消息无序产生的原因 消息队列，既然是队列就能保证消息在进入队列，以及出队列的时候保证消息的有序性，显然这是在消息的生产端(Producer)，但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer)，...场景分析 先后两次修改了商品信息，消息A和消息B先后同步写入MySQL，接着异步写入消息队列中发送消息，此时消息队列生产端（Producer）按时序先后发出了A和B两条消息(消息A先发出，消息B后发出...假设1：消息A只包含修改的商品名称，消息B只包含修改的商品重量，此时消息队列的消费端实际上不需要关注消息时序，消息队列消费端（Consumer）只管消费即可。...假设2：消息A包含修改的商品名称、重量，消息B包含修改的商品名称，此时消费端首先接收到消息B，后接收到消息A，那么消息B的修改就会被覆盖。此时消息队列的消费端实际上又需要关注消息时序。...例如：消费端消费消息B，执行到获取时间戳缓存之后，并在重新设置新的缓存之前，此时另一个消费端恰好也正在消费B它也正执行到获取时间戳缓存，由于消息A此时并没有更新缓存，消息A拿到的缓存仍然是旧的缓存，这时就会存在两个消费端都认为自己所消费的消息时最新的
默认情况下，Spring-Kafka 达到配置的重试次数时，【每条消息的失败重试时间，由配置的时间隔决定】Consumer 如果依然消费失败 ，那么该消息就会进入到死信队列。...Spring-Kafka 封装了消费重试和死信队列， 将正常情况下无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message），将存储死信消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue...我们在应用中可以对死信队列中的消息进行监控重发，来使得消费者实例再次进行消费，消费端需要做幂等性的处理。...，进行拦截处理： 重试小于最大次数时，重新投递该消息给 Consumer 重试到达最大次数时，如果Consumer 还是消费失败时，该消息就会发送到死信队列。...(template); 创建 DeadLetterPublishingRecoverer 对象，它负责实现，在重试到达最大次数时，Consumer 还是消费失败时，该消息就会发送到死信队列。
上篇文章说到 SpringBoot+Redis实现简单的发布/订阅 事情原委 我们目前项目中短信模块就是采用的 Redis 来作消息队列，起因是最近有应用反映下发短信时，偶尔会有发送两次的情况。...具体情况是这样，我们有两个实例，每个实例都订阅了topic，发送时会通知每个消费者，每个实例去获取锁，然后发送短信； 当时的情况是这样，生产者发送后，消费者开始消费 第一个实例消费的时间是 18:10:...这里我们修改为获取锁进行业务处理完成之后，不直接删除锁，而是让它过一段时间失效，这样别的实例再此期间再获取锁时就不会成功了，即使第一次处理得很快，也不会被两次消费处理。...总结 通过这次我们也知道，进行业务处理时，不光要进行加锁解锁，还要考虑各种情况；在处理消息队列时，重复消费是经常出现的问题，这里也算是收获一份经验了。...Copyright: 采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 Links: https://lixj.fun/archives/redis重复消费问题
[1z4v6nypg0.gif] 点击上方蓝色字体，关注我们 队列：生产消费模式及线程池的运用 ❝关注公众号 MageByte，设置星标获取最新干货。“加群” 进入技术交流群获更多技术成长。...「先进先出，这就是所谓的「队列」」 队列是一种线性数据结构，队列的出口端叫「队头」，队列的入口端叫「队尾」。 与栈类似队列的数据结构可以使用数组实现也可以使用链表实现。...作为基础的数据结构，队列的应用也很广泛，尤其是一些特定场景下的队列。比如循环队列、阻塞队列、并发队列。它们在很多偏底层系统、框架、中间件的开发中，起着关键性的作用。...[cyz6nq9xsw.png] 队列与栈 队列也是一种操作受限的线性表数据结构。 顺序队列与链式队列 队列是跟栈一样，是一种抽象的数据结构。「具有先进先出的特性，在队头删除数据，在队尾插入数据。」...使用数组实现的叫 「顺序队列」，用链表实现的 叫 「链式队列」。 顺序队列 一起先来看数组实现的队列： 出队操作就是把元素移除队列，只允许在队头移除，出队的下一个元素成为新的队头。
