前面我也跟大家讲述了 RocketMQ 读写分离的规则，但是你可能会问，主从服务器之间的消费进度是如何保持同步的？下面我来给大家解答一下。...，消息的消费进度是保存到本地，如果是集群消费模式，消息的消费进度则是保存到 Broker，但无论是保存到本地，还是保存到 Broker，消费者都会在本地留一份缓存，我们暂且看看集群消费模式下，消息消费进度的缓存是如何保存的...MixAll.compareAndIncreaseOnly(offsetOld, offset); } else { offsetOld.set(offset); } } } } 消息者在消费完消息后...，那现在问题来了，由于这个同步是单方面同步，即只会从服务器同步主服务器，那如果主服务器宕机了之后，消费者切换成从服务器拉取消息进行消费，如果之后主服务器启动了，从服务器在把已经消费过的偏移量同步过来，那岂不是造成同步消费了...其实消费者在拉取消息的时候，如果消费者的缓存中存在消费进度，也会向 Broker 更新消息消费进度，所以即使是主服务器挂了，在它重新启动之后，消费者的消费进度没有丢失，依然会更新主服务器的消息消费进度，
RocketMQ（四）：消费前如何拉取消息？...（长轮询机制）上篇文章从Broker接收消息开始，到消息持久化到各种文件结束，分析完消息在Broker持久化的流程与原理消费者消费消息前需要先从Broker进行获取消息，然后再进行消费为了流程的完整性，...本篇文章就先来分析下消费者是如何获取消息的，文章内容导图如下：获取消息的方式消费者并不是每次要消费一条数据就向Broker获取一条数据的，这样RPC的开销太大了，因此先从Broker获取一批数据到内存中...、回调后向Broker拉取消息，成功后回调会将消息存入PullRequest对应的ProcessQueue，同时将PullRequest返回队列，还会提交消费请求后续进行异步消费 注意将消息存入内存队列...，这里图中暂时未画出，后文再描述消费过程Broker处理查询消费偏移量请求接下来再来看看Broker是如何获取消息并放回的上篇文章曾分析过：Broker服务端的Netty是如何接收请求的，最终会让各种各样的
不过需要非常明确的是，当前消费者需要提交的消费位移并不是 x ，而是 x+1 ，对应上图中的 position ，它表示下一条需要拉取的消息的位置。...这个默认的自动提交不是每消费一条消息就提交一次，而是定期提交，这个定期的周期时间由客户端 auto.commit.interval.ms 配置，默认值为 5 秒，此参数生效的前提是 enable.auto.commit...发送提交请求后可以继续做其它事情。如果提交失败，错误信息和偏移量会被记录下来。...但如果这是发生在 关闭消费者 或 再均衡（分区的所属权从一个消费者转移到另一个消费者的行为） 前的最后一次提交，就要确保能够提交成功。...因为异步提交不需要等待提交的反馈结果，即可进行新一次的拉取消息操作，速度较同步提交更快。但在最后一次提交消息位移之前，为了保证位移提交成功，还是需要再做一次同步提交操作。
文章目录 一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费 01 引言 02 Kafka的分区机制 2.1 分区内消息有序 2.2 分区数与消费者数的关系 1. 分区与消费者的对应关系 2....消费者组配置 04 生产者的分区策略 4.1 基于键的哈希分区 4.2 自定义分区器 05 总结 一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费 01 引言 在大数据和实时流处理的领域，Apache...Kafka如何保证消息的顺序消费，是许多开发者和架构师关心的问题。...这个过程是顺序的，即先发送的消息会被追加到分区的前面，后发送的消息则会被追加到分区的后面。这样，分区内的消息就形成了一个有序的序列。...这些策略决定了如何将分区分配给消费者组中的消费者实例。 RoundRobin（轮询）：该策略将分区均匀地分配给消费者组中的消费者实例。
