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...数据 1/2/3 依次进入 kafka，kafka 会给这三条数据每条分配一个 offset，代表这条数据的序号，我们就假设分配的 offset 依次是 152/153/154。...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
作者：一杯甜酒 链接：https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/51424232 消息监听器MessageListener 在spring整合...JMS的应用中我们在定义消息监听器的时候一共可以定义三种类型的消息监听器，分别是MessageListener、SessionAwareMessageListener和MessageListenerAdapter...接着我们在Spring的配置文件中配置该消息监听器将处理来自一个叫sessionAwareQueue的目的地的消息，并且往该MessageListener中通过set方法注入其属性destination...-- Spring提供的JMS工具类，它可以进行消息发送、接收等 --> <bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate...当我们用于处理<em>接收</em>到的<em>消息</em>的方法的返回值不为空的时候，<em>Spring</em>会自动将它封装为一个JMS Message，然后自动进行回复。那么这个时候这个回复<em>消息</em>将发送到哪里呢？
问题描述： 在activemq的监听器中，通过注解@Autowired或@Resource注入bean时，获取到的bean为null。调用该bean的方法时会报空指针异常。...问题原因： 当调用bean内方法时，spring容器中还没有完成对注解bean的扫描，dispatcher.xml中配置的注解bean的优先级没有框架中的contextListener的优先级高，所以contextListener...解决办法： 在web.xml文件中增加一个监听器类，该类实现ServletContextListener,ApplicationContextAware这两个接口。
kakfa是我们在项目开发中经常使用的消息中间件。由于它的写性能非常高，因此，经常会碰到读取Kafka消息队列时拥堵的情况。...因此只能额外启动一个相同名称的consumer-group来加快消息消费（如果该topic只有一个分区，再启动一个新的消费者，没有作用）。 完整的代码在这里，欢迎加星号、fork。...官方文档在https://docs.spring.io/spring-kafka/reference/html/_reference.html ###第一步，并发消费### 先看代码，重点是这我们使用的是...factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000); return factory; } 注意也可以直接在application.properties中添加spring.kafka.listener.concurrency...重点说明一下，我们设置的ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG是50，并不是说如果没有达到50条消息，我们就一直等待。
今天出现了这样一个问题, A说他的kafka消息发送了; B说它没有接收到; 那么问题来了： A的消息是否发送了？ 如果A的消息发送成功了; B为何没有消费到？...好,带着上面的问题,我们来一步步排查一下问题所在 查询kafka消息是否发送成功 1.1.从头消费一下对应的topic;再查询刚刚发送的关键词 bin/kafka-console-consumer.sh...就行了; 这个命令执行之后会一直在监听消息中;这个时候 重新发一条消息 查看一下是否消费到了刚刚发的消息；如果收到了,说明发送消息这一块是没有问题的; 查询kafka消息是否被消费 要知道某条消息是否被消息...,首先得知道是查被哪个消费组在消费; 比如 B的项目配置的kafka的group.id(这个是kafka的消费组属性)是 b-consumer-group ; 那么我们去看看 这个消费者组的消费情况 bin...说明并没有消息未被消费 ; 很奇怪,不应该啊；生产者消息也能发送成功，消费组也消费了消息; 那么为什么B说他没有消费的消息呢？
监听异常处理器 消息过滤器 消息转发 定时启动/停止监听器 一、前戏 1、在项目中连接kafka，因为是外网，首先要开放kafka配置文件中的如下配置（其中IP为公网IP）...=0 # 当生产端积累的消息达到batch-size或接收到消息linger.ms后,生产者就会将消息提交给kafka # linger.ms为0表示每接收到一条消息就提交给kafka,这时候batch-size...# 是否自动提交offset spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset) spring.kafka.consumer.auto.commit.interval.ms...=batch # 批量消费每次最多消费多少条消息 spring.kafka.consumer.max-poll-records=50 接收消息时用List来接收，监听代码如下， @KafkaListener...99总共100条消息，看一下监听器的消费情况，可以看到监听器只消费了偶数， 5、消息转发 在实际开发中，我们可能有这样的需求，应用A从TopicA获取到消息，经过处理后转发到TopicB，再由应用B监听处理消息
