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SparkStreaming 写数据到 HBase，由于共用连接造成的数据丢失问题

有如下程序，SparkStreaming 读取 Kafka 中的数据，经过处理后，把数据写入到 Hbase 中 /** * Author: Jed * Description: SparkStreaming...at org.apache.hadoop.hbase.client.HTable.put(HTable.java:1029) 重点是：hconnection-0x6432ad81 closed 问题出在获得连接的工具类中...，在 DStream 中的每个 partition 中获得中一个 HBase 的连接，为了提高"效率"，让每个 partition 共用了一个 connection，但就是这样，才导致了问题的出现，假设...HBase 中写数据，当 A partition 写完10000条数据后，关闭了 connection，假设此时 B partition 也已经写入了10000条数据，但它还有 10000 条数据要写，连接却关闭了...，程序会报以上的错误，数据会丢失 10000 条 解决办法就是让每个 partition 获得独立的 connection，只需要把 HBaseUtil 类修改如下即可： object HBaseUtil

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mysql左连接丢失null值的问题

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、前言 如题所示，我们有的时候直接使用左连接查询，当右表不存在该数据的时候，是可以查出带有null的列。...可是当在where条件中有右表相关的筛选条件时，我们惊奇的发现查询的结果不带null值了，换句话说就是查出来的结果比预期的少。 博主之前遇到过这个问题，只不过当时解决了就没记录。...这里推测是因为sql的执行顺序，on表连接是先于where条件的，因此我们先on连接之后，产生了不符合条件的NULL列，然后NULL列被where条件给筛选掉了。...3、左连接之后加筛选条件 SELECT o.id , a.name, o.order_time FROM w_a_info AS a left JOIN w_order AS o ON...的方式，在连接时就附带上条件，此时不符合条件的数据列还是以null值的方式展现，并不会被后续的where筛选条件给筛选掉。

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消息的可靠性传输，如何处理消息丢失问题？

用MQ时，要注意消息数据： 不能多，牵涉重复消费处理和幂等性问题 不能少，消息不能搞丢呀 若这是用MQ传递非常核心的消息，如计费系统，就是很重的业务，操作很耗时，设计上经常将计费做成异步化，就是用MQ。...而且持久化可跟Pro的confirm机制配合，只有消息被持久化到磁盘后，才会通知Pro ack，所以哪怕是在持久化到磁盘前，rabbitmq挂了，数据丢了，生产者收不到ack，也可以自己重发。...万一生产者发送 half 消息成功，但是请求 commit 或 rollback 的时候失败了呢？ 这个问题与上面的问题一样，都是通过 RocketMQ 的补偿机制来处理。...4 总结 本文分别从生产者、MQ 自身、消费者介绍了导致消息丢失的原因，消息丢失问题是一个比较常见但又必须解决的问题。 不同的 MQ 如何解决消息丢失问题的。...Confirm 模式避免消息丢失；Kafka 则配置所有 follower 同步成功才给生产者响应推送消息成功；RocketMQ 则使用事务消息来保证消息的零丢失，针对不同的异常情况还提供了补偿机制进行处理

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如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）

可能出现丢失数据的环节 一 生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络啥的问题，都有可能。...即让消息写入之后持久化到磁盘，哪怕是rabbitmq自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。...； 第二: 发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为2，就是将消息设置为持久化的，此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上去。...持久化可以跟生产者那边的confirm机制**配合**起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者ack了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，rabbitmq挂了，数据丢了，生产者收不到ack，你也是可以自己重发的...此时rabbitmq挂了，就会导致内存里的一点点数据会丢失。

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如何保证消息的可靠性传输？如何处理消息丢失的问题？

问题 如何保证消息的可靠性传输？或者说，如何处理消息丢失的问题？ 分析 这个是肯定的，用 MQ 有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是前面说的重复消费和幂等性问题。...剖析 数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中，咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。...就是将消息设置为持久化的，此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。...注意，哪怕是你给 RabbitMQ 开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了 RabbitMQ 中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时 RabbitMQ 挂了，就会导致内存里的一点点数据丢失...消费端弄丢了数据 RabbitMQ 如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，RabbitMQ 认为你都消费了，这数据就丢了。

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如何保证消息的可靠性传输？或者说，如何处理消息丢失的问题？

数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中，咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。 RabbitMQ ?...第二个是发送消息的时候将消息的 deliveryMode 设置为 2 就是将消息设置为持久化的，此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。...注意，哪怕是你给 RabbitMQ 开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了 RabbitMQ 中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时 RabbitMQ 挂了，就会导致内存里的一点点数据丢失...消费端弄丢了数据 RabbitMQ 如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，RabbitMQ 认为你都消费了，这数据就丢了。...生产环境碰到的一个问题，就是说我们的 Kafka 消费者消费到了数据之后是写到一个内存的 queue 里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存 queue，然后消费者会自动提交 offset。

