int totalBacklog = 0; // 遍历每个分区获取其未消费消息数并累加 for (PartitionInfo partition :...TopicPartition tp = new TopicPartition(partition.topic(), partition.partition()); // 获取消费者的当前偏移量...StringDeserializer.class.getName()); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props); // 获取所有主题列表...Map> topicMap = consumer.listTopics(); // 记录每个主题未消费消息总数...---- 有2个方法，第二个方法 Map getAllTopicsBacklog() 虽然会返回所有的Topic 的积压量，但只有 对应的 消费组的数据是准确的。
Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！ 01 引言 在大数据和流处理领域，Apache Kafka已经成为了一个非常重要的组件。...acks=all 或 acks=-1：生产者需要等待所有在ISR（In-Sync Replicas）中的副本都成功写入消息后才返回确认。这种模式提供了最高的消息可靠性保证，但相应的延迟也会增加。...工作原理：如果事务中的所有消息都成功写入，Kafka会发送一个整体的ACK；否则，如果任何一个消息写入失败，整个事务都会失败，并且生产者可以选择进行重试。...acks=all 或 acks=-1：生产者等待所有同步副本（包括领导分区和追随者分区）的确认。只有所有同步副本都确认写入成功，生产者才认为消息发送成功。...只有当消息被写入ISR列表中的所有副本时，才会认为该消息已经被成功提交。 这种机制进一步增强了数据的可靠性和一致性，因为即使某个Broker故障，只要ISR列表中的其他副本还存活，数据就不会丢失。
Redis 中的pub/sub是指消息的发布订阅,是用来解耦系统的,以消息生产者和消息消费者的角色来定义两个系统. 本节主要介绍常用操作命令和Redis提供的两种通道. 一.操作命令 1....查询每个通道的订阅数 pubsub numsub 127.0.0.1:6379> pubsub numsub topic1 topic2 1) "topic1" 2) (integer) 0 3) "...使用 psubscribe命令执行的订阅数 pubsub numpat 127.0.0.1:6379> pubsub numpat (integer) 1 7....信息发布处理 在处理发布消息时,也是两种模式分别处理发送的. int pubsubpublishmessage(robj *channel, robj *message) { ... /...订阅客户端消息的消费速度却不够快的话,那么不断积压的消息会使redis输出缓冲区的体积变得越来越大,这可能使得redis本身的速度变慢,甚至直接崩溃. 2.如果订阅客户端断线,那么他将会丢失所有断线期间发布的信息
redis 发布订阅 发布订阅模式中的角色 发布者（publisher） 订阅者（subscriber） 频道（channel） 如图所示： 发布者发布消息到频道，订阅了频道的订阅者可以收到消息，订阅者可以订阅不同的频道...通信模型 RedisServer中可以创建若干channel 一个订阅者可以订阅多个channel 当发布者向一个频道中发布一条消息时，所有的订阅者都将会收到消息 Redis的发布订阅模型没有消息积压功能...，即新加入的订阅者收不到发布者之前发布的消息 当订阅者收到消息时，消息内容如下 第一行：固定内容message 第二行：channel的名称 第三行：收到的新消息 发布订阅的 API 命令 含义 publish...退订所有给定模式的频道 pubsub channel 列出至少有一个订阅者的频道 pubsub numsub [channel...]...列出给定频道的订阅者数量 演示 消息队列和发布订阅区别 我们来看一张消息队列通信模型的图： 可以看到： 发布订阅模式是将消息通知每一个订阅者，消息队列是消息发布者发表消息后只有一个消息订阅者收得到，
