在当今互联网时代，秒杀活动成为了各大电商平台吸引用户的重要手段。然而，秒杀活动的高并发场景对系统的性能和稳定性提出了巨大的挑战。为了保证秒杀链路中的事务一致性，我们需要借助Redis和MQ这两个强大的工具。本文将详细介绍Redis与MQ如何保证事务一致性，并给出相应的代码demo。
mq是个好东西，我们都在用。这也决定了mq应该是高高高可用的。某团就因为这个组件，出了好几次生产事故，呵呵。
问题点：如果更新Redis失败，同时在将数据发到MQ之前的时间，应用重启了，这时候MQ就没有需要更新的数据，如果Redis对所有数据没有设置过期时间，同时在读多写少的场景下，只能通过人工介入来更新缓存。
我们小伙伴应该都听说够消息中间件MQ，如：RabbitMQ，RocketMQ，Kafka等。引入中间件的好处可以起到抗高并发，削峰，业务解耦的作用。
在去年编写自动化测试平台的时候，因为存在发送邮件、异步执行自动化任务、执行定时任务、模块解耦等需求。需要使用MQ，我选择的是RabbitMQ。
原文链接：https://url.cn/57Tclci
近期发现，开发功能的时候发现了一个 mq 消费顺序错乱（历史遗留问题），导致业务异常的问题，看看我是如何解决的
了解过TCC分布式事务的都知道它有三个阶段：try，confirm，cancel，但很多文章就只有原理图，和对原理图的解释，看一遍也留不下印象，这里用实际场景举个例子，说明TCC分布式事务原理
虽然现在只用到了 Redis 一个中间件，但设计个 middleware 包，会方便以后扩展添加其他中间件，如 Kafka 或 RocketMQ 等。
之后通过消息通知服务异步下单，若第4步异步下单失败，重试操作，试图重新生成订单，MQ的消息也可回溯。
关于 Apache InLong 作为业界首个一站式开源海量数据集成框架，Apache InLong（应龙） 提供了自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，方便业务快速构建基于流式的数据分析、建模和应用。目前 InLong 正广泛应用于广告、支付、社交、游戏、人工智能等各个行业领域，服务上千个业务，其中高性能场景数据规模超百万亿条/天，高可靠场景数据规模超十万亿条/天。 InLong 项目定位的核心关键词是“一站式”和“海量数据”。对于“一站式”，我们希望屏蔽技术细节、提供完整数据集成及配套服务，实现开箱即
细心的你可能发现了，本系列课程中竟然出现了三个课时都是在说消息队列，第 10 课时讲了程序级别的消息队列以及延迟消息队列的实现，而第 15 课时讲了常见的消息队列中间件 RabbitMQ、Kafka 等，由此可见消息队列在整个 Java 技术体系中的重要程度。本课时我们将重点来看一下 Redis 是如何实现消息队列的。
首先我们来看一下消息的传输流程。消息生产者–>MQ–>消息消费者；消息生产者发送消息到MQ服务器，MQ服务器存储消息，消息消费者监听MQ的消息，发现有消息就消费消息。
在程序员这个圈子打拼了太多年，见过太多的程序员使用redis，其中一部分喜欢把redis做缓存（cache）使用，其中最典型的当属存储用户session，除此之外，把redis作为消息队列使用也不在少数，可见redis在互联网中应用是多么的广泛。
如果一个饭店只有一个服务员，并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务，还需要负责炒菜服务，显然这样的话，只能是先处理完第一个客人所有的点餐，烧菜任务后，才能去处理下一个客人的点餐，烧菜任务，这样显然把任务给串行化了，效率大大降低。
但 Redis 又无法有效利用，这就形成了内存碎片，内存碎片不会统计在 used_memory 中。
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其中 Redis 和 MySQL 都是之前搭建在云端的 K8S 上的 主从 结构，用 Traefik 做总网关。
消息队列是存储数据的一个中间件，可以理解为一个容器。生产者生产消息投递 到队列中，消费者可以拉取消息进行消费，如果消费者目前没有消费的打算，则消息队列会保留消息，直到消费者有消费的打算。
提高系统性能首先考虑的是数据库的优化，之前一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》中有提到过开发中，针对数据库需要注意的事项。但是数据库因为历史原因，横向扩展是一件非常复杂的工程，所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前。 不管是无限的横向扩展服务器，还是纵向阻隔到达数据库的流量，都是这个思路。阻隔直达数据库的流量，缓存组件和消息组件是两大杀器。之前文章《Redis常见的应用场景解析》已经描述了最常用的缓存组件redis的应用场景，那么今天，就重点说说MQ的应用场景。
消息队列(message queue) 可以分为两部分,即消息(message)与队列(queue),它是分布式系统中重要的组件，其通用的使用场景可以简单地描述为:
刚开始因为用的不多，整体还在可控范围内，后续随着业务的持续迭代，项目间出现需要通信的情况，就开始混乱难以维护，然后就是被迫开始重构，统一消息组件。
由于 MySQL 类带 Schema 类存储系统的设计问题，不支持快速的列扩充，实际业务中，一个业务实体的属性随着业务的发展是一定会膨胀的。这样持续在 MySQL 上加列往往就会捉襟见肘。比如我的历史业务订单表有 50 个字段，虽然会对历史数据进行归档，但在线上还是会有千万甚至亿级的数据，这时候在 MySQL 上加列一般使用 PTOSC 或者 Ghost 来改表，两者设计有区别，但缺点都一样：慢。
在这个商业世界中，如果你占领了概念高地就意味着有种先天的优势。就好比你给自己起了一个名字叫Java。
DMServer Framework 主要属性： 四个模块部署在不同服务器，双层部分考虑主备和分布式部署。 架构可依据具体前端需求进行裁剪，灵活配置。 gate用于业务框架分布式部署，在业务量可控范围可取消，做集中控制。 所有除gate服务均挂载在MQ上，需要做集群的服务以MQ队列名称做为集群名称，一个集群提供一个MQ队列，无集群默认提供一个MQ队列。集群上的节点以竞争方式消费队列数据。 对app只开放gate和proxy，gate以短连接形式获取proxy地址，proxy为长连接。 Maintain需要
我目前做活动商品库存,活动开始前把活动信息和商品库存量预热到redis里去了,10W qps以内基本没问题.
