背景介绍： 笔者最近研究了下rabbitmq，便很好奇它是怎么保证不丢失消息的呢？...如此以来，整个过程就分成了三大场景： 场景1: 生产者与exchange的上报消息，如何保证不丢失？...（笔者觉得，没有百分之百的不丢消息，只是丢消息的概率变的很低而已。）...参考文章：https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/60875666 场景3: rabbitmq内部如何保证不丢失消息？...对于消费者来说，同样也是采用了消息响应的方式来防止消息不丢失，不过在这一层使用的是ack机制来处理，不过这里的ack可以设置成不等待ack和等待ack两种，在这里我们使用的是设置ack。
不过任务也可以被动态删除。相关的API有 ? taskExit()会终止当前任务，并删除任务的Stack与TCB。事实上，执行完最后一条语句时，就会自动调用taskExit()。...taskDelete()的参数为0时就是删除任务本身，相当于taskExit(0)。换句话说，taskDelete()不同的地方是，它可以删除其它任务。...可以看到，不管任务是主动退出，还是被删除，都只是删除Stack和TCB(因为任务就是由它俩组成的)，这就存在一个很大的风险，即任务在工作时占用的其它系统资源没有被释放。...所以任务退出或删除时，务必对其资源进行回收(RTP里好一些，动态内存和私有信号量会随着RTP的退出而自动回收)。 另外，任务的退出或被删除，是不会通知其它任务的。...而且任务被其它任务删除的话，它自己也是不知道具体的删除位置的。这就无法保证关系资源的回收，甚至可能破坏正在访问的数据。
RabbitMQ如何保证消息不丢失？...//投递成功 if (ack) { //不做处理，等待消费成功 log.info(correlationData.getId() + "：发送成功"); //删除...ack)即可 //持久化到数据库 (TODO 注意: 有时候 (严格保证消息投递成功的场景下) 可能需要增加定时任务， //TODO 定时扫描 redis或者DB (这里我们把投递失败的保存到了...DB 所以定时任务扫描DB就可以了) 中投递失败的数据，重新投递到MQ中,这也是保证消息投递成功的一个手段) //TODO (但是 : 如果是需要顺序消费的话，这种重新投递的策略就显得不那么合适了...noticeEvent); } 2、(MQ需要做的) 开启持久化参数 durable=true 3、消费者需要做的 (消费者) 需要做的 手动ack,保证业务执行完后再ack,通知mq将某条消息删除
上篇写了掌握Rabbitmq几个重要概念，从一条消息说起，这篇来总结关于消息丢失让人头痛的事情。网络故障、服务器重启、硬盘损坏等都会导致消息的丢失。消息从生产到消费主要结果以下几个阶段如下图。...答案是：消息丢失。原因很简单：消息在内存中，没有刷盘，并且，他们默认是非持久化的，服务重启之后，它们需要重新创建，消息自然就丢失！...这样可以避免服务器重启消息丢失的情况。 ? 发送阶段 由于发布操作不返回任何信息给生产者，那你怎么知道服务器是否已经持久化了持久消息到硬盘呢？服务器可能在把消息写入磁盘前就宕机了，消息因此而丢失！...如果因为某些原因连接中断了，或者你的消费端应用发生了故障，那么消息就会丢失！ 通过把AutoAck设置为false，手工确认，告知服务器，消息已经处理了，可以进行消息出队删除。...这里有性能的问题，消息持久化，是要刷到磁盘上的会影响投递速度，并且消息确认也会影响到消息投递速度。不基本上能够满足需求了。
围绕消息队列，今天的大数据开发学习分享，我们主要来聊聊，消息队列如何确保消息不丢失。 1、检测消息丢失的方法 可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。...如果没有消息丢失，Consumer收到消息的序号必然是连续递增的，如果检测到序号不连续，那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息，方便进一步排查原因。...大多数消息队列的客户端都支持拦截器机制，可以利用这个拦截器机制，在Producer发送消息之前的拦截器中将序号注入到消息中，在Consumer收到消息的拦截器中检测序号的连续性。...，来保证消息的可靠传递：当在代码中调用发送消息方法时，消息队列的客户端会把消息发送到Broker，Broker收到消息后，会给客户端返回一个确认响应，表明消息已经收到了。...关于大数据开发学习，消息队列如何确保消息不丢失，以上就为大家做了基本的介绍了。在现有的大数据生态体系当中，消息队列的开源产品很多，对于主流青睐的产品，也需要大家有相应的了解。