消息队列 kafka可以很好的替代一些传统的消息系统，kafka具有更好的吞吐量，内置的分区使kafka具有更好的容错和伸缩性，这些特性使它可以替代传统的消息系统，成为大型消息处理应用的首选方案。...场景：异步、解耦、削峰填谷 生成订单：给不同的产品业务线分配同一个topic的不同partition，用户下单后根据订单类型发送到对应的partition 消息通知：用户登录后计算积分 消息生产者...，当缓冲区存满之后会自动flush，或者手动调用flush()方法 消息消费者 public static void main(String[] args) { Properties properties...收集日志信息，并将日志直接打到kafka中：客户端—>应用—>kafka SpringBoot中默认使用的是logback，所以要在引入SpringBoot的jar包时排除掉logback的jar包 日志消息发送有同步和异步两种方式...log.info(KAFKA_MARKER, "kafka log i = {}", i); } return "success"; } 前端+后端组合 后端提供API供前端传递轨迹，后端接收到请求之后将消息同步到
问题一：数据迁移系统消费MQ消息时，如何保证从MQ获取到的binlog消息不会丢失如果源数据库增删改操作了，但由于消费异常导致binlog消息丢失了，那么目标数据库中就没有对应的增量数据操作，这样源数据库和目标数据库的数据就会不...比如每消费一条MQ消息，就向线程池提交一个任务，任务执行完才提交消息。当这些任务的执行速度慢于消费MQ消息的速度时，线程池的阻塞队列中就会积压一些任务。...重做完成后，再来更新刚刚添加的消费记录的状态，从未消费更新为已消费状态。此时需要注意：定时任务1消费MQ的binlog消息后，并不是自动向MQ提交消息，⽽是需要进行⼿动提交。...定时任务2会专⻔从消费记录表中，查询已消费的那些记录，然后向MQ提交消息，这样下次就不会从MQ中消费到了。向MQ提交完消息后，同时会将消费记录表中的记录状态，从已消费更新为已提交。...问题二：如何提高增量同步时的数据写入效率为了提高数据写入目标数据库的效率，这里引入了数据合并、过滤、读写队列的机制，读写队列和数据合并流程图如下：定时任务1添加完消费记录后，并不会⻢上把数据写入目标库，
名词说明： offset：如图所示 重复消费（最少一次消费语义实现）：消费数据处理业务“完成后”，再提交offset。...保证不丢失消息： 生产者（ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 （offset手动提交，业务逻辑成功处理后，提交offset）去重问题：消息可以使用唯一id标识 b，保证不重复消费：落表（主键或者唯一索引的方式...丢失数据（最多一次消费语义实现）：在消费数据业务“处理前”进行offset提交。因为在后续数据业务处理过程中，如果出现故障，没有消费到消息，那么将导致数据丢失。...同步发送模式：发出消息后，必须阻塞等待收到通知后，才发送下一条消息。 异步发送模式：一直往缓冲区写，然后一把写到队列中去。...两种都是各有利弊： 同步发送模式虽然吞吐量小，但是发一条收到确认后再发下一条，既能保证不丢失消息，又能保证顺序。 设置 acks = all。
申请腾讯云的 kafka 实例后，各种参数怎么设置呀？ 遇到各种故障时，我的消息会不会丢？ 消费者侧会收到多条消息嘛？消费者 svr 重启后消息会丢失嘛？...如果要回答如何在 broker 之间保证存储的消息和状态不会丢失，就要回答 broker 之间的各个 replica 的消息状态一致性如何解决，包括 producer 已经提交了哪些消息，哪些消息已经落地...Leader 写入成功，消费者什么时候能读到这条消息？ Leader 写入成功后，leader 重启，重启后消息状态还正常嘛？ Leader 重启，如何选举新的 leader？...手动 Commit（at least once, commit 前挂，就会重复, 重启还会丢） enable.auto.commit = false 配置为手动提交的场景下，业务开发者需要在消费消息到消息业务逻辑处理整个流程完成后进行手动提交...首先要消费消息并且提交保证不会重复投递，其次提交前要完成整体的业务逻辑关于消息的处理。在 kafka 本身没有提供此场景语义接口的情况下，这几乎是不可能有效实现的。
