发布/订阅模型 为了解决一条消息能被多个消费者消费的问题，发布/订阅模型就来了。该模型是将消息发往一个Topic即主题中，所有订阅了这个 Topic 的订阅者都能消费这条消息。...一条消息会发往多个订阅了这个主题的消费组。 假设现在有两个消费组分别是Group 1 和 Group 2，它们都订阅了Topic-a。...此时有一条消息发往Topic-a，那么这两个消费组都能接收到这条消息。 然后这条消息实际是写入Topic某个队列中，消费组中的某个消费者对应消费一个队列的消息。...如何处理重复消息 我们先来看看能不能避免消息的重复。 假设我们发送消息，就管发，不管Broker的响应，那么我们发往Broker是不会重复的。...这样即完成了部分有序的需求，又可以通过队列数量的并发来提高消息处理效率。 图中我画了多个生产者，一个生产者也可以，只要同类消息发往指定的队列即可。
生产者消息发送流程 发送原理 在消息发生的过程中，设计到了两个线程——main线程和Sender线程。...1：生产者发生过来的数据，Leader收到数据后应答 -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。-1和all等价。...生产环境建议该值大小5-100ms之间 acks #0：生产者发生过来的数据，不需要等数据落盘应答。1： 生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。...带回调函数的异步发送 回调函数会在Producer收到ack时调用，为异步调用和异常信息·（Exception），如果Exception为null，说明消息发生成功，如果Exception不为null，...如何启用幂等性 开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭 生产者事务 1、Kafka事务原理 注意：开启事务，必须开启幂等性 2、Kafka 的事务一共有如下
Producer的特性 消息过滤 对于Producer，可以对单个主题发送消息，也可以对多个主题发送消息，这种设计非常灵活。...如果想要实现全局顺序，可以将消息发往同一个Queue；如果要保证局部顺序，则可以发往多个Queue。...DefaultMQProducer——普通生产者 DefaultMQProducer是一个默认的消息生产者，可以支持发送普通消息和顺序消息。...DefaultMQProducer中定义了一些发送消息相关的属性，还提供了发送消息的相关方法，可以支持同步发送和异步发送，可以发往Broker，由Broker决定具体发往的Queue，也可以指定发往的Queue...4k时，消息会被压缩(Consumer收到消息会自动解压缩) private int compressMsgBodyOverHowmuch = 1024 * 4; //同步发送消息时，消息发送失败后的最大重试次数
的类型，生产者客户端使用这种方式可以让代码具有更好的可读性，不过在发往broker之前需要将消息中对应的key和value做相应的序列化操作来转换成字节数组。...,拥有相同的key的消息会被写入同一个分区，如果key为null,那么消息将会以轮询的方式发往主题内的各个可用分区内，在不改变主题分区的情况下，key与分区之间的映射可以保持不变。...acks 这个参数 指定分区中必须要有多少个副本收到这条消息，之后生产者才会认为这条消息时成功写入的，acks是生产者客户端中一个非常重要的参数，它涉及消息的可靠性和吞吐量之间的平衡。...acks参数有3种类型的值（都是字符串类型）： acks = 1 默认值就为1。生产者发送消息之后，只要leader副本成功写入消息，那么它就会收到来自服务端的成功响应。...如果消息无法写入leader副本，比如在leader副本崩溃、重新选举新的leader副本的过程中，那么生产者就会收到一个错误的响应，为了避免消息丢失，生产者可以重发消息。
Kafka 生产者 1. 生产者消息发送流程 1.1 发送原理 在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。...acks 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。1：生产者发送过来的数据，Leader 收到数据后应答。...4.3 自定义分区器 1）需求 例如我们实现一个分区器实现，发送过来的数据中如果包含 xxx，就发往 0 号分区， 不包含 xxx，就发往 1 号分区。...topic 主题 * @param key 消息的 key * @param keyBytes 消息的 key 序列化后的字节数组 * @param value 消息的 value * @param...原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据， 故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的 笔记来自b