由于某种原因，例如应用停掉，导致定时任务错过了本该执行的时间点，这就是定时任务过期。对于过期的定时任务，我们需要基于某种策略对其进行处理。...MISFIRE_INSTRUCTION_IGNORE_MISFIRE_POLICY 表明对于过期的定时任务将不执行任何过期策略。...withDescription(desc) .forJob(jobDetail) .withSchedule(schBuilder).build(); 如果不指定默认就是...过期定时任务检测 前半部分我们讲了定时任务的过期策略，并以CronTrigger为例，说明了其智能过期策略是如何实现的。...后半部分，我们将视角从Trigger提升到Scheduler，看看Quartz是如何检测出过期定时任务的。
/** * 查询我的任务 * from fhadmin.cn * @param USERNAME * @return 返回任务列表 */ protected List<Task...taskService.createTaskQuery() // 创建查询对象 .taskAssignee(USERNAME) // 指定办理人 .list(); // 读出列表 } /** * 完成任务...* from fhadmin.cn * @param taskId 任务ID */ protected void completeMyPersonalTask(String taskId...reason) throws Exception { runtimeService.deleteProcessInstance(processId, reason); } /** * 删除历史流程
DELETE 不释放磁盘空间 delete from table_name 原因 使用delete删除的时候，MySQL并没有把数据文件删除，只会将已经删除的数据标记为删除，因此并不会彻底的释放空间。...这些被删除的数据会被保存在一个链接清单中，当有新数据写入的时候，MySQL会利用这些已删除的空间再写入。 删除操作会带来一些数据碎片，正是这些碎片在占用硬盘空间。这些被标记为删除的记录，就是数据空洞。...导出表语法 mysqldump -u用户名 -p密码 -h主机 数据库 表 -- 例如 mysqldump -uroot -p sqlhk9 a --no-data 注意：这种方式会影响业务正常使用，不推荐...2、删除特定的 binlog 文件 PURGE BINARY LOGS TO 'binlog文件名'; 这将删除指定文件名及其之前的所有binlog文件。...例如：如果要删除名为mysql-bin.000003的binlog文件及其之前的所有文件，可以运行以下命令： PURGE BINARY LOGS TO 'mysql-bin.000003'; 3、删除所有
上篇写了掌握Rabbitmq几个重要概念，从一条消息说起，这篇来总结关于消息丢失让人头痛的事情。网络故障、服务器重启、硬盘损坏等都会导致消息的丢失。消息从生产到消费主要结果以下几个阶段如下图。...答案是：消息丢失。原因很简单：消息在内存中，没有刷盘，并且，他们默认是非持久化的，服务重启之后，它们需要重新创建，消息自然就丢失！...这样可以避免服务器重启消息丢失的情况。 发送阶段 由于发布操作不返回任何信息给生产者，那你怎么知道服务器是否已经持久化了持久消息到硬盘呢？服务器可能在把消息写入磁盘前就宕机了，消息因此而丢失！...如果因为某些原因连接中断了，或者你的消费端应用发生了故障，那么消息就会丢失！ 通过把AutoAck设置为false，手工确认，告知服务器，消息已经处理了，可以进行消息出队删除。...这里有性能的问题，消息持久化，是要刷到磁盘上的会影响投递速度，并且消息确认也会影响到消息投递速度。不基本上能够满足需求了。如果不能满足性能需求，可以使用其他方法，比如 在每次
