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消费端如何保证消息队列MQ的有序消费

尽管消费端在拉取消息时是有序的，但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序。...按业务逻辑，商品信息的最终状态需要以消息A和消息B综合为准。 看似一个比较常见的同步写数据库，异步发送消息的场景，但实际上需要保证消息的有序消费。...修改的字段，而不会全量插入 ware = selectWareById(ware.getId); #获取商品的全量信息（此时是最新的），用于将它放入到消息队列中 syncMq(ware); #异步发送mq...例如：消费端消费消息B，执行到获取时间戳缓存之后，并在重新设置新的缓存之前，此时另一个消费端恰好也正在消费B它也正执行到获取时间戳缓存，由于消息A此时并没有更新缓存，消息A拿到的缓存仍然是旧的缓存，这时就会存在两个消费端都认为自己所消费的消息时最新的...这是从业务角度保证消息在消费端有序消费。通过在消息发送端全量发送消息以及在消息消费端缓存时间戳就可以保证消息的有序消费。 在上述场景中是先同步写入MySQL，再获取商品全量数据，接着再异步发送消息。

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谈谈mq消息消费的几种方式

mq系列文章 对mq了解不是很多的，可以看一下下面两篇文章: 聊聊mq的使用场景 聊聊业务系统中投递消息到mq的几种方式 聊聊消息消费的几种方式 如何确保消息至少消费一次 如何保证消息消费的幂等性 本章内容...从消费者的角度出发，分析一下消息消费的两种方式： push方式 pull方式 push方式 消息消费的过程： 1. mq接收到消息 2. mq主动将消息推送给消费者（消费者需提供一个消费接口） mq属于主动方...，消费者属于一种被动消费，一旦有消息到达mq，会触发mq推送机制，将消息推送给消费者，不管消费者处于何种状态。...消费者代码较少：对于消费者来说，只需提供一个消费接口给mq即可；mq将接收到的消息，随即推送到指定的消费接口 2....消息实时性比较高：对于消费者来说，消息一旦到达mq，mq会立即推送给消费者 缺点： 1.消费者属于被动方，消息量比较大时，对消费者性能要求比较高；若消费者机器资源有限，可能会导致压力过载，引发宕机的情况

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消费端如何保证消息队列MQ的有序消费

尽管消费端在拉取消息时是有序的，但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序。...按业务逻辑，商品信息的最终状态需要以消息A和消息B综合为准。 看似一个比较常见的同步写数据库，异步发送消息的场景，但实际上需要保证消息的有序消费。...修改的字段，而不会全量插入 ware = selectWareById(ware.getId); #获取商品的全量信息（此时是最新的），用于将它放入到消息队列中 syncMq(ware); #异步发送mq...例如：消费端消费消息B，执行到获取时间戳缓存之后，并在重新设置新的缓存之前，此时另一个消费端恰好也正在消费B它也正执行到获取时间戳缓存，由于消息A此时并没有更新缓存，消息A拿到的缓存仍然是旧的缓存，这时就会存在两个消费端都认为自己所消费的消息时最新的...这是从业务角度保证消息在消费端有序消费。通过在消息发送端全量发送消息以及在消息消费端缓存时间戳就可以保证消息的有序消费。 在上述场景中是先同步写入MySQL，再获取商品全量数据，接着再异步发送消息。

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【SpringBoot MQ 系列】RabbitListener 消费基本使用姿势介绍

配置 首先创建一个 SpringBoot 项目，用于后续的演示 springboot 版本为2.2.1.RELEASE rabbitmq 版本为 3.7.5 （安装教程可参考: 【MQ 系列】springboot...消费消费，没有数据，怎么消费呢？...channel.basicNack(deliveryTag, false, true); } } 请注意，方法多了两个参数 deliveryTag: 相当于消息的唯一标识，用于 mq...辨别是哪个消息被 ack/nak 了 channel: mq 和 consumer 之间的管道，通过它来 ack/nak 当我们正确消费时，通过调用 basicAck 方法即可 // RabbitMQ...: 并发消费 当消息很多，一个消费者吭哧吭哧的消费太慢，但是我的机器性能又杠杠的，这个时候我就希望并行消费，相当于同时有多个消费者来处理数据 要支持并行消费，如下设置即可 @RabbitListener

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MQ那点破事！消息丢失、重复消费、消费顺序、堆积、事务、高可用....

