RabbitMQ、RocketMQ、Kafka等消息队列如果不做任何的防护措施都是有可能出现消息重复消费的情况的。保证消息的不可重复消费一般都是需要开发人员来进行相对于的设置。Kafka 实际上有个 offset 的概念，每个写入的消息都会有一个 offset ，代表的是消息的序号，在 consumer 消费之后，每隔一段时间（定时定期），都会将自己消费过的 offset 进行提交，标识一下哪些数
在 Kafka 中，为了避免消息重复消费，可以采取以下几种方法：使用唯一的消息标识符：在生产者端，在发送消息时为每条消息生成一个全局唯一的标识符，并将该标识符作为消息的一部分发送到 Kafka。在消费者端，可以维护一个已消费消息的标识符集合，并在处理消息时检查标识符是否已存在于集合中，避免重复消费。设置适当的消费者偏移量提交策略：Kafka 提供了不同的消费者偏移量提交策略，可以通过配置来指定。常
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2023-08-28 23:38:04
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回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。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。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset
从Producer和Consumer两个角度分析重复消费的问题。Producer端消息重复场景Producer的send()方法可能会出现异常，配合生产者参数retries>0,生产者会在出现可恢复异常的时候进行重试。若出现不可恢复异常的时候，配合send()的异步发送方式，则可能在回调函数中进行消息重发。上述均可能导致消息重复。解决方法Kafka的幂等性就是为了避免出现生产者重试的时候出现
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2023-11-02 19:08:46
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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。面试题剖析回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一
如何保证消息不被重复消费：名词解释幂等性: 就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用。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。即不是通过配置MQ使用它自带的机制来保证，而是通过开发人员通过代码来保证，以kafka为例进行说明。kafka：k
文章目录Kafka1. Kafka如何保证不丢失消息？生产者数据的不丢失消费者数据的不丢失Kafka集群中的broker的数据不丢失2. Kafka中的消息是否会丢失和重复消费？1. 消息发送2. 消息消费3. Kafka 的设计是什么样的呢？4. 数据传输的事务定义有哪三种5. Kafka 怎么判断一个节点存活6. 生产者是否直接将数据发送到 broker 的 leader (主节点)7. K
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。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后 consumer 消费了数据之后，每隔一段时间（定时定期），会把自己消费过的
消息丢失/重复消费的场景：提交消息失败使用producer.send(msg)提交消息。因为没有回调结果，这时可能消息broker因为网络波动并没有收到，此时消息就丢失了。所以建议使用有回调函数的producer.send(msg,callback)。自动提交offset。可能你使用了多线程处理消息并且是自动提交。如果某个线程处理失败，并且没有显示地通知那么自动提交后就会丢失消息。Broker端丢
如图所示，RabbitMQ丢失消息的情况可以发生在上面任何一个节点。1.1 生产者没有成功把消息发送到MQa、丢失的原因：因为网络传输的不稳定性，当生产者在向MQ发送消息的过程中，MQ没有成功接收到消息，但是生产者却以为MQ成功接收到了消息，不会再次重复发送该消息，从而导致消息的丢失。b、解决办法： 有两个解决办法：事务机制和confirm机制，最常用的是confirm机制。事务机制：Rabbit
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？ 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。而无人机离开禁飞区域后我们需要将及时报警解除。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
目录如何防止消息丢失（消息的确认机制）如何防止消息的重复消费如何做到顺序消费如何防止消息丢失（消息的确认机制）其实就是消息的确认机制，我们从两个角度去思考：1.生产者这里（同步发送设置ack）；2.消费者生产者：当消息返回到生产者，返回ack，我们设置ack即可（-1，1，all）-1：到broker就返回ack1：到leader了就返回ackall：需要同步给副本，同步完返回ack（设置同步的分
# Redis避免RocketMQ消息重复消费
在使用消息中间件时，消息的重复消费是一个常见的问题。在RocketMQ中，为了保证消息的可靠性，消息消费可能会出现重复消费的情况，这对于一些需要保证消息处理的幂等性的场景来说是一个挑战。本文将介绍如何利用Redis来避免RocketMQ消息的重复消费，并给出相应的代码示例。
## 什么是RocketMQ
RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布
kafka怎么避免重复消费问题场景1. 应用程序异常关闭导致Offset未提交2. 消息量大导致Offset自动提交失败解决方法1. 提高消费端处理性能2. 生成md5用来判断是否消费过 问题场景1. 应用程序异常关闭导致Offset未提交首先，Kafka Broker上存储的消息都有一个Offset的标记，然后Kafka的消费者是通过Offset这个标记来维护当前已经消费的一个数据的。消费者每
首先需要思考下边几个问题：消息丢失是什么造成的，从生产端和消费端两个角度来考虑消息重复是什么造成的，从生产端和消费端两个角度来考虑如何保证消息有序如果保证消息不重不漏，损失的是什么大概总结下消费端重复消费：建立去重表消费端丢失数据：关闭自动提交offset，处理完之后受到移位生产端重复发送：这个不重要，消费端消费之前从去重表中判重就可以生产端丢失数据：这个是最麻烦的情况解决策略:1、异步方式缓冲区
目录一、kafka消费者的特点二、出现重复消费的情况1、consumer在消费过程中，应用进程被强制kill掉或发生异常退出2、消费者消费时间过长三、kafka重复消费的解决方案1、提高消费能力2、将消费的接口幂等处理，从而不用考虑重复消费的问题一、kafka消费者的特点Kafka消费者以消费者组(Consumer Group)的形式消费一个topic，发布到topic中的每个记录将传递到每个订阅
如何保证消息队列消息不被重复消费？kafka消息重复消费场景如何保证消息重复消费后的幂等性 kafka消息重复消费场景kafka实际上有个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，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的offset来继续消费吧。
一、如何保证消息不被重复消费？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。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后consumer 消费了数据之后，每隔一段时间（
作者：王博博说一说可能会有哪些重复消费的问题。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。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后 consumer 消费了数据之
在Java应用中，我们往往会使用spring-kafka组件简单的设置一下group_id, topic就开始消费消息了，其实这样会埋下巨大的安全隐患，即当消费速度过慢时有可能会触发rebalance, 这批消息被分配到另一个消费者，然后新的消费者还会消费过慢，再次rebalance, 这样一直恶性循环下去。 发生这种情况最明显的标志就是日志里能看到CommitFailedException异常，
