MQ事务-最终一致性 下面分析下几种消息队列对事务的支持 RocketMQ中如何处理事务 RocketMQ 中的事务，它解决的问题是，确保执行本地事务和发消息这两个操作，要么都成功，要么都失败。...Kafka中如何处理事务 Kafka 中的事务解决问题，确保在一个事务中发送的多条信息，要么都成功，要么都失败。也就是保证对多个分区写入操作的原子性。...队列持久化 队列的持久化，是通过在声明队列时将 durable 参数置为 true 实现的，队列的持久化能保证其本身的元数据不会因异常情况而丢失，但是并不能保证内部所存储的消息不会丢失。...不过消息持久化并不能百分之百避免消息的丢失 比如数据在落盘的过程中宕机了，消息还没及时同步到内存中，这也是会丢数据的，这种问题可以通过引入镜像队列来解决。...总结：对于消息的丢失，也可以借助于本地消息表的思路，消息产生的时候进行消息的落盘，长时间未处理的消息，使用定时重推到队列中。
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。...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。...在编写发送消息代码时，需要注意，正确处理返回值或者捕获异常，就可以保证这个阶段的消息不会丢失。...如果Broker没有收到消费确认响应，下次拉消息的时候还会返回同一条消息，确认消息不会在网络传输过程中丢失，也不会因为客户端在执行消费逻辑中出错导致丢失。...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。
在 RocketMQ 中，事务消息可以保证消息零丢失。...RocketMQ 的事务消息流程大致如下图所示： 在上面的事务消息流程中，基于这三个业务流程：发送 half 消息 -> 处理其他业务 -> commit/rollback。...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。...消费端导致的消息丢失都是由于数据还未处理成功确提前通知 MQ 消息已经处理成功了，禁止自动提交或异步操作即可，处理起来比较简单；生产者和 MQ 自身导致的消息丢失则比较难处理，RabbitMQ 使用了...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
id，然后如果写入了rabbitmq中，rabbitmq会给你回传一个ack消息，告诉你说这个消息ok了。...必须要同时设置队列以及消息这两个同时持久化才行，rabbitmq哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复queue，恢复这个queue里的数据。...此时rabbitmq挂了，就会导致内存里的一点点数据会丢失。...三 消费端弄丢了数据 rabbitmq如果丢失了数据，主要是因为我们默认使用的是autoack,表示当消费者一收到消息就表示消费者收到了消息，消费者收到了消息就会立即从队列中删除。...这样的话，如果你还没处理完，不就没有ack？那rabbitmq就认为你还没处理完，这个时候rabbitmq会把这个消费分配给别的consumer去处理，消息是不会丢的。 消息确认Ack具体思考和实现
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。...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...消费者在声明队列时，可以指定 noAck 参数，当 noAck=false，RabbitMQ 会等待消费者显式发回 ack 信号后，才从内存（和磁盘，如果是持久化消息）中移去消息。...然后此时我们重启了系统，就会导致内存 queue 里还没来得及处理的数据就丢失了。
在异步处理中，消息队列充当了一个缓冲区，用于存储待处理的任务。异步处理的一般工作流程：发送消息：将需要异步处理的任务或请求封装成消息，并发送到消息队列。消息包含了任务的相关信息和参数。...处理消息：消息队列接收到消息后，将其存储在队列中，等待后续的处理。处理可以由一个或多个消费者（也称为工作者）执行。消费消息：消费者从消息队列中获取消息，并执行相应的任务。...如何使用消息队列进行异步处理：假设我们有一个电子商务网站，用户在网站上提交订单后，需要进行一系列的后台处理，如库存更新、支付处理和发送确认邮件。...处理消息： 订单处理队列中的消息被一个或多个消费者接收，并进行处理。每个消费者可以处理其中的一个或多个任务。...即使某个任务失败或消费者出现故障，消息队列仍然可以存储未处理的消息，并在消费者重新上线后重新分配任务。这种机制可以避免任务丢失或重复处理，从而保证系统的可靠性和一致性。
线程处理有比较致命的弊端，如果服务器重启，线程里的数据会丢失。 接下来，我们的重点放在mq上。 ?...对于问题1，如果余额宝处理失败了，比如像rocketmq这类消息处理框架会把消息放入重试队列重试16次，不需要业务代码做额外的工作。...如果余额宝这边消息丢失了，支付宝有个job会每个5分钟扫描一次本地消息表中confirm_status为待确认状态的记录，重新发送一次消息，这样余额宝又可以重新处理了。...那么还有个问题： 余额宝这边处理成功，但是由于调用 支付宝消息确认api失败，导致支付宝的job重新发送消息，余额宝重复消费了。这个就是所谓的重复消息。 重复消费要如何解决呢？ ?...余额宝也增加一个本地消息表，记录业务处理成功的消息。当然余额宝的账号操作和本地消息表也要在同一个事务中。
