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，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。 At least once：至少一次。...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。
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？...一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。...Broker处理消息的时延 如果是单线程发送，每次只发送1条消息，那么每秒只能发送1000ms/1ms*1条/ms=1000条消息。...如果是一个离线系统，它在性能上更注重整个系统的吞吐量，发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送。可以批量从数据库读取数据，然后批量来发送消息，同样用少量的并发就可以获得非常高的吞吐量。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理消息积压，以上就为大家做了基本的介绍了。消息积压是实时流处理常见的问题之一，掌握常见的解决思路和方案，还是很有必要的。
对于Mysql，可以监听其binlog日志，并输出到消息队列完成订阅，而腾讯云上有各种各样数据库，还有一些自研的数据库，都让用户来自研对接的方式显然成本太高，所以腾讯云推出了数据订阅任务，满足用户实时处理数据库数据变更的诉求...因此在处理时需要根据Kafka 中的每条消息的消息头中都带有分片信息进行划分处理。...这个分包的逻辑就是为了处理这种单行变更消息很大的场景。...数据订阅任务会将binlog数据先转化为Entries并将其序列化，再对序列化后的数据进行分包处理，因此在消费端，需要将多个分包的消息全部收到，才能解析成Entries处理。..., e); } } } 在数据同步的任务场景中，处理数据源产生的binlog消息是一定要保证顺序的（不一定是全局顺序），例如对同一条数据的2次更新在处理时乱序的话，可能会导致最终更新目标表的结果不正确
达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。...其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验...一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。...），确保系统高性能处理相关数据。...十、 全文总结 达观数据在处理大规模数据方面有多年的技术积累，DPIO是达观在处理大数据通讯时的一些经验，和感兴趣的朋友们分享。未来达观数据将不断分享更多的技术经验，与大家交流与合作。
(四) MdbCluster分布式内存数据库——业务消息处理 上篇：(三) MdbCluster分布式内存数据库——节点状态变化及分片调整 离上次更新文章已有快5个月，我还是有点懒。...下面我们继续讨论第二节中提到的最后一个问题：业务消息是如何校验、错误消息如何重定向、超时消息如何处理？ ...我们先回顾下业务消息的大概处理流程：在MdbClient、MdbAgent、MdbRWNode都会保存一份完整的SlotList列表，以标明每个数据分片对应的节点。...MdbClient收到重定向消息时，会进行消息重定向，以继续正常流程。 3. 超时消息如何处理？ 首先要讨论一下超时消息是如何产生的。...多分片消息处理 当一个查询为全表扫描或者涉及多个分片的数据操作时，MdbClient会分解这些操作，并将这些操作分别发向对应的分片节点。假设对一个有5个分片节点的库进行一次全表查询。
10月25日天猫发布数据称，10月24日晚天猫“双十一”开启预售一小时内，3000多个品牌预估成交额比去年同期翻倍增长。...官方数据显示，10月24日晚天猫双十一预售一小时内，3000多个品牌成交额同比去年预售同期翻倍增长。...品牌也有新玩法电商美妆节开启至今已有一周左右，各品牌也是喜报频传，综艺节目《所有女生的offer2》更把双十一大促气氛带入新的高度。...苏宁易购则升级了30天内买贵补差价，用户在苏宁易购选购带有"30天价保"标识商品，均可享受30天价保服务。从用户收到货开始算起，价保服务最长可延至12月。...参考资料：《今年双十一大促平台端、品牌端有何变化？》
二、修改配置文件 1、zookeeper.properties zookeeper数据目录：D://Hadoop//Kafka//kafka_2.11-2.4.1//zkdatadir dataDir=...5、producer发送消息 kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic test ?...6、consumer接收消息 kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning...3、配置消息内容 修改消息内容为string类型 ? 4、查看消息队列 ?
一、面临的挑战 从项目kickoff到双十一活动开始，第一次双十一大促，我们面临着巨大的挑战。...二、压测的过程 启动阶段 1、任务规划 项目kickoff后，在技术负责人牵头下迅速确定了本次双十一大促的TODO项。...8、线上容量评估 为了在压测开展前对目前线上的服务容量有一个初步的了解，需要对各个核心服务、消息队列、缓存以及DB的容量进行了梳理汇总。...11、资损防控梳理 由于现在双十一大促活动主要玩法都是优惠券以及满减相关，且涉及到订单支付业务，因此资损防控也是准备阶段的重中之重。...在双十一峰值流量期来临之前，做最终的线上扩容和优化版本发布。针对双十一，我们还做了预案的梳理并提前执行、服务降级、缓存预热、job任务降级错峰处理。
这还只是一个苗头，底部另有彩蛋 双十一临近，小编先自爆早几年前还是剁手一族时候的一个小故事，虽然现在跟剁手一族也没什么多大的区别。...年少时，课程比较少，与几个室友，看到优惠就点击，看到促销就抢购，遇到双十一还找人代替抢购，只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西，不到五分之一的价格，很是划算（当然随着这个行业的壮大...天御能为你们做什么呢 腾讯云天御防刷服务，在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本，通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。...来不及了，快上车 双十一在即 入门、基础、增强三个版本 你需要哪个护驾？ 来不及了，快上车 赶紧选购保平安吧 ?
