一、为什么要保证顺序 消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。...例如，业务上产生三条消息，分别是对数据的增加、修改、删除，而如果没有保证顺序消费，结果可能是删除、修改、增加，本来数据最终要删除、结果变成增加。...二、RabbitMQ顺序消费模式 一个Queue，有多个Consumer去消费，这样就会造成顺序的错误，Consumer从MQ里面读取数据是有序的，但是每个Consumer的执行时间是不固定的，无法保证先读到消息的...Consumer一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行，造成数据顺序错误。...三、kafka顺序消费模式 具有顺序的数据写入到了不同的partition里面，不同的消费者去消费，但是每个consumer的执行时间是不固定的，无法保证先读到消息的consumer一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行
Producer kafka 发送消息 KafkaTemplate // 相同的key会发送到同一分区上 @Override public ListenableFuture<SendResult<K...partition, K key, @Nullable V data) { return send(this.defaultTopic, partition, key, data); } kafka...发送消息-默认分区实现 默认分片 org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner#partition public int...监听获取消息 @KafkaListener(topics = "topic1", groupId = "fooGroup") public void listen(String kms) { logger.info...监听获取消息实现 获取分片 org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer.ListenerConsumer#seekPartitions
要想实现消息有序，需要从Producer和Consumer两方面来考虑。 如果对Kafka不了解的话，可以先看这篇博客《一文快速了解Kafka》。 针对消息有序的业务需求，还分为全局有序和局部有序。...当Producer按顺序发消息给Broker，但进入Kafka之后，这些消息就不一定进到哪个Partition，会导致顺序是乱的。...而且对应的consumer也要使用单线程或者保证消费顺序的线程模型，否则会出现下图所示，消费端造成的消费乱序。 ?...如下图所示，在不增加partition数量的情况下想提高消费速度，可以考虑再次hash唯一标识（例如订单orderId）到不同的线程上，多个消费者线程并发处理消息（依旧可以保证局部有序）。 ?...该参数指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。它的值越高，就会占用越多的内存，同时也会提升吞吐量。把它设为1就可以保证消息是按照发送的顺序写入服务器的。
顺序读写 众所周知，Kafka 是将消息记录持久化到本地磁盘中的，一般人会认为磁盘读写性能差，可能会对 Kafka 性能如何保证提出质疑。...保证消息顺序 在将消息发送到 Kafka 的时候，我们需要指定topic，也就是明确的将消息发送到 Kafka 中的某个主题；而在 Kafka 中，每个topic下的数据则是又存储在partition之中...因此，其大致结构如下图所示： 由于消息都是存储在partition之中的，而且同一个partition用一个write ahead log组织，因此可以保证顺序，但不同partition之间是不能保证顺序的...这样的配置，严格保证了 Kafka 收到消息以及消费者消费消息的顺序，但是却也严重降低了 Kafka 的吞吐量，因此在使用前，请慎重评估。...kafka分布式的情况下，如何保证消息的顺序?
如何保证消息的顺序性？ 分析 其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。...Kafka：比如说我们建了一个 topic，有三个 partition。...消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。...因为如果消费者是单线程消费处理，而处理比较耗时的话，比如处理一条消息耗时几十 ms，那么 1 秒钟只能处理几十条消息，这吞吐量太低了。而多个线程并发跑的话，顺序可能就乱掉了。...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。
RabbitMQ可能出现的消息顺序不一致问题 消息中间件都是消息队列,也就是说我们发布消息是顺序的,到消息中间件中也是有顺序的,并且消费者从消息队列中取消息也是顺序的,那么消息可能从哪里乱序呢??...mysql基础库里的数据到操作库 我们在基础mysql里增删改一条数据，对应出来了增删改3条binlog(数据库更新的SQL语句信息)，接着这三条binlog发送到MQ里面，到消费出来依次执行.需要保证人家是按照顺序来的...,不然本来是有顺序性的：增加、修改、删除；系统换了顺序执行成了删除、修改、增加，就错了。...RabbitMQ可能出现的顺序不一致问题--主要因为只由一个queue后,好几个消费者进行消费,他们互相之间不知道彼此顺序 那如何保证消息的顺序性呢？...rabbitmq： 拆分多个queue，每个queue对应一个consumer,然后把需要保证顺序的数据刷到一个consumer中,不需要保证顺序的随便发给concumer接收 或者还是一个queue,
你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...Kafka：比如说我们建了一个 topic，有三个 partition。...消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。...因为如果消费者是单线程消费处理，而处理比较耗时的话，比如处理一条消息耗时几十 ms，那么 1 秒钟只能处理几十条消息，这吞吐量太低了。而多个线程并发跑的话，顺序可能就乱掉了。 ?...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。 ?
