从功能上来说，一般至少要支持在线和离线推送，高级的IM系统还支持『多端同步』； 2）消息的存储：消息存储即消息的持久化保存，这里不是指消息在客户端本地的保存，而是指云端的保存，功能上对应的就是『消息漫游...现代架构下，消息是先存储后同步： 先存储后同步的好处是，如果接收方确认接收到了消息，那这条消息一定是已经在云端保存了。...对于新的同步设备，会有消息漫游的需求，这是消息存储库的主要作用，在消息存储库中，可以拉取任意会话的全量历史消息。...每个接收端同步完毕后，都会在本地记录下最新同步到的消息的SeqId，即最新的一个位点，作为下次消息同步的起始位点。服务端不会保存各个端的同步状态，各个端均可以在任意时间从任意点开始拉取消息。...在个人与个人的会话中，消息会被额外写两次，除了写入这个会话的存储Timeline，还需要写入参与这个会话的两个接收者的同步Timeline。
Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。...每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配一个唯一的序列号，也就是通常所说的偏移量（offset），具有4个分区的主题的逻辑结构见下图。 ?...事实上，Log 和 LogSegment 也不是纯粹物理意义上的概念，Log 在物理上只以文件夹的形式存储，而每个 LogSegment 对应于磁盘上的一个日志文件和两个索引文件，以及可能的其他文件（比如以...举个例子，假设有一个名为“topic-log”的主题，此主题中具有4个分区，那么在实际物理存储上表现为“topic-log-0”、“topic-log-1”、“topic-log-2”、“topic-log...在创建主题的时候，如果当前 broker 中不止配置了一个根目录，那么会挑选分区数最少的那个根目录来完成本次创建任务。 - END -
情景再现 App内有一个领取红包的消息通知，是通过服务端推送过来的消息（服务端使用的方法如下图） image.png image.png 目前已经知道IMSDK会有收到群内系统推送的方法（如下）...image.png 在TUIKit中回调了这个方法后发送了一个通知 image.png 如果您是用了TUIkit的话，您只要注册这个通知即可接受到消息，并调用自己的方法 image.png 保存本地并显示消息...现将这条消息保存到本地，我们可以使用一下api来保存消息 /** * 4.8 向群组消息列表中添加一条消息 * * 该接口主要用于满足向群组聊天会话中插入一些提示性消息的需求，比如“您已经退出该群...”，这类消息有展示 * 在聊天消息区的需求，但并没有发送给其他人的必要。...* * @return msgID 消息唯一标识 * @note 通过该接口 save 的消息只存本地，程序卸载后会丢失。
由于东方的神秘力量，国内正常情况下是连不上 Google 账号的，所以平时使用 Chrome 经常会头疼书签同步问题。由于魔法力量的不稳定，有时候不同步，有时还会同步错乱导致书签丢失。...虽然现在的 Edge 提供了 Windows 7 版本，但是安装过程中需要把 IE 升级到最新的 IE11，就算你好不容易把 IE11 升级好的，Edge 在获取更新说不定还会遇到其他更加难搞的事情。...这个工具可以把谷歌浏览器书签同步至码云，在国内码云平台是访问速度比较快的，平时用着也比较方便。 书签同步码云 1....安装插件 如果有条件用谷歌商店的可以直接去谷歌商店中搜索安装，当然也有同步在 Github 中的插件，也是类似，应用商店也可以找到。...使用事项 注意，如果是第一次添加使用，在填写完信息之后，需要先在仓库中创建一个 path 的文件（例如，这里的 chrome.json，需要先创建）。
https://app.actualbudget.com/ 这意味着你的所有数据仍会存储在浏览器本地，并且没有网络调用。它是在浏览器 [注 0] 中运行的完全 100％的“本地”应用。...由于 所有数据都在本地存储，因此如果本地环境出现了什么问题，用户就可能会丢失数据。而且因为我们要把所有内容都存储在本地，这给浏览器的持久数据库也带来了巨大压力。...另外，如果你处于离线状态，应用就无法承受任何数据丢失的风险。为了解决这个问题，Actual 将每条消息都保留在 IndexedDB 中。...当应用程序打开时，它将应用来自本地 IndexedDB 的所有消息以获取最新信息。 要求在加载时应用所有消息也不是理想的选项。...所有更改仍将发送并存储在服务器上（这也是其他设备同步的方式）。如果出现问题，应用可以从服务器重新下载用户的所有数据。唯一会丢失数据的情况是用户在离线状态下丢掉了本地数据，这也是理所当然的。
