关于CAP,BASE理论，以及TCC，seata解决方案，可以参考我上一篇博客.《Java分布式事务-seata,tcc解决方案总结》 本文是接着一篇继续的。
我们知道，消息从发送到签收的整个过程是 Producer-->Broker/Exchange-->Broker/Queue-->Consumer，因此如果只是要保证消息的可靠投递，我们需要考虑的仅是前两个阶段，因为消息只要成功到达队列，就算投递成功。
Producer-->Broker/Exchange-->Broker/Queue-->Consumer，因此如果只是要保证消息的可靠投递，我们需要考虑的仅是前两个阶段，因为消息只要成功到达队列，就算投递成功。
继之前的mysql夺命连环之后，我发现我这个标题被好多套用的，什么夺命zookeeper，夺命多线程一大堆，这一次，开始面试题系列MQ专题，消息队列作为日常常见的使用中间件，面试也是必问的点之一，一起来看看MQ的面试题。
上篇文章，王子通过一个小案例和小伙伴们一起分析了一下消息是如何丢失的，但没有提出具体的解决方案。
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。不能少，就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。
kafka的生产者可以选择使用异步方式发送数据，所谓异步方式，就是我们调用 send() 方法，并指定一个回调函数， 服务器在返回响应时调用该函数。
本文内容主要分为两大部分，第一部分是 Node.js 的基础和架构，第二部分是 Node.js 核心模块的实现。
前言：本文根据最近做的一次分享整理而成，希望能帮忙大家深入理解Node.js的一些原理和实现。
原文：https://developer.android.google.cn/guide/topics/connectivity/wifi-aware http://androidxref.com/9.0.0_r3/xref/frameworks/base/wifi/java/android/net/wifi/aware/ Wi-Fi感知功能使运行Android 8.0（API级别26）及更高版本的设备能够发现彼此并直接连接，而无需它们之间的任何其他类型的连接Wi-Fi感知也称为邻居感知网络（NAN）。 Wi-Fi感知网络的工作原理是与相邻设备形成群集，或者如果设备是某个区域中的第一个设备，则创建新群集此群集行为适用于整个设备，并由Wi-Fi感知系统服务管理；应用程序无法控制群集行为应用程序使用Wi-Fi-Aware api与Wi-Fi-Aware系统服务通信，后者管理设备上的Wi-Fi-Aware硬件。
消息生产者如果向交换机发送了一个无法被路由到任何队列上的消息,那么此时交换机会判断消息的mandatory属性值:
上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka，Kafka 的基本概念是什么，Kafka 单机和集群版的搭建，以及对基本的配置文件进行了大致的介绍，还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述，我们知道，不管是把 Kafka 用作消息队列、消息总线还是数据存储平台来使用，最终是绕不过消息这个词的，这也是 Kafka 最最核心的内容，Kafka 的消息从哪里来？到哪里去？都干什么了？别着急，一步一步来，先说说 Kafka 的消息从哪来。
前几天，突然发生线上报警，钉钉连发了好几条消息，一看是RabbitMQ相关的消息，心头一紧，难道翻车了？
2007 年发布，是一个在 AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。
消息发送的几种模式 4种交换器类型 Direct Exchange: 直连交换器 小结：直连交换器发送消息会根据路由和交换机的绑定关系发送到队列 如果交换器名称为"",将使用默认交换器 默认交换器不会绑定任何队列，mq会直接把route_key当做queue名称去查找 Fanout Exchange: 分发交换器（扇出交换器） 小结: 分发交换器发送消息会分发至所有和其有绑定的队列中，这样消息会被多个消费者
Apache RocketMQ 是一款 低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。消息队列 RocketMQ 可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
由于在长连接的场景下，客户端和服务端并不是一直处于通信状态，如果双方长期没有沟通则双方都不清楚对方目前的状态；所以需要发送一段很小的报文告诉对方 “我还活着”。
答：采用AMQP高级消息队列协议的一种消息队列技术,最大的特点就是消费并不需要确保提供方存在,实现了服务之间的高度解耦
系统间的通讯方式一般可分为同步通信和异步通信两种，我们可以将将同步通讯理解为打电话，需要实时响应，而异步通信则可理解为发送短信，不需要马上回复。我们往往会在面对超高吐吞量的场景下采取异步通讯，因为这就好比一个人不可能同时接打很多电话，但是他可以同时接收很多的电子邮件一样。
RabbitMQ的发布确认（Publish Confirm）是一种机制，用于确保消息在发送到RabbitMQ之后被成功接收和持久化。通过使用发布确认，生产者可以获得对消息的可靠性保证，避免消息丢失。