这样的话，如果生产端的服务接收到了这个confirm消息，就知道是已经持久化到磁盘了。...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。...收到一个消息ack之后，就从kv存储中删除这条临时消息；收到一个消息nack之后，就从kv存储提取这条消息然后重新投递一次即可；也可以自己对kv存储里的消息做监控，如果超过一定时长没收到ack，就主动重发消息...其实，架构思想是通用的， 无论你用的是哪一种MQ中间件，他们提供的功能是不太一样的，但是你都需要考虑如下几点： 生产端如何保证投递出去的消息不丢失：消息在半路丢失，或者在MQ内存中宕机导致丢失，此时你如何基于...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？
Producer 将消息发送到 Broker，Broker 负责将收到的消息存储到磁盘中，而 Consumer 负责从 Broker 订阅并消费消息。 ?...Kafka 中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到 Kafka 集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。...只是 ProducerRecord 对象中的一个属性。ProducerRecord 类的定义如下（只截取成员变量） ? 其中 topic 和 partition 字段分别代表消息要发往的主题和分区号。...key 是用来指定消息的键，它不仅是消息的附加信息，还可以用来计算分区号进而可以让消息发往特定的分区。...key 和 value 的类型，生产者客户端使用这种方式可以让代码具有良好的可读性，不过在发往 broker 之前需要将消息中对应的 key 和 value 做相应的序列化操作来转换成字节数组。
消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理，一旦Kafka收到来自生产者的消息，它将这些消息转发给消费者。...producer 发送消息到 broker 时，既然分区了，我们怎么知道生产者的消息该发往哪个分区呢？producer 会根据分区算法选择将其存储到哪一个 partition。 ?...，所以应该拒绝客户端的写请求以防止消息丢失。...生产者事务【topic Exactly Once】 为了实现跨分区跨会话的事务以及防止PID重启造成的数据重复，需要引入一个Topic全局唯一的 Transaction ID，并将 Producer获得的...通过以上这几种技术可以实现Kafka的高并发读写 消费者策略：消费方式、分区分配策略、offset的维护 聊完了生产者策略，知道了消息是如何发送到Kafka集群并且保证不重不漏，以及在故障时如何保证多个副本的数据一致性之后
本节站在生产者客户端来谈谈如何保证消息的可靠性,kafka提供了一些生产者配置参数来保证: 消息不丢失 消息不重复发送 ---- 发布确认机制 相关参数如下: #新版本中 acks=all #在一些比较旧的...生产者第一次发送数据至broker，可能由于网络原因，生产者没有能够得到服务端写入成功的消息的确认，即：实际上消息数据已经在服务端写入成功，但是生产者没有接收到服务端的ack响应。...由于生产者没有收到消息确认成功写入，它就认为消息发送失败了。所以重新发送了该消息，结果这个消息就有可能被写入多次。...发送消息时，指定key值，具有相同key的消息会被发送到同一个分区 ---- 如何避免重试导致消息顺序错乱 kafka生产者提供了消息发送的重试机制，也就是说消息发送失败后，kafka生产者会重新发送消息...在这些前提下，同一个消息即使被重复发送，也会发往同一个分区。 Kafka的幂等机制只能保证某个主题的单个分区的幂等性，因为幂等性是基于分区ID实现的。
生产者发送消息之后，只要分区的 leader副本成功写入消息，那么它就会收到来自服务端的成功响应 。...如果消息无法写入 leader 副本，比如在 leader 副本崩溃、重新选举新的 leader 副本的过程中，那么生产者就会收到一个错误的响应，为了避免消息丢失，生产者可以选择重发消息 。...acks = -1 或 acks =all 生产者在消息发送之后，需要等待 ISR 中的所有副本都成功写入消息之后才能够收到来自服务端的成功响应。...如果 key 为 null，那么消息将会以轮询的方式发往主 题内的各个可用分区。 在不改变主题分区数量的情况下 ， key 与分区之间的映射可以保持不变。...acks 指定分区中必须要有多少个副本收到这条消息，之后生产者才会认为这条消息是成功写入的。 acks 是生产者客户端中一个非常重要的参数 ，它涉及消息的可靠性和吞吐量之间的权衡。