申请腾讯云的 kafka 实例后，各种参数怎么设置呀？遇到各种故障时，我的消息会不会丢？消费者侧会收到多条消息嘛？消费者 svr 重启后消息会丢失嘛？ ...如果要回答如何在 broker 之间保证存储的消息和状态不会丢失，就要回答 broker 之间的各个 replica 的消息状态一致性如何解决，包括 producer 已经提交了哪些消息，哪些消息已经落地...Leader 写入成功，消费者什么时候能读到这条消息？Leader 写入成功后，leader 重启，重启后消息状态还正常嘛？Leader 重启，如何选举新的 leader？ ...手动 Commit（at least once, commit 前挂，就会重复, 重启还会丢） enable.automit=false 配置为手动提交的场景下，业务开发者需要在消费消息到消息业务逻辑处理整个流程完成后进行手动提交...首先要消费消息并且提交保证不会重复投递，其次提交前要完成整体的业务逻辑关于消息的处理。在 kafka 本身没有提供此场景语义接口的情况下，这几乎是不可能有效实现的。
后才发下一条（对于异步就是同一批），acks = 0， -1和1是指leader节点和follower节点数据同步的方式，可靠性机制，是保证数据能成功备份到其他节点的机制，二者是独立关系，说简单点就是（...时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费； latest：当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据...如果设置大于1，那么就有可能存在有发送失败的情况下，因为重试发送导致的消息乱序问题，所以将其设置为1，保证在后一条消息发送前，前一条的消息状态已经是可知的；） kafka消息重复 kafka生产者在发送数据的时候...那么在生产者发送数据到kafka后，如果返回成功的时候，由于网络等原因出现异常，那么生产者是收不到成功信号的，会重发，导致消息重复；消费者在成功消费后，可能还没有来得及提交偏移量，程序异常，即偏移量没有成功提交...，以查看您的最后一次写入是否成功； 在消息中包含一个主键(UUID或其他)，并在用户中进行反复制； 对于消费端： 采用exactly-once语义，消息消费结果保存与手动提交偏移量做成一个事务，比如一条
kafka-node：接入Zookeeper，获取Kafka访问端结点，生产或消费Kafka消息 最后的两个依赖包有助于让我们的代码更容易理解，并且可以利用async/await的异步编程模式的优势。...config') const Web3 = require('web3') module.exports = new Web3(config.uri) 4.3 连接Kafka服务器 Kafka，需要从队列中提取消息进行消费...，或者生产消息存入队列。...生成一个没有用过的以太坊地址是任何虚拟货币服务的基本需求，因此让我们看看如何实现。 首先，创建一个commands.js，在其中我们订阅队列中的消息。...一旦我们同步到最新区块，就开始订阅新区块事件。
Replica 的同步：当有很多 Replica 的时候，一般来说，对于这种情况有两个处理方法： 同步复制：当 producer 向所有的 Replica 写入成功消息后才返回。...问题 2：你们怎么保证投递出去的消息只有一条且仅仅一条，不会出现重复的数据？ 上述问题换一种问法，可以翻译为**如何保证消息队列的幂等性？**这个问题可以认为是消息队列领域的基本问题。...无论是哪种消息队列，造成重复消费原因其实都是类似的。正常情况下，消费者在消费消息的时候，消费完毕后，会发送一个确认消息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。...消费者开始消费前，先去 redis 中查询有没有消费记录即可。...但如果刚刚一条消息写入 Leader，还没有把这条消息同步给其他 Replica，Leader 就挂了，那么这条消息也就丢失了。
