在 SSL/TLS 协议中，加密算法是其中最核心的组成部分之一，SSL可以使用各类加密算法进行密钥协商，一般来说会使用RSA等加密算法，使用TLS加密针对服务端来说则需要同时载入公钥与私钥文件，当传输被建立后客户端会自行下载公钥并与服务端完成握手...，读者可将这个流程理解为上一章中RSA的分发密钥环节，只是SSL将这个过程简化了，当使用时无需关注传输密钥对的问题。...与RSA实现加密传输一致，使用SSL实现加密传输读者同样需要自行生成对应的密钥对，密钥对的生成可以使用如下命令实现；生成私钥: openssl genrsa -out privkey.pem 2048生成公钥...，而当需要接收数据时则使用SSL_read函数，通过使用这两个函数即可保证中间的传输流程是安全的，其他流程与标准套接字编程保持一致，如下是服务端完整代码实现。...，从而保证了数据的安全性。
在 SSL/TLS 协议中，加密算法是其中最核心的组成部分之一，SSL可以使用各类加密算法进行密钥协商，一般来说会使用RSA等加密算法，使用TLS加密针对服务端来说则需要同时载入公钥与私钥文件，当传输被建立后客户端会自行下载公钥并与服务端完成握手...，读者可将这个流程理解为上一章中RSA的分发密钥环节，只是SSL将这个过程简化了，当使用时无需关注传输密钥对的问题。...与RSA实现加密传输一致，使用SSL实现加密传输读者同样需要自行生成对应的密钥对，密钥对的生成可以使用如下命令实现； 生成私钥: openssl genrsa -out privkey.pem 2048...，而当需要接收数据时则使用SSL_read函数，通过使用这两个函数即可保证中间的传输流程是安全的，其他流程与标准套接字编程保持一致，如下是服务端完整代码实现。...，至此两者的通信数据包将被加密传输，从而保证了数据的安全性。
libc库插桩 参考资料 libc库的插桩跟普通程序没啥区别，比如，一般https请求都是通过SSL_write和SSL_read来进行对明文的读写，从socket抓包，抓到的肯定是看不懂的密文。...所以我们首先需要使用pwntools从这个libc库中获取到SSL_write和SSL_read的地址，但是SSL_read又不同，因为函数入口点buf数据是无用的，需要该函数调用结束后，里面才有有效数据.../ssl/ssl_lib.c", 1733LL); } return v6; } 查看调用ctx->method->ssl_read的汇编代码: .text:00000000000348A4 loc...然后我就在该函数下插入uprobe，打印a1变量，果然，这个就是我们发送的消息的明文： 比如我向好像发送`Test123`消息，可以看到： binder:13658_8-15519 [005] .....后续我考虑研究是否能对其进行扩展，还有，我们自己写的uprobe是如何加载的。
消费时，要按照顺序依次消费才有意义。与此同时多笔订单之间又是可以并行消费的。首先来看如下示例： 假如生产者产生了2条消息：M1、M2，要保证这两条消息的顺序，应该怎样做？你脑中想到的可能是这样： ?...你可能会采用这种方式保证消息顺序 假定M1发送到S1，M2发送到S2，如果要保证M1先于M2被消费，那么需要M1到达消费端被消费后，通知S2，然后S2再将M2发送到消费端。...保证消息顺序，你改进后的方法 这样可以保证M1先于M2到达MQServer（生产者等待M1发送成功后再发送M2），根据先达到先被消费的原则，M1会先于M2被消费，这样就保证了消息的顺序。...总结起来，要实现严格的顺序消息，简单且可行的办法就是： 保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系 这样的设计虽然简单易行，但也会存在一些很严重的问题，比如： 并行度就会成为消息系统的瓶颈...5、某些应用如果不关注消息是否发送成功，请直接使用sendOneWay方法发送消息。