Kafka的用途有哪些？使用场景如何？ 消息系统： Kafka 和传统的消息系统（也称作消息中间件）都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。...而在对侧，消费者需要用反序列化器（Deserializer）把从 Kafka 中收到的字节数组转换成相应的对象。 分区器：分区器的作用就是为消息分配分区。...消息经过序列化之后就需要确定它发往的分区，如果消息 ProducerRecord 中指定了 partition 字段，那么就不需要分区器的作用，因为 partition 代表的就是所要发往的分区号。...然后生产者需要用序列化器（Serializer）把对象转换成字节数组才能通过网络发送给 Kafka。 最后可能会被发往分区器为消息分配分区。 Kafka生产者客户端的整体结构是什么样子的？ ?...，而且在复制期间，此主题的可用性又如何得到保障？
生产者包含一个带有缓冲区的池， 用于保存还没有传送到Kafka集群的消息记录以及一个后台IO线程，该线程将这些留在缓冲区的消息记录发送到Kafka集群中。...如果要给生产者要给很多分区发消息那么就需要考虑这个参数的大小防止过小降低吞吐量 - compression_type 是否启用压缩，默认是none，可选类型为gzip、lz4、snappy三种。...为了防止这种情况 需要把该参数设置为1，来保障同分区的消息顺序。...生产者会把发往同一个分区的消息放在一个batch中，当batch 满了就会发送里面的消息，但是也不一定非要等到满了才会发。...:param record_metadata: :return: """ print("发送成功") print("被发往的主题：", record_metadata.topic
消息系统的两种模式 生产者/消费者 模式： Producer（生产者）：在数据管道一端 生产消息 的应用程序。 Consumer（消费者）：在数据管道一端 消费消息 的应用程序。...生产者将消息发送至队列，如果此时没有任何消费者连接队列、消费消息，那么消息将会保存在队列中，直到队列满或者有消费者上线。...当使用 发布者/订阅者 模式时，发往队列的数据不叫消息，叫事件。对于数据的处理也不叫消费消息，叫事件订阅。...当一个主题只有一个分区时，那么这个主题的消息也是有序的；但如果一个主题有多个分区，那么消息是无序的。 分区越多，并行处理数就越多。...当没有key时，数据会被发往主题的任意一个分区；当有key时，相同key的数据会被发往同一个分区。 发往Partition的每条消息将获得一个递增id，称为offset（偏移量）。
broker 成功接收到消息，表示发送成功，返回消息的元数据（包括主题和分区信息以及记录在分区里的偏移量）。如果发送失败，可以选择重试或者直接抛出异常。...好处就是由于生产者不需要等待服务器的响应，所以它可以以网络能够支持的最大速度发送消息，从而达到很高的吞吐量。 acks=1。只要集群leader领收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应。...如果消息无法到达leader节点（比如首领节点崩溃，新首领还没有被选举出来），生产者会收到一个错误的响应，为了避免丢失消息，生产者会重发消息（根据配置的retries参数确定重发次数）。...只有当集群中参与复制的所有节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。这种模式是最安全的，但是延迟最高。...如果 key 为 null，那么消息将会以轮询的方式发往主题内的各个可用分区中。
1.2 消息系统的两种模式 生产者/消费者 模式： Producer（生产者）：在数据管道一端 生产消息 的应用程序。 Consumer（消费者）：在数据管道一端 消费消息 的应用程序。...当使用 发布者/订阅者 模式时，发往队列的数据不叫消息，叫事件。对于数据的处理也不叫消费消息，叫事件订阅。...管道本身进行消息/事件的存储、路由、发送。主题由它的名称（Name）所标识。 主题中的数据，不论是不是被消费，都会保存指定的一段时间，默认是一周。...分区内的数据是有序的。当一个主题只有一个分区时，那么这个主题的消息也是有序的；但如果一个主题有多个分区，那么消息是无序的。 分区越多，并行处理数就越多。...当没有key时，数据会被发往主题的任意一个分区；当有key时，相同key的数据会被发往同一个分区。 发往Partition的每条消息将获得一个递增id，称为offset（偏移量）。
