核心点有很多，为了更贴合实际场景，我从常见的面试问题入手： 如何保证消息不丢失？ 如何处理重复消息？ 如何保证消息的有序性？ 如何处理消息堆积？...基本上熟悉了消息队列常见的术语和一些概念之后，咱们再来看看消息队列常见的核心面试点。 如何保证消息不丢失 就我们市面上常见的消息队列而言，只要配置得当，我们的消息就不会丢。...如果Broker是集群部署，有多副本机制，即消息不仅仅要写入当前Broker,还需要写入副本机中。那配置成至少写入两台机子后再给生产者响应。这样基本上就能保证存储的可靠了。...或者记录关键的key，比如处理订单这种，记录订单ID，假如有重复的消息过来，先判断下这个ID是否已经被处理过了，如果没处理再进行下一步。当然也可以用全局唯一ID等等。...如何处理消息堆积 消息的堆积往往是因为生产者的生产速度与消费者的消费速度不匹配。有可能是因为消息消费失败反复重试造成的，也有可能就是消费者消费能力弱，渐渐地消息就积压了。
背景介绍： 笔者最近研究了下rabbitmq，便很好奇它是怎么保证不丢失消息的呢？...如此以来，整个过程就分成了三大场景： 场景1: 生产者与exchange的上报消息，如何保证不丢失？...confrim的优势是，它是异步的，在生产者发送完一个消息之后，不必要等这个消息的返回，就可以继续处理另外一个消息，等待消息的ack返回之后，再去处理前面发过的消息，类似于多路复用的做法。...（笔者觉得，没有百分之百的不丢消息，只是丢消息的概率变的很低而已。）...对于消费者来说，同样也是采用了消息响应的方式来防止消息不丢失，不过在这一层使用的是ack机制来处理，不过这里的ack可以设置成不等待ack和等待ack两种，在这里我们使用的是设置ack。
之前有这样一个需求,运营在后端配置一条系统消息或者营销活动等类型的消息等到了需要推送的时间以后会自动的将消息推送给用户APP端显示,一开始是采用的任务调度的方式(定时器),通过轮询扫表去做,因为具体什么时候推送消息没有固定的频率...,固定的时间,因此需要每分钟扫表以避免消息在指定时间内未及时推送给APP端内.所以每次都是1分钟扫描一次,太过于频繁。...所以不太适合(定时器适合那种固定频率或时间段处理)。...public interface ISysMessageDelayProcessor { long FIVE_MINUTES = 5 * 60 * 1000; /** * 发送消息的处理....toMillis()) .build()); } } #配置系统消息的延迟发送
RabbitMQ如何保证消息不丢失？...将 ack==false 的消息 持久化到数据库,定时扫描 DB 中投递失败的数据，重新投递到MQ中； /** * 生产者 确认消息的配置 * 此函数为回调函数,用于通知producer消息是否投递成功...* * @param correlationData 消息唯一ID * @param ack 确认消息是否被MQ 接收,true是已被接收,false反之 * @param...confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) { //投递成功 if (ack) { //不做处理...，我想的是某几个顺序消息拥有同一个会话ID 。。。
TODO: 待写 消息处理管道 一个App看作是系统，外部输入消息需要经过一系列处理，涉及不同接收者。消息处理的跟踪（Trace）和结果的保存。 比如设计一个用来接收服务器推送消息的处理框架？...以Android中处理InputEvent的设计作为借鉴。...案例 android.view.ViewRootImpl.deliverInputEvent()分发消息 InputStage处理阶段 使用了什么模式？ 解决了哪些问题？ 什么时候使用？...处理的阶段：InputStage InputStage mFirstInputStage; private void deliverInputEvent(QueuedInputEvent q) {
上篇写了掌握Rabbitmq几个重要概念，从一条消息说起，这篇来总结关于消息丢失让人头痛的事情。网络故障、服务器重启、硬盘损坏等都会导致消息的丢失。消息从生产到消费主要结果以下几个阶段如下图。...这样可以避免服务器重启消息丢失的情况。 ? 发送阶段 由于发布操作不返回任何信息给生产者，那你怎么知道服务器是否已经持久化了持久消息到硬盘呢？服务器可能在把消息写入磁盘前就宕机了，消息因此而丢失！...如果因为某些原因连接中断了，或者你的消费端应用发生了故障，那么消息就会丢失！ 通过把AutoAck设置为false，手工确认，告知服务器，消息已经处理了，可以进行消息出队删除。...dosometing channel.BasicAck(ea.DeliveryTag, false);//确认 }; 小结：如果做了以上的处理...这里有性能的问题，消息持久化，是要刷到磁盘上的会影响投递速度，并且消息确认也会影响到消息投递速度。不基本上能够满足需求了。