{ //创建一个通道，这个就是Rabbit自己定义的规则了，如果自己写消息队列，这个就可以开脑洞设计了 //这里Rabbit的玩法就是一个通道...channel下包含多个队列Queue using (var channel = connection.CreateModel()) {...ExchangeType.Direct, durable: true, autoDelete: false, arguments: null); //交换机和队列绑定...消费消息 //rabbitMq消费消息是通过事件驱动的： var consumer = new EventingBasicConsumer...准备1个生产者，2个消费者效果图
和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。 利用redis这两种场景的消息队列都能实现。...Queue 模式介绍 生产者生产消息放到队列中，多个消费者同时监听队列，谁先抢到消息谁就会从队列中取走消息，即对于每个消息最多只能被一个消费者拥有。...具体的方法就是创建一个任务队列，生产者主动lpush消息，而消费者去rpop数据。但是这样存在一个问题，就是消费者需要主动去请求数据，周期性的请求会造成资源的浪费。...如果可以实现一旦有新消息加入队列就通知消费者就好了，这时借助brpop命令就可以实现这样的需求。...简单消费写入日志 Log::info($data'title'); 服务器配置： 2核2G 队列数量 消费时间 1W=2S 10W=21S 100W=1m33s 效果还是不错的 嘻嘻
设置 Channel 消费者绑定队列 channel.basicConsume(queueName, false, consumer); channel.basicConsume...Unacked的值在这里代表消费者正在处理的消息，通过我们的实验发现了消费者一次性最多处理 3 条消息，达到了消费者限流的预期功能。...死信队列 死信队列：没有被及时消费的消息存放的队列 消息没有被及时消费的原因： a.消息被拒绝（basic.reject/ basic.nack）并且不再重新投递 requeue=false b.TTL...(time-to-live) 消息超时未消费 c.达到最大队列长度 实现死信队列步骤 首先需要设置死信队列的 exchange 和 queue，然后进行绑定: Exchange: dlx.exchange...设置 Channel 消费者绑定队列 channel.basicConsume(queueName, true, consumer); } } 总结 DLX也是一个正常的 Exchange
目录 对前续代码的重构 队列的生产者 队列的消费者 测试日志 源代码 生产-消费者队列，用于多节点的分布式数据结构，生产和消费数据。...生产者创建一个数据对象，并放到队列中；消费者从队列中取出一个数据对象并进行处理。...3 队列的消费者 消费者尝试从子节点列表获取zNode名最小的一个子节点，如果队列为空则等待NodeChildrenChanged事件。...测试代码创建了两个线程，一个线程是生产者，按随机间隔往队列中添加对象；一个线程是消费者，随机间隔尝试从队列中取出第一个，如果当时队列为空，会等到直到新的数据。...("KeeperException", e); } connectedSemaphore.countDown(); } } /** * 队列的消费者
为什么要对消费端限流 2.限流的 api 讲解 3.如何对消费端进行限流 TTL 1.消息的 TTL 2.队列的 TTL 死信队列 实现死信队列步骤 总结 ---- 消费端限流 1....设置 Channel 消费者绑定队列 channel.basicConsume(queueName, false, consumer); channel.basicConsume...死信队列 死信队列：没有被及时消费的消息存放的队列 消息没有被及时消费的原因： a.消息被拒绝（basic.reject/ basic.nack）并且不再重新投递 requeue=false b.TTL...(time-to-live) 消息超时未消费 c.达到最大队列长度 实现死信队列步骤 首先需要设置死信队列的 exchange 和 queue，然后进行绑定: Exchange: dlx.exchange...设置 Channel 消费者绑定队列 channel.basicConsume(queueName, true, consumer); } } 总结 DLX也是一个正常的 Exchange