因此，是否需要将消息设置为持久化，取决于你对消息丢失的容忍度和对性能的需求。...答：在某些场景下，我们需要保证消息的顺序性。例如，如果消息代表的是某个对象的状态变化，那么就需要保证这些状态变化的事件按照发生的顺序被处理。...可以通过以下方式来保证消息的顺序性：单一队列、单一消费者：由于RabbitMQ 保证消息在单一队列中的顺序，也就是说，消息是按照发送到队列的顺序来存储的。...如果队列只有一个消费者，那么消费者就会按照消息的发送顺序来处理消息，从而保证了消息的顺序性。但是这种方法的缺点是无法进行消费者的并发处理，可能会影响到消息处理的吞吐量。...但请注意这个插件可能存在一定的风险，所以在生产环境使用前需要进行充分的测试。根据业务进行分区：将需要按照顺序处理的消息（如同一用户的操作行为）发送到同一个队列。
场景描述：这篇文章已经不能保证是否已经过时，由于当前的业务中也没有在使用RocketMQ，因此很少有时间再去刨代码，很多实践方面的问题也不能很好的为大家解决。...消费时，要按照顺序依次消费才有意义。与此同时多笔订单之间又是可以并行消费的。首先来看如下示例： 假如生产者产生了2条消息：M1、M2，要保证这两条消息的顺序，应该怎样做？你脑中想到的可能是这样： ?...这样可以保证M1先于M2到达MQServer（生产者等待M1发送成功后再发送M2），根据先达到先被消费的原则，M1会先于M2被消费，这样就保证了消息的顺序。...总结起来，要实现严格的顺序消息，简单且可行的办法就是： 保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系 这样的设计虽然简单易行，但也会存在一些很严重的问题，比如： 并行度就会成为消息系统的瓶颈...5、某些应用如果不关注消息是否发送成功，请直接使用sendOneWay方法发送消息。
offset 的消费和保证 offset 的消费和保证主要涉及到两个方面：顺序性和一致性。 顺序性 顺序性是指 Kafka 消息是否按照发送和接收的顺序进行处理。...Kafka 只保证分区内的顺序性，即同一个分区内的消息按照 offset 的顺序进行发送和接收。但是不保证主题内或跨主题的顺序性，即不同分区内的消息可能会乱序发送和接收。...因此，如果需要保证主题内或跨主题的顺序性，需要在生产者和消费者端进行额外的处理，例如使用同一个分区键或同一个消费组。...一致性 一致性是指 Kafka 消息是否能够被正确地发送和接收，不会出现丢失或重复的情况。...精确一次：精确一次是指 Kafka 消息只会被发送或接收一次，不会出现丢失或重复的情况。这种保证的实现方式是在生产者端和消费者端使用事务功能，在消费者端使用幂等功能。
) >= 0; } 4 顺序消息 顺序消息可以保证消息的消费顺序和发送的顺序一致，即先发送的先消费，后发送的后消费，常用于金融证券、电商业务等对消息指令顺序有严格要求的场景。...4.1 如何保证顺序消息 消息的顺序需要由以下三个阶段保证： 消息发送 如上图所示，A1、B1、A2、A3、B2、B3 是订单 A 和订单 B 的消息产生的顺序，业务上要求同一订单的消息保持顺序，例如订单...A的消息发送和消费都按照 A1、A2、A3 的顺序。...图片 消息存储 顺序消息的 Topic 中，每个逻辑队列对应一个物理队列，当消息按照顺序发送到 Topic 中的逻辑队列时，每个分区的消息将按照同样的顺序存储到对应的物理队列中。...Consumer 消费消息时，同一 Sharding Key 的消息使用单线程消费，保证消息消费顺序和存储顺序一致，最终实现消费顺序和发布顺序的一致。 4.2.
