如何保证消息只被消费一次 从上面的分析中你能发现，为了避免消息丢失我们需要付出两方面的代价：一方面是性能的损耗，一方面可能造成消息重复消费。...性能的损耗我们还可以接受，因为一般业务系统只有在写请求时才会有发送消息队列的操作，而一般系统的写请求的量级并不高，但是消息一旦被重复消费就会造成业务逻辑处理的错误。那么我们要如何避免消息的重复呢？...而如果消费一条消息后处理逻辑是将库存的数置0， 或如果当前库存数是10，则减1，这样在消费多条消息时所得到的结果就是相同的，这就是幂等。...消息生产过程中，在Kafka0.11和Pulsar都支持“producer idempotency”，即生产过程的幂等性，这种特性保证消息虽然可能在生产端产生重复，但最终在MQ 存储时只会存一份。...在消费端，幂等可从如下两方面考虑： 通用层 可在消息被生产时，使用发号器给它生成一个全局唯一消息ID，消息被处理后，把这个ID存储在DB，在处理下一条消息前，先从DB查询该全局ID是否被消费过，若被消费过就放弃消费
1.2 在MQ中 消息在Kafka是存在本地磁盘，为减少消息存储时对磁盘的随机I/O，一般会将消息先写到os的Page Cache，然后择机机刷盘。...但消息一旦被重复消费，就会造成业务逻辑处理错误，如何避免消息重复消费问题呢？...而若： 消费一条消息后，处理逻辑是将库存数置0 或若当前库存数是10，则减1 这样消费多条消息时，所得结果相同，这就是幂等。...消息生产过程中，Kafka0.11和Pulsar都支持“producer idempotency”，即生产过程幂等性，这保证消息虽然可能在生产端产生重复，但最终在MQ存储时只会存一份。...消息被处理后，将该ID存储在DB，在处理下一条消息前，先从DB查询该全局ID是否被消费： 若被消费过，就放弃消费 生产端幂等保证 && 消费端通用层面的幂等保证，都是为每个消息生成唯一ID，然后在使用该消息时
使用消息队列如何保证幂等性 幂等性：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用 问题出现原因 我们先来了解一下产生消息重复消费的原因，对于MQ的使用，有三个角色...解决方案 在正常情况下，生产者是客户，我们很难避免出现用户重复点击的情况，而MQ是允许存在多条一样的消息，但消费者是不允许出现消费两条一样的数据，所以幂等性一般是在消费端实现的： 状态判断：消费者把消费消息记录到...使用消息队列如何保证幂等性 幂等性：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用 问题出现原因 我们先来了解一下产生消息重复消费的原因，对于MQ的使用，...解决方案 在正常情况下，生产者是客户，我们很难避免出现用户重复点击的情况，而MQ是允许存在多条一样的消息，但消费者是不允许出现消费两条一样的数据，所以幂等性一般是在消费端实现的： 状态判断：消费者把消费消息记录到...面试百问：如何单独负责测试项目？ 面试百问：如何快速定位bug？ 面试百问：印象最深的Bug 测试各类自学成长笔记
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...如有系统，消费一条往DB插一条，要是你一个消息重复两次，你就插入两条，那这数据不就错了？但你要是消费到第二次时，自己判断一下已消费，直接扔了，不就只保留了一条数据！...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？...得结合业务，大体思路如下： 写DB，先根据主键查，若已有这条数据，就别插入了，update之 写redis，那没问题，反正每次都是set，天然幂等 其它场景，要让Pro发每条消息时，加个全局唯一id，然后消费到后...，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