前言 数据交互场景中，缓冲区的存在起到了至关重要的作用，比如 关系型数据库中的数据缓冲区，可以加速数据的存和取，避免和磁盘的直接交互 消息中间件也是利用了缓冲的思想，有效缓解了业务高峰期上游对下游系统的读写压力...有哪些缓冲区 客户端输入/输出缓冲区 Redis是C/S架构，所有的操作命令都会通过客户端然后发往服务端。...复制缓冲区 主库接收到全量复制请求时，会创建RDB文件，同时会将接下来所有的写命令记录到复制缓冲区中，当从库接收并加载完RDB文件后，主库再向从库发送复制缓冲区中保存的所有写命令 复制积压缓冲区 复制积压缓冲区是...输出缓冲区大小设置 redis的客户端，除了主从架构中的从节点客户端（作用于和从节点进行数据同步）外，主要使用两类： 常规和Redis服务端进行读写命令交互的普通客户端 订阅了Redis频道的消息订阅客户端...，缓冲区持续写入量限制，缓冲区持续写入时间限制，0表示不作限制，为建议值 2client-output-buffer-limit pubsub 8mb 2mb 60 # pubsub表示针对订阅客户端，
消息的处理方式： 在 Redis 的发布订阅模式中，消息是即时的，也就是说，当消息发布后，只有当前在线且订阅了该频道的客户端才能收到这个消息，消息不会被存储，一旦发布，当前没有在线的客户端将无法接收到这个消息...pubsub_patterns：这是一个链表，存储了所有订阅的模式。每个模式都是一个 redisPubSubPattern 结构，包含了模式本身和订阅这个模式的客户端。...服务器的Pub/Sub结构：Redis 服务器维护了一个 pubsub_channels 字典和一个 pubsub_patterns 链表，用于存储所有的频道和模式。...pubsub_channels：这是一个字典，键是频道名，值是一个链表，链表中存储了所有订阅了这个频道的客户端。当有新消息发布到这个频道时，服务器会遍历这个链表，将消息发送给所有的客户端。...pubsub_patterns：这是一个链表，存储了所有的模式。每个模式都是一个 redisPubSubPattern 结构，包含了模式本身和订阅这个模式的客户端。
； XPENDING 和 XACK : XPENDING 命令可以用来查询每个消费组内所有消费者「已读取、但尚未确认」的消息； XACK 命令用于向消息队列确认消息处理已完成； # XGROUP CREATE...消息的全局唯一 ID 由两部分组成： 第一部分 “1665058759764” 是数据插入时，以毫秒为单位计算的当前服务器时间； 第二部分表示插入消息在当前毫秒内的消息序号，这是从 0 开始编号的。...这么来看，Stream 在消息积压时，如果指定了最大长度，还是有可能丢失消息的。...，对于数据丢失不敏感，而且消息积压概率比较小的情况下，把 Redis 当作队列是完全可以的。...pubsub 32mb 8mb 60。
：XPENDING命令可以用来查询每个消费组内所有消费者已读取但尚未确认的消息，而XACK命令用于向消息队列确认消息处理已完成。...如果没有通过 XACK 命令告知消息已经成功消费了，该消息会一直存在，可以通过 XPENDING 命令查看已读取、但尚未确认处理完成的消息。...存储当前这个消费者组中的消费者。...*pubsub_channels; /* Map channels to list of subscribed clients */ // 保存着所有和模式相关的信息 dict *pubsub_patterns...; /* A dict of pubsub_patterns */ // ... } pubsub_channels 属性是一个字典，字典的键为正在被订阅的频道，而字典的值则是一个链表， 链表中保存了所有订阅这个频道的客户端
Redis所有操作命令都需通过C发给S。...这个例子中的CLIENT命令还可以使用32742字节的缓冲区。qbuf和qbuf-free的总和就是，Redis服务器端当前为已连接的这个客户端分配的缓冲区总大小。...和Redis实例进行交互的应用程序，主要使用如下客户端： 常规和Redis服务器端进行读写命令交互的普通客户端（normal） 订阅了Redis频道的订阅客户端（pubsub） ① normal 给normal...② pubsub 一旦订阅的Redis频道有消息，S都会通过输出缓冲区把消息发给C。 所以，订阅C、S间的消息发送方式，不属阻塞式发送。 但若频道消息较多，也会占用较多输出缓冲区空间。...tcp的缓冲区是系统内核维护的，负责tcp的可靠传输，确认机制，窗口大小，流量控制和拥塞控制等都需要缓冲区。redis的缓冲区是redis自己用，用于client-server机制，就是老师讲的。