围绕消息队列，今天的大数据开发学习分享，我们主要来聊聊，消息队列如何确保消息不丢失。 1、检测消息丢失的方法 可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。...如果没有消息丢失，Consumer收到消息的序号必然是连续递增的，如果检测到序号不连续，那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息，方便进一步排查原因。...在编写发送消息代码时，需要注意，正确处理返回值或者捕获异常，就可以保证这个阶段的消息不会丢失。...，需要在处理完全部消费业务逻辑之后，再发送消费确认。...关于大数据开发学习，消息队列如何确保消息不丢失，以上就为大家做了基本的介绍了。在现有的大数据生态体系当中，消息队列的开源产品很多，对于主流青睐的产品，也需要大家有相应的了解。
前言 有关Runtime的知识总结，我本来想集中写成一篇文章的，但是最后发现实在是太长，而且不利于阅读，最后分成了如下几篇： RunTime 之使用前须知 RunTime 之常规操作 RunTime 之消息处理与消息转发...RunTime 之Method Swizzling RunTime 之其他实践运用 ---- OC方法的调用其实是消息的发送， 消息的发送其实是C语言函数的调用 在Runtime中不得不提的就是OC的消息处理和消息转发机制...如果在父类中的方法列表中找到了相应方法的实现，那么就执行， 否则就执行消息处理与消息转发相关的方法。 总结一下流程图就是如下： ?...如果不对上述消息进行处理的话，也就是+resolveInstanceMethod:返回NO时，会走下一步消息转发，即-forwardingTargetForSelector:。...如果不将消息转发给其他类的对象，那么就只能自己进行处理了、或者崩溃。
上篇写了掌握Rabbitmq几个重要概念，从一条消息说起，这篇来总结关于消息丢失让人头痛的事情。网络故障、服务器重启、硬盘损坏等都会导致消息的丢失。消息从生产到消费主要结果以下几个阶段如下图。...这样可以避免服务器重启消息丢失的情况。 发送阶段 由于发布操作不返回任何信息给生产者，那你怎么知道服务器是否已经持久化了持久消息到硬盘呢？服务器可能在把消息写入磁盘前就宕机了，消息因此而丢失！...如果因为某些原因连接中断了，或者你的消费端应用发生了故障，那么消息就会丢失！ 通过把AutoAck设置为false，手工确认，告知服务器，消息已经处理了，可以进行消息出队删除。...dosometing channel.BasicAck(ea.DeliveryTag, false);//确认 }; 小结：如果做了以上的处理...这里有性能的问题，消息持久化，是要刷到磁盘上的会影响投递速度，并且消息确认也会影响到消息投递速度。不基本上能够满足需求了。如果不能满足性能需求，可以使用其他方法，比如 在每次
需求缘起 当发送方用户A发送消息给接收方用户B时，如果用户B在线，之前的文章《微信为啥不丢“在线消息”？》聊过，可以通过应用层的确认，发送方的超时重传，接收方的去重保证业务层面消息的不丢不重。...如同在线消息的应用层ACK机制一样，离线消息拉时，不能够直接删除数据库中的离线消息，而必须等应用层的离线消息ACK（说明用户B真的收到离线消息了），才能删除数据库中的离线消息。...SMC理论：系统层面无法做到消息不丢不重，业务层面可以做到，对用户无感知。 ? 问题：假设有N页离线消息，现在每个离线消息需要一个ACK，那么岂不是客户端与服务器的交互次数又加倍了？...回答：不用每一页消息都ACK，在拉取第二页消息时相当于第一页消息的ACK，此时服务器再删除第一页的离线消息即可，最后一页消息再ACK一次。...（2）分页拉取，先拉取计数再按需拉取，是无线端的常见优化 （3）应用层的ACK，应用层的去重，才能保证离线消息的不丢不重 （4）下一页的拉取，同时作为上一页的ACK，能够极大减少与服务器的交互次数 即时通讯系统中