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。...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。 先来看看这个图， 可以看到一共有三个阶段，分别是生产消息、存储消息和消费消息。...我们从这三个阶段分别入手来看看如何确保消息不会丢失。...基本上就这么几个套路，真正应用到实际中还是得看具体业务细节。 如何保证消息的有序性 有序性分：全局有序和部分有序。
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。...对应到消息队列中的使用时，可以在发消息时在消息体中带上当前的余额，在消费的时候判断数据库中当前余额是否与消息中的余额相等，只有相等才执行变更操作。...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。...要是消费速度一直比生产速度慢，时间长了，整个系统就会出现问题，要么，消息队列的存储被填满无法提供服务，要么消息丢失，这对于整个系统来说都是严重故障。...2、消息积压了该如何处理？ 还有一种消息积压的情况是，日常系统正常运转的时候，没有积压或者只有少量积压很快就消费掉了，但是某一时刻，突然就开始积压消息并且积压持续上涨。...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。
昨天在处理死信队列消息时，发生了很多疑问，但是实际方案还未实现，一一记录解答。 1.死信队列出现的原因 跟预想的什么事务啊，重试啊，宕机啊没dei关系 ?...然后我重试下，将实体类序列化去掉，这在运行时会直接异常的，目前原因不详。 2.如何处理死信队列中的消息？...这个监听的思路是对的，就是实施有点问题，总是监听不到 1:人工处理(太累) 2:定时任务(太耗性能) 3:监听死信队列 4:死信队列写库 另外处理消息时，会发生与预想结果不一致，业务是点赞/取消点赞...每次mq入队前标识一个时间戳，取出死信队列的消息，与当前库里的操作时间对比，如果最后一条记录的时间大于此条消息时间不予处理，否则进行消息补偿。...这个队列加时间跟 如何解决redis的并发竞争key问题相似，处理方案也是相似 ? 方案仅供参考。
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 ?...中，RabbitMQ 会给你回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok 了。...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。...然后此时我们重启了系统，就会导致内存 queue 里还没来得及处理的数据就丢失了。
订单模块创建订单的过程实际执行了俩操作： 在订单DB插一条订单数据，用来创建订单 发消息给MQ，消息内容即刚创建的订单 购物车模块订阅相应主题，接收订单创建的消息，然后清理购物车，在购物车中删除订单中的商品...我个人觉得这种方案在不支持半消息的队列方案里也是一种选择，不知道您觉得这种实现方案有没有什么问题。 如果有个生产者和消费者都可访问，并且性能还不错的数据库，肯定使用这个数据库实现事务较好。...消费端做幂等处理来保障消息不会重复消费 可以采用状态机的方式 消息数据唯一键+redis setnx来保障 本地消息表，要确保插入本地消息表和执行消息消费业务在同一事务里 RocketMQ分布式事务 RocketMQ...该例中反查本地事务逻辑简单，只要根据消息中订单ID，在订单库中查询该订单是否存在，若订单存在则返回成功，否则返回失败。 RocketMQ会自动根据事务反查的结果提交或者回滚事务消息。...消息对消费者不可见，将其消息的主题topic和队列id修改为half topic，原先的主题和队列id也做为消息的属性，如果事务提交或者回滚会将其消息的队列改为原先的队列。
系统解耦：用 MQ 消息队列，可以隔离系统上下游环境变化带来的不稳定因素，比如京豆服务的系统需求无论如何变化，交易服务不用做任何改变，即使当京豆服务出现故障，主交易流程也可以将京豆服务降级，实现交易服务和京豆服务的解耦...引入MQ消息中间件实现系统解耦，会影响系统之间数据传输的一致性。而引入MQ消息中间件解决流量控制，会使消费端处理能力不足从而导致消息积压。一、如何确保消息不丢失首先我们来看下哪些环节可能消息会丢失。...图片消息生产阶段： 从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 MQ Broker 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，这个阶段是不会出现消息丢失的。...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。...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。
实际应用中，一部分服务集群可能会同时订阅同一个topic,并且处于同一个channel下。当nsqd有消息需要发送给订阅客户端去处理时，发给哪个客户端是需要考虑的，也就是我要说的消息的负载。...如果不考虑负载情况，把随机的把消息发送到某一个客服端去处理消息，如果机器的性能不同，可能发生的情况就是某一个或几个客户端处理速度慢，但还有大量新的消息需要处理，其他的客户端处于空闲状态。...理想的状态是，找到当前相对空闲的客户端去处理消息。 nsq的处理方式是客户端主动向nsqd报告自已的可处理消息数量（也就是RDY命令）。...nsqd根据每个连接的客户端的可处理消息的状态来随机把消息发送到可用的客户端，来进行消息处理 如下图所示： ?...inFlightCount会+1并保存到发送中的队列中，当客户端发送FIN会-1在之前的帖子中有说过。