使用supervisor管理消费进程 上面的方式一次只能处理一个任务，配合supervisor可以以守护进程的模式不断的处理任务 supervisor配置 [supervisord] logfile...队列消费进程配置 以下配置文件保存在 /www/supervisor/etc/queue_worker.conf [program:queue_worker] ;项目名称 directory = /...也可以配和官方的命令： php think queue:restart 达到重启队列的效果。 处理supervisor重启 当修改了supervisor配置后，更新配置时会重启相关的进程。
Kafka 是对分区进行读写的，对于每一个分区的消费，都有一个 offset 代表消息的写入分区时的位置，consumer 消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的 offset 提交一下...表示已记录当当前的消费位置，从这里开始消费。 image.png 这么个场景。...消费者从 kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 zookeeper，此时消费者进程被重启了。...于是1/2这两条消息又被重复消费了 如何保证幂等性 假设有个系统，消费一条消息就往数据库里插入一条数据，要是一个消息重复两次，数据就被重复消费了。...当消费到第二次的时候，要判断一下是否已经消费过了，这样就保留了一条数据，从而保证了数据的正确性。 一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性。
Queue（队列）： 队列是消息的缓冲区，消息在发送到消费者之前存储在队列中，消费者从队列中获取消息并进行处理。 Consumer（消费者）： 消费者是消息的接收方，它从队列中获取消息并进行处理。...顺序消费也是可靠性的一种，RabbitMQ 可以使用单一队列或多个单一队列来确保顺序消费。 除此之外，RabbitMQ 还提供持久性队列和消息，以确保消息在 RabbitMQ 服务器宕机后不会丢失。...，会首先消费高优先级队列中的优先级高的消息，以此来实现顺序消费。...死信队列 RabbitMQ 里，当消息在队列中变成死信（消费者无法正常处理的消息）之后，它会被重新投递到一个交换机上（即死信交换机），死信交换机上绑定的消费队列就是死信队列。...最后，如果死信队列有消费者监听时，死信消息的处理就会和正常业务消息一样，从交换机到队列，再由死信消费者（监听死信队列的消费者）正常消费。 5.
OK,开始我们的正文 二.正文 我们先做如下约定 Producer代表生产者 Consumer代表消费者 Message Queue代表消息队列 投递语义 我们先从投递语义开始讲起，因为要先把这个概念讲明白了...消费语义 这里我们还是做一个定义如下所示 consumer.poll()表示消费者获取消息内容 processMsg(message)表示下游系统进行消费消息 consumer.commit()表示消费者往消息队列提交确认信息...，消息队列接到确认消息，删除该消息。...注意了，我是以processMsg函数，即处理消息的过程，定义为消费消息。 如何保证消息最多消费一次? Producer:满足最多投递一次的语义即可，即只管发消息，不需要等待消息队列返回确认消息。...Consumer：拉取到消息以后，直接给消息队列返回确认消息即可。至于后续消费消息成功与否，无所谓的。
当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响 3、为什么我们要保证幂等性，不保证幂等性，会不会有问题？...因此是否要保证幂等性，得基于业务进行考量 4、消息队列的消费幂等性如何保证？ 没法保证。前面说了要保证幂等性，得基于业务场景进行考量。消息队列他本身就不是给你用来做业务幂等性用的。...如果你要实现业务幂等性，靠消息队列是没法帮你完成的，你自己得根据自身业务场景，来实现幂等。...在消费端消费时，则验证该id是否被消费过，如果还没消费过，则进行业务处理。处理结束后，在把该id存入redis，同时设置状态为已消费。如果已经消费过了，则不进行处理。...7、总结 消息队列没法帮你做到消费端的幂等性，消费端的幂等性得基于业务场景进行实现。不过消息队列必须得保证消息不能丢，至少保证被消费一次，不然消息都丢了，没数据搞啥业务幂等。
当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响 为什么我们要保证幂等性，不保证幂等性，会不会有问题？...因此是否要保证幂等性，得基于业务进行考量 消息队列的消费幂等性如何保证？ 没法保证。前面说了要保证幂等性，得基于业务场景进行考量。消息队列他本身就不是给你用来做业务幂等性用的。...如果你要实现业务幂等性，靠消息队列是没法帮你完成的，你自己得根据自身业务场景，来实现幂等。...在消费端消费时，则验证该id是否被消费过，如果还没消费过，则进行业务处理。处理结束后，在把该id存入redis，同时设置状态为已消费。如果已经消费过了，则不进行处理。...总结 消息队列没法帮你做到消费端的幂等性，消费端的幂等性得基于业务场景进行实现。不过消息队列必须得保证消息不能丢，至少保证被消费一次，不然消息都丢了，没数据搞啥业务幂等。