顺序读写 众所周知，Kafka 是将消息记录持久化到本地磁盘中的，一般人会认为磁盘读写性能差，可能会对 Kafka 性能如何保证提出质疑。...保证消息顺序 在将消息发送到 Kafka 的时候，我们需要指定topic，也就是明确的将消息发送到 Kafka 中的某个主题；而在 Kafka 中，每个topic下的数据则是又存储在partition之中...partition之间是不能保证顺序的。...这样的配置，严格保证了 Kafka 收到消息以及消费者消费消息的顺序，但是却也严重降低了 Kafka 的吞吐量，因此在使用前，请慎重评估。...Apache kafka是如何实现消息的精确一次（Exactly-once-semantics）语义的？ kafka分布式的情况下，如何保证消息的顺序?
前言 Kafka 提供了数据高可靠的特性， 但是如果使用不当， 你可能无法享受到这一特性， 今天我们就来看看如何正确的使用Kafka 保证数据的不会丢失吧！...生产者的正确的消息发送方式 Kafka为生产者生产消息提供了一个 send(msg) 方法, 另有一个重载的方法send(msg, callback), send(msg) 该方法可以将一条消息发送出去...， 但是对发送出去的消息没有掌控能力， 无法得知其最后是不是到达了Kafka， 所以这是一种不可靠的发送方式， 但是也因为客户端只需要负责发送， 所以具有较好的性能。...acks=1 当leader接受到消息就会直接给客户端返回成功， 一般情况下这种模式都能很好的保证数据的不丢失， 只有在laeder接受到数据， 然后还没来得及同步到follower...， 也能保证在一些情况下， 某台Broker宕机导致数据无法达到3个副本时， 依然可以正常写入数据。
面试题 如何保证消息的顺序性？ 面试官心理分析 其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。...你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...Kafka：比如说我们建了一个 topic，有三个 partition。...消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。...因为如果消费者是单线程消费处理，而处理比较耗时的话，比如处理一条消息耗时几十 ms，那么 1 秒钟只能处理几十条消息，这吞吐量太低了。而多个线程并发跑的话，顺序可能就乱掉了。
某个公司面试真题,消息中间件如何保证消息的顺序性 首先我们常用的消息中间有kafka和Rabbitmq，我们今天就说说这两种中间件的顺序问题 RabbitMQ 一个queue,多个consumner进行消费...,比如向Rabbitmq中发三条消息，而我们的三个消费者进行消费,有的消费者吞吐量高,就先进行消费了，就会导致顺序问题，如下图 解决方案 消息顺序问题,我们有两种方案 建立多个queue，让每一个queuq...对应一个消费者， 一个queue,一个消费者，然后消费者内部使用队列进行排序,然后交给底层不同的线程处理 基本思想都是一样，就是每一个队列都有一个线程去消费,如下图 kafka 我们知道kafka的消息在每一个分区是有顺序的...，但是整体是无顺序的，当我们消费者消费同一个分区时候理论是可以保证消息的顺序性，仅仅当我们的消费者只有一个线程进行消费的时候，这种性能会很差，因此如果存在多个线程消费就会导致顺序问题 解决方案 我们可以在消费者中建立多个队列...，然后根据相同的可以，放入同一个queue中,然后每一个队列一个消费者去消费，这样就可以保证了消息的顺序性，如下图
面试官心理分析 其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。...你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...Kafka：比如说我们建了一个 topic，有三个 partition。...也就是说，需要保证顺序的消息存到了相同的内存队列，然后由一个唯一的 worker 去处理。...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。
一、kafka 消息服务器 kafka brokers 顺序接收客户端请求，将消息顺序追加到 partition 尾部，kafka 能保证单个分区里消息的顺序性。...二、发送方 由第一点可知，我们只要把消息按顺序发送到同一个分区就好了。但这里也存在几个问题： 怎么保证要发送的消息的顺序性？ 使用唯一的一个全局 producer 怎么把顺序的消息发送到同一个分区？...基于特定的分区策略将需要保障顺序的消息路由到特定的分区 严格的消息顺序？...或者 max.in.flight.requests.per.connection <= 5 + 幂等：enable.idempotence = true 三、消费方 保证需要顺序消费的消息由同一个线程消费...开辟一定数量的工作线程，分别固定消费不同类别的顺序消息。
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？...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。...只要这个条件成立，kafka就能保证你的这条消息永远不会丢失。...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。