二、最终一致性 要解决这个问题，最好的办法是引入MQ，思路如下： 每个步骤完成后，就生成一条消息发送到MQ中，告知开始进行下一步处理； 消费者收到消息后，开始进行处理，处理完成后同样生成一条消息发送给MQ...1后，修改数据库，然后生成消息2发送给MQ，最后将消息1设置为已消费； 服务3监听到消息2后，修改数据库，然后将消息2设置为已消费。...服务2将消息1标记为已消费失败 MQ有重试机制，会找另一个消费者重新从第5步骤开始 9 服务3监听消息2失败 同步骤5 10 服务3修改数据库失败 同步骤6 11 服务3将消息2标记为已消费失败 同步骤...AT模式的执行步骤大致如下： 解析并记录每个服务执行的SQL和SQL类型，修改表并更新SQL条件等； 根据上一步的条件信息生成查询语句，并记录修改前的数据镜像； 执行业务SQL； 记录修改后的数据镜像；...插入回滚日志，将前后镜像数据和业务SQL组合成日志插入到回滚日志中； 提交前向TC注册分支，并申请修改数据行的全局锁； 将业务数据的更新和第五步生成的回滚日志一起向本地事务提交； 本地事务将提交结果上报事务管理器
# (nodejs) kafka-node异常 (执行producer.send后的异常) { TimeoutError: Request timed out after 30000ms...29、如何查看消费进度 如需查看某个特定订阅消费者的消费进度，请按照如下步骤操作： 在ONS控制台左侧点击[backcolor=transparent]发布订阅管理-订阅管理。...找到该 Consumer ID后，点击操作列中的[backcolor=transparent]消费者状态，在跳出的页面中可查看[backcolor=transparent]堆积总量。...堆积总量 = 所有的消息数 - 已经消费的消息数 [backcolor=transparent]注意：目前消费者状态都会显示不在线，未来会进行优化。除了堆积总量，其它信息仅供参考。...30、消息堆积了怎么办 消息堆积，一般都是消费速度过慢或者消费线程阻塞造成的。建议打印出消费线程的堆栈情况查看线程执行情况。 注意：Java 进程可以用 jstack。
Producer发送消息阶段 Broker处理消息阶段 Consumer消费消息阶段 2、如何保证消息不被重复消费 ---- 1、消息整体处理过程 这里我们将消息的整体处理阶段分为3个阶段进行分析...因此RockerMQ默认提供了At least Once机制保证消息可靠消费。 何为At least Once？ Consumer先pull 消息到本地，消费完成后，才向服务器返回ack。...通常消费消息的ack机制一般分为两种思路： 先提交后消费； 先消费，消费成功后再提交； 思路一可以解决重复消费的问题但是会丢失消息，因此Rocketmq默认实现的是思路二，由各自consumer业务方保证幂等来解决重复消费问题...支付、短信、商城等功能 项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 2、如何保证消息不被重复消费...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？
Producer：生产者，支持三种方式发送消息：同步、异步和单向。 单向发送 ：消息发出去后，可以继续发送下一条消息或执行业务代码，不等待服务器回应，且没有回调函数。...异步发送 ：消息发出去后，可以继续发送下一条消息或执行业务代码，不等待服务器回应，有回调函数。 同步发送 ：消息发出去后，等待服务器响应成功或失败，才能继续后面的操作。...对于leader新写入的消息，consumer不能立刻消费，leader会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW， 此时消息才能被consumer消费。...但是此时确实还是可能会有重复消费，比如你刚处理完，还没提交 offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。 如何保证消息的幂等？...临时写一个消息分发的消费者，把积压队列里的消息均匀分发到N个队列中，同时一个队列对应一个消费者，相当于消费速度提高了N倍。 修改前： 修改后： 积压时间太久，导致部分消息过期，怎么处理？ 批量重导。