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kafka-go 读取kafka消息丢失数据的问题定位和解决

本文介绍在使用kafka-go的时候遇到的一个读写kafka数据丢失问题和问题定位解决的过程。...image.png 故障 在项目运行一段时间后，用户反馈从kafka读出的数据条数少于投递到kafka的数据，即存在数据丢失的问题。...所以首先压测尝试复现问题。压测结果让我很震惊，简单的发1024条，收到1013条，丢失了11条，所以问题确定存在并且可以复现，数据丢失比例还很高。...，kafka服务器得到的信息是消息已经被正常消费掉了。...到这里，问题已经清晰了，就是由于我们设置的ctx为100ms，导致发生FetchMessage成功但是CommitMessage在100ms后才成功。 修复方法 读到这里，修复的方法已经很清晰了。

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高并发场景下，如何保证生产者投递到消息中间件的消息不丢失？

如果投递出去的消息在网络传输过程中丢失，或者在RabbitMQ的内存中还没写入磁盘的时候宕机，都会导致生产端投递到MQ的数据丢失。 而且丢失之后，生产端自己还感知不到，同时还没办法来补救。...下面的图就展示了这个问题。 ? 所以本文呢，我们就来逐步分析一下。 2 保证投递消息不丢失的confirm机制 其实要解决这个问题，相信大家看过之前的消费端ack机制之后，也都猜到了。...此外，如果RabbitMQ接收到一条消息之后，结果内部出错发现无法处理这条消息，那么他会回传一个nack消息给生产端。此时你就会感知到这条消息可能处理有问题，你可以选择重新再次投递这条消息到MQ去。...5 高并发下如何投递消息才能不丢失 大家可以考虑一下，在生产端高并发写入MQ的场景下，你会面临两个问题： 1、你每次写一条消息到MQ，为了等待这条消息的ack，必须把消息保存到一个存储里。...MQ自身如何保证消息不丢失：起码需要让MQ对消息是有持久化到磁盘这个机制。 消费端如何保证消费到的消息不丢失：如果你处理到一半消费端宕机，导致消息丢失，此时怎么办？

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MQ的作用及如何解决消息队列的丢失、重复和积压问题

一条消息从生产到消费，整个过程分为三个阶段，分别为消息生产阶段，消息队列，消息消费阶段。...以上就是整MQ的生产消费过程，看似不会出现问题，但是如果是在分布式系统中，就不能保证MQ是不是丢失你的消息，消费者是否消费了你的消息。...为了检查MQ是否会丢失，这个问题，可以采取一种方式，在消息生产端，给每一个发出的消息指定一个全局唯一ID，或者附加一个连续递增的版本号，然后在消费端做对应的版本校验。具体实现方式可以采用拦截器机制。...然后在消费端收到消息后，再通过拦截器检测版本号的连续性或消费状态，这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到业务代码中，可以通过单独的任务来定位丢失的消息，做进一步的排查。...创建全局的ID的方式有数据库自增主键，UUID、Redis、Twitter-Snowflake 算法。总结如下：图片三、如何解决消息积压问题如果出现消息积压问题，必然是一个消费端的性能问题。

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阿里面试官：如何回答消息队列的丢失、重复与积压问题

案例解答 我们首先来看消息丢失的环节，一条消息从生产到消费完成这个过程，可以划分三个阶段，分别为消息生产阶段，消息存储阶段和消息消费阶段。...然后在消费端收到消息后，再通过拦截器检测版本号的连续性或消费状态，这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到业务代码中，可以通过单独的任务来定位丢失的消息，做进一步的排查。...现在，我们已经知道了哪些环节（消息存储阶段、消息消费阶段）可能会出问题，并有了如何检测消息丢失的方案，然后就要给出解决防止消息丢失的设计方案。 回答完“如何确保消息不会丢失？”...我们在解答这个问题时，依旧要传递给面试官一个这样的思考过程： 如果出现积压，那一定是性能问题，想要解决消息从生产到消费上的性能问题，就首先要知道哪些环节可能出现消息积压，然后在考虑如何解决。...原文链接：阿里面试官：如何回答消息队列的丢失、重复与积压问题 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

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.NET 云原生架构师训练营（模块二 基础巩固 RabbitMQ Masstransit 介绍）--学习笔记