需求缘起 当发送方用户A发送消息给接收方用户B时，如果用户B在线，之前的文章《微信为啥不丢“在线消息”？》聊过，可以通过应用层的确认，发送方的超时重传，接收方的去重保证业务层面消息的不丢不重。...(B), sender_uid(A)上查询，然后把离线消息删除，再把消息返回B即可。...如同在线消息的应用层ACK机制一样，离线消息拉时，不能够直接删除数据库中的离线消息，而必须等应用层的离线消息ACK（说明用户B真的收到离线消息了），才能删除数据库中的离线消息。...SMC理论：系统层面无法做到消息不丢不重，业务层面可以做到，对用户无感知。 ? 问题：假设有N页离线消息，现在每个离线消息需要一个ACK，那么岂不是客户端与服务器的交互次数又加倍了？...回答：不用每一页消息都ACK，在拉取第二页消息时相当于第一页消息的ACK，此时服务器再删除第一页的离线消息即可，最后一页消息再ACK一次。
等待时间正常刷新 time.sleep(2) # 获取当前时间的7天前时间戳 seven_days_ago = time.time() - (7 * 24 * 60 * 60) # 遍历目标路径下的文件和文件夹（不递归
Spring Cloud Task支持使用消息队列来启动任务。使用消息队列启动任务使我们能够实现异步任务执行，从而进一步提高任务的可用性和灵活性。...集成消息队列在使用消息队列启动任务之前，我们需要先集成Spring Cloud Task和消息队列。...我们还为输入绑定配置了一个消费者绑定路由键，以便消息可以正确地路由到队列。创建任务在集成消息队列之后，我们可以创建任务并配置其使用消息队列作为启动器。...通过使用inputChannelName方法，我们告诉Spring Cloud Task使用名为input的输入通道来启动任务。发布消息定义任务之后，我们可以使用消息队列来启动任务。...在启动任务之前，我们需要将消息发布到RabbitMQ队列中。
主动向client-B发送一个消息通知包，即msg:N（当然，如果client-B不在线，则消息会存储离线） 三、上述消息投递流程出现的问题 从流程图中容易看到，发送方client-A收到msg:A后，...只能说明im-server成功接收到了消息，并不能说明client-B接收到了消息。...要想实现应用层的消息可靠投递，必须加入应用层的确认机制，即：要想让发送方client-A确保接收方client-B收到了消息，必须让接收方client-B给一个消息的确认，这个应用层的确认的流程，与消息的发送流程类似...1）im系统是通过超时、重传、确认、去重的机制来保证消息的可靠投递，不丢不重 2）一个“你好”的发送，包含上半场msg:R/A/N与下半场ack:R/A/N的6个报文 3）im系统难以做到系统层面的不丢不重...，只能做到业务层面的不丢不重 末了，微信的消息是不是这么发送的，偶不太清楚，清楚的同学可以说一说。
许多消息都会各种保证自己的产品不会丢消息或者消息丢失概率较小，但是靠谱的很少，而且消息队列丢消息排查起来是非常麻烦的，所以大多数在使用的过程中都会在上层或者下层建立一种消息核对或者应对丢失的策略。...Kafka 交付语义、producer中都提到了消息提交给broker中，基本就不会丢消息了，而这个不丢消息主要是依赖于broker 中的ISR机制。...按照常识，要想保证高可用保证不丢失，最直观的就是制造冗余，多做备份，数据互备嘛，Kafka 也是这么去做的。...ISR （in-sync replica）也就是这组与leader保持同步的replica集合，我们要保证不丢消息，首先要保证ISR的存活（至少有一个备份存活），并且消息提交成功。...，这样的吞吐量是最好的，但是对消息的也就不能保证丢了，其实常规环境对消息丢失要求没有那么严苛的环境还是可以使用的。
过程 设备树莓派zero w 执行定时任务不生效,脚本crontab -e & sudo crontab -e均不行 查询一番发现树莓派定时任务设计命令为 sudo nano /etc/crontab
我们再以KestrelSpout为例来看看spout需要做些什么才能保证“一个消息始终被完全处理”, 当KestrelSpout从Kestrel里面读出一条消息， 首先它“打开”这条消息， 这意味着这条消息还在...处于“处理中“状态的消息不会被发给其他消息处理者了；并且如果这个spout“断线”了， 那么所有处于“处理中”状态的消息会被重新标示成“等待处理”....所以如果你不ack/fail每一个tuple， 那么最终你会看到OutOfMemory错误。...Spout挂掉了： 在这种情况下给spout发送消息的消息源负责重新发送这些消息。比如Kestrel和RabbitMQ在一个客户端断开之后会把所有”处理中“的消息放回队列。...你可以在发射tuple的时候不指定messageid来达到不跟粽某个特定的spout tuple的目的。