在丢消息这方面，Kafka 算是有着不小的优势，只要去正确使用，Kafka 基本是不会产生丢失的，并且能做到精确一次处理。...Kafka 交付语义、producer中都提到了消息提交给broker中，基本就不会丢消息了，而这个不丢消息主要是依赖于broker 中的ISR机制。...按照常识，要想保证高可用保证不丢失，最直观的就是制造冗余，多做备份，数据互备嘛，Kafka 也是这么去做的。...ISR （in-sync replica）也就是这组与leader保持同步的replica集合，我们要保证不丢消息，首先要保证ISR的存活（至少有一个备份存活），并且消息提交成功。...（或原本跟不上节奏的现在又跟上节奏了该如何处理）、如何去判定跟不跟得上节奏。
1）client-A向im-server发送一个消息请求包，即msg:R 2）im-server在成功处理后，回复client-A一个消息响应包，即msg:A 3）如果此时client-B在线，则im-server...要想实现应用层的消息可靠投递，必须加入应用层的确认机制，即：要想让发送方client-A确保接收方client-B收到了消息，必须让接收方client-B给一个消息的确认，这个应用层的确认的流程，与消息的发送流程类似...4）client-B向im-server发送一个ack请求包，即ack:R 5）im-server在成功处理后，回复client-B一个ack响应包，即ack:A 6）则im-server主动向client-A...1）im系统是通过超时、重传、确认、去重的机制来保证消息的可靠投递，不丢不重 2）一个“你好”的发送，包含上半场msg:R/A/N与下半场ack:R/A/N的6个报文 3）im系统难以做到系统层面的不丢不重...，只能做到业务层面的不丢不重 末了，微信的消息是不是这么发送的，偶不太清楚，清楚的同学可以说一说。
而一个tuple会被认为处理失败了如果这个消息在timeout所指定的时间内没有成功处理。...如果一个消息处理成功了或者失败了会发生什么？ FYI。...处于“处理中“状态的消息不会被发给其他消息处理者了；并且如果这个spout“断线”了， 那么所有处于“处理中”状态的消息会被重新标示成“等待处理”....每个你处理的tuple， 必须被ack或者fail。因为storm追踪每个tuple要占用内存。所以如果你不ack/fail每一个tuple， 那么最终你会看到OutOfMemory错误。...你可以在发射tuple的时候不指定messageid来达到不跟粽某个特定的spout tuple的目的。
消息消费不丢失手动ACK在消费者端，需要确保在消息拉取并消费成功之后再给Broker返回ACK，就可以保证消息不丢失了，如果这个过程中Broker一直没收到ACK，那么就可以重试。...一个死信队列包含了这个ConsumeGroup里的所有死信消息，而不区分该消息属于哪个Topic。死信队列中的消息不会再被消费者正常消费。死信队列的有效期跟正常消息相同。...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。...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。...还可以通过以下方式处理：使用数据库的行锁处理利用分布式锁处理不同服务间的并发。数据库对唯一值的入库字段设唯一索引。
今天和大家聊一下，kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件，保证消息不丢失，是非常重要的。 那么kafka是如何保证消息不丢失的呢？...前提条件 任何消息组件不丢数据都是在特定场景下一定条件的，kafka要保证消息不丢，有两个核心条件。 第一，必须是已提交的消息，即committed message。...如何保证消息不丢 一条消息从产生，到发送到kafka保存，到被取出消费，会有多个场景和流程阶段，可能会出现丢失情况，我们聊一下kafka通过哪些手段来保障消息不丢。...这个问题的解决起来也简单：如果是多线程异步处理消费消息，consumer不要开启自动提交offset，consumer端程序自己来处理offset的提交更新。...确保消息消费完成再提交。Consumer端有个参数enable.auto.commit，最好设置成false，并自己来处理offset的提交更新。 春节将至，希望大家春节期间，线上服务稳定运行不宕机。