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https://www.open-open.com/lib/view/open1421150566328.html
KafkaProducer通过解析producer.propeties文件里面的属性来构造自己。 例如 ：分区器、Key和Value序列化器、拦截器、RecordAccumulator消息累加器 、元信息更新器、启动发送请求的后台线程
producer->exchange：确保消息发送到RabbitMQ服务器的交换机上
若这是用MQ传递非常核心的消息，如计费系统，就是很重的业务，操作很耗时，设计上经常将计费做成异步化，就是用MQ。
本篇参考：https://resources.docs.salesforce.com/sfdc/pdf/integration_patterns_and_practices.pdf
在实际生产中，很难保障前三点的完全可靠，比如在极端的环境中，生产者发送消息失败了，发送端在接受确认应答时突然发生网络闪断等等情况，很难保障可靠性投递，所以就需要有第四点完善的消息补偿机制。
为了使用 Akka 持久化（Persistence）功能，你必须在项目中添加如下依赖：
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目前我在腾讯主要负责一个服务器端软件的相关开源项目，所以接下来几天的开源内容是最近工作上积累的一些经验和想法，下图中的内容就是我目前主要的工作内容和一些小小的成果。 以下正文： JGroups介绍 我
最近了解并简单实用了下Rabbitmq，整个使用也大致了解了，但是要作做到真正的可靠，仅仅依赖于应用提供的方式是否在业务环境中真的能够达到可靠的目的。当然我们所谓的可靠性主要指的以下几方面（个人认为）：
public class DefaultMQProducer extends ClientConfig implements MQProducer
根据RabbitMQ的工作模式，一条消息从生产者发出，到消费者消费，需要经历以下4个步骤：
分布式事务 如果系统规模较小，数据表都在一个数据库实例上，上述本地事务方式可以很好地运行， 但是如果系统规模较大，比如用户A账户表和用户B账户表显然不会在同一个数据库实例上，他们往往分布在不同的物理节点上，这时本地事务已经失去用武之地。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
(broker 北京)，(broker 深圳)彼此之间相距甚远，网络延迟是一个不得不面对的问题。有一个在北京 的业务(Client 北京) 需要连接(broker 北京)，向其中的交换器 exchangeA 发送消息，此时的网络延迟很小， (Client 北京)可以迅速将消息发送至 exchangeA 中，就算在开启了 publisherconfirm 机制或者事务机制的 情况下，也可以迅速收到确认信息。此时又有个在深圳的业务(Client 深圳)需要向 exchangeA 发送消息， 那么(Client 深圳) (broker 北京)之间有很大的网络延迟，(Client 深圳) 将发送消息至 exchangeA 会经历一 定的延迟，尤其是在开启了 publisherconfirm 机制或者事务机制的情况下，(Client 深圳) 会等待很长的延 迟时间来接收(broker 北京)的确认信息，进而必然造成这条发送线程的性能降低，甚至造成一定程度上的 阻塞。
此文的案例基础在上文基础上改造。上文SpringBoot整合RabbitMQ 本篇主要实现一个对生产者发送消息的确认。也就是当我们的生产者发送消息后，消费者这里是否有正确的接收等等，以及对于消息的反馈。
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。
"可靠消息最终一致性"是为了解决Producer端的消息发送与本地事务执行的原子性问题，是一种柔性事务，属于异步确保型，软状态，最终一致。
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计算机的核心部分称为处理器，它执行构成我们程序的各个步骤。 到目前为止，我们看到的程序都是让处理器忙碌，直到他们完成工作。 处理数字的循环之类的东西，几乎完全取决于处理器的速度。
这次我分享的是 springboot + rabbitmq 如何实现消息确认机制，以及在实际开发中的一点踩坑经验，其实整体的内容比较简单，有时候事情就是这么神奇，越是简单的东西就越容易出错。
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在Java开发中，事务管理是一个重要的方面。当应用程序需要与数据库或其他资源进行交互时，确保数据的一致性和完整性变得至关重要。Spring框架提供了强大的事务管理功能，其中TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(new TransactionSynchronizationAdapter())是一个关键的方法，它为我们提供了管理事务回调的灵活性和可扩展性。
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