而消费端拉取并消费消息时，也是希望按正常的状态机流程进行。所以对消息就有了顺序要求。解决思路： 1、该topic强制采用一个分区，所有消息放到一个队列里，这样能达到全局顺序性。但是会损失高并发特性。...2、局部有序，采用路由机制，将同一个订单的不同状态消息存储在一个分区partition，单线程消费。...先进行本地数据库操作，处理成功后，再发送MQ消息，由消费端进行后续操作。比如：电商订单下单成功后，要通知扣减库存。 这两者一定要保证事务操作，否则就会出现数据不一致问题。...另外，在消费环节，也可能出现数据不一致情况。我们可以采用最终一致性原则，增加重试机制。 事务消息是如何实现？...时间未收到生产者的二次确认commit或rollback，MQ对生产者发起反向回查 6、生产者查询事务执行最终状态 7、根据查询事务状态，再次提交二次确认 关于分布式事务问题，除了事务消息，还有哪些解决方案

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不使用 MQ 如何实现 pubsub 消息消费场景？

那么，有没有可能不使用 MQ 来实现 pub/sub 的场景呢？答案是肯定的。...基于 DB 的 pub/sub 方案 Apollo 在实现上述场景时，并没有选用基于 MQ 来进行实现，而是通过数据库实现了一个简单的消息队列。示意图如下： ?...ReleaseMessage 表插入一条消息记录 Config Service 中有一个线程会每秒扫描一次 ReleaseMessage 表，看是否有新的消息记录（怎么判断是不是新消息呢，怎么保证每个 client 不会重复消费呢...大致思路为：如果在 60 秒内没有该客户端关心的配置发布，那么会返回 Http 状态码 304 给客户端；如果有该客户端关心的配置发布，请求就会立即返回，客户端从返回的结果中获取到配置变化的 namespace

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mq要如何处理消息丢失、重复消费？

异步处理又分为：开启线程 和 使用mq。线程处理有比较致命的弊端，如果服务器重启，线程里的数据会丢失。 接下来，我们的重点放在mq上。 ?...支付宝从账户a减5000，接着往本地消息表中写入一条消息记录，confirm_status为待确认，然后发送mq消息。注意，支付宝这边的扣款和写本地消息表要在同一事务中。...如果余额宝这边消息丢失了，支付宝有个job会每个5分钟扫描一次本地消息表中confirm_status为待确认状态的记录，重新发送一次消息，这样余额宝又可以重新处理了。...余额宝消费消息之后，先从余额宝的本地消息表中查一下，该消息有没有消费过，如果已经消费过了，则直接调用支付宝消息确认api，修改confirm_status为已确认，避免下次支付宝的job重复发消息。...总结：通过在mq的生产者和消费者两端分别增加本地消息表，并且在生成者端增加定时job扫描待确认状态的记录，重新发送消息，可以解决：消息丢失 和 重复消费 问题。

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MQ消费端线程“突然挂掉”？？或许只是异常没catch

文章目录 现场还原 排查--追踪线程 现场还原 消费端实现了MessageListenerConcurrently监听接口，然后实现了consumeMessage这个方法。...此方法中，我开了线程池去执行消费消息的逻辑，但是走到一行打印日志的代码时候，突然不执行了。 ? 然后就没了，也没有报任何异常，下面的其他逻辑也没有执行。我怀疑是线程挂了。...观察这个mq-incr-pool-4线程在干嘛，是否存在等。 结果发现并没有这个mq-incr-pool-4线程，说明这个线程挂了。 ? 那为啥会挂呢？还没有任何报错日志。...consumeMessage 方法中所有的异常，都会被catch住，日志会打到mq中间件里面，所以我这里并没有。...并在此监听中消费信息，并返回消费的状态信息 consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs,

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面试题-MQ如何保证消息不被重复消费(三)