Cache Miss 处理流程 发送构建缓存的消息，利用kafka+job异步构建评论当前页 + 后面几页的缓存。...架构图里的回源逻辑 预读，缓存超前加载，避免频繁 cache miss 利用 kafka 串行消费的特点，同一个缓存key在job中会先判断是否已构建缓存，避免重复构建。...当前请求从DB查询当前页，量不大。 避免缓存抖动时，特别容易引起集群 thundering herd 现象，大量的请求会触发 cache rebuild，因为使用了预加载，容易导致服务 OOM。...thundering herd：惊群现象，指多个进程同时获取同一个资源产生的问题，例如这里对DB的压力以及查询出来的大量数据导致应用OOM。...一般来说，运营后台的检索条件都是组合的，使用 es 的好处是避免依赖 mysql 来做多条件组合检索，同时 mysql 毕竟是 oltp 面向线上联机事务处理的。
讲一下常用rabbit，kafka,activemq,rocketmq的区别？ kafka如何保证消息不丢失?不重复消费？ 那kafka如何保证顺序消费？ 分布式锁有哪些实现方式？...项目中碰到过死锁吗？产生死锁的原因是什么？ 高并发情况如何对项目做优化？ 项目中碰到过什么难题？ 你有什么想问我的吗？...kafka如何保证消息不丢失?不重复消费？...那kafka如何保证顺序消费 kafka的顺序消息仅仅是通过partitionKey，将某类消息写入同一个partition，一个partition只能对应一个消费线程，以保证数据有序。...项目中碰到过死锁吗？产生死锁的原因是什么？
(3) 削峰 在大量请求时(秒杀场景)，使用消息队列做缓冲处理，削弱峰值流量，防止系统在短时间内被峰值流量冲垮。...系统的复杂性提高 引入了MQ，需要考虑的问题就增加了，如何保障消息的一致性，消费不被重复消费等问题， 一致性问题 A系统发送完消息直接返回成功，但是BCD系统之中若有系统写库失败，则会产生数据不一致的问题...使用消息队列如何保证幂等性 幂等性：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用 问题出现原因 我们先来了解一下产生消息重复消费的原因，对于MQ的使用，有三个角色...，发送ack时，MQ还没来得及接受，突然挂了，导致MQ以为消费者还未消费该条消息，MQ回复后会再次推送了这条消息，导致出现重复消费。...解决方案 在正常情况下，生产者是客户，我们很难避免出现用户重复点击的情况，而MQ是允许存在多条一样的消息，但消费者是不允许出现消费两条一样的数据，所以幂等性一般是在消费端实现的： 状态判断：消费者把消费消息记录到
Kafka 是一种分布式流式处理平台，它使用了一些机制来避免消息的重复消费，包括以下几种方式： ◆消息偏移量(Offset)管理： Kafka 使用消息偏移量(Offset)来唯一标识每条消息。...消费者在消费消息时，可以保存已经消费过的消息偏移量，然后在消费新消息时，从上一次消费的偏移量开始，避免重复消费。...◆消费者组(Consumer Group)管理： Kafka 允许多个消费者以消费者组的形式同时消费同一个主题(Topic)的消息。...总的来说，消息队列（MQ）中产生重复消费的问题，主要是由于以下原因： 消费者异常关闭：当消费者异常关闭时，可能会导致已经消费过的消息没有被确认，从而出现重复消费的问题。...网络故障：当网络出现故障时，可能会导致消息没有被正确地发送到消费者端，从而出现重复消费的问题。 消费者处理消息失败：当消费者处理消息失败时，可能会导致消息没有被确认，从而出现重复消费的问题。
使用分布式锁 04 总结 Kafka如何处理消费者故障与活锁问题？： 故障？来，唠唠嗑！...当消费者出现故障时，Kafka通过以下机制进行恢复： 1.消费者心跳检测 在Kafka分布式系统中，消费者（Consumer）扮演着至关重要的角色，它们负责从Kafka集群中拉取（pull）并处理消息...错误处理和重试机制 实现完善的错误处理和重试机制，确保在消息处理过程中出现异常时能够正确处理和恢复。 对于可重试的错误，可以设置合理的重试次数和间隔，避免频繁重试导致系统压力过大。...使用分布式锁 在消费者处理消息时，可以使用分布式锁来确保同一时间只有一个消费者能够处理某个分区的消息。当消费者遇到活锁时，可以释放分布式锁并允许其他消费者接管该分区的消息处理任务。...这样可以避免多个消费者同时处理同一分区的消息而导致的资源竞争和活锁问题。 04 总结 Kafka作为一款高性能的分布式消息队列系统，在处理消费者故障和活锁问题时表现出了卓越的性能和稳定性。
