目录1、什么是Canal？ canal产生的背景： canal工作原理主要是利用了mysql的主从复制原理： canal工作原理：实验环境： 实验目的：2、mysql的安装部署 mysql下载路径：开启二进制日志配置mysql slave的权限3、kafka的安装部署kafka下载路径：kafka配置：启动kafka集群，将三台服务器的kafka都
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2023-10-28 03:15:42
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文章目录50 实现 pow(x, n) ，即计算 x 的 n 次幂函数思路一：快速幂 + 递归思路二：快速幂 + 迭代 + 位运算169 求众数题目（剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半的数字、169. 多数元素）思路： 50 实现 pow(x, n) ，即计算 x 的 n 次幂函数https://leetcode-cn.com/problems/powx-n/ 可以提出暴力和调用库
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2024-02-03 10:38:26
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kafka幂等和事务源码分析概念及配置幂等事务实现原理和代码分析幂等 自0.11.0.0之后，kafka实现了幂等性和事务，保证exactly once semantic。接下来分别介绍幂等性和事务的概念的分析源码。 概念及配置幂等所谓的幕等，简单地说就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致 。生产者 在进行重试的时候有可能会重复写入消息，而使用 Kafka 幕等性功能之后就可以避免这
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2024-07-23 11:12:04
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文章目录7.kafka幂等性实现1.原理阶段1.1 producer幂等性1.2 幂等性要解决的问题1.3 幂等性实现的原理2.代码阶段2.1 申请PID2.1.1 客户端代码分析2.1.2 服务端代码分析2.1.3 存储zk的PID信息2.1.4 PID段申请步骤总结2.1.5 PID请求如何选择请求哪个broker呢？2.2 sequence numbers2.3 客户端代码2.4 服务端代
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2024-03-27 16:22:45
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在之前的旧版本中，Kafka只能支持两种语义：At most once和At least once。At most once保证消息不会朝服，但是可能会丢失。在实践中，很有有业务会选择这种方式。At least once保证消息不会丢失，但是可能会重复，业务在处理消息需要进行去重。、 Kafka在0.11.0.0版本支持增加了对幂等的支持。幂等是针对生产者角度的特性。幂等可以保证上生产者发送的消息
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2024-03-03 23:22:16
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什么是幂等性？一次或多次请求同一个资源，其资源本身不发生变化，结果可能不同关于幂等性广泛应用于分布式项目中，这与互斥性同为分布式项目需要重视两大问题点Kafka中的幂等性Producer在生产发送消息，偶遇网络延时等不可控因素，需要重复发送消息，Producer进行retry时会产生重试机制，由于Kafka中引入幂等性，保证消息不会重复接收，保证Exactly-once语义上图中显示正常情况下Pr
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2024-02-26 16:38:17
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kafka实现消息精确可靠性的机制是幂等性和事务。幂等指的是某些操作或函数能够被执行多次，但每次得到的结果都是不变的。幂等性的其最大的优势在于可以安全地重试任何幂等性操作，反正不会破坏我们的系统状态。幂等性producer: Producer 默认不是幂等性的，但我们可以创建幂等性 Producer。指定消息生产者幂等性的方法设置enable.idempote
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2024-04-13 00:45:56
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更多内容，前往 IT-BLOG在了解 Kafka的事务之前，先说一下 Kafka中幂等和事务（Kafka 0.11.0.0版本引入的两个特性）以此来实现 Exactly once（精确一次）了解更多链接。幂等：生产者在进行重试的时候有可能会重复写入消息，而使用 Kafka的幂等性功能之后就可以避免这种情况。生产者事务相关配置开启幂等性功能的方式很简单，只需显式地将生产者客户端参数 enable.i
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2024-02-23 14:12:10
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# 使用MySQL乐观锁实现幂等性
在分布式系统中，幂等性（Idempotence）是一个重要的特性，它确保同一操作无论执行多少次，其结果都是一致的。尽管使用诸如数据库事务等工具来维护数据一致性，但在某些情况下，我们还需要处理并发，这时乐观锁便派上了用场。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用MySQL的乐观锁实现幂等性。
## 什么是乐观锁
乐观锁是指在并发编程中的一种策略，它假设多个事务
什么是幂等性？对于同一笔业务操作，不管调用多少次，得到的结果都是一样的。普通方式 只适合单机jvm加锁方式Lock只能在一个jvm中起效，如果多个请求都被同一套系统处理，上面这种使用Lock的方式是没有问题的，不过互联网系统中，多数是采用集群方式部署系统，同一套代码后面会部署多套，如果支付宝同时发来多个通知经过负载均衡转发到不同的机器，上面的锁就不起效了。此时对于多个请求相当于无锁处理了3. 悲观