如何让Laravel/Lumen作为消费者处理非Laravel/Lumen生产的消息？...小伙伴们应该都清楚在Laravel中的队列体系，是把实现了你的Job类进行序列化之后在队列中传输，消费者一方通过反序列化恢复对象，所以在Job类中我们可以完整传递信息，如Eloquent\Model 等...，但是如果生产者不是Laravel/Lumen体系的服务，投递到队列的消息也不是Queueable的对象，那Laravel Queue就无法正常解析，并且抛出异常。...为什么消费者是Laravel？ Laravel作为我们整套微服务体系的管理后台，既然是管理后台，当然还是单体式开发更舒适。再者管理后台已经聚集了所有数据对象的操作模型，那写消费者逻辑就更高效。...explode('@', $callback, 2) : [$callback, $default]; } 解释 假设我想在队列中传输数据，指定消费者为App\Jobs\GatewayJob类的
生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力...消费者在获取数据时候有可能一次不能处理完，那么它们各自有一个请求队列，那就是内存缓冲区了。做这项工作的框架叫做消息队列。...而更复杂的情况是，消费者消费的数据，有可能需要继续处理，于是消费者处理完数据之后，它又要作为生产者把数据放在新的队列里，交给其他消费者继续处理。...生产者把任务丢给线程池，线程池创建线程并处理任务，如果将要运行的任务数大于线程池的基本线程数就把任务扔到阻塞队列里，这种做法比只使用一个阻塞队列来实现生产者和消费者模式显然要高明很多，因为消费者能够处理直接就处理掉了...生产者把数据写入队列头（以下简称push），消费者从队列尾部读出数据（以下简称pop）。当队列为空，消费者就稍息（稍事休息）；当队列满（达到最大长度），生产者就稍息。整个流程并不复杂。
定义好生产者和消费者之后,交给阻塞队列,阻塞队列自己控制生产和消费 package jucTest; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import...java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; class MyResource{ public volatile boolean flag=true;//定义一个开关,开启生产和消费...System.out.println(); return; }else { System.out.println("消费...+"成功"); } TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } System.out.println("消费结束...} },"producer").start(); new Thread(()->{ System.out.println("消费者线程启动
global：是不是针对整个Connection的，因为一个Connection可以有多个Channel，如果是false则说明只是针对于这个Channel的 2. basicConsumer消费方法参数解析...queue, Consumer consumer) basicConsumer(String queue, boolean autoAck, Consumer consumer) 参数： queue：监听的队列名称...autoAck：是否自动消费消息 consumer：使用的消费者类 二、非Spring项目集成-失败不重试，直接确认 Consumer.java 消费者类 package com.lmc.mq.nospring...version: 1.0 */ public class Consumer { private final static String QUEUE_NAME = "lmc-test"; //队列名称...Channel channel = connection.createChannel(); channel.basicQos(0, 3, true); //创建消费者
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