二、Kafka如何做到不丢失不重复消费 有很多公司因为业务要求必须保证消息不丢失、不重复的到达,比如无人机实时监控系统,当无人机闯入机场区域,我们必须立刻报警,不允许消息丢失。...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。...1: 默认的值 leader broker自己写入后就响应,不会等待ISR其他的副本写入,只要leader broker存活就不会丢失,即保证了不丢失,也保证了吞吐量。...所以设置为0时,实现了at most once,而且从这边看只要保证集群稳定的情况下,不设置为0,消息不会丢失。...这样幂等producer只能保证单分区上无重复消息;事务可以保证多分区写入消息的完整性。
Producer发送消息阶段 发送消息阶段涉及到Producer到broker的网络通信,因此丢失消息的几率一定会有,那RocketMQ在此阶段用了哪些手段保证消息不丢失了(或者说降低丢失的可能性)。...此模式下,producer每发送一条消息,都会等消息投递到master和slave都落盘成功了,broker才会当作消息投递成功,保证休息不丢失。...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。
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同步发送可以保证消息不丢失,但是会有性能问题,所以多数情况会选择异步发送。异步发送如何保证消息不丢失呢?主流消息队列(比如 Kafka 和 RocketMQ)实现方法基本类似,使用回调函数来实现。...= null) { logger.info("消息发送成功"); } } }); 消息存储 生产者发送消息成功,也不能保证消息绝对不丢失。...在存储阶段要保证消息不丢失,可以考虑几个方面: 同步刷盘 采用异步刷盘,如果在消息落盘之前 Broker 宕机了,就会造成消息丢失。...而采用同步刷盘,等待消息落盘之后,再给 Sender 返回发送成功,可以从消息发送环节保证消息不丢失。...这样要保证消息不丢失,需要在返回 ACK 之前把消息保存到本地,比如持久化到数据库,后面可以取数据库保存的消息进行处理。
RabbitMQ如何保证消息不丢失?...ack)即可 //持久化到数据库 (TODO 注意: 有时候 (严格保证消息投递成功的场景下) 可能需要增加定时任务, //TODO 定时扫描 redis或者DB (这里我们把投递失败的保存到了...DB 所以定时任务扫描DB就可以了) 中投递失败的数据,重新投递到MQ中,这也是保证消息投递成功的一个手段) //TODO (但是 : 如果是需要顺序消费的话,这种重新投递的策略就显得不那么合适了...publisher.publishEvent(noticeEvent); } 2、(MQ需要做的) 开启持久化参数 durable=true 3、消费者需要做的 (消费者) 需要做的 手动ack,保证业务执行完后再
如何保证数据不丢失? 保证redo log和binlog可以持久化到磁盘,就可以确保MySQL在异常重启后进行数据恢复。...write和fsync是由参数sync_binlog进行控制: show global variables like 'sync_binlog'; 该参数为0,表示每次提交事务只write,不fsync...LSN也会写到InnoDB的数据页中,来确保数据页不会被多次执行重复的redo log。 什么是组提交(Group Commit)?
上篇文章提到过,在elasticsearch和磁盘之间还有一层cache也就是filesystem cache,大部分新增或者修改,删除的数据都在这层cache中,如果没有flush操作,那么就不能100%保证系统的数据不会丢失...我们知道了tangslog的目的是确保操作记录不丢失,那么问题就来了,tangslog有多可靠?
当使用ES5语法时,你可以使用for循环和hasOwnProperty方法来实现两个数组对象的合并,覆盖重复的属性,并添加不重复的属性。...c2'}, {key: '4', value: 'd'}];console.log(mergeArrays(arr1, arr2));这段代码首先创建了一个空的合并数组 merged 和一个空的属性映射对象...然后,通过遍历第一个数组 arr1,将属性添加到 merged 数组中,并在 propMap 对象中以属性的键值作为键,属性对象作为值进行存储。...如果存在,说明属性是重复的,则找到它在 merged 数组中的位置,并用第二个数组中的属性对象覆盖它。如果不存在,说明属性是不重复的,直接将属性添加到 merged 数组中。...这样就实现了两个数组对象的合并,重复属性被覆盖,不重复属性被添加。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文,快来和我瓜分大奖!