面试题,如果消息重复了,我们应该如何处理呢 首先,我们不管用什么消息中间件，都会有重复消费的消息的可能，此时如何解决呢 比如，我们的kafka,每一条消息都有一个offset,唯一标识这个条消息，默认情况下...，消费者在消费完消息之后，然后在提交这个offset,消费者更才会认为消息被消费了,但是，我说的是但是,在消费这个提交offset此刻，我们的消费者重启了，没有到这个提交，我们的消费者更就不知道消费者消费了...，然后消费者更会继续消费消息，此时消费者就会重复消费消息 这个种问题如何解决呢， 第一种,消费者，先查一下数据库，看看有没有数据，如果有，可以不消费，或者更新 第二种,把消息放到redis里面，看看有没有...，没有的话，我们再去消费 第三种，直接在表里建立一个唯一索引，如果重复，直接报错，防止重复插入 其实就是让我们的消费者保证幂等性，就可以了

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MQ消费端线程“突然挂掉”？或许只是异常没catch

文章目录 现场还原 排查--追踪线程 现场还原 消费端实现了MessageListenerConcurrently监听接口，然后实现了consumeMessage这个方法。...此方法中，我开了线程池去执行消费消息的逻辑，但是走到一行打印日志的代码时候，突然不执行了。 然后就没了，也没有报任何异常，下面的其他逻辑也没有执行。我怀疑是线程挂了。...观察这个mq-incr-pool-4线程在干嘛，是否存在等。 结果发现并没有这个mq-incr-pool-4线程，说明这个线程挂了。 那为啥会挂呢？还没有任何报错日志。...看源码便知道， consumeMessage 方法中所有的异常，都会被catch住，日志会打到mq中间件日志里面，所以我这里并没有。...并在此监听中消费信息，并返回消费的状态信息 consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs,

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关于MQ的几件小事（三）如何保证消息不重复消费

这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“setTrue()”函数就是一个幂等函数,无论多次执行，其结果都是一样的.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现....2.出现重复消费场景 （1）首先，比如rabbitmq、rocketmq、kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题。因为这个问题通常不是由mq来保证的，而是消费方自己来保证的。...（2）举例kafka来说明重复消费问题 kafka有一个叫做offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset代表他的序号，然后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，代表我已经消费过了，下次就算重启，kafka就会让消费者从上次消费到的offset来继续消费。...（4）、让生产者发送消息时，每条消息加一个全局的唯一id，然后消费时，将该id保存到redis里面。消费时先去redis里面查一下有么有，没有再消费。

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MQ45# 实战|RocketMQ不同可用区导致消费不均衡

下面是业务同学做的排除测试，另外容器当前在J/K可用区部署，而MQ集群部署在B/G/F区。...二、积压监控 在迁移容器的过程中，同时有容器消费和ECS消费的节点，通过分区积压进行对比。 ECS消费分区积压监控 备注： 明显ECS的节点没有什么积压。...容器消费分区积压监控 备注： 积压较多的分区分布在容器节点。 三、可用区耗时监控 J/F可用区延迟 G/B/K可用区延迟 备注： J/K区的延迟比其他可用区多0.5ms左右。...四、解决措施 既然由于可用区延迟引起，可以考虑一下几种措施： 1.将MQ集群迁移到J/K可用区 由于其他可用区还有重要业务，明显不可行。...3.提高消费能力 通过提高部署容器节点和增加消费线程池大小来提高消费能力可以起到立竿见影的效果。 ----

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消息队列(MQ)之生产者-消费者 | 一文搞定

这种场景下就可以用 MQ ，在下单的主流程（比如扣减库存、生成相应单据）完成之后发送一条消息到 MQ 让主流程快速完结，而由另外的单独线程拉取MQ的消息（或者由 MQ 推送消息），当发现 MQ 中有发货或发短信之类的消息时...不同的MQ针对消息丢失的处理和解决方案都有所不同，但是肯定都是从生产者和消费者两端进行分析的。...消费者端丢消息 一般消费者丢了消息的原因就是从MQ中取到了消息，但是可能消费失败了需要重新消费，但是MQ中已经没有该条消息了，这样的话可以通过消费者端手动确认的机制，或者让生产者端重发消息的方式 消费者怎么得到消息队列的数据...: 消息重复消费了怎么办啊？...RabbitMQ 中的概念模型 消息模型 所有 MQ 产品从模型抽象上来说都是一样的过程:消费者（consumer）订阅某个队列。