之前和几个朋友聊天，他们的公司都在用kafka来做消息队列，使用kafka到底会不会丢消息呢？如果丢消息了该怎么做好补偿措施呢？...kafka丢消息的三个节点 生产者push消息节点 先看一下producer的大概写入流程： producer先从kafka集群找到该partition的leader producer将消息发送给leader...所以在生产环境中我们可以选择模式2或者模式3来保证消息的可靠性，具体需要根据业务场景来进行选择，在乎吞吐量就选择模式2，不在乎吞吐量，就选择模式3，要想完全保证数据不丢失就选择模式3是最可靠的。...消费者pull消息节点 push消息时会把数据追加到Partition并且分配一个偏移量，这个偏移量代表当前消费者消费到的位置，通过这个Partition也可以保证消息的顺序性，消费者在pull到某个消息后...总结 本文我们主要说明了两个知识点： Kafka会产生消息丢失 使用Go操作Kafka如何配置可以不丢失数据 日常业务开发中，很多公司都喜欢拿消息队列进行解耦，那么你就要注意了，使用Kafka做消息队列无法保证数据不丢失
我觉得这个问题问得很频繁，而且非常经典，在这里我就以 Kafka 为例子，说说我对 Kafka 顺序消息的一些理解吧，如有理解不对的地方麻烦留言指点一下。...我们都知道无论是 Kafka 还是 RocketMQ，每个主题下面都有若干分区（RocketMQ 叫队列），如果消息被分配到不同的分区中，那么 Kafka 是不能保证消息的消费顺序的，因为每个分区都分配到一个消费者...，此时无法保证消费者的消费先后，因此如果需要进行消息具有消费顺序性，可以在生产端指定这一类消息的 key，这类消息都用相同的 key 进行消息发送，kafka 就会根据 key 哈希取模选取其中一个分区进行存储...但以上情况只是在正常情况下可以保证顺序消息，但发生故障后，就没办法保证消息的顺序了，我总结以下两点： 1、当生产端是异步发送时，此时有消息发送失败，比如你异步发送了 1，2，3 消息，2 消息发送异常重试发送...针对以上两点，生产端必须保证单线程同步发送，这还好解决，针对第二点，想要做到严格的消息顺序，就要保证当集群出现故障后集群立马不可用，或者主题做成单分区，但这么做大大牺牲了集群的高可用，单分区也会另集群性能大大降低
1 面试题 如何保证消息的顺序性？...2 考点分析 MQ必问话题 考察你是否了解顺序性 考察你是否有办法保证消息的顺序性,因为这是生产系统中常见的一个问题. 3 详解 3.0 案例 一个MySQL binlog同步系统,日同步数据达到上亿....在MySQL里增删改一条数据 即对应出增删改3条binlog 接着这三条binlog发送到MQ里面 消费出来依次执行 应该得保证消息按照顺序执行的吧!...3.1 顺序错乱的场景 3.1.1 rabbitmq 一个queue，多个consumer，这不明显乱了 3.1.2 kafka 一个topic，一个partition，一个consumer，内部多线程...，这也明显乱了 3.2 保证消息的顺序性 3.2.1 rabbitmq 拆分多个queue，每个queue一个consumer 就是多一些queue而已，确实麻烦点 或者就一个queue但是对应一个
在《消息顺序性为何这么难？》中，介绍了一种为了保证“所有群友展示的群消息时序都是一致的”所使用的“ID串行化”的方法：让同一个群gid的所有消息落在同一台服务器上处理。 ID串行化是如何实现的呢？...这里的“服务层”至关重要，ID串行化保证的是，同一个群gid的消息落在同一个服务上。 画外音：服务集群有很多节点，如果能落在同一个服务节点上，就可以利用这个服务节点做消息串行化。...画外音：为了保证高可用，连接池会对集群中的每个服务都建立连接。...gid的消息落在同一个服务上呢？...只要传入群gid，就能够保证同一个群的请求获取到同一个连接，从而使请求落到同一个服务上。
上一篇文章「保证严格的消息顺序消费究竟有多难？」简单描述了对消息顺序消费的一些理解，上一篇文章中的第二个故障问题，感觉没描述清楚，现在我以 Kafka 为例子，继续分析一波。...从上一篇文章中分析可知，想要保证消息顺序消费，只需要保证生产端消息发送处在同一分区即可，但现实情况往往会遇到很多意外情况，下面我就盘点一下 Kafka 集群中有哪些意外情况会打乱消息的顺序。...1、分区变更的情况 假设有集群中有两个分区的主题 A，生产端需要往分区 1 发送 3 条顺序消息，我们都知道生产端是根据消息 Key 取模计算决定消息发往哪个分区的，如果此时生产端发送第三条消息前，主题...A 增加了一个分区，生产端根据 Key 取模得出的分区号就不一样了，第三条消息路由到其它分区，结果就是这三条顺序消息就不在同一个分区了，此时就不能保证这三条消息的消费顺序了。...多副本情况下，发送端同步发送，acks = all，即保证消息都同步到全部副本后，才返回发送成功，保证了所有副本都处在 ISR 列表中，如果此时其中一个 broker 宕机了，也不会导致分区不可用的情况
发送端 发送端不能异步发送，异步发送在发送失败的情况下，就没办法保证消息顺序。 比如你连续发了1，2，3。 过了一会，返回结果1失败，2, 3成功。你把1再重新发送1遍，这个时候顺序就乱掉了。...存储端 对于存储端，要保证消息顺序，会有以下几个问题： （1）消息不能分区。也就是1个topic，只能有1个队列。在Kafka中，它叫做partition；在RocketMQ中，它叫做queue。...比如你当前的机器挂了，上面还有消息没有消费完。此时切换到其他机器，可用性保证了。但消息顺序就乱掉了。...，如此便可严格保证Kafka消息的顺序 3....Topic逻辑结构 Topic可分为多个Parition; Parition内部保证数据的有序，按照消息写入顺序给每个消息赋予一个递增的offset; 为保证数据的安全性，每个Partition有多个Replica
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