答案：在了解消息中间件的运作模式后，主要从三个方面来考虑这个问题： 1、生产端，不丢失消息 2、MQ服务端，存储本身不丢失消息 3、消费端，不丢失消息 详细内容，参考 硬核 | Kafka 如何解决消息不丢失...但是消费端却无法根本解决这个问题，在高并发标准要求下，拉取消息+业务处理+提交消费位移需要做事务处理，另外消费端服务可能宕机，很可能会拉取到重复消息。...解决思路： 1、可能是刚上线的业务，或者大促活动，流量评估不到位，这时需要增加消费组的机器数量，提升整体消费能力 2、也可能是消费端的问题，正常情况，一条消息处理需要10ms，但是优化不到位或者线上bug...如何保证数据一致性问题？ 答案：为了解耦，引入异步消息机制。先进行本地数据库操作，处理成功后，再发送MQ消息，由消费端进行后续操作。比如：电商订单下单成功后，要通知扣减库存。...答案： 1、生产者先发送一条半事务消息到MQ 2、MQ收到消息后返回ack确认 3、生产者开始执行本地事务 4、if 本地事务执行成功，发送commit到MQ；失败，发送rollback 5、如果MQ⻓
Producer ：生产者，支持三种方式发送消息：同步、异步和单向 单向发送 ：消息发出去后，可以继续发送下一条消息或执行业务代码，不等待服务器回应，且 没有回调函数 。...异步发送 ：消息发出去后，可以继续发送下一条消息或执行业务代码，不等待服务器回应， 有回调函数 。同步发送 ：消息发出去后，等待服务器响应成功或失败，才能继续后面的操作。...对于leader新写入的消息，consumer不能立刻消费，leader会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW， 此时消息才能被consumer消费。...但是此时确实还是可能会有重复消费，比如你刚处理完，还没提交 offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。 如何保证消息的幂等？...临时写一个消息分发的消费者，把积压队列里的消息均匀分发到N个队列中，同时一个队列对应一个消费者，相当于消费速度提高了N倍。 修改前： 修改后： 积压时间太久，导致部分消息过期，怎么处理？
follower如何与leader同步数据 kafka节点之间消息如何备份的 kafka消息是否会丢失为什么 kafka的lead选举机制是什么 kafka 的消息保障方式有那些 项目实践 ACK 0...-1 1分别代表什么 [-1] 也就all 需要等待ISR中所有都同步完成 1 默认的只需要等待主副本同步完成即可 0 不确认就开始发送下一条消息 你们使用了kafka事务吗 消息队列丢失数据如何处理...消费者 消费者的数据丢失可以认为是提交了offset但是数据处理失败了，我们使用的手动提交在处理成功后在提交offset 不会遇到这个问题。...但是要注意消息处理时间不能过长，如果处理过长还没提交offset管理者可能会认为当前消费者下线从而触发reblance 消息队列数据丢失 我们在kafka配置了ack = -1 要求所有ISR都确认同步了消息才给...生产者 生产者消息发送的几种方式 同步阻塞 异步非阻塞 [都是通过send方法实现的] 生产者如何为消息选取分区的 若消息没有设置key loadblance写入partition。
且读写速度更高，进程重启、缓存也不会丢失 Kafka的副本同步机制 如图： LEO：下一条待写入位置 firstUnstableOffset：第一条未提交数据 LastStableOffset：最后一条已提交数据...leader的、则直接同步 Kafka消息高可靠解决方案 消息发送： ack：0、不重试，1、lead写入成功就返回了，all/-1、等待ISR同步完再返回 unclean.leader.election.enable...: false，禁止选举ISR以外的follower为leader tries > 1，重试次数 min.insync.replicas > 1：同步副本数，没满足该值前、不提供读写服务、写操作会异常...消费： 手工提交offset broker：减小刷盘间隔 事务消息 Kafka的rebalance机制 consumer group中的消费者与topic下的partion重新匹配的过程何时会产生rebalance...，触发rebalance，重新分配后、该消息会被其他消费者消费，此时C1消费完成提交offset、导致错误 解决：coordinator每次rebalance，会标记一个Generation给到consumer
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