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2024-07-29 14:09:44
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kafka 保证exactly once语义的方式 幂等+事务首先要知道 Kafka 的幂等性机制。 什么是幂等 其实就是 多次执行同一操作结果一样kafka幂等性引入的目的：生产者重复生产消息。生产者进行retry会产生重试时，会重复产生消息。有了幂等性之后，在进行retry重试时，只会生成一个消息。Kafka为了实现幂等性，它在底层设计架构中引入了 ProducerID：在每个新的Produc
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2024-07-16 19:55:06
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什么是幂等 幂等性是指，对于Producer生产的同一条消息，至多会被Kafka持久化一次，避免因网络重试等情况导致消息重复，例如用户下单，幂等性可以保证用户不会重复下单。 但是Kafka的幂等性只针对单会话，当一个Producer异常退出并重启后，两个会话重叠的消息是不保证幂等性的，例如，当一条消息发送完后客户端异常退出了，此时客户端并不知道这条消息已经被持久化了，那么在重启后，客户端可能
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2024-03-19 02:15:30
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一. 背景 在实际的开发项目中，一个对外暴露的接口往往会面临，瞬间大量的重复的请求提交，如果想过滤掉重复请求造成对业务的伤害，那就需要实现幂等。 例如：创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，创建多个就会出大问题；我们发起一笔付款请求，应该只扣用户账户一次钱，当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱；支付宝回调接口, 可能会多次回调, 必须处
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2023-10-13 20:15:44
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幂等方案的实现方式多种多样，可以利用mysql的唯一索引方式，或者redis的setnx方式。通常还是使用redis的方式，因为设置过期时间可以方便的清理掉不再需要的数据。 服务端做幂等① 服务端提供获取 Token 的接口，该 Token 可以是一个序列号，也可以是一个分布式 ID 或者 UUID 串。② 客户端调用接口获取 Token，这时候服务端会生成一个 Token 串。③ 然后将
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2023-07-06 15:59:09
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Apache Kafka 幂等 producer 的实现旨在确保即使在生产者客户端崩溃、网络重试或多次发送相同消息的情况下，消息仍只被恰好消费一次。在源码层面，Kafka 幂等 producer 的设计和实现主要包括以下几个关键点：Producer ID 和序列号：幂等 producer 启用后，Kafka 会给每个 producer 分配一个唯一的 Producer ID (PID)。每个发送的
在之前的旧版本中，Kafka只能支持两种语义：At most once和At least once。At most once保证消息不会朝服，但是可能会丢失。在实践中，很有有业务会选择这种方式。At least once保证消息不会丢失，但是可能会重复，业务在处理消息需要进行去重。、 Kafka在0.11.0.0版本支持增加了对幂等的支持。幂等是针对生产者角度的特性。幂等可以保证上生产者发送的消息
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2024-09-13 10:12:42
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概述ack设置-1之后虽然不会出现数据丢失问题,但是还会出现数据重复问题 数据重复了怎么办??? 是否允许数据重复取决于场景, 有写场景重复了也没事儿,比如说记录点击事件,重复了顶多就是多记录一条数据, 但是如果是订单,充值之类的,数据重复的话,那么问题就有点严重了. 有的数据不但不能丢,还不能重复,比如说交易的场景,记录数据不能记录两份儿.
解决办法
在某个版本之前,Kafka是没有去重机制的
原创
2022-07-04 17:00:07
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1 消息传输语义(保障)不管是Kafka还是其它的消息队列，对消息传输的保障都是基于不同层级的语义At most once
至多一次，消息很可能会丢失，但是绝不会出现重复传输At least once
至少一次，消息不可能丢失，但是可能会出现重复传输exactly once
精准一次，消息不可能丢失，也不可能重复传输对于生产者而言，一旦消息被成功提交到kafka的日志文件，由于多
Kafka为啥需要幂等性？Producer在生产发送消息时，难免会重复发送消息。Producer进行retry时会产生重试机制，发生消息重复发送。而引入幂等性后，重复发送只会生成一条有效的消息。Kafka作为分布式消息系统，它的使用场景常见与分布式系统中，比如消息推送系统、业务平台系统（如物流平台、银行结算平台等）。以银行结算平台来说，业务方作为上游把数据上报到银行结算平台，如果一份数据被计算、处
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2023-05-23 13:18:54
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@[TOC]标题# 目录## 二级目录### 三级目录什么是幂等？ 定义：同一个数据操作，因为各种可能的失误或者系统异常，而导致不可避免的被执行了多次，但是其执行结果跟只操作一次得到的结果完全相同。为什么要使用幂等？在一个规范的大数据系统中，对一个业务模块的数据处理，一定会经过一条完整的数据处理链路，数据接入-数据源落地-数据计算-结果存储。我们更加关注的是数据的业务结果，是否能够做到真
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2024-04-26 06:24:31
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