先说一下领劵中心的项目吧，这个项目就类似京东app的领劵中心，当然图是截取京东的，公司的就不截了。。。
Redis 5 新特性中，Streams 数据结构的引入，可以说它是在本次迭代中最大特性。它使本次 5.x 版本迭代中，Redis 作为消息队列使用时，得到更完善，更强大的原生支持，其中尤为明显的是持久化消息队列。
消息队列（MQ）在现代分布式系统中扮演着至关重要的角色，它们用于解耦系统组件、提高可伸缩性和确保数据可靠传输。然而，MQ 中的消息可能会出现重复消费的情况，这可能会导致不期望的结果。在本文中，我们将深入探讨MQ中的重复消费问题，并介绍如何避免它以及如何实现幂等性来确保数据的正确性。
阿粉的小学弟最近开始了面试，毕竟也算是工作过一两年的人，现在面试也都开始造飞机了，小学弟开始在面试官面前疯狂造飞机了，也不知道这个飞机好不好用，而开始造飞机的这块内容，就是关于 Redis 的，而面试官问 Redis 的最多的问题，就是如何保证你的 Redis和 MySQL 数据的一致性？接下来我们分别分几种情况来考虑一下这个问题吧。
MQ全称为Message Queue-消息队列，是一种应用程序对应用程序的消息通信，一端只管往队列不断发布信息，另一端只管往队列中读取消息，发布者不需要关心读取消息的谁，读取消息者不需要关心发布消息的是谁，各干各的互不干扰。
在系统开发初期，很容易出现这样一种情况：不同业务线上开发人员，因为技术栈和版本时间的影响，在选型的时候会优先使用自己熟悉的，例如MQ中间件常用的：Kafka、Rocket、Rabbit等，这样很容易忽略各个项目之间的组件差异问题；
为了保证多条命令组合的原子性，Redis提供了简单的事务功能以及集成Lua脚本来解决这个问题。简单介绍Redis中事务的使用方法以及它的局限性。
面试官：继上次聊的MQ的问题，想再问问有了解过MQ如何保证其高可用性吗？这个可以简单聊聊吗
队列上并没有TTL标记, 所以这不是TTL队列, 这个时候不要启动消费者, 直接启动生产者, 发送一条消息
Broker：接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker
看这样的业务场景，A系统发送数据到 B、C、D 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？A系统负责人几乎崩溃......
本文先提供一个没有采用的方式--采用事务加select for update的形式
我们在开发时会遇到需要使用即时通讯的场景，当然，实现方式很多，Socket、MQTT、Netty....等等。
这种数据同步的代码跟业务代码糅合在一起会不太优雅，能不能把这些数据同步的代码抽出来形成一个独立的模块呢，答案是可以的。
消息重复和幂等问题是很常见的问题，这俩问题基本可以放在一起。 既然是消费消息，那肯定要考虑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即实际生产上的系统设计问题。
消息队列（Messeage Queue，MQ）是在分布式系统架构中常用的一种中间件技术，从字面表述看，是一个存储消息的队列，所以它一般用于给 MQ 中间的两个组件提供通信服务。
你好，我是 Guide。这篇文章分享的是一位读者的 2022 年跳槽面试经历，希望对你有帮助。
前段时间遇到一个棘手问题，mq消费速度突然从30/s变成1/s，而且还持续了很长的一段时间，吓得我赶紧动手排查问题。但是mq消费速度慢的原因，可能有很多种（例如mysql、jvm、redis、mq、代码问题等）。为了可以快速定位问题点，博主直接通过Arthas工具进行问题的排查和追踪。
前阵子参加业务部门的技术方案评审，故事的背景是这样：业务部门上线一个专为公司高管使用的系统。这个系统技术架构形如下图
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