，也就是本次分布式事务的同步已经完成； 2、如果消息的结果是执行失败，同时在本地回滚本次事务，标识消息已经处理完成； 3、如果消息丢失，也就是回执消息没有收到，这种情况也不太会发生，消息的发送方(订单服务...存储阶段 在存储阶段正常情况下，只要 Broker 在正常运行，就不会出现丢失消息的问题，但是如果 Broker 出现了故障，比如进程死掉了或者服务器宕机了，还是可能会丢失消息的。...RabbitMQ 中的防丢失措施 防止在存储阶段消息额丢失，可以做持久化，防止异常情况(重启，关闭，宕机)。。。...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。...Kafka 收到消息后也会先存储在也缓存中(Page Cache)中，之后由操作系统根据自己的策略进行刷盘或者通过 fsync 命令强制刷盘。如果系统挂掉，在 PageCache 中的数据就会丢失。
个性化 Windows 8.1中将会增强系统的可自定性。在锁屏界面，你将可以使用一组来自本地或是skydrive的照片，作为循环切换的背景。...搜索 在Windows 8.1中，搜索charm将与Bing进行整合，以提供全局性的搜索结果。包括设置、文件、应用以及skydrive中的内容，都将更易于搜索和查找。...分屏模式在Windows 8.1中也得到了增强， 现在分屏模式可以任意调整分割大小。在多显示器系统上，多个应用可以同时运行在不同显示器上，其中一个显示器可以访问开始屏幕而不影响其余正在运行的全屏应用。...云端同步 使用微软账号登陆系统的用户将能够在skydrive应用中同步文件，而文件也可以直接存储到skydrive中。...PC设置 新的PC设置界面将能够全面代替控制面板，用户无需离开PC设置就能够完成所有更改。 IE11 作为IE10的更新升级，IE11对于触摸进行了许多优化。
在存储阶段要保证消息不丢失，可以考虑几个方面： 同步刷盘 采用异步刷盘，如果在消息落盘之前 Broker 宕机了，就会造成消息丢失。...在 RocketMQ 中，把 flushDiskType 参数配置为 SYNC_FLUSH 就可以开启同步刷盘。...消息消费 消费者保证不丢失消息，需要消费完成后再给 Broker 返回 ACK。在主流的消息队列中，如果 Broker 收不到 ACK，都会给消费者再次发送这条消息。...这样要保证消息不丢失，需要在返回 ACK 之前把消息保存到本地，比如持久化到数据库，后面可以取数据库保存的消息进行处理。...数据库唯一键约束 如果消息会落本地数据库，可以采用消息 ID 作为唯一键。如果消息不落数据库，可以将消息 ID 或者消息中其他唯一能标识消息的属性作为唯一键落业务数据表。
怎么保证存储消息不丢失？ 刷盘机制 Broker在把消息写入日志文件的过程中，如果在刚收到消息时，Broker异常宕机了，那么内存中尚未写入磁盘的消息就会丢失了。...相比之下，同步刷盘的方式是在消息存储到缓存后不立即通知Producer，而是等待消息被持久化到磁盘后再通知Producer。 这种方式确保了消息不会丢失，但性能不如异步刷盘高。一般用于金融业务。...主从同步机制 即使Broker采用同步刷盘策略，但如果刷盘完成后磁盘损坏，会导致所有存储在磁盘上的消息丢失。...需要注意的是，在RocketMQ中，消息存储时长并不能完整控制消息的实际保存时间。...因为消息存储仍然使用本地磁盘，本地磁盘空间不足时，为保证服务稳定性消息仍然会被强制清理，导致消息的实际保存时长小于设置的保存时长。 建议在存储成本可控的前提下，尽可能延长消息存储时长。
缓存漂移，是单机缓存在分布式系统下无法忽视的一个问题。在这种情况下，大部分的项目使用中会选择避其锋芒、或者自行实现同步策略进行应对。常见的策略有： 本地缓存中仅存储一些固定不变、或者不常变化的数据。...此外，由于是即时消息模式，如果中途某个进程由于某些原因不可达，也可能会导致同步消息的丢失。所以对于可靠性以及数据一致性要求较高的场景需要慎选。...JGroups的可靠性体现在下面几个方面： 对所有接收者的消息的无丢失传输（通过丢失消息的重发） 大消息的分割传输和重组 消息的顺序发送和接收 保证原子性，消息要么被所有接收者接收，要么所有接收者都收不到...看下来自Ehcache官网的对于其Terracotta集群模式的图片说明： 图片 基于Terracotta方式，Ehcache可以支持： 热点数据存储在进程本地，然后根据热度进行优化存储，热度高的会优先存储在更快的位置...存储在其中一台应用节点上的缓存数据，可以被集群中其它节点访问到。 缓存数据在集群层面是完整的，也支持按照HA模式设定高可用备份。
