并不是所有情况下都需要同时使用这三个服务。 加密 混淆数据的机制。 身份验证 验证身份标识有效性的机制。 完整性 检测消息是否被篡改或伪造的机制。...下面我以张三和李四之间的验证为例： 张三和李四分别生成自己的公钥和私钥； 张三和李四分别隐藏自己的私钥； 张三和李四向对方公开自己的公钥； 张三向李四发送一条新消息，并用自己的私钥签名； 李四使用张三的公钥验证收到的消息签名...在上述交流中，张三和李四可以当面交换自己的密钥，因为他们互相认识，能够保证不被冒名顶替。可以说，他们已经通过之前安全的握手确认了对方。 接下来，张三收到王五发来的一条消息。...TLS记录协议负责识别不同的消息类型（握手、警告或数据，通过“内容类型”字段），以及每条消息的安全和完整性验证。...TLS记录大小 所有通过TLS交付的数据都会根据记录协议传输。每条记录的上限为16kb，每条记录还可能额外带有20到40字节的首部。
因此，MQ 要保证是高可用的，详情参考：MQ 的高可用 系统复杂度提高 - 使用 MQ，需要关注一些新的问题： 如何保证消息没有重复消费？ 如何处理消息丢失的问题？ 如何保证消息传递的顺序性？...重复消费 如何保证消息不被重复消费 和 如何保证消息消费的幂等性 是同一个问题。 必须先明确产生重复消费的原因，才能对症下药。...重复消费问题原因 重复消费问题通常不是 MQ 来处理，而是由开发来处理的。 以 Kafka 举例：Kafka 每个 Partition 都是一个有序的、不可变的记录序列，不断追加到结构化的提交日志中。...Topic - 每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别，这个类别被称为 Topic。...如果 Leader 宕机了，会从 Follower 中重新选举一个新的 Leader。 MQ 的通信模式 MQ 可驻留在内存或磁盘上，队列存储消息直到它们被应用程序读取。
,由队列的监听消费者接收消息消费（在我的理解看来就是routing查询的一种模糊匹配，就类似sql的模糊查询方式） 消息基于什么传输?...当确认消息到达生产者应用程序，生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。 生产者消息如何运转？...（可能存在消息重复消费的隐患，需要根据bizId去重） 如果消费者接收到消息却没有确认消息，连接也未断开，则RabbitMQ认为该消费者繁忙，将不会给该消费者分发更多的消息。...在消息生产时，MQ内部针对每条生产者发送的消息生成一个inner-msg-id，作为去重和幂等的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列；在消息消费时，要求消息体中必须要有一个bizId（对于同一业务全局唯一...（可能存在消息重复消费的隐患，需要去重） 如果消费者接收到消息却没有确认消息，连接也未断开，则RabbitMQ认为该消费者繁忙，将不会给该消费者分发更多的消息。 消息如何保证幂等性？
当确认消息到达生产者应用程序，生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。 接收方确认机制 接收方消息确认机制 消费者接收每一条消息后都必须进行确认（消息接收和消息确认是两个不同操作）。...（可能存在消息重复消费的隐患，需要去重）如果消费者接收到消息却没有确认消息，连接也未断开，则 RabbitMQ 认为该消费者繁忙，将不会给该消费者分发更多的消息。...5、如何避免消息重复投递或重复消费？...在消息生产时，MQ 内部针对每条生产者发送的消息生成一个 inner-msg-id，作为去重的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列； 在消息消费时，要求消息体中必须要有一个 bizId（对于同一业务全局唯一...中重新选举一个新的 leader出来，大家继续读写那个新的leader 即可。
然后我们下意识的期待，就是我下次打开浏览器访问网页，或者打开APP时，能够收到用户离开系统期间的所有信息。...4.幂等性和重复消息的过滤 所谓幂等性，就是一次和多次请求一个接口都应该具有同样的后果。为什么需要？对每个接口的调用都会有三种可能的结果：成功，失败和超时。...于是在对接口的调用时往往都会有重试机制，但重试机制很容易导致消息的重复发送，从用户层面这往往是不可接受的，因此在接口的设计时，我们就需要考虑接口的幂等性，确保同一条消息发送一次和十次都不回导致消息的重复到达...QoS 1(At least once)：“至少发一次”，意味着发送方必须明确收到接收方的确认信号，否则就会反复发，每条消息至少需要两次通信来确认到达，可以接受一些消息被重发，但成本不高 。...QoS 2(Exactly once)：“确保只发一次”，意味着每条消息只能到达一次，且不允许重复到达，为了达到这个目标就需要双方至少通讯三次，成本最高。
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