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。...解决消息重复消费，其实就是保证消息的消费幂等性。 幂等性的定义： 多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。所以需要从业务逻辑上设计，将消费的业务逻辑设计成幂等性。...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。
在上篇介绍了如何简单的发送一个消息队列之后，我们本篇来看下RabbitMQ的另外一种模式，工作队列。 什么是工作队列 我们上篇文章说的是，一个生产者生产了消息被一个消费者消费了，如下图 ?...上面这种简单的消息队列确实可以处理我们的任务，但是当我们队列中的任务过多，处理每条任务有需要很长的耗时，那么使用一个消费者处理消息显然不不够的，所以我们可以增加消费者，来共享消息队列中的消息，进行任务处理...有没有发现什么问题，我总共模拟发送了20条消息，细心的同学可以发现，消费者A和消费者B消费了同样多的消息，都消费了10天，但是我在消费者A和消费者B中,什么sleep不通的时长,按道理说消费者B要比消费者...A处理消息的速度快，处理的消息更多，那么为什么会产生这样的原因？...RabbitMQ工作队列的默认配置 默认情况下，RabbitMQ会将每个消息依次发送给下一个消费者，每个消费者收到的消息数量其实是一样的，我们把这种分发消息的方式称为轮训分发模式。
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?...这里举个业务栗子 生产者 → MQ → 消费者 当我们生产者生产数据到MQ中后,消费者会从MQ中顺序取数据,当这些消息被消费后会告诉MQ我现在消费到哪里了,如果消费者服务器宕机了,再次消费时候会消费之前记录的下一条消息...二 如何保证消息不被重复消费或者说保证消息的幂等性?...如何保证MQ的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看 大致思路就是判重: （1）比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update一下 （2）比如你是写redis
假设1：消息A只包含修改的商品名称，消息B只包含修改的商品重量，此时消息队列的消费端实际上不需要关注消息时序，消息队列消费端（Consumer）只管消费即可。...可见，你无法保证消息中包含什么信息，此时必须保证消息的有序消费。 业务角度如何保证消息有序消费 生产端在发送消息时，始终保证消息是全量信息。...; #获取消息 if (isLasted(ware)) #通过商品的修改时间戳判断是否是最新的修改 TODO #执行下一步业务逻辑 else return #丢弃该消息 重点在于消费端如何判断该消息是否是最新的修改也就是...#如果消息中的商品修改时间小于缓存中的时间，说明该条消息属于“历史操作”，不对其更新 return false; 以上就是通过伪代码的方式，描述如何通过业务手段保证消息有序消费，重点在于全量发送信息和缓存时间戳...例如：消费端消费消息B，执行到获取时间戳缓存之后，并在重新设置新的缓存之前，此时另一个消费端恰好也正在消费B它也正执行到获取时间戳缓存，由于消息A此时并没有更新缓存，消息A拿到的缓存仍然是旧的缓存，这时就会存在两个消费端都认为自己所消费的消息时最新的
面试题 如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？ 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？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。...Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后 consumer 消费了数据之后，每隔一段时间（定时定期），会把自己消费过的消息的 offset...消费者从 kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 zookeeper，此时消费者进程被重启了。...file 当然，如何保证 MQ 的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看。
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。...Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后 consumer 消费了数据之后，每隔一段时间（定时定期），会把自己消费过的消息的 offset...消费者从 kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 zookeeper，此时消费者进程被重启了。...幂等性，通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。 所以第二个问题来了，怎么保证消息队列消费的幂等性？...当然，如何保证 MQ 的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看。