今天，码哥结合消息队列的特点一步步带大家分析使用 Redis 的 List 作为消息队列的实现原理，并分享如何把 SpringBoot 与 Redission 整合运用到项目中。...多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败； 异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间； 限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中...，但是消费者需要按照生产者发送消息的顺序来消费，避免出现后发送的消息被先处理的情况。...重复消息处理 生产者可能因为网络问题出现消息重传导致消费者可能会收到多条重复消息。 同样的消息重复多次的话可能会造成一业务逻辑多次执行，需要确保如何避免重复消费问题。 可靠性 一次保证消息的传递。...而 Kafka、RabbitMQ 部署时，涉及额外的组件，例如 Kafka 的运行就需要再部署 ZooKeeper。
对于MQ我们使用携程开源消息中间件QMQ 和 Kafka，在公司内部QMQ和Kafka也做了异地机房的互通。...其实不用延迟消息也是可以的，毕竟DB数据的更新时间是不变的，但是考虑到出现同一秒更新的可能是高频更新场景，若直接发消息，然后立即消费并触发二次更新，可能依然查到同一秒内更新的其他数据，为减少此种情况下的多次循环更新...若当前db没有设置更新时间该如何处理？ 可以将查DB、查缓存、数据对比、更新缓存这四个步骤全部放到锁的范围内，这样就不需要处理同一秒的顺序问题。...单一触发源有可能出现问题，比如消息类的触发依赖业务系统、中间件canel、中间件QMQ和Kafka，扫表任务依赖分布式调度平台、MySQL等。...若更新缓存时候，出现以下时序：查询DB老数据（T0时刻，DB中value=1）→ 更新DB（T1时刻，更新DB为value=2）→ 删除Redis（T2）→ 更新Redis（T3），则会导致本次查询返回数据及缓存中的数据与
在多线程中，可能会出现并发和并行。 并行：真正意义上的同一时间，两个或两个以上的线程争夺资源； 并发：根据CPU的调度算法， 使得用户觉得是在同一时间出现了争夺资源，但其实不是同一时间。...解决办法是： 1、对缓存数据设置随机的过期时间，避免同一时间大批量缓存过期； 2、如果数据库是分布式部署，就把热点数据均匀地分布在不同的数据库； 3、设置热点数据永不过期 32，你用的SpringCloud...34，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？ 主要是保证多条请求进来只处理一条请求即可，可以考虑选择互斥锁，例如redis就是天然的幂等； 35，如何保证消息的顺序执行？...61， 什么是死锁？ 两个或两个以上的进程，因为互相竞争资源，而导致的阻塞现象，若无外力因素，它们将无法推进下去。 62， 怎么避免死锁？...，若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系 只要不满足以上其中任何一个条件，都不会出现死锁。
消息生产者产生了重复的消息 kafka和rocketmq的offset被回调了 消息消费者确认失败 消息消费者确认时超时了 业务系统主动发起重试 如果重复消息不做正确的处理，会对业务造成很大的影响，产生重复的数据...3.3 消息丢失问题 同样消息丢失问题，也是mq中普遍存在的问题，不管你用哪种mq都无法避免。 有哪些场景会出现消息丢失问题呢？ 消息生产者发生消息时，由于网络原因，发生到mq失败了。...mq服务器持久化时，磁盘出现异常 kafka和rocketmq的offset被回调时，略过了很多消息。 消息消费者刚读取消息，已经ack确认了，但业务还没处理完，服务就被重启了。...如果消费消息时同一个订单的多条消息中，中间的一条消息出现异常情况，顺序将会被打乱。 还有如果生产者发送到mq中的路由规则，跟消费者不一样，也无法保证顺序。...其实这类问题产生的原因很多，如果你想进一步了解，可以看看我的另一篇文章《我用kafka两年踩过的一些非比寻常的坑》。 那么消息堆积问题该如何解决呢？ 这个要看消息是否需要保证顺序。
