，当前确认批次的消息会全部重新发送，导致消息重复发送； 异步模式就是个很好的选择了，不会有同步模式的阻塞问题，同时效率也很高，是个不错的选择。...消息重复发送 消息在 MQ 中的传递，大致可以归类为下面三种： 1、At most once: 至多一次。消息在传递时，最多会被送达一次。是不安全的，可能会丢数据。...消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现。 3、Exactly once：恰好一次。消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级。...大部分消息队列满足的都是At least once，也就是可以允许重复的消息出现。...2、数据库的更新增加前置条件 3、给消息带上唯一ID 每条消息加上唯一ID,利用方法1中通过增加流水表，借助数据库的唯一性来处理重复消息的消费。
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。...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
消息队列是越来越多的实时计算场景下得到应用，而在实时计算场景下，重复消息的情况也是非常常见的，针对于重复消息，如何处理才能保证系统性能稳定，服务可靠？...今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲消息队列如何处理重复消息？...消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现。 Exactly once：恰好一次。消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级。...也就是说，消息队列很难保证消息不重复。 2、用幂等性解决重复消息问题 一般解决重复消息的办法是，在消费端，让我们消费消息的操作具备幂等性。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理重复消息，以上就为大家做了基本的介绍了。消息队列在使用场景当中，重复消息的出现不可避免，那么做好相应的应对措施也就非常关键了。
二、如何处理消费过程中的重复消息？...1、消息重复的情况必然存在 在MQTT协议中，给出了三种传递消息时能够提供的服务质量标准，这三种服务质量从低到高依次是： At most once：至多一次。消息在传递时，最多会被送达一次。...消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现 Exactly once：恰好一次。...消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级 这个服务质量标准不仅适用于MQTT，对所有的消息队列都是适用的。...也就是说，消息队列很难保证消息不重复 2、用幂等性解决重复消息问题 一般解决重复消息的办法是，在消费端，让我们消费消息的操作具备幂等性 一个幂等操作的特点是，其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同
一 重复消息 为什么会出现消息重复？消息重复的原因有两个：1.生产时消息重复，2.消费时消息重复。...1.1 生产时消息重复 由于生产者发送消息给MQ，在MQ确认的时候出现了网络波动，生产者没有收到确认，实际上MQ已经接收到了消息。这时候生产者就会重新发送一遍这条消息。..."); } }); log.info("定时任务执行结束(重新投递消息)"); } } 1.2消费时消息重复 消费者消费成功后，再给MQ...，因此不可避免重复消息。...，下次如果获取到重复消息进行消费时，由于数据库主键的唯一性，则会直接抛出异常。
文章目录 所谓Rebalance到底在解决什么问题 Rebalance具体是如何决定分配的数量的 Rebalance是怎么对多Topic做分配 Rebalance什么时候触发 Rebalance可能会带来消息的重复消费...正因为消费者拿到了明确的队列，所以它们才能针对对应的队列做循环拉取消息的处理，以下是消费者客户端和broker通信的部分代码，可以看到通信的参数里有一个重要的参数，就是queueId PullMessageRequestHeader
是的，大家一般把这个过程叫做重平衡 下面我们来分享一下详细的细节 消息发送流程 消息发送主要有3种方式单向发送（只发送，不管结果），同步发送和异步发送 消息消费流程 消息是基于推还是拉？...如果在等待的这段时间，有要拉取的消息，则将消息返回，Consumer端再次拉取。...PullRequest类的成员变量如下图 当拉取到消息后，消息会被放入msgTreeMap，其中key为消息的offset，value为消息实体 「另外还有一个重要的属性dropped，和重平衡相关，...重平衡的时候会造成消息的重复消费，具体机制不分析了，看专栏把」 msgCount（未消费消息总数）和msgSize（未消费消息大小）是和流控相关的 「什么是流控呢？」...「这样就会造成消息的重复消费」 Consumer消费完消息并不是实时同步到Broker的，而是将offset先保存在本地map中，通过定时任务持久化上去。
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...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。...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。 幂等性，即一个请求，给你重复来多次，确保对应的数据是不会改变的，不能出错。...如果消费过了，那不处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 设置唯一索引去重