规则说明 异步方法直接等待 Task 时，延续任务通常会出现在创建任务的同一线程中，具体取决于异步上下文。 此行为可能会降低性能，并且可能会导致 UI 线程发生死锁。...对任务调用 ConfigureAwait(true) 与未显式调用 ConfigureAwait 的行为相同。 通过显式调用此方法，可让读取者知道你是有意要对原始同步上下文执行延续任务。...对任务调用 ConfigureAwait(false) 可将延续任务安排到线程池，从而避免 UI 线程上出现死锁。 对于与应用无关的库，传递 false 是一个好的选择。...如果应将延续任务安排回原始上下文，或者还没有此类上下文，都可禁止显示此警告。...例如，在 WinForms 或 WPF 应用程序中的按钮单击事件处理程序中编写代码时，通常情况下，等待的延续任务应在 UI 线程上运行，因而需要将延续任务安排回原始上下文的默认行为。
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？...当然还有一些服务特别是某些后台任务，不需要及时地响应，并且业务处理复杂且流程长，那么过来的请求先放入消息队列中，后端服务按照自己的节奏处理。这也是很 nice 的。...基本上熟悉了消息队列常见的术语和一些概念之后，咱们再来看看消息队列常见的核心面试点。 如何保证消息不丢失 就我们市面上常见的消息队列而言，只要配置得当，我们的消息就不会丢。...这样就能保证在生产消息阶段消息不会丢失。 存储消息 存储消息阶段需要在消息刷盘之后再给生产者响应，假设消息写入缓存中就返回响应，那么机器突然断电这消息就没了，而生产者以为已经发送成功了。...如何处理消息堆积 消息的堆积往往是因为生产者的生产速度与消费者的消费速度不匹配。有可能是因为消息消费失败反复重试造成的，也有可能就是消费者消费能力弱，渐渐地消息就积压了。
mysql定时任务删除数据 作者：matrix 被围观: 3,421 次 发布时间：2020-03-31 分类：mysql | 一条评论 » 这是一个创建于 883 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变...最近修改：2022-08 需要每天定时删除旧数据 避免占用大量磁盘空间 用到mysql事件调度器event_scheduler SHOW VARIABLES LIKE 'event_scheduler...select EVENT_NAME,LAST_EXECUTED from information_schema.EVENTS; DROP EVENT [IF EXISTS] event_name;#删除事件...定时删除旧数据 #每天定时清理 只保留最近30天数据schedule_del_depth5_eos_quarter表 CREATE EVENT IF NOT EXISTS schedule_del_depth5
1、实现原理 生产者将带有延迟信息的消息发送到RabbitMQ交换机中，等待延迟时间结束方将消息转发到绑定的队列中，消费者通过监听队列消费消息。延迟任务的关键在消息在交换机中停留。...显而易见，基于RabbitMQ实现延迟任务对服务器的可靠性要求极高，交换机内部消息无持久化机制，比如单机模式服务重启，未开始的延迟任务均丢失。...（二）生产者 延迟任务的实现对生产者的要求是将消息可靠的投递到交换机，因此使用confirm确认机制即可。...[shengchanzhu] （三）消费者 延迟任务的实现对消费者的要求是以信息不丢失的方式消费消息，具体表现在：手动确认消息的消费，防止消息丢失；消费端持续稳定，防止消息堆积；消息消费失败有重试机制。...", order.getOrderId())); } } 消费者可靠消费应至少开启两个及以上应用，确保消息队列中不积压消息。
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