端接收的消息必须以字节数组( byte[] )形式存在，在发往broker之前需要将消息中对应的 key 和 value 做相应的序列化操作 来转化成字节数据 生产者需要用序列化器把对象转换成字节数组才能通过网络发送给...kafka，而在对侧，消费者需要用反序列化器把kafka中收到的字节数据转化 成相应的对象 生产者和消费者的序列化器需要一一对应的 不建议自定义序列化器或反序列化器，会增加生产者和消费者之间的耦合度...，除非有缓存的请求收到了响应 元数据的更新： metadata.max.age.ms 默认 5min acks=all 并不意味着消息就一定可靠，因为 ISR 中可能只有 leader 副本，这样就退化成了...要获得更高的消息可靠性需要配合 min.insysc.replicas 等参数的联动. max.request.size 限制生产者客户端能发送的消息的最大值 默认 1M message.max.bytes...OSR集合 通过 subscribe()方法订阅主题具有消费者自动再均衡的功能，在多个消费者的情况下可以根据分区分配策略来自动分配各个消费者与分区的关系。
即使部分处理消息的线程挂掉，消息加入队列，也能在系统恢复后被处理。 缓冲 用于解决生产者和消费者速度不一致的情况。...灵活性和峰值处理 在流量激增的情况下不会导致系统奔溃 异步处理 用户收到消息不想立即处理，需要的时候再进行处理。...， 采用二分查找定位 在哪一个索引中，后面是数据的大小 生产者策略 分区：默认是 RR 的轮询分区划分规则， 若指定了Key 则将key的hash值 % 分区号进行分区 kafka数据的可靠性： 分区必须确认收到...， kafka使用幂等性，默认 ack 为-1 首先给每一个生产者 添加一个 id , 给每一个消息 添加一个序列号， 如果同一个 生产者， 同一个消息序列号， 发往同一个分区，如果已经接受过，就进行去重...但是生产者挂了重启，那么它的id 号也就变了，也就不能保证精准 一致性 消费者策略 分区 ， RR 轮询，将当前消费者组不同的主题，当做一个整体，经轮询。好处，消费者组里面的消费最多差一个。
而在实际开发中，有些场景又是需要对消息进行顺序消费的，比如：用户从下单、到支付、再到发货等。如果使用ActiveMQ该如何保证消费的顺序性呢？ ?...比如，我们可以根据用户ID简单做一个HASH，将消息定位到不同的队列上，也就意味着同一个用户的消息将发往同一个队列。这样做的好处在于，多个队列之间可以并行处理。...MessageListener只有一个必须要实现的方法，即onMessage。在发往Destination的消息时，会调用该方法。...Pub/Sub 一对多通信，发送一条消息，所有订阅了该目标的消费者都会收到消息。...上面的配置，只是一个非常简单的示例，比如是发送到队列，还是发送到主题，事务的配置，签收机制的配置，ttl/priority等配置在后文通过看一下源码，你就会知道该如何配置了。
P2P模型 P2P模型是基于队列的，生产者将消息发送到队列，消费者从队列中接收消息，队列的存在使得消息的异步传输成为可能。...消费者不用因为担心消息丢失而时刻处于激活状态，这充分体现了异步通信的优势。 四. Pub/Sub模型 Pub/Sub模型定义了如何向一个节点发布和订阅消息，这个节点成为主题——Topic。...主题可以被认为是消息的传输中介，生产者将消息发布到主题中，消费者从主题中订阅并获取消息。主题使得消息的发送者和订阅者可以保持相互独立，不需要接触就可正常进行消息的传送。...Pub/Sub模型的特点： 分为持久订阅和非持久订阅。非持久订阅时，消费者无法接收到离线状态时发送过来的消息。...在持久订阅时，消费者会向Provider注册一个识别自己身份的ID，当这个消费者处于离线时，Provider会保存所有发往该ID的主题的消息，当消费者再次连接到Provider时，会根据自己的ID得到所有当自己处于离线状态时发送到主题的消息
：在发布订阅的模式下，我们需要对消息进行一个区分，同一个功能的消息，我们发往同一个主题下 分区（Partition）：可以看到每一个主题topic下，有多个分区。...，导致消息无法到达 网络抖动原因 Producer消息超出大小限制，broker收到以后没法进行存储 kafka集群接收到消息后，保存消息至本地磁盘出现异常 集群接收到数据后会将数据进行持久化存储到磁盘...partition的leader接收到消息，等待所有的follower副本都同步到了消息之后，才认为本次生产者发送消息成功了。 生产者设置重试次数。...同步刷盘可以提高消息的可靠性，防止由于机器没有及时写入磁盘的消息丢失。但是会严重影响性能 利用Partition的多副本机制（建议）。...如何在分布式的情况下保证顺序消费 在kafka的broker中，主题下可以设置多个不同的partition，而kafka只能保证Partition中的消息时有序的，但没法保证不同Partition的消息顺序性
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