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。...，然后生产者又重发了一次，此时消息就重复了。...于是消息又重复了。 可以看到正常业务而言消息重复是不可避免的，因此我们只能从另一个角度来解决重复消息的问题。 关键点就是幂等。...既然我们不能防止重复消息的产生，那么我们只能在业务上处理重复消息所带来的影响。 幂等处理重复消息 幂等是数学上的概念，我们就理解为同样的参数多次调用同一个接口和调用一次产生的结果是一致的。...因此需要改造业务处理逻辑，使得在重复消息的情况下也不会影响最终的结果。
既然是消费消息，那肯定要考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？...面试题剖析 回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。...首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。...其实重复消费不可怕，可怕的是你没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。 举个例子吧。假设你有个系统，消费一条消息就往数据库里插入一条数据，要是你一个消息重复两次，你不就插入了两条，这数据不就错了？...如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。
消息消费失败，很多框架会自动执行重试，而重试就产生了重复消息。...消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失、重复。设计了重发和重复消息发现机制，保证消息到达对方并且严格只到达一次。最高等级服务质量，消息丢失和重复都不可接受。使用该等级有额外开销。...消息不能丢失，但能接受并处理重复的消息。 QoS 2 不能忍受消息丢失（消息的丢失会造成生命或财产的损失），且不希望收到重复的消息。 数据完整性与及时性要求较高的银行、消防、航空等行业。...现在我们知道MQ无法保证消息不重复，那就得消费代码接受“消息可能重复”事实，只能通过业务代码解决重复消息的业务副作用。...4 总结 这些幂等方案不仅可用于解决重复消息问题，也可解决重复请求或重复调用问题。
超过这个最长时间的消息都会被删除，而不管消息是否消费过。通常，一条消息进入了死信队列，意味着消息在消费处理的过程中出现了比较严重的错误，并且无法自行恢复。...RocketMQ 消息重复的场景发送时消息重复当一条消息已被成功发送到服务端并完成持久化，此时出现了网络闪断或者客户端宕机，导致服务端对客户端应答失败。...投递时消息重复消息消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。...负载均衡时消息重复包括但不限于网络抖动、Broker 重启以及订阅方应用重启，当消息队列 RocketMQ 的 Broker 或客户端重启、扩容或缩容时，会触发 Rebalance，此时消费者可能会收到重复消息...= null) { return ;//消息重复，直接返回}这对于很多情况下，的确能起到不错的效果，但是在并发场景下，还是会有问题。
在消息传递过程中，如果出现传递失败的情况，发送会执行重试，重试可能会产生重复的消息。对系统来说，如果没有对重复消费进行处理，会导致系统数据发生错误。...比如，一个订单系统，订单创建成功后，把数据写入统计数据库，如果发生重复统计，会导致数据库数据错误。 解决消息重复消费，其实就是保证消息的消费幂等性。...利用数据库的唯一约束 在进行消息消费，需要取一个唯一个标识，比如 id 作为唯一约束字段，先添加数据，如果添加失败，后续做错误提示，或者不做后续操作。...Redis 设置全局唯一id 每次生产者发送消息前设置一个全局唯一id放在消息体中，并存放的 redis 里，在消费端接口上先找在redis 查看是否存在全局id，如果存在，调用消费接口并删除全局id，...多版本（乐观锁）机制 给业务数据添加一个版本号，每次更新数据前，比如当前版本和消息中的版本是否一致，如果一致就更新数据并且版本号+1，如果不一致就不更新。这有点类似乐观锁处理机制。
二、如何处理消费过程中的重复消息？...消息重复的情况必然存在 在MQTT协议中，给出了三种传递消息时能够提供的服务质量标准，这三种服务质量从低到高依次是： At most once：至多一次。消息在传递时，最多会被送达一次。...消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现 Exactly once：恰好一次。...消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级 这个服务质量标准不仅适用于MQTT，对所有的消息队列都是适用的。...也就是说，消息队列很难保证消息不重复 用幂等性解决重复消息问题 一般解决重复消息的办法是，在消费端，让我们消费消息的操作具备幂等性 一个幂等操作的特点是，其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同
面试题 如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？ 面试官心理分析 其实这是很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑会不会重复消费？...能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是 MQ 领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题。...面试题剖析 回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。...其实重复消费不可怕，可怕的是你没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。 举个例子吧。假设你有个系统，消费一条消息就往数据库里插入一条数据，要是你一个消息重复两次，你不就插入了两条，这数据不就错了？...如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。 ?