---- 缺点 消息没有持久化的机制。当消费者的连接断掉 后，再次重连，那么Channel中的消息对于该消费者而言将无法消费。 消费消息的速度和消费者的数量成反比....client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60 当消费者的buffer积压超过32MB，或者在60s内消费者的buffer一直保持在8MB以上，那么该消费者就会被...---- 小结 Redis的Pub/Sub模型对于无法容忍数据丢失，消息可能积压的场景不太适合。 ---- 方案2 List Redis进阶-List底层数据结构精讲 优点 消息可以持久化。...当consumer断开连接或者crash的时候，再次去消费，历史消息会得以保留，可以从最后一次消费的位置进行消费 消息可以积压。...一条消息被一个消费者消费之后，这条消息就被删除了，其他的消费者再无可能重复消费掉这条消息。也就是说List方案的消息不是发散的，同一条消息只能被一个消费者消费。
每当有消息被发送至给定频道时，频道的所有订阅者都会接收到消息，我们也可以吧频道看作是电台，其中订阅者可以同时收听多个电台，而发送者则可以在任何电台发送消息。...PUBSUB subcommand [argument [argument ...]] 查看订阅与发布系统状态，它由数个不同格式的子命令组成。...对于旧版的redis来说，如果一个客户端订阅了某个或某些频道，但是他的读取消息速度却不够快的话，那么不断积压的消息就会使得redis输出缓冲区的体积变得越来越大，这可能导致redis的速度变慢，甚至崩溃...但是也不用太担心，新版的reids不会出现这种问题，因为他会自动断开不符合client-output-buffer-limit pubsub配置选项要求的订阅客户端。...但是如果客户端在执行订阅操作的过程中断线，那么客户端将丢失在断线期间发送的所有消息，因为依靠频道来禁售消息的用户可能会对redis提供的publish命令和subscribe命令的语义感到失望。
1、发送给频道订阅者 由于pubsub_channels字典记录所有频道的订阅关系，则redis服务器会从频道的字典中，找到channel订阅者的名单，即一个链表，并将消息发送给其中的所有的订阅者。...2、发送给模式订阅者 由于pubsub_patterns是一个链表形式，记录所有的模式订阅者的信息，因此redis会遍历该链表，找到所有与当前channel匹配的模式，并将消息发送给这些模式的客户端。...1、pubsubchannels pubsub channels [pattern]命令用于返回服务器当前被订阅的频道，pattern参数可选，不给定参数，返回当前所有频道；给定参数，...3、pubsubnumpat pubsub numpat返回服务器当前被订阅的模式的数量。 该命令是通过返回pubsub_patterns链表的长度来实现的。...服务器在redisServer结构体的字典pubsub_channels中，以键作为频道名称，值是所有订阅该频道的链表；在链表pubsub_patterns中，记录所有被订阅的模式以及对应的客户端信息。
] 查看当前服务器被订阅的渠道，pattern 参数是可选的，如果填写了，就返回匹配的渠道，如果没填，就返回所有渠道。.... // 渠道订阅者信息 dict *pubsub_channels; } 这个字典的键是渠道的名称，值是一个链表，存储了所有订阅当前渠道的客户端。...渠道订阅: 根据发送消息的渠道，从渠道订阅者的字典中取到对应的值，然后遍历链表，当消息发送给所有订阅的客户端。...如果 Redis 停机重启，PubSub 的消息是不会持久化的，毕竟 Redis 宕机就相当于一个消费者都没有，所有的消息直接被丢弃。...我觉得对于 Redis 的所有的消息队列需求，都可以尝试用它来解决，而不是 PUBSUB.