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？...，只会有一个订阅者接收和消费，从而实现了对消息的负载均衡。
以下是使用Apache Kafka和Spring Boot实现消息队列的步骤： 1、安装和配置Apache Kafka：首先，您需要安装和配置Apache Kafka。...2、创建生产者：使用Kafka提供的Java API，您可以创建一个生产者，用于将消息发送到消息队列。在Spring Boot中，您可以使用Spring Kafka库来简化配置和操作。...4、创建消费者：使用Kafka提供的Java API，您可以创建一个消费者，用于从消息队列接收消息。在Spring Boot中，可以通过使用@KafkaListener注解来定义一个消费者。...5、接收消息：使用@KafkaListener注解标记的方法将被自动调用来处理从消息队列接收到的消息。您可以在该方法中执行所需的业务逻辑。...3、创建事件监听器：使用Spring的事件机制，您可以创建事件监听器来处理特定类型的事件。
当接收到该请求时，控制器将调用 BusRefreshListener bean 的 refresh() 方法，该方法将向 Spring Cloud Bus 发送一个刷新消息。...最后，我们需要在 Config Service 中添加一个 BusRefreshListener bean，该 bean 将在收到 Spring Cloud Bus 消息时触发配置文件的重新加载。...配置 Client Service在 Client Service 中，我们需要添加一个依赖于 Config Service 的组件，并在收到 Spring Cloud Bus 消息时重新加载配置文件。...最后，我们需要在 Client Service 中添加一个 RefreshScope bean，该 bean 将在收到 Spring Cloud Bus 消息时重新加载应用程序的配置文件。...Cloud Bus 消息时重新加载。
在某些情况下，我们需要在服务之间发送和接收消息，以实现更高效、可靠的通信。这时，Spring Cloud Bus 是一个非常有用的工具。...Spring Cloud Bus 是一个用于在分布式系统中发送和接收消息的框架。...它基于 Spring Boot 和 Spring Cloud 构建，并且可以与多种消息代理一起使用，例如 RabbitMQ 和 Kafka。...该端点可以接收一个消息体，并将其发送到 Spring Cloud Bus 的目的地。...在服务之间接收消息除了发送消息外，还可以通过订阅 Spring Cloud Bus 的目的地来接收消息。
kafka消费者在消费的时候对于位移提交的具体时机的把握也很有讲究，有可能会造成重复消费和消息丢失的现象。 ?...也就是说，x+2 至 x+4 之间的消息又重新消费了一遍，故而又发生了重复消费的现象。...在 Kafka 消费的编程逻辑中位移提交是一大难点，自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，让编码更简洁。但随之而来的是重复消费和消息丢失的问题。...我们可以通过减小位移提交的时间间隔来减小重复消息的窗口大小，但这样并不能避免重复消费的发送，而且也会使位移提交更加频繁。 ?...在 Kafka 中还提供了手动位移提交的方式，这样可以使得开发人员对消费位移的管理控制更加灵活。
集成消息代理Spring Cloud Bus 可以与多种消息代理一起使用，例如 RabbitMQ 和 Kafka。...配置 Spring Cloud Bus接下来，需要配置 Spring Cloud Bus，以便它可以与 RabbitMQ 集成。...集成消息代理最后，需要为每个服务配置消息代理，以便它们可以与 RabbitMQ 进行通信。...我们还创建了一个 RabbitTemplate bean，该 bean 用于将消息发送到 Spring Cloud Bus 的目的地。...最后，我们创建了一个 SimpleRabbitListenerContainerFactory bean，该 bean 可以订阅 Spring Cloud Bus 的目的地，并在收到消息时执行相应的操作
汇总目录链接：【Spring Boot实战与进阶】学习目录 文章目录 一、简介 二、集成Kafka消息队列 1、引入依赖 2、配置文件 3、测试生产消息 4、测试消费消息 一、简介 Kafka...Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。...Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。...二、集成Kafka消息队列 1、引入依赖 org.springframework.kafka spring-kafka... 2.9.0 2、配置文件 spring: kafka: bootstrap-servers