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。...消费者消费成功后,再给MQ确认的时候出现了网络波动,MQ没有接收到确认,为了保证消息被消费,MQ就会继续给消费者投递之前的消息。...,因此不可避免重复消息。...但是我们需要保证消息的幂等性。 二 如何保证消息幂等性 让每个消息携带一个全局的唯一ID,即可保证消息的幂等性,具体消费过程为: 消费者获取到消息后先根据id去查询redis/db是否存在该消息。
storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理。这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点。...我们再以KestrelSpout为例来看看spout需要做些什么才能保证“一个消息始终被完全处理”, 当KestrelSpout从Kestrel里面读出一条消息, 首先它“打开”这条消息, 这意味着这条消息还在...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。
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?...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。 先来看看这个图, 可以看到一共有三个阶段,分别是生产消息、存储消息和消费消息。...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。...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。...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。
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?...但是你要是消费到第二次的时候,自己判断一下是否已经消费过了,若是就直接扔了,这样不就保留了一条数据,从而保证了数据的正确性。 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,通俗点说,就一个数据,或者一个请求,给你重复来多次,你得确保对应的数据是不会改变的,不能出错。 所以第二个问题来了,怎么保证消息队列消费的幂等性?...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。
1.对象转数组 var obj = {name:”张三”,name:”李四”,name:”王五”}; var arr = []; arr = Object.values(obj) //obj就被转换成数组了...2.数组转对象 var obj={}; var arr = []; for(key in arr) { obj[key] = arr[key] //上面的对象obj会被这里新转换的替换 } 3.获取对象长度...对象的长度不能用.length获取,用js原生的Object.keys可以获取到 var obj = {‘ww’:’11’,’ee’:’22}; var arr = Object.keys...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
这里不谈秒杀设计,不谈使用队列等使请求串行化,就谈下怎么用锁来保证数据正确,就是已经到减库存那一步了,在这一步中如果保证不超卖。...不仅要关注值,还要关注是不是原来的对象 ? 基于“值”的CAS乐观锁,可能导致ABA问题。CAS乐观锁,必须保证修改时的“此数据”就是“彼数据”,应该由“值”比对,优化为“版本号”比对。 ?
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。...不论哪种情况,kafka只对已提交的消息做持久化保证。 第二,也就是最基本的条件,虽然kafka集群是分布式的,但也必须保证有足够broker正常工作,才能对消息做持久化做保证。...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。...kafka通过先消费消息,后更新offset,来保证消息不丢失。但是这样可能会出现消息重复的情况,具体如何保证only-once,后续再单独分享。
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?...对于网络通讯来说,解决丢数据最好的办法就是,消息确认机制,而rabbitmq里面是通过两个方式来保证:一种是事务机制,这个是在amqp协议层面保证的,具体操作如下所示: RabbitMQ中与事务机制有关的方法有三个...confrim方式使用的API: https://godoc.org/github.com/streadway/amqp#Channel.Confirm 场景2: 消费者从queue中获取消息如何保证不丢失...参考文章:https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/60875666 场景3: rabbitmq内部如何保证不丢失消息?
但是如果不刷新到磁盘,就会发生MySQL服务宕机数据会丢失现象。MySQL在这里的处理方案是: 等待合适的时机将批量的「脏页」异步刷新到磁盘。 先快速将更新的记录以日志的形式刷新到磁盘。...「Doublewrite Buffer」和「redo log」都是恢复数据的,不冲突吗?...不冲突,「Doublewrite Buffer」是对「页损坏现象」的整个数据页进行恢复,Redo Log只能对某次的DML操作进行恢复。...总结 InnoDB通过以上的操作可以尽可能的保证MySQL不丢失数据,最后再总结一下MySQL是如何保障数据不丢失的: 为了避免频繁与磁盘交互,每次DML操作先在「Buffer Pool」中的缓存页中执行...通过以上步骤,MySQL做到了尽可能的不丢失数据。
但是,MySQL作为一个存储数据的产品,怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的,感兴趣的可以跟随本文一探究竟。...「Doublewrite Buffer」和「redo log」都是恢复数据的,不冲突吗?...不冲突,「Doublewrite Buffer」是对「页损坏现象」的整个数据页进行恢复,Redo Log只能对某次的DML操作进行恢复。...总结InnoDB通过以上的操作可以尽可能的保证MySQL不丢失数据,最后再总结一下MySQL是如何保障数据不丢失的:为了避免频繁与磁盘交互,每次DML操作先在「Buffer Pool」中的缓存页中执行,...通过以上步骤,MySQL做到了尽可能的不丢失数据。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文,快来和我瓜分大奖!
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。...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。 ?
HashSet 不重复主要add 方法实现,使用 add 方法找到是否存在元素,存在就不添加,不存在就添加。...HashSet 主要是基于HashMap 实现的,HashMap 的key就是 HashSet 的元素,HashSet 基于hash 函数实现元素不重复。
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