回顾发件箱模式 那么，发件箱模式和变更数据捕获（由 Debezium 提供）是如何将这一切组织在一起的呢？如前文所述，Saga 协调器最好通过请求和答复消息通道与相关服务进行异步的通信。...图 4：成功 Saga 流的执行序列 每个服务都通过自己数据库中的发件箱表发送消息。在这里，这些消息由 Debezium 捕获并发送至 Kafka，最终由接收消息的服务进行消费。...version：一个基于乐观锁的版本，用来探测和拒绝对一个 Saga 实例的并发更新（在这种情况下，需要重试那些触发失败更新的消息，从 Saga 日志中重新加载当前的状态） 当订单服务发送请求到消费者和支付服务并通过...这里还包含如何检查 Kafka 主题中交换消息的指南，这些消息都来自不同服务的发件箱表。 现在，我们看一下这个用例的部分具体实现。...更进一步的话，我们可能会将前一部分提取成一个可重用的组件，比如通过现有的 Debezium Quarkus 扩展实现。如果你对此感兴趣的话，可以通过 Debezium 的 邮件列表 联系我们。
当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响 3、为什么我们要保证幂等性，不保证幂等性，会不会有问题？...因此是否要保证幂等性，得基于业务进行考量 4、消息队列的消费幂等性如何保证？ 没法保证。前面说了要保证幂等性，得基于业务场景进行考量。消息队列他本身就不是给你用来做业务幂等性用的。...6、演示 例子使用springboot2加kafka来演示一下使用token机制如何实现消费端幂等 01、application.yml spring: redis: host: localhost...，消息重发的次数。...7、总结 消息队列没法帮你做到消费端的幂等性，消费端的幂等性得基于业务场景进行实现。不过消息队列必须得保证消息不能丢，至少保证被消费一次，不然消息都丢了，没数据搞啥业务幂等。
保证消息消费的幂等性 消费消息需要考虑： 会不会重复消费 能不能避免重复消费 重复消费了也别造成系统异常 rabbitmq、rocketmq、kafka都可能出现重复消费，因为这个问题不是MQ自身保证的...kafka每个消息写进去，都有个offset，代表其序号，然后Con消费了消息后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已消费过，下次我要是重启啥的，你让我继续从上次消费到的offset...但若重启系统或直接kill进程再重启，就会导致Con有些消息处理了，但没来及提交offset。重启后，少数消息会再消费。因此设计时，必须考虑到重复消费，即如何保证消息的幂等性？...一条数据重复出现两次，DB里就只有一条数据，这就保证了消息的幂等性。 幂等性，就一个数据或一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。 如何为保证MQ消费的幂等性？...，先根据该id去redis查下之前是否消费过： 没有消费过 就处理，然后这个id写redis 消费过了 不处理了，保证不重复处理相同消息 还有比如基于DB的唯一索引保证重复数据不会重复插入多条
在上一篇《Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费？》中，我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题。...本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题：如果微服务生产的消息自己也想要消费一份，应该如何实现呢？...，让生产消息和消费消息指向相同的Topic，从而实现消费自己发出的消息。...，下面来创建对输入通道的监听，以实现消息的消费逻辑。...而在上面的例子中，我们定义的@Output和@Input名称是相同的，因为我们系统输入和输出是同一个Topic，这样才能实现对自己生产消息的消费。
任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同就可以称为幂等 什么是消息幂等？...当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响 为什么我们要保证幂等性，不保证幂等性，会不会有问题？...因此是否要保证幂等性，得基于业务进行考量 消息队列的消费幂等性如何保证？ 没法保证。前面说了要保证幂等性，得基于业务场景进行考量。消息队列他本身就不是给你用来做业务幂等性用的。...演示 例子使用springboot2加kafka来演示一下使用token机制如何实现消费端幂等 1、application.yml spring: redis: host: localhost...总结 消息队列没法帮你做到消费端的幂等性，消费端的幂等性得基于业务场景进行实现。不过消息队列必须得保证消息不能丢，至少保证被消费一次，不然消息都丢了，没数据搞啥业务幂等。
，我们要设置为 false ,因为我们需要 msg 源源不断的被消费 public boolean isEndOfStream(Tuple2 nextElement)...{ return false; } @Override // 反序列化 kafka 的 record，我们直接返回一个 tuple2(record.topic(), new String(record.value(), "UTF-8")); } @Override //告诉 Flink 我输入的数据类型...(BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO); } } 2.使用自定义的 KafkaDeserializationSchema...进行消费 public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