kafka消费者在消费的时候对于位移提交的具体时机的把握也很有讲究，有可能会造成重复消费和消息丢失的现象。...也就是说，x+2 至 x+4 之间的消息又重新消费了一遍，故而又发生了重复消费的现象。...在 Kafka 消费的编程逻辑中位移提交是一大难点，自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，让编码更简洁。但随之而来的是重复消费和消息丢失的问题。...我们可以通过减小位移提交的时间间隔来减小重复消息的窗口大小，但这样并不能避免重复消费的发送，而且也会使位移提交更加频繁。...在 Kafka 中还提供了手动位移提交的方式，这样可以使得开发人员对消费位移的管理控制更加灵活。
来源：csdn.net/ldw201510803006/article/details/116176711 消息监听容器 1、KafkaMessageListenerContainer 由spring提供用于监听以及拉取消息...接口，很明显，由spring管理其start和stop操作； ListenerConsumer, 内部真正拉取消息消费的是这个结构，其 实现了Runable接口，简言之，它就是一个后台线程轮训拉取并处理消息...为了将kafka融入其生态，方便在spring大环境下使用kafka，开发了spring-kafa这一模块，本质上是为了帮助开发者更好的以spring的方式使用kafka @KafkaListener就是这么一个工具...，在同一个项目中既可以有单条的消息处理，也可以配置多条的消息处理，稍微改变下配置即可实现，很是方便 当然，@KafkaListener单条或者多条消息处理仍然是spring自行封装处理，与kafka-client...客户端的拉取机制无关；比如一次性拉取50条消息，对于单条处理来说就是循环50次处理，而多条消息处理则可以一次性处理50条；本质上来说这套逻辑都是spring处理的，并不是说单条消费就是通过kafka-client
，我们主要是两个思路： 开启消息发送失败回调，路由失败回调 开启定时任务巡查，发现有发送失败的消息自动重新投递 双管齐下，我们确保了消息发送的可靠性。...但是，在这样的机制下，又带来了新的问题，就是消息可能会重复投递，进而导致，消息重复消费，例如一个员工入职了，结果收到了两封入职欢迎邮件，这是不对的，所以，今天松哥又给大家带来了一个新的视频，聊一聊如何确保一条消息只消费一次...在分布式系统中幂等性尤为重要，因为分布式系统中，我们经常会用到接口调用失败进而进行重试这个功能，这样就带来了对一个接口可能会使用相同的条件进行重复调用，在这样的条件下，保证接口的幂等性就尤为重要了。...Token 则是目前使用比较广的一种方式，核心思想就是每个操作都有一个唯一凭证 token，一旦执行成功，对于重复的请求，总是返回同一个结果。...大致的思路是这样，首先将 RabbitMQ 的消息自动确认机制改为手动确认，然后每当有一条消息消费成功了，就把该消息的唯一 ID 记录在 Redis 上，然后每次收到消息时，都先去 Redis 上查看是否有该消息的
receive(String message) { // 处理接收到的消息 } } 现在，你可以使用以下两种方法来控制或关闭消费以及动态开启或关闭监听： 方法1：使用@KafkaListener...// 处理接收到的消息 } 要在运行时动态启动消费者，你可以通过KafkaListenerEndpointRegistry bean来手动启动： @Autowired private KafkaListenerEndpointRegistry...Kafka 提供的一个组件，用于管理 Kafka 消费者监听器的注册和启动。...它是一个接口，提供了管理 Kafka 监听器容器的方法，如注册和启动监听器容器，以及暂停和恢复监听器容器等。...Kafka 监听器容器。
我们都知道Kafka的吞吐量很大，但是Kafka究竟会不会丢失消息呢？又会不会重复消费消息呢？...如果消息重复了呢，我们是否需要复杂的逻辑来自己处理消息重复的情况呢，这种情况恐怕相当复杂而难以处理。但是如果我们能保证消息exactly once，那么一切都容易得多。 ?...不丢失 不重复 就一次 而kafka其实有两次消息传递，一次生产者发送消息给kafka，一次消费者去kafka消费消息。 两次传递都会影响最终结果， 两次都是精确一次，最终结果才是精确一次。...两次中有一次会丢失消息，或者有一次会重复，那么最终的结果就是可能丢失或者重复的。...exactly once，好像kafka的消息一定会丢失或者重复的，是不是没有办法做到exactly once了呢？
由spring提供用于监听以及拉取消息，并将这些消息按指定格式转换后交给由@KafkaListener注解的方法处理，相当于一个消费者； 看看其整体代码结构： 可以发现其入口方法为doStart()...为了将kafka融入其生态，方便在spring大环境下使用kafka，开发了spring-kafa这一模块，本质上是为了帮助开发者更好的以spring的方式使用kafka @KafkaListener就是这么一个工具...，在同一个项目中既可以有单条的消息处理，也可以配置多条的消息处理，稍微改变下配置即可实现，很是方便 当然，@KafkaListener单条或者多条消息处理仍然是spring自行封装处理，与kafka-client...客户端的拉取机制无关；比如一次性拉取50条消息，对于单条处理来说就是循环50次处理，而多条消息处理则可以一次性处理50条；本质上来说这套逻辑都是spring处理的，并不是说单条消费就是通过kafka-client...:：2.3.3.RELEASE spring-kafka:2.5.4.RELEASE 我们创建了一个高质量的技术交流群，与优秀的人在一起，自己也会优秀起来，赶紧点击加群，享受一起成长的快乐。
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