rabbitmq的同一个queue能够保证顺序，但是如果多个消费者同一个queue也会有顺序问题。 如果消费者使用多线程消费消息，也无法保证顺序。...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。...为了解决这个问题，我们可以增加一张消息发送表，当生产者发完消息之后，会往该表中写入一条数据，状态status标记为待确认。如果消费者读取消息之后，调用生产者的api更新该消息的status为已确认。...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。...如果需要保证顺序，可以读取消息之后，将消息按照一定的规则分发到多个队列中，然后在队列中用单线程处理。 ? 好了，今天先分享到这来，下期再见。
rabbitmq的同一个queue能够保证顺序，但是如果多个消费者同一个queue也会有顺序问题。 如果消费者使用多线程消费消息，也无法保证顺序。...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。...为了解决这个问题，我们可以增加一张消息发送表，当生产者发完消息之后，会往该表中写入一条数据，状态status标记为待确认。如果消费者读取消息之后，调用生产者的api更新该消息的status为已确认。...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。...如果需要保证顺序，可以读取消息之后，将消息按照一定的规则分发到多个队列中，然后在队列中用单线程处理。 好了，今天先分享到这来，下期再见。
其实现原理是怎样的？ 关键特性及其实现原理 一、顺序消息 消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费。例如：一笔订单产生了 3 条消息，分别是订单创建、订单付款、订单完成。...你可能会采用这种方式保证消息顺序 假定M1发送到S1，M2发送到S2，如果要保证M1先于M2被消费，那么需要M1到达消费端被消费后，通知S2，然后S2再将M2发送到消费端。...保证消息顺序，你改进后的方法 这样可以保证M1先于M2到达MQServer（生产者等待M1发送成功后再发送M2），根据先达到先被消费的原则，M1会先于M2被消费，这样就保证了消息的顺序。...总结起来，要实现严格的顺序消息，简单且可行的办法就是： 保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系 这样的设计虽然简单易行，但也会存在一些很严重的问题，比如： 并行度就会成为消息系统的瓶颈...这里需要说明一下：如果使用Spring来管理事物的话，大可以将发送消息的逻辑放到本地事物中去，发送消息失败抛出异常，Spring捕捉到异常后就会回滚此事物，以此来保证本地事物与发送消息的原子性。
例如，用户注册需要发送发验证码，以用户ID作为Sharding Key，那么同一个用户发送的消息都会按照发布的先后顺序来消费。...串行发送：生产者客户端支持多线程安全访问，但如果生产者使用多线程并行发送，则不同线程间产生的消息将无法判定其先后顺序。...满足以上条件的生产者，将 「顺序消息」 发送至服务端后，会保证设置了同一分区键的消息，按照发送顺序存储在同一队列中。...如果上述任意一个条件不满足，则是保证可用性而不是严格顺序。 Q4: 顺序消息有哪些限制？ 1）同一条消息是否可以既是顺序消息，又是定时消息和事务消息？ 不可以。...全局顺序消息是严格按照FIFO的消息阻塞原则，即上一条消息没有被成功消费，那么下一条消息会一直被存储到Topic队列中。
大家好，我是三友~~ 这篇文章我准备来聊一聊RocketMQ消息的一生。 不知你是否跟我一样，在使用RocketMQ的时候也有很多的疑惑： 消息是如何发送的，队列是如何选择的？...当生产者将消息发送过来的时候，就会将消息按照顺序写到文件中，当文件空间不足时，就会重新建一个新的文件，消息写到新的文件中。...其实要想保证消息的顺序只要保证以下三点即可 生产者将需要保证顺序的消息发送到同一个队列 消息队列在存储消息的时候按照顺序存储 消费者按照顺序消费消息 第一点如何保证生产者将消息发送到同一个队列？...第二点，RocketMQ在存消息的时候，是按照顺序保存消息在ConsumeQueue中的位置的，由于消费消息的时候是先从ConsumeQueue查找消息的位置，这样也就保证了消息存储的顺序性。...第三点消费者按照顺序消费消息，这个RocketMQ已经实现了，只需要在消费消息的时候指定按照顺序消息消费即可，如下面所示，注册消息的监听器的时候使用MessageListenerOrderly这个接口的实现
rabbitmq的同一个queue能够保证顺序，但是如果多个消费者同一个queue也会有顺序问题。 如果消费者使用多线程消费消息，也无法保证顺序。...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。...为了解决这个问题，我们可以增加一张消息发送表，当生产者发完消息之后，会往该表中写入一条数据，状态status标记为待确认。如果消费者读取消息之后，调用生产者的api更新该消息的status为已确认。...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。...如果需要保证顺序，可以读取消息之后，将消息按照一定的规则分发到多个队列中，然后在队列中用单线程处理。