所以会发现，问题与问题之间往往是环环相扣的，面试官会借机考察咱们解决问题思路的连贯性和知识体系的掌握程度。 那面对“在使用 MQ 消息队列时，如何确保消息不丢失”这个问题时，要怎么回答呢？...消息生产阶段：从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 MQ Broker 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，这个阶段是不会出现消息丢失的。...如何保证消息不被重复消费？ 在进行消息补偿的时候，一定会存在重复消息的情况，那么如何实现消费端的幂等性就这道题的考点。 如何处理消息积压问题？...另外，如果你应聘的部门是基础架构部，那么除了要掌握本讲中的常见问题的主线知识以外，还要掌握消息中间件的其他知识体系，如： 如何选型消息中间件？ 消息中间件中的队列模型与发布订阅模型的区别？...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。
然后写一个临时的分发数据的 consumer 程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询写入临时建立好的 10 倍数量的 queue。...mq 中的消息过期失效了 假设你用的是 RabbitMQ，RabbtiMQ 是可以设置过期时间的，也就是 TTL。...如果消息在 queue 中积压超过一定的时间就会被 RabbitMQ 给清理掉，这个数据就没了。那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在 mq 里，而是大量的数据会直接搞丢。...这个时候我们就开始写程序，将丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，然后重新灌入 mq 里面去，把白天丢的数据给他补回来。也只能是这样了。...mq 都快写满了 如果消息积压在 mq 里，你很长时间都没有处理掉，此时导致 mq 都快写满了，咋办？这个还有别的办法吗？
所以会发现，问题与问题之间往往是环环相扣的，面试官会借机考察咱们解决问题思路的连贯性和知识体系的掌握程度。 那面对“在使用 MQ 消息队列时，如何确保消息不丢失”这个问题时，要怎么回答呢？...我们在回答时，要先让面试官知道我们的分析思路，然后再提供解决方案：网络中的数据传输不可靠，想要解决如何不丢消息的问题，首先要知道哪些环节可能丢消息，以及我们如何知道消息是否丢失了，最后才是解决方案（而不是上来就直接说自己的解决方案...消息生产阶段：从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 MQ Broker 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，这个阶段是不会出现消息丢失的。...在进行消息补偿的时候，一定会存在重复消息的情况，那么如何实现消费端的幂等性就这道题的考点。 如何处理消息积压问题？...另外，如果你应聘的部门是基础架构部，那么除了要掌握本讲中的常见问题的主线知识以外，还要掌握消息中间件的其他知识体系，如： 如何选型消息中间件？ 消息中间件中的队列模型与发布订阅模型的区别？
今天和大家聊一下，kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件，保证消息不丢失，是非常重要的。 那么kafka是如何保证消息不丢失的呢？...也就是说 kafka不丢消息是有前提条件的，假如你的消息保存在 N 个kafka broker上，那么这个前提条件就是这 N 个broker中至少有 1 个存活。...如何保证消息不丢 一条消息从产生，到发送到kafka保存，到被取出消费，会有多个场景和流程阶段，可能会出现丢失情况，我们聊一下kafka通过哪些手段来保障消息不丢。...此时consumer自动地向前更新offset，假如其中某个线程运行失败了，它负责的消息没有被成功处理，但位移已经被更新了，因此这条消息对于consumer而言实际上是丢失了。...提醒你一下，单个consumer程序使用多线程来消费消息说起来容易，写成代码还是有点麻烦的，因为你很难正确地处理offset的更新，也就是说避免无消费消息丢失很简单，但极易出现消息被消费了多次的情况。
腾讯面试：Kafka如何处理百万级消息队列？在今天的大数据时代，处理海量数据已成为各行各业的标配。...但当面对真正的百万级甚至更高量级的消息处理时，如何有效地利用 Kafka，确保数据的快速、准确传输，成为了许多开发者和架构师思考的问题。...本文将深入探讨 Kafka 的高级应用，通过10个实用技巧，帮助你掌握处理百万级消息队列的艺术。引言在一个秒杀系统中，瞬时的流量可能达到百万级别，这对数据处理系统提出了极高的要求。...Kafka 作为消息队列的佼佼者，能够胜任这一挑战，但如何发挥其最大效能，是我们需要深入探讨的。...通过本文介绍的10个实用技巧及其代码示例，相信你已经有了处理百万级消息队列的信心和能力。
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