然而，消息传递过程中不可避免会遇到失败情况，如何处理MQ的重试失败和数据异常，是每个Java高级开发者必须面对的问题。本文将从设计和架构的角度出发，结合实际代码示例，深入探讨如何优雅地处理这些挑战。...合理设计消息重试机制，不仅可以提高消息处理的成功率，还能避免错误的重复消费带来的数据问题。 重试策略的选择 重试策略通常有以下几种： 固定间隔重试：每次重试之间固定等待一个时间间隔。...} 数据异常处理策略 当MQ重试依然失败时，我们需要有一套策略来处理这些异常数据。...消息追踪与监控 为了更好地处理MQ中的数据异常和重试失败，消息追踪和监控是不可或缺的。通过实时监控消息队列的状态，可以快速响应可能出现的问题。...} } 结论 处理MQ的重试失败和数据异常是一个系统性的工程，需要开发者从设计、架构、代码实现等多个维度综合考虑。
架构特性 逻辑数据中心架构 在双十一大促当天业务量年年翻番的情况下，支付宝面临的考验也越来越大：系统的容量越来越大，服务器、网络、数据库、机房都随之扩展，这带来了一些比较大的问题，比如系统规模越来越大，...分布式数据架构 支付宝在2015年双十一当天的高峰期间处理支付峰值8.59万笔/秒，已经是国际第一大系统支付。...第6步的确认消息由消息中心组件封装，应用系统无需感知。 此套机制保障了消息数据的完整性，进而保障了与通过异步可靠消息通讯的系统数据最终一致性。 某些业务的前置检查，需要消息中心提供指定条件回查机制。...据官方数据披露，在今天的双十一大促中，蚂蚁花呗支付成功率达到99.99%、平均每笔支付耗时0.035秒，和各大银行渠道一起确保了支付的顺畅。 蚂蚁花呗距今发展不到一年，但发展速度非常快。...在之前的架构中，系统的秒级处理能力无法有效衡量，通过简单的引流压测无法得到更加准确、可信的数据。立足于金融云，系统很快通过全链路压测得到了每秒处理4w笔支付的稳定能力。
架构特性 逻辑数据中心架构 在双十一大促当天业务量年年翻番的情况下，支付宝面临的考验也越来越大：系统的容量越来越大，服务器、网络、数据库、机房都随之扩展，这带来了一些比较大的问题，比如系统规模越来越大，...分布式数据架构 支付宝在 2015 年双十一当天的高峰期间处理支付峰值 8.59 万笔 / 秒，已经是国际第一大系统支付。...第 6 步的确认消息由消息中心组件封装，应用系统无需感知。 此套机制保障了消息数据的完整性，进而保障了与通过异步可靠消息通讯的系统数据最终一致性。...据官方数据披露，在今天的双十一大促中，蚂蚁花呗支付成功率达到 99.99%、平均每笔支付耗时 0.035 秒，和各大银行渠道一起确保了支付的顺畅。 蚂蚁花呗距今发展不到一年，但发展速度非常快。...在之前的架构中，系统的秒级处理能力无法有效衡量，通过简单的引流压测无法得到更加准确、可信的数据。立足于金融云，系统很快通过全链路压测得到了每秒处理 4w 笔支付的稳定能力。
二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如： 可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？...大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。...当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95 行为类型：浏览行为记为权重1 地点：品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9（相比京东红酒单品页的0.7） 假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购...，而不再综合商城选购。
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11月5日，阿拉丁小程序数据统计平台发布了2019年10月小程序报告。 报告显示，在10月份，不仅国庆长假带来小程序活跃用户的放量增长，同时各大平台也在不断释放新的能力。...用户掌握消息订阅主动权，提升用户留存需要更人性化和精细化的运营 「订阅消息」取消了7天内推送消息的限制，推送时间更加灵活并且能够契合多样化的服务需求。...网络购物类小程序上榜率第一，小程序已经成为电商促销大节不可或缺的参与者 网络购物类小程序进入双十一前期预热，多款网络购物小程序上榜，网络购物类成为本月TOP100榜单第一大行业。...阿拉丁小程序10月成长榜TOP50小程序 网络购物类小程序一枝独秀，双十一大促前夕小程序电商蓄势待发 10月阿拉丁指数成长榜TOP50的替换率为90%，成长榜头部的小程序依旧替换率很高，同时我们看到有10%...行业分布来看，网络购物类小程序占比28%，共有14个，双十一大促前夕，小程序电商动作不断，蓄势待发。 ?
二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？...大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。...当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95 行为类型：浏览行为记为权重1 地点：品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9（相比京东红酒单品页的0.7） 假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购...，而不再综合商城选购。
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