消息5.1. 请简述一下消息的顺序Kafka保证一个Partition内消息的有序性，但是并不保证多个Partition之间的数据有顺序。...每个消息在被添加到分区时，都会被分配一个offset，它是消息在此分区中的唯一编号，Kafka 通过offset保证消息在分区内的顺序，offset 的顺序性不跨分区，即Kafka只保证在同一个分区内的消息是有序的...如何保证消息的有序一个生产者，发两次消息，但是网络原因，消息到达的顺序和消息发送的顺序不一致设置max.in.flight.requests.per.connection=1来保证5.3....生产者发送消息发送消息设置的是fire-and-forget（发后即忘），它只管往 Kafka 中发送消息而并不关心消息是否正确到达。不过在某些时候（比如发生不可重试异常时）会造成消息的丢失。...消息通过追加的方式写入日志文件,读取的时候则是从头开始按照顺序读取。注意,一个主题通常都是由多个分区组成的,每个分区内部保证消息的顺序行,分区之间是不保证顺序的。
往期文章参考： 对线面试官-为什么要使用MQ 对线面试官 - MQ经典面试题之高可用性及幂等性 对线面试官 - MQ数据丢失问题的解决方案 对线面试官 - MQ之如何保证消息的顺序性及消息积压问题...的消息是顺序发送的，结果MQ导致顺序错乱，从而无法保证消费者系统/模块消费数据的顺序性（顺序性）；消费者挂了导致MQ积压大量的数据。...Kafka（消费者offset没来得及提交导致重复消费） 生成者不重复发送消息到MQ mq内部可以为每条消息生成一个全局唯一、与业务无关的消息id，当mq接收到消息时，会先根据该id判断消息是否重复发送...消费者不重复消费 消费者怎么保证不重复消费的关键在于消费者端做控制，因为MQ不能保证不重复发送消息，所以应该在消费者端控制：即使MQ重复发送了消息，消费者拿到了消息之后，要判断是否已经消费过，如果已经消费...生产者会不会丢失数据 如果按照上述方式设置了ack=all一定不会丢，要求是：你的leader接收到消息，所有的follower都同步到了消息之后，才认为本次消息发送成功，否则生产者会重试无限次。
，就可以及时的把后面的任务派发给其他的客户端去执行，同时也不需要调整索引的分区数（但此类消息仅适用于无需保证消息顺序关系的消息）(6) 保证消息发送可靠性Producer：如果对数据可靠性要求很高的话，...，按照生成的顺序一个个发送到同一个topic的同一个分区。...进行对比，如果发现数据不一致，再重新发送消息至主进程处理，保证最终一致性；MQ队列：一个中间方（比如redis的队列）来维护MQ的顺序；业务保证：通过业务逻辑保障消费顺序；针对顺序消息：两者都是通过将消息绑定到定向的分区或者队列来保证顺序性...Consumer单线程顺序消费生产者在发送消息时，已保证消息在分区内有序，一个分区对应了一个消费者，保证了消息消费的顺序性。B....当更新任何一个服务出现故障时就抛出异常，事务消息不会被提交或回滚，消息服务器会回调发送端的事务查询接口，确定事务状态，发送端程序可以根据消息的内容对未做完的任务重新执行，然后告诉消息服务器该事务的状态。
rabbitmq的同一个queue能够保证顺序，但是如果多个消费者同一个queue也会有顺序问题。 如果消费者使用多线程消费消息，也无法保证顺序。...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。...为了解决这个问题，我们可以增加一张消息发送表，当生产者发完消息之后，会往该表中写入一条数据，状态status标记为待确认。如果消费者读取消息之后，调用生产者的api更新该消息的status为已确认。...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。...如果需要保证顺序，可以读取消息之后，将消息按照一定的规则分发到多个队列中，然后在队列中用单线程处理。 ? End
，导致服务端过滤并不十分准确，这样也会造成网络带宽的浪费（可使用基于MessageFilter实现类模式的消息过滤）； rocketmq顺序消息 生产者顺序发送 顺序消息分为全局顺序消息与部分顺序消息...，全局顺序是指某个Topic下的所有消息都要保证顺序；部分顺序消息只要保证每一组消息被顺序消费即可；顺序消费实际上有两个核心点，一个是生产者有序存储，另一个是消费者有序消费； RocketMQ中生产者生产的消息会放置在某个队列中...，基于队列先进先出的特性天然的可以保证存入队列的消息顺序和拉取的消息顺序是一致的，因此我们只需要保证一组相同的消息按照给定的顺序存入同一个队列中，就能保证生产者有序存储； 普通发送消息的模式下，生产者会采用轮询的方式将消费均匀的分发到不同的队列中...，保证消息发送顺序； 顺序消息必须使用同步发送的方式才能保证生产者发送的消息有序；实际上采用队列选择器的方法不能保证消息的严格顺序，我们的目的是将消息发送到同一个队列中，如果某个broker挂了，那么队列就会减少一部分...然后按照平均分配策略或环形平均策略对同机房queue进行分配；如果没有同机房queue，则按照平均分配策略或环形平均策略对所有queue进行分配； 生产者负载均衡 发送消息通过轮询队列的方式发送，每个队列接收平均的消息量
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