离线同步：可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上； 实时订阅：通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列，供用户订阅消费； 实时同步：提供一些常见的订阅客户端料现...，实时消费消息，将数据的变动应用于目标存储上。...演进 一、HHL文件丢失 Binlog采集解析后的消息存于本地hhl文件中，一但主机发生HA切换后，之前的消息会全部丢失。...方案一：复本，缺点：占用大量磁盘资源，实现逻辑复杂，放弃使用； 方案二：数据补全，因本身mysql为满足运维需要,binlog会存储N天，丢失消息完全可以重新抽取解析binlog获得，此时不再需要对消息做复本...保证任何时刻的binlog都可以找到其对应的元数据。 同时每个StreamTask会提供一个元数据服务，消息在传输时不存储字段等信息，客户端需要时直接请求元数据服务即可，以减少带宽占用。
通过在不同的节点上创建并维护消息的副本，Kafka提供了高可靠性和容错性。 3.1 副本同步机制 Kafka的副本同步机制确保了消息的可靠传输和存储。...这种模式下，消息的可靠性得到了提高，因为领导者副本的确认意味着消息至少被存储在一个副本中。但是，如果领导者副本发生故障，未同步到其他副本的数据可能会丢失。...这种同步机制使得即使Leader副本出现故障，Kafka也可以从ISR中的其他副本中恢复数据，防止了消息的丢失。 4.3 消息处理有序性 Kafka的消息确认机制可以确保消息处理的顺序性。...06 持久化存储 Kafka将消息存储在磁盘上的日志文件中，这种设计确保了数据的持久化。...此外，Kafka还提供了数据恢复机制，可以在节点重启后自动从磁盘上恢复数据，从而避免了数据丢失的风险。 6.2 消息写入有序性 Kafka的持久化存储机制保证了消息的顺序性。
Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。...Message Queue 用于存储消息的物理地址，每个Topic中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。...5 代理服务器（Broker Server） 消息中转角色，负责存储消息、转发消息。代理服务器在RocketMQ系统中负责接收从生产者发送来的消息并存储、同时为消费者的拉取请求作准备。...16 标签（Tag） 为消息设置的标志，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。...消息重投保证消息尽可能发送成功、不丢失，但可能会造成消息重复，消息重复在RocketMQ中是无法避免的问题。消息重复在一般情况下不会发生，当出现消息量大、网络抖动，消息重复就会是大概率事件。
，实际上消费者可能会丢失几条消息；而当消费者处理完消息并将消息提交到持久化存储系统，而消费者进程崩溃时，会发生at least once的情况。...“这防止了消息丢失，但消息重复问题该怎么解决？” “先别急，另外需要注意的是，这只是对消费者的配置，为了使消息在发送时不丢失，我们对生产者也要做相应的配置优化。...0 送端无需等待来自 broker 的确认而继续发送下一批消息。这种情况下数据传输效率最高，但是数据可靠性确是最低的。...“至于你说的消费重复问题，主要解决思路是在服务层实现幂等性。让接收端支持消息去重的功能。比如在上面的伪代码中，record中放一个唯一键字段，消费时根据唯一键查询这条消息，判断是否消费过。...卡尔道：“真是这样子的吗？” “尽信书不如无书，尤其是技术，是需要经过长时间的时间检验的，你对此有所怀疑的话可以在本地开发环境优化试试看。” 马克道。
下单后先保存本地数据和MQ消息表，这时候消息的状态是发送中，如果本地事务失败，那么下单失败，事务回滚。...MQ丢失 如果生产者保证消息发送到MQ，而MQ收到消息后还在内存中，这时候宕机了又没来得及同步给从节点，就有可能导致消息丢失。...Broker在收到消息之后，会把消息保存到commitlog的文件当中，而同时在分布式的存储当中，每个broker都会保存一部分topic的数据，同时，每个topic对应的messagequeue下都会生成...由于同一个topic的消息并不是连续的存储在commitlog中，消费者如果直接从commitlog获取消息效率非常低，所以通过consumequeue保存commitlog中消息的偏移量的物理地址，这样消费者在消费的时候先从...而消息在master和slave之间的同步是根据raft协议来进行的： 在broker收到消息后，会被标记为uncommitted状态 然后会把消息发送给所有的slave slave在收到消息之后返回ack