作者：杨锡坤 消息队列是服务架构中常见的组件，可用于服务间解耦、事件广播、任务异步/延迟处理等，本文对于消息队列的实现如何满足几种消费语义进行了阐述。...拿去消费时删除消息，不用关心 Consumer 最后对消息的消费情况如何。...● Consumer 消费阶段： Consumer 从 Message Broker 中获取到消息后，需要记录下消费的消息标识，以便在后续消费中防止对某个消息重复消费（比如 Consumer 获取到消息...● Consumer消费阶段：Consumer 从 Message Broker 中获取到消息后，需要记录下消费的消息标识，以便在后续消费中防止对某个消息重复消费（比如 Consumer 获取到消息，消费完后...结语 现在业内已经有许多成熟的消息队列的实现了，对于选择用哪一个实现，可以先根据业务需要支持的消费语义进行初步筛选，之后再根据运维难度、社区活跃度、性能、可用性等综合考虑选择合适的消息队列系统，如何判断一个消息队列实现是否支持某个消费语义
那么如何解决这种问题呢？...为了保证消息被消费者成功的消费，RabbitMQ提供了消息确认机制(message acknowledgement)，本文主要讲解RabbitMQ中，如何使用消息确认机制来保证消息被消费者成功的消费，避免因为消费者突然宕机而引起的消息丢失...参数指的是是否自动确认，如果设置为ture，RabbitMQ会自动把发送出去的消息置为确认，然后从内存（或者磁盘）中删除，而不管消费者接收到消息是否处理成功；如果设置为false，RabbitMQ会等待消费者显式的回复确认信号后才会从内存...此时，队列里的消息就分成了2个部分： 等待投递给消费者的消息(下图中的Ready部分) 已经投递给消费者，但是还没有收到消费者确认信号的消息(下图中的Unacked部分) [snuobw5fn9.png...RabbitMQ不会为未确认的消息设置过期时间，它判断此消息是否需要重新投递给消费者的唯一依据是消费该消息的消费者连接是否已经断开，这么设计的原因是RabbitMQ允许消费者消费一条消息的时间可以很久很久
但是系统A不关注系统B到底怎么处理或者有没有处理好，所以系统A把消息发送给MQ，然后就不管这条消息的“死活”了，接着系统B从MQ里消费出来处理即可。...两个字：解耦 系统A要跟系统B通信，但是他不需要关注系统B如何处理的一些细节。我们来举几个例子说明： 比如，A不需要关注B什么时候处理完，这样假如系统B处理一个消息要耗费10分钟也不关系统A的事儿。...万一要是系统B挂掉了，系统A通过MQ来通信也不需要管系统B的“死活”，系统B自己恢复了之后就可以从MQ消费消息再次处理即可。...所以说，在这里就应该引入MQ，订单系统在完成订单的创建以及课程的分配之后，就可以发送一个消息到MQ，然后有一个专门的仓储系统负责消费这个消息，接着尝试去调用独立仓库系统通知发货，以及通知第三方物流系统去配送...那么如果独立仓库系统或者第三方物流系统故障了，导致仓储系统消费到一条订单消息之后，尝试进行发货失败，也就是对这条消费到的消息处理失败。这种情况，怎么处理？ 这就是本文最核心的地方了！！！
假设已经安装部署好 Debezium 并开始消费 PostgreSQL 的变更日志，这些日志在持续写入名为 YourDebeziumTopic 的 Kafka 主题中。...这个 Kafka 主题中 Debezium 写入的记录，然后输出到下游的 MySQL 数据库中，实现了数据同步。...Debezium 某条 Upsert 消息的格式 上图表示 Debezium JSON 的一条更新（Update）消息，它表示上游已将 id=123 的数据更新，且字段内包含了更新前的旧值，以及更新后的新值...那么，Flink 是如何解析并生成对应的 Flink 消息呢？...可以从中看到，Flink 1.13 主要着力于支持更多的类型（FLINK-18758），以及允许从 Debezium Avro、Canal 等数据流中读取一些元数据信息等。
假设已经安装部署好 Debezium 并开始消费 PostgreSQL 的变更日志，这些日志在持续写入名为 YourDebeziumTopic 的 Kafka 主题中。...和 jdbc 两个内置的 Connector： [image.png] 随后直接开始运行作业，Flink 就会源源不断的消费 YourDebeziumTopic 这个 Kafka 主题中 Debezium...那么，Flink 是如何解析并生成对应的 Flink 消息呢？...Flink CDC Connectors 的实现 flink-connector-debezium 模块 我们在使用 Flink CDC Connectors 时，也会好奇它究竟是如何做到的不需要安装和部署外部服务就可以实现...可以从中看到，Flink 1.13 主要着力于支持更多的类型（FLINK-18758），以及允许从 Debezium Avro、Canal 等数据流中读取一些元数据信息等。
假设已经安装部署好 Debezium 并开始消费 PostgreSQL 的变更日志，这些日志在持续写入名为 YourDebeziumTopic 的 Kafka 主题中。...和 jdbc 两个内置的 Connector： 随后直接开始运行作业，Flink 就会源源不断的消费 YourDebeziumTopic 这个 Kafka 主题中 Debezium 写入的记录，然后输出到下游的...从内部实现上讲，Flink CDC Connectors 内置了一套 Debezium 和 Kafka 组件，但这个细节对用户屏蔽，因此用户看到的数据链路如下图所示： 用法示例 同样的，这次我们有个...那么，Flink 是如何解析并生成对应的 Flink 消息呢？...通常而言，对于 SourceFunction，我们可以从它的 run 方法入手分析。
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