如何保证消息不被重复消费？ 保证消息不被重复消费的关键是保证消息队列的幂等性，这个问题针对业务场景来答分以下几点： 1.比如，你拿到这个消息做数据库的insert操作。那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。 2.再比如，你拿到这个消息做redis的set的操作，那就容易了，不用解决，因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本
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2023-09-11 11:08:03
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关于消息的重复执行首先我们可以确认的是，触发消息重复执行的条件会是很苛刻的， 也就说 在大多数场景下不会触发该条件。 一般出在消费者任务超时，或者没有及时返回状态（如任务耗时过长导致ACK超时），还有就是消费者还没来得及ACK就突然宕机或者异常消息导致循环消费等等，引起任务重新入队列，重新消费！ 所以消费任务类型最好要支持幂等性，这样的好处是 任务执行多少次都没关系，顶多消耗
一、简介幂等性是分布式中比较重要的一个概念，是指在多作业操作时候避免造成重复影响，其实就是保证同一个消息不被消费者重复消费两次，但是可能存在网络波动等问题，生产者无法接受消费者发送的ack信息，因此这条消息将会被重复发送给其他消费者进行消费，实际上这条消息已经被消费过了，这就是重复消费的问题。如何避免重复消费的问题 1.消息全局唯一ID 2.通过redis中的setnx命令，给消息分配一个全局ID
请问有人做过下载限速相关的操作么,感觉下载太多,太集中了,带宽容易撑不住,有人坐过的话,提点下用什么插件搜索一下 nginx 的限速和并发呢。 项目中实现——listMacStatusAlarmSystemForTerminalController
实现的思路——是不是用feign去访问另一个微服务，获取数据。然后这个接口是去kafka拿数据的？kafkaTemplate.send
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2023-06-15 22:14:23
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keys命令以遍历的方式迭代整个库，实现的复杂度是 O(n），库中的key越多，速度越慢，由于Redis的单线程处理，阻塞的时间也就越长。smembers也一样，只不过它并不是阻塞整个库，影响只针对单个set，当set过大时会存在同样的问题。scan命令的时间复杂度虽然也是O(N)，但它是分次进行的，不会阻塞线程。scan命令提供了limit参数，可以控制每次返回结果的最大条数。scan命令返回的
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2023-08-31 16:26:25
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生产者消费者模式是并发、多线程编程中经典的设计模式，生产者和消费者通过分离的执行工作解耦，简化了开发模式，生产者和消费者可以以不同的速度生产和消费数据。这篇文章我们来看看什么是生产者消费者模式，这个问题也是多线程面试题中经常被提及的。如何使用阻塞队列（Blocking Queue）解决生产者消费者模式，以及使用生产者消费者模式的好处。 &
Streams是Redis 5.0引入的新数据类型，它参考了Kafka消费组的概念，允许一组客户机协作使用同一消息流的不同部分。在此之前，redis实现消息队列主要有三种：list、pubsub、sets，它们分别有不同缺陷，list阻塞太久会导致线程回收，pubsub无法持久化，消息大量堆积会导致服务强制断开，sets消息唯一性不好保证，不能做重复消息，且他们都不能分组，不能保证断网等情况下消息
造成重复消费的原因：MQ向消费者推送message，消费者向MQ返回ack，告知所推送的消息消费成功。但是由于网络波动等原因，可能造成消费者向MQ返回的ack丢失。MQ长时间（一分钟）收不到ack，于是会向消费者再次推送该条message，这样就造成了重复消费。解决重复消费的办法： 用存储（redis或者mysql）记录一下已经消费的message的id，当message被消费前先去存储中查一下消
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2023-08-12 01:50:43
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怎么样可以避免重复消费RocketMQ 不保证消息不重复，如果你的业务需要保证严格的不重复消息，需要你自己在业务端去重接口幂等性保障 ，消费端处理业务消息要保持幂等性Redis1）setNX()，做消息 id 去重，java 版本目前不支持设置过期时间//Redis中操作，判断是否已经操作过 TODO
boolean flag = jedis.setNX(key);
if(flag){
/
前言秋天又到了粮食丰收的季节，大部分得不到理想工资的程序员开始蠢蠢欲动了。如何从大部队中脱颖而出，通过心仪公司的面试拿到offer。当然还是需要不断学习。下面是我为大家准备的Redis面试题以及答案，以及文末还有大量面试资料。希望通过这些资料可以让大家更优秀。更快走在别人前面,超越更多同龄阶层的人。Redis面试题Redis有什么优点？1. 速度快：数据存储在内存中，类似于HashMap
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2023-09-02 20:18:57
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# Redis阻塞队列和多消费端
在分布式系统中，消息队列是一种常见的通信机制，用于解耦消息的发送者和接收者，并实现异步处理。Redis作为一款高性能的内存数据库，也可用作消息队列。本文将介绍Redis的阻塞队列，以及如何在多个消费端共享一个队列。
## Redis阻塞队列
Redis的阻塞队列基于列表数据结构实现。使用`LPUSH`命令将消息推入队列头部，使用`BRPOP`命令从队列尾部阻
原创
2023-10-19 05:47:35
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Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于应用来说都是噩梦。导致阻塞问题的原因：内在原因：不合理地使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞等外在原因：CPU竞争、内存交换、网络问题等 一、发现阻塞应用方加入异常监控，如日志系统，比如Java语
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2023-09-02 15:51:00
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在网络延迟等不可控的因素下，消息被重复发送的问题不可避免，但是我们应该保证我们的消息不被重复消费。如何解决？ 在消费的业务逻辑里加入保证MQ重复消费的幂等性的操作。什么是幂等性？ 其任意多次执行多产生的影响均与一次执行的影响相同。 如何保证幂等性？ 从业务的实际操作划分解决方案仅使用消息进行数据库插入操作：给消息加一个唯一主键，重复消费时会主键冲突。仅使用消息做redis的set操作：
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2023-07-08 21:18:41
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在之前探讨延时队列的文章中我们提到了 redisson delayqueue 使用 redis 有序集合结构实现延时队列，遗憾的是 go 语言社区中并无类似的库存。不过问题不大，没有轮子我们自己造:sunglasses:。本文的完整代码实现在 hdt3213/delayqueue ，可以直接 go get 安装使用。使用有序集合结构实现延时队列的方法已经广为人知，无非是将消息作为有序集合的 mem
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
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2023-06-12 20:55:20
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重复消费问题： 为了解决消费端因为种种原因而造成的消息丢失问题，我们都知道根源在于因为RabbitMQ的自动ack机制，所以为了避免以上问题，我们会选中手动ack，以确保消息不会因为某些原因而丢失。但随之而来的也有一个问题：如果忘记ack，或者又因为种种原因消费者端没能给RabbitMQ对应ack，无法确认消息已经被消费完了，那这条未被“约束”的消息也许就会被另一个消费者消费，就会造成重复消费问题
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2023-06-13 17:03:56
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消息重复消费用幂等性解决消息重复 所谓幂等性，就是数据无论操作多少次，所产生的影响跟执行一次是一样的，比如对于读操作来说，无论读取多少次数据，都跟读取一次的数据是一样的，所以读操作是一个幂等性操作，而添加操作，添加多次会有多条记录，因而写操作则是非幂等性操作。因而对于以上场景，只要保证消息消费的幂等性，就能解决重复消费的问题。常见的几种设计幂等的方法：利用数据库唯一约束实现幂等可以通过给消息的某一
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2023-08-11 20:20:19
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目录redis消息队列认识消息队列基于List实现消息队列如何基于List结构模拟消息队列基于List的消息队列有哪些优缺点？基于PubSub的消息队列基于Stream的消息队列读取消息的方式之一：XREAD基于Stream的消息队列–消费者组redis三种消息队列的对比Stream消息队列实现异步秒杀下单 redis