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破案了卧槽---从MQ消费的逻辑怎么改代码都不生效

一个从MQ消费的逻辑怎么改代码都不生效，来来回回折腾好几遍，怎么都搞不明白 在消费逻辑里加了日志，发现也tm不打印，逻辑怎么改似乎都没反映，但是偏偏别的业务改动都是生效的，只有从MQ消费的逻辑不生效...最后看MQ消费者数量发现了问题，我测试环境只有两台机器，MQ消费者只有40个，但是我在MQ管理平台上看到了120个消费者，运维偷偷给我加机器了？...这个问题非常难发现，因为所有的流量运维已经切换了,日志系统也切换了，包括你的监控系统你的正常非消费业务都走的新服务器自然改动都是生效的，但是所有服务都不再接管你之前的服务，只有消费队列逻辑会落到这个旧服务...不看消费者数量真不好发现这个问题。

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MQ 有可能发生重复消费，如何避免，如何做到幂等

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。1. 什么是重复消费？重复消费是指同一条消息在MQ中被消费多次的情况。...这种情况可能由多种原因引起，例如网络问题、消费者故障、MQ系统问题等。无论是什么原因，重复消费都可能导致系统中数据的不一致性和错误。2. 为什么需要避免重复消费？在分布式系统中，数据的一致性至关重要。...资源浪费：重复消费会占用系统资源，降低系统的性能和可伸缩性。3. 如何避免重复消费？3.1. 唯一消息标识为了避免重复消费，每条消息应该有一个唯一的标识符，通常是消息ID。...在MQ消费中，实现幂等性是避免重复消费的关键。为了实现幂等性，你需要确保消息处理操作是幂等的。这通常涉及到对相同消息的多次处理不会产生不同的效果。

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消息队列的那些破事儿，你不好奇吗？

下单写库了，但是消息消费者在送积分的时候失败了，就会造成数据不一致的情况，即该业务流程的部分数据写库了，另外一部分没有写库。...导致消息丢失问题的原因挺多的，生产者、mq服务器、消费者 都有可能产生问题，我在这里就不一一列举了。最终的结果会导致消费者无法正确的处理消息，而导致数据不一致的情况。...如果消费者收到同一个订单的两条消息，第一条消息的状态是下单，第二条消息的状态是支付，这是没问题的。但如果第一条消息的状态是支付，第二条消息的状态是下单就会有问题了，没有下单就先支付了？...4.2 数据一致性问题 我们都知道数据一致性分为： 强一致性 弱一致性 最终一致性 而mq为了性能考虑使用的是最终一致性，那么必定会出现数据不一致的问题。...订单有：下单、支付、完成、退货等状态，这些状态是有先后顺序的，如果顺序错了会导致业务异常。 解决这类问题之前，我们先确认一下，消费者是否真的需要知道中间状态，只知道最终状态行不行？

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mq的那些破事儿，你不好奇吗？

下单写库了，但是消息消费者在送积分的时候失败了，就会造成数据不一致的情况，即该业务流程的部分数据写库了，另外一部分没有写库。 ?...导致消息丢失问题的原因挺多的，生产者、mq服务器、消费者 都有可能产生问题，我在这里就不一一列举了。最终的结果会导致消费者无法正确的处理消息，而导致数据不一致的情况。...如果消费者收到同一个订单的两条消息，第一条消息的状态是下单，第二条消息的状态是支付，这是没问题的。但如果第一条消息的状态是支付，第二条消息的状态是下单就会有问题了，没有下单就先支付了？ ?...4.2 数据一致性问题 我们都知道数据一致性分为： 强一致性 弱一致性 最终一致性 而mq为了性能考虑使用的是最终一致性，那么必定会出现数据不一致的问题。...订单有：下单、支付、完成、退货等状态，这些状态是有先后顺序的，如果顺序错了会导致业务异常。 解决这类问题之前，我们先确认一下，消费者是否真的需要知道中间状态，只知道最终状态行不行？ ?

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