换句话说，Pulsar Broker 会将所有未确认或者未处理的消息都存放到 backlog 中。 同样的，我们可以在 NameSpace 级别对 backlog 的大小进行配置。...clear-backlog 来清除积压的消息。...清除 backlog 中积压的消息是相对危险的操作，所以系统会提示你，是否确认要删除 backlog 中的消息， clear-backlog 提供了 -f(--force) 的参数来屏蔽该提示。...如果未被确认的消息有很多，这种策略会造成大量的消息被积压，导致磁盘空间增大。有些场景下，消息并不需要被持久化，用户更期望的行为是，将这些未被确认的消息直接丢弃。...默认情况下，Pulsar Broker 会将所有未确认的消息持久化到 backlog 中。
，而是应该在执行完所有消费业务逻辑之后，再发送消费确认 以SpringBoot整合RabbitMQ为例： @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value =...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。...对应到消息队列中的使用时，可以在发消息时在消息体中带上当前的余额，在消费的时候判断数据库中当前余额是否与消息中的余额相等，只有相等才执行变更操作 更加通用的方法是，给数据增加一个版本号属性，每次更新数据前...消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压 1、优化性能来避免消息积压 **1、发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并发和批量大小...还有一种消息积压的情况是，日常系统正常运转的时候，没有积压或者只有少量积压很快就消费掉了，但是某一时刻，突然就开始积压消息并且积压持续上涨。
，而是应该在执行完所有消费业务逻辑之后，再发送消费确认 以SpringBoot整合RabbitMQ为例： @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value...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。...对应到消息队列中的使用时，可以在发消息时在消息体中带上当前的余额，在消费的时候判断数据库中当前余额是否与消息中的余额相等，只有相等才执行变更操作 更加通用的方法是，给数据增加一个版本号属性，每次更新数据前...消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压 1、优化性能来避免消息积压 **1、发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并发和批量大小...还有一种消息积压的情况是，日常系统正常运转的时候，没有积压或者只有少量积压很快就消费掉了，但是某一时刻，突然就开始积压消息并且积压持续上涨。
，而是应该在执行完所有消费业务逻辑之后，再发送消费确认 以SpringBoot整合RabbitMQ为例： @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(...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。...对应到消息队列中的使用时，可以在发消息时在消息体中带上当前的余额，在消费的时候判断数据库中当前余额是否与消息中的余额相等，只有相等才执行变更操作 更加通用的方法是，给数据增加一个版本号属性，每次更新数据前...消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压 优化性能来避免消息积压 发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并发和批量大小，就可以达到很多的发送性能...还有一种消息积压的情况是，日常系统正常运转的时候，没有积压或者只有少量积压很快就消费掉了，但是某一时刻，突然就开始积压消息并且积压持续上涨。
)：删除名称为key的hash中键为field的域 HLen(key)：返回名称为key的hash中元素个数 HKeys(key)：返回名称为key的hash中所有键 HVals(key)：...返回名称为key的hash中所有键对应的value HGetall(key)：返回名称为key的hash中所有的键（field）及其对应的value Set 操作 SAdd(key, members.../并集/补集元素copy到第三个表中 SIsMember(key, member)：判断元素是否属于当前表 SMembers(key)：返回当前表的所有元素 SMove(source, destination...XLen:获取整个Stream的消息长度 Del：删除整个Stream的消息 XPending: 查看未处理消息 XAck:确认消息已经被处理 XClaim:转移消息 XInfo:查看队列信息 XTrim...:消息队列容量 XRevrange:逆序获取消息队列中的消息 看函数名就可以看出，stream就是添加了ack机制的消息队列，也可以达到消费确认的效果，感觉是不是很叼，后续再出个支持分布式事务机制是不是就可以吊打
10且当前消费者积压消息达到10时，就不会接收新的消息，新的消息会被分发到其它空闲的消费者那去（该参数也可以用来做客户端限流，这个会在后面详细讲解。）。...fanout：广播交换机，该类型的交换机不处理routingKey，只要与之绑定的队列就能接收到所有的消息（详细代码）。...tag及小于当前tag且未被确认的消息 channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false); } else...，但是只在消息积压的情况下有用，另外，当消息的优先级比队列的优先级还大时，统一按照队列的最高优先级处理（详细代码）。..., consumerTag -> {}); 上面代码的意思是，消费者1最大积压2条消息，消费者2最大积压3条消息，关闭掉消费者2的自动确认来实现消息积压，现在往队列中发送消息： for (int i =
confirm确认机制 一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上发布的消息都将会被指派一个唯一的ID（从1开始），一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个ACK给生产者...会不断的重试，并且在消息队列中该消息属于未消费的状态，而不是未确认的状态。...==>" + msg + "当前时间:"+ LocalDateTime.now()); if(null!...这个情况下，就不是说要增加 consumer 消费积压的消息，因为实际上没啥积压，而是丢了大量的消息。我们可以采取一个方案，就是批量重导，这个我们之前线上也有类似的场景干过。...没有，谁让你第一个方案执行的太慢了，你临时写程序，接入数据来消费，消费一个丢弃一个，都不要了，快速消费掉所有的消息。然后走第二个方案，到了晚上再补数据吧。
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