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
Kafka的消息丢失场景和保证消息无丢失1-生产者丢失数据的情况目前 Kafka Producer 是异步发送消息的，也就是说如果你调用的是 producer.send(msg) 这个 API，那么它通常会立即返回，但此时你不能认为消息发送已成功完成。如果用这个方式，可能会有哪些因素导致消息没有发送成功呢？其实原因有很多，例如网络抖动，导致消息压根就没有发送到 Broker 端；或者消息本身不合格
Flume简介以及安装Flume是一个分布式的对海量日志进行采集，聚合和传输的系统。Flume系统分为三个组件，分别是source,sink,channel：source表明数据的来源，可能来自文件，Avro等，channel作为source和sink的桥梁，作为数据的临时存储地，channal是一个完整的事务,这一点保证了数据在收发的时候的一致性，支持的类型有: JDBC channel , F
在发送消息时，如果消息发送失败，发送方会对消息进行重发，这就会产生重复的消息。如果我们不对重复消息进行处理，可能会对系统造成一定的影响。如果消息队列本身能保证消息不会重复，那我们在消费端的实现逻辑就会变得很简单。一、如何通过消息队列保证消息不重复？在MQTT协议中，对于消息队列给定了三种传递消息的质量标准：At most once:至多一次。消息在传递时，最多会被送达一次。也就是说允许丢消息，适合
，下面我们就来看看如何解决才能最大限度的保证消息不丢失。 Producer 端解决方案 在剖析 Producer 端丢失场景的时候， 我们得出其是通过「异步」方式进行发送的，所以如果此时是使用「发后即焚」的方式发送，即调用 Producer.send(msg) 会立即返回，由于没有回调，可能因网络原因导致 Broker 并没有收到消息，此时就丢失了。&n
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
前几天粉丝群里有个小伙伴问过：web 页面的未读消息（小红点）怎么实现比较简单，刚好本周手头有类似的开发任务，索性就整理出来供小伙伴们参考，没准哪天就能用得上呢。之前在 《springboot + rabbitmq 做智能家居》 中说过可以用 rabbitmq 的 MQTT 协议做智能家居的指令推送，里边还提到过能用 MQTT 协议做 web 的消息推送，而未读消息（小红点）功能刚好应用到实时消息
web 端实时消息推送，常用的实现方式比较多，但万变不离其宗，底层基本上还是依赖于 websocket，MQTT 协议也不例外。RabbitMQ 搭建RabbitMQ 的基础搭建就不详细说了，自行百度一步一步搞问题不大，这里主要说一下两个比较重要的配置。1、开启 mqtt 协议默认情况下RabbitMQ 是不开启MQTT 协议的，所以需要
今天手机的微信收到的消息总是会延迟，于是了解了一下。 消息的可靠性，即消息的不丢失和不重复，是im系统中的一个难点。当初qq在技术上（当时叫oicq）因为以下两点原因才打败了icq： 1）qq的消息投递可靠（消息不丢失，不重复） 2）qq的垃圾消息少（它antispam做得好，这也是一个难点，但不是本文重点讨论的内容） 今天，本文将用十分通俗的语言，来讲述IM系统中消息可靠性的问题。一、报
本示例借助meteor的一个环境跑，和我们平时用的node自己搭的环境或java,php的环境本质一样，在此不多讨论。 首先需求是：多系统对接进行消息实时传递。 安装好mqtt: npm install mqtt --save 本地服务（可以直接配在java中）：这里采用mosca 安装好mosca: npm install mosca --savev
1、关于消息重复消息重复的情况必然存在在 MQTT 协议中，给出了三种传递消息时能够提供的服务质量标准，这三种服务质量从低到高依次是：At most once: 至多一次。消息在传递时，最多会被送达一次。换一个说法就是，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。At least once:
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
mqtt重复下发同一个消息id问题一.问题描述与分析最近在物联网项目开发中，mqtt服务器给我们设备推送消息时，概率性出现同一个消息id重复下发问题。通过使用wireshark抓包判断，得出结论是我们设备在收到服务器推送的消息后，没有立即给服务器回复ack造成的，下图为设备抓包log。 从log中分析，服务器向设备发送一个publish message消息后，我们设备回复publish ack不及
为什么mq会产生消息顺序问题产生背景：消费者集群Mq服务端是集群单个消费者情况下，mq的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会被打乱的。但是当我们的生产者往同一个队列存放的消息的行为不统一，可能会存在消息顺序的问题。为什么多个mq服务端（broker），单个消费者消费消息会存在消息顺序问题？ 答：因为我们的投递消息分别存放在多个不同的broker存放，单个消费者获取所有的broker建立长连接
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
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
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
文章目录幂等性要解决的问题？Kafka 是怎么保证幂等性的？开启幂等性配置Kafka幂等性的局限性事务 kafka默认情况下，提供的是至少一次的可靠性保障。即broker保障已提交的消息的发送，但是遇上某些意外情况，如：网络抖动，超时等问题，导致Producer没有收到broker返回的数据ack，则Producer会继续重试发送消息，从而导致消息重复发送。如果我们禁止Producer的失败重试
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，
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（