这个就是所谓的消息丢失。 要解决消息丢失就需要建一张消息发送表，如图： ?...支付宝从账户a减5000，接着往本地消息表中写入一条消息记录，confirm_status为待确认，然后发送mq消息。注意，支付宝这边的扣款和写本地消息表要在同一事务中。...那么还有个问题： 余额宝这边处理成功，但是由于调用 支付宝消息确认api失败，导致支付宝的job重新发送消息，余额宝重复消费了。这个就是所谓的重复消息。 重复消费要如何解决呢？ ?...余额宝消费消息之后，先从余额宝的本地消息表中查一下，该消息有没有消费过，如果已经消费过了，则直接调用支付宝消息确认api，修改confirm_status为已确认，避免下次支付宝的job重复发消息。...总结：通过在mq的生产者和消费者两端分别增加本地消息表，并且在生成者端增加定时job扫描待确认状态的记录，重新发送消息，可以解决：消息丢失 和 重复消费 问题。
最近收到好几个类似的问题：使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候，出现消息重复消费的问题。通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够。...默认情况下，当生产者发出一条消息到绑定通道上，这条消息会产生多个副本被每个消费者实例接收和处理（出现上述重复消费问题）。...构建消息生产端 比较简单，需要注意的是，使用@Output创建一个同名的输出绑定，这样发出的消息才能被上述启动的实例接收到。...消息重复消费的问题成功重现！ 使用消费组解决问题 如何解决上述消息重复消费的问题呢？...只所以之前会出现重复消费的问题，是由于默认情况下，任何订阅都会产生一个匿名消费组，所以每个订阅实例都会有自己的消费组，从而当有消息发送的时候，就形成了广播的模式。
15如何解决消息重复，保证消息顺序问题 自信和希望是青年的特权。——大仲马 引言 我在《12.项目中为什么要使用消息队列》中列举了两个使用消息队列的例子。...这不是“面试造火箭，工作拧螺丝”，消息重复，消息积压这类问题是你入职后工作中真真切切会遇到的，不是面试官故意刁难你。 1.面试官：那你有考虑过消息重复问题怎么解决吗？...我： 产品说不行，订单RD说他不保证消息不重复，Kafka架构RD也说无法保证消息不重复，那怎么办？...我是负责积分系统的，针对消息重复问题，我会针对积分累计接口做**“幂等”**设计，这个问题，首先我们应该从上游就做消息去重处理，但是我们不能100%相信上游系统一定可靠，我是消息消费端，只有我这边做了幂等设计才能完全避免这种和钱相关的...总结 关于消息重复和消息顺序消费问题解决思路比较简单，都是一些小技巧，虽然内容比较枯燥，但是我已经尽力说得通俗易懂。 如果用两句话概括这一接的内容： 如何保证消息重复问题：消费端接口幂等。
在使用消息队列时，有两个经常让我们烦恼的问题，消息丢失和消息重复。那我们在做技术选型时，有没有一个消息队列能解决消息丢失和消息重复这两个问题呢？...消息重复 消息重复一般有两个原因，一个是生产者发送消息后没有收到 ACK，然后进行重复发送，另一个原因是消费者消费完成后 Broker 没有收到 ACK，导致消息重复推送给消费者。...重复消息会对业务造成影响，比如电商场景中的重复支付、账务场景中的重复记账，对业务造成的影响都比较严重。 从目前主流的消息队列来看，并没有一个消息队列能解决消息重复消费的问题，只能在消费端做幂等处理。...总结 消息不丢失、不重复是消息队列的基本要求，但这个基本要求还是很难满足的。 消息丢失这个要求，主流消息队列通过消息重试和消息持久化的方式可以满足。...但消息重试也同时带来了消息重复的可能性，主流消息队列在解决重复消息的问题上并没有现成的方案，对不允许重复消费的场景，需要开发人员在消费端做幂等处理。
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