然后Kafka的Broker集群中，每台机器上都存储了一些Partition，也就存放了Topic的一部分数据，这样就实现了Topic的数据分布式存储在一个Broker集群上。 ?...但是有一个问题，万一 一个Kafka Broker宕机了，此时上面存储的数据不就丢失了吗？...这样的多副本冗余机制，可以保证任何一台机器挂掉，都不会导致数据彻底丢失，因为起码还是有副本在别的机器上的。 （3）多副本之间数据如何同步？ 接着我们就来看看多个副本之间数据是如何同步的？...然后Leader副本接收到数据之后，Follower副本会不停的给他发送请求尝试去拉取最新的数据，拉取到自己本地后，写入磁盘中。如下图所示： ? （4）ISR到底指的是什么东西？...第二种选择是设置 acks = 1，意思就是说只要Partition Leader接收到消息而且写入本地磁盘了，就认为成功了，不管他其他的Follower有没有同步过去这条消息了。
：Kafka集群支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n，则允许n-1个节点失败）高并发：支持数千个客户端同时读写Kafka...处理不好的话，broker上的一个消息可能会被消费多次消息持久化：Kafka会把消息持久化到本地文件系统中，并且保持极高的效率消息有效期：Kafka会长久保留其中的消息，以便consumer可以多次消费...避免了随机读写带来的性能损耗，提高了磁盘的使用效率页缓存：Kafka将其数据存储在磁盘中，但在访问数据时，它会先将数据加载到操作系统中的页缓存中，并在页缓存中保留一份副本，从而实现快速的数据访问。...这个方案，提供了不错的持久性保证和吞吐Kafka本身丢失消息(broker集群)在实际业务场景会存在Kafka的Leader接收到了消息，但是还没有来得及同步给Follower就挂掉了，此时Follower...在Kafka集群中有一些机制来保证消息的不丢失，比如：复制机制、持久化存储机制以及ISR机制。持久化存储：Kafka使用持久化存储来存储消息。
更何况，在实际的业务中，调用链比这个长的多。 可能有人会说了， 这不就是个同步调用问题嘛？...放入死信队列的消息会在3天后过期，所以需要及时的处理 消息队列会丢消息吗 在不使用消息队列的场景中，我们吹了很多消息队列的优点，但同时也提到了消息队列可能会丢失消息，我们也可以通过参数的配置来使消息绝对不丢失...那消息是在什么情况下丢失的呢？消息队列中的角色可以分为3类，分别是生产者、MQ和消费者。一条消息在整个的传输链路中需要经过如下的流程。...MQ存储消息 当MQ接收到了来自生产者的消息之后，还没有来得及处理，MQ就突然宕机，此时该消息也会丢失。 即使MQ开始处理消息，并且将该消息写入了磁盘，消息仍然可能会丢失。...而在刷入磁盘之前，MQ如果宕机，在OS Cache中的数据就会全部丢失。
可扩展性：Kafka集群支持热扩展 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n，则允许n-1个节点失败） 高并发：支持数千个客户端同时读写...），这就意味着如果consumer处理不好的话，broker上的一个消息可能会被消费多次 消息持久化：Kafka会把消息持久化到本地文件系统中，并且保持极高的效率 消息有效期：Kafka会长久保留其中的消息...避免了随机读写带来的性能损耗，提高了磁盘的使用效率 页缓存：Kafka将其数据存储在磁盘中，但在访问数据时，它会先将数据加载到操作系统中的页缓存中，并在页缓存中保留一份副本，从而实现快速的数据访问。...这个方案，提供了不错的持久性保证和吞吐 Kafka本身丢失消息(broker集群) 在实际业务场景会存在Kafka的Leader接收到了消息，但是还没有来得及同步给Follower就挂掉了，此时Follower...在Kafka集群中有一些机制来保证消息的不丢失，比如：复制机制、持久化存储机制以及ISR机制。 持久化存储：Kafka使用持久化存储来存储消息。
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