大家早上好，我是捡田螺的小男孩~ Kafka 消息框架，大家一定不陌生，很多人工作中都有接触。它的核心思路，通过一个高性能的MQ服务来连接生产和消费两个系统，达到系统间的解耦，有很强的扩展性。 ?...比如：一个分区突然挂掉，那么怎么保证这个分区的数据不丢失，我们会引入副本概念，通过备份来解决这个问题。 具体可设置哪些参数？...2.2 参数 min.insync.replicas 表示 ISR 最少的副本数量，通常设置 min.insync.replicas >1，这样才有可用的follower副本执行替换，保证消息不丢失 2.3...有的同学，考虑到业务处理消耗时间较长，会单独启动线程拉取消息存储到本地内存队列，然后再搞个线程池并行处理业务逻辑。这样设计有个风险，本地消息如果没有处理完，服务器宕机了，会造成消息丢失。...关于幂等技术方案很多，我们可以采用数据表或Redis缓存存储处理标识，每次拉取到消息，处理前先校验处理状态，再决定是处理还是丢弃消息。
图中的例子中，消息发送方是A，消息接收方是B，同时B存在多个接收端，分别是B1、B2和B3。A向B发送消息，消息需要同步到B的多个端，待同步的消息通过一个Timeline来进行交换。...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msgid，即最新的一个位点，作为下次消息同步的起始位点。 二、丢失消息的原因 理论上讲，Timeline模型能够确保消息不重不漏。...实际实施中，根据系统架构特点以及选用中间件的不同，极端情况下，可能出现丢消息。最主要的原因是某一时刻，Timeline中的数据不连续或不完整。...Dispatcher负责生成msgId，通过Kafka传递给具体业务逻辑处理单元Processor（名称与图不完全一致），Processor将消息写入Redis/MongoDb。 ?...patition，不同patition不能保证消息顺序 3、Processor是多实例部署，多线程处理，也不能保证顺序 三、解决办法 1、服务端严格有序 应用神奇的hash算法，把属于同一用户的消息路由到相同的
大家好，我是Tom哥~ Kafka 消息框架，大家一定不陌生，很多人工作中都有接触。它的核心思路，通过一个高性能的MQ服务来连接生产和消费两个系统，达到系统间的解耦，有很强的扩展性。...比如：一个分区突然挂掉，那么怎么保证这个分区的数据不丢失，我们会引入副本概念，通过备份来解决这个问题。 具体可设置哪些参数？...2.2 参数 min.insync.replicas 表示 ISR 最少的副本数量，通常设置 min.insync.replicas >1，这样才有可用的follower副本执行替换，保证消息不丢失 2.3...有的同学，考虑到业务处理消耗时间较长，会单独启动线程拉取消息存储到本地内存队列，然后再搞个线程池并行处理业务逻辑。这样设计有个风险，本地消息如果没有处理完，服务器宕机了，会造成消息丢失。...关于幂等技术方案很多，我们可以采用数据表或Redis缓存存储处理标识，每次拉取到消息，处理前先校验处理状态，再决定是处理还是丢弃消息。 ----
如果使用线程池的方式去提升如何保证重启时消息不丢。 这个题其实问了两个点，第一个是如何提升消费能力，第二个是如果选择线程池，我们如何做到消息不丢。...有点类似银行排队，队列的个数越多，排队的时间相对来说就会越少，当然也可以通过异步的方式去处理，比如线程池，把所有的消息都扔到线程池中去执行，这就引出了作者说的第二个问题，首先我们来看看同步消费为什么不会丢消息呢...如果这样做的话，这个时候重启，kafka就会认为你已经处理了10，11的消息，这个时候消息就会出现丢失，而发这个帖子的同学就是对于这一块是比较疑惑。...这个方法类似银行排队，只要队列多，那么处理速度就会加快，的确是第一个问题的解决办法之一。 网友C: ? ?...，TreeMap的底层是使用红黑树去实现的，我们可以很快获取其中的最小值和最大值，当我们每次处理完某一条消息的时候我们会将这条消息从msgTreeMap中移除， public long removeMessage
为此，Android引入Handler消息传递机制，来实现在线程中操作UI界面。...在MessageQueue中，存放的消息按照FIFO原则执行。 Looper对象用来为线程开启一个消息循环，从而操作MessageQueue。...默认情况下，系统自动为主线程创建Looper对象，开启消息循环。所以，在主线程中用下面的代码创建Handler对象不会出错，而在非主线程中则会报错。...}; Message m = h.obtainMessage(); m.what = 0x11; h.sendMessage(m); Looper.loop(); } } 2.消息处理类...当MessageQueue循环到该Message时，调用handlerMessage()方法对其处理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