消息生产者产生了重复的消息 kafka和rocketmq的offset被回调了 消息消费者确认失败 消息消费者确认时超时了 业务系统主动发起重试 ?...3.3 消息丢失问题 同样消息丢失问题，也是mq中普遍存在的问题，不管你用哪种mq都无法避免。 有哪些场景会出现消息丢失问题呢？ 消息生产者发生消息时，由于网络原因，发生到mq失败了。...mq服务器持久化时，磁盘出现异常 kafka和rocketmq的offset被回调时，略过了很多消息。 消息消费者刚读取消息，已经ack确认了，但业务还没处理完，服务就被重启了。...如果消费消息时同一个订单的多条消息中，中间的一条消息出现异常情况，顺序将会被打乱。 还有如果生产者发送到mq中的路由规则，跟消费者不一样，也无法保证顺序。...其实这类问题产生的原因很多，如果你想进一步了解，可以看看我的另一篇文章《我用kafka两年踩过的一些非比寻常的坑》。 那么消息堆积问题该如何解决呢？ 这个要看消息是否需要保证顺序。
最后这个-1操作是不能出现负数的，但是当多用户在有库存的情况下并发操作，出现负数这是无法避免的。 ...III：最后，当减库存和高并发碰到一起的时候，由于操作的库存数目在同一行，就会出现争抢InnoDB行锁的问题，导致出现互相等待甚至死锁，从而大大降低MySQL的处理性能，最终导致前端页面出现超时异常。...针对上述问题，如何解决呢？我们先看眼淘宝的高大上解决方案： I： 关闭死锁检测，提高并发处理性能。 II：修改源代码，将排队提到进入引擎层前，降低引擎层面的并发度。 ...然后通过队列等异步手段，将变化的数据异步写入到DB中。 优点：解决性能问题 缺点：没有解决超卖问题，同时由于异步写入DB，存在某一时刻DB和Redis中数据不一致的风险。...优点：读写在内存中，操作性能快，引入轻量级锁之后可以保证同一时刻只有一个写入成功，解决减库存问题。 缺点：没有实测，基于CAS的特性不知道高并发下是否会出现大量更新失败？
尽量避免在列上使用函数或表达式。 定期更新和优化MySQL的统计信息。 使用EXPLAIN命令来查看查询的执行计划，并了解MySQL是如何使用索引的。...这种锁的优点是避免了因线程在获取锁的过程中阻塞，从而造成的死锁现象。即线程可以进入任何一个它已经拥有的锁所同步着的代码块。...可重入锁可以避免因同一线程中多次获取锁而导致死锁发生。像synchronized就是一个重入锁，它是通过moniter函数记录当前线程信息来实现的。...这就是高并发环境下缓存出现的三种问题，雪崩，击穿、穿透等问题。 此外，当某个缓存key被更新时，也可能被大量请求获取，这也会导致一致性问题。那么如何避免类似问题呢？...3、消费者消费消息需要进行幂等处理，防止重复消费。 4、假如kafka挂了，如何保证高可用？ 消息生产服务A 所有消息入库，然后通过 定时任务job 直接调用消息消费服务B。
当时菜品系统有菜品的更新，会发kafka消息，我们系统订阅该topic，就能获取到最近更新的菜品数据。 同步菜品数据的功能，上线了一年多的时候，没有出现过什么问题。...2 kafka自动确认 之前我们的餐饮子系统中间，是通过消息中间件：kafka进行通信的。 上游系统中产生了数据，写入db之后，然后把相关业务单据的id，通过kafka消息发送到broker上。...刚开始为了方便，我们消费订单消息时，kafka的确认机制，使用的是自动确认（可以少写点代码）。 刚开始问题不大。 随着业务的发展，用户量越来越多，每天产生的kafka消息也越来越多。...在使用JDK1.7时，还有些死循环比如多线程的环境下，往HashMap中put数据，可能会导致链表出现死循环。 就会导致cpu不断飙高。...线程a等待线程b释放锁，而线程b等待线程a释放锁，两个线程都持有对方需要的锁，无法主动释放，就会出现死锁问题。 死锁会导致CPU使用率飙升。 7 正则匹配 不知道你使用过正则表达式没有?
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