2.6.6 RabbitMQ -- Masstransit 介绍 Masstransit 是什么 Quickstart 消息 Message Masstransit 是什么 Masstransit 是一个....NET 免费开源的分布式应用框架 集成多种消息中间件（Rabbitmq, Azure, Service Bus, ActiveMQ, Kafka, In-Memory） 强大且完整的消息模式（发布与订阅...，saga，event-driven state machine，最终一致性支持） 端到端解决方案（消息路由，异常，重试，并发控制，连接与消费生命周期管理） 使用简单 单元测试友好 内置监控 Quickstart...Command 通过 send 发送到一个 endpoint Event 通过 publish，不直接发送到 endpoint，发布到多个消费者 通常以名称短语（过去式的形式来命名）比如 OrderCreatedEvent...使用类以及继承时需要特别注意： 通过消费基类并利用多态行为来处理，总会遇到很多问题 消息格式设计不是面向对象设计，消息中应该只包含状态而不应该包含行为 大的基类也会产生很多问题，特别是在支持消息版本的时候

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被面试官问到消息队列的丢失、重复与积压问题该如何回答

同理，在本文中要解决的就是：消息生产端和消息消费端的消息数据一致性问题（也就是如何确保消息不丢失）。...案例解答 我们首先来看消息丢失的环节，一条消息从生产到消费完成这个过程，可以划分三个阶段，分别为消息生产阶段，消息存储阶段和消息消费阶段。...然后在消费端收到消息后，再通过拦截器检测版本号的连续性或消费状态，这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到业务代码中，可以通过单独的任务来定位丢失的消息，做进一步的排查。...现在，我们已经知道了哪些环节（消息存储阶段、消息消费阶段）可能会出问题，并有了如何检测消息丢失的方案，然后就要给出解决防止消息丢失的设计方案。 回答完“如何确保消息不会丢失？”...我们在解答这个问题时，依旧要传递给面试官一个这样的思考过程： 如果出现积压，那一定是性能问题，想要解决消息从生产到消费上的性能问题，就首先要知道哪些环节可能出现消息积压，然后在考虑如何解决。

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.NET Core微服务之基于MassTransit实现数据最终一致性（Part 1）

更多背景知识，还是得看上面列出的参考文章，这里不再赘述。 二、MassTransit极简介绍 　　MassTransit 是一个自由、开源、轻量级的消息总线, 用于使用....MassTransit 在现有消息传输上提供了一组广泛的功能, 从而使开发人员能够友好地使用基于消息的会话模式异步连接服务。基于消息的通信是实现面向服务的体系结构的可靠和可扩展的方式。 　　...：一是连接到RabbitMQ，二是告诉RabbitMQ我要接收哪个消息队列的什么类型的消息。...3.3 带返回状态消息的示例 　　之前的例子都是发布之后，不管订阅者有没有收到以及收到后有没有处理成功（即有没有返回消息，类似于HTTP请求和响应），在MassTransit中提供了这样的一种模式，并且还可以结合...四、小结 　　本篇极简的介绍了一下数据一致性和MassTransit这个开源的组件，通过几个例子介绍了在.NET环境下如何使用MassTransit操作RabbitMQ实现消息的接收/发送以及发布/订阅

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.NET 云原生架构师训练营（模块二 基础巩固 RabbitMQ Masstransit 介绍）--学习笔记

2.6.6 RabbitMQ -- Masstransit 介绍 Masstransit 是什么 Quickstart 消息 Message Masstransit 是什么 Masstransit 是一个...，saga，event-driven state machine，最终一致性支持） 端到端解决方案（消息路由，异常，重试，并发控制，连接与消费生命周期管理） 使用简单 单元测试友好 内置监控 Quickstart...Command 通过 send 发送到一个 endpoint Event 通过 publish，不直接发送到 endpoint，发布到多个消费者 通常以名称短语（过去式的形式来命名）比如 OrderCreatedEvent...最佳实践 尽量使用接口来定义消息类型，使用消息初始化器（有点困难） 使用类以及继承时需要特别注意： 通过消费基类并利用多态行为来处理，总会遇到很多问题 消息格式设计不是面向对象设计，消息中应该只包含状态而不应该包含行为...大的基类也会产生很多问题，特别是在支持消息版本的时候 GitHub源码链接： https://github.com/MINGSON666/Personal-Learning-Library/tree/

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MassTransit | .NET 分布式应用框架

-- MassTransit 官网 MassTransit，直译公共交通， 是由Chris Patterson开发的基于消息驱动的.NET 分布式应用框架，其核心思想是借助消息来实现服务之间的松耦合异步通信...，同时内置了连接管理、消息序列化和消费者生命周期管理，以及诸如重试、限流、断路器等异常处理机制，让开发者更好的专注于业务实现。...简而言之，MassTransit实现了消息代理透明化。无需面向消息代理编程进行诸如连接管理、队列的申明和绑定等操作，即可轻松实现应用间消息的传递和消费。...ReceiveEndpoint：接收端点，用于从传输模块接收消息，反序列化消息内容，并将消息路由到消费者。 Consumer：消费者，用于消息消费。...并支持与EF Core和Dapper集成将状态持久化到关系型数据库，也支持将状态持久化到MongoDB、Redis等数据库。

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Message Queue 08 - RabbitMQ集群

通常用federaion来连接internet上的中间服务器, 用来当作订阅分发消息或工作队列....Disk node: 将元数据存储在磁盘中, 单节点系统中只允许磁盘类型的节点, 防止重启RabbitMQ的时候, 丢失系统的配置信息....问题说明: RabbitMQ要求在集群中至少有一个磁盘节点, 其他所有节点可以是内存节点, 当节点加入或者离开集群时, 必须要将该变更通知到至少一个磁盘节点....当消息进入rabbit01节点的Queue后, consumer从rabbit02节点消费时, RabbitMQ会临时在rabbit01、rabbit02间进行消息传输, 把A中的消息实体取出并经过B发送给...如果做了消息持久化, 那么得等rabbit01节点恢复, 然后才可被消费；如果没有持久化的话, 就会产生消息丢失的现象. ?

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直击灵魂的面试之MQ七连问

往期文章参考： 对线面试官-为什么要使用MQ 对线面试官 - MQ经典面试题之高可用性及幂等性 对线面试官 - MQ数据丢失问题的解决方案 对线面试官 - MQ之如何保证消息的顺序性及消息积压问题...主要分为三种： 生产者丢失 MQ自己丢失了 消费的时候丢了 Rabbit MQ消息丢失的情况及如何处理 image.png 生产者弄丢了消息 写消息的过程中，消息都没到Rabbit MQ，在网络传输过程中就丢了...；或者是消息到了Rabbit MQ但是MQ内部错乱没有存下来导致消息丢失。...此时Rabbit MQ就会将消息持久化到磁盘上去。...如图 如何解决消息延时过期失效的问题 Rabbit MQ有一个TTL过期时间。关掉不要开启TTL 如何解决消息积压的问题 Rabbit MQ消息积压 解决思路： 临时紧急扩容。

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rabbitmq如何确保消息不丢失 chengtian

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。...还好，Rabbit提供持久化的机制，队列、交换器创建的时候，durable属性设置为true，同时消息投递模式（delivery mode）设置为2,则消息标记成持久化。...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

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MassTransit 知多少 | 基于MassTransit Courier实现Saga 编排式分布式事务

从上图可以看出，对于协同式Saga 存在一个致命的弊端，那就是存在循环依赖的问题，每个Saga参与方都需要订阅所有影响它们的事件，耦合性较高，且由于Saga 逻辑分散在各参与方，不便维护。...该模式用于运行时动态指定消息处理步骤，解决不同消息可能有不同消息处理步骤的问题。...实现机制是消息处理流程的开始，创建一个路由单，这个路由单定义消息的处理步骤，并附加到消息中，消息按路由单进行传输，每个处理步骤都会查看_路由单_并将消息传递到路由单中指定的下一个处理步骤。...总结 通过以上示例的讲解，相信了解到MassTransit Courier的强大之处。...Courier中的RoutingSlip充当着事务编排器的角色，将Saga的决策和执行顺序逻辑封装在消息体内随着消息进行流转，从而确保各服务仅需关注自己的业务逻辑，而无需关心事务的流转，真正实现了关注点分离

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RabbitMQ集群

RabbitMQ每一个节点都会存储队列、交换器等的元数据信息，但是消息的内容只会落到一个节点，假设其中一个节点宕机，该节点上的消息将会全部丢失，所以RabbitMQ集群并不能完全保证消息万无一失。...因此当节点崩溃时，该节点上的队列进程和关联的绑定都会消失，队列上的消费者会丢失消息，且任何匹配该队列的消息也会丢失。 交换器不同于队列，只是一个名称和绑定列表。...我们采用容器部署集群，首要问题是节点互联，节点互联方式有两种： 私有DNS Docker Networking：使用Docker network创建私有网络，连接到网络内的节点可以互联 我们采用第二种方式解决集群单机多容器节点的互联关系...集群迁移 RabbitMQ集群迁移包括元数据重建、数据迁移，以及与客户端连接的切换。 元数据重建 可以通过将元数据文件导出为json，然后再导入到新集群中去，这种只适合可以访问web界面的情况。...生产者只需要断开新客户端的连接，然后连接新的RabbitMQ集群即可。 消费者则需要考虑消费消息的情况，一种是等原来队列的消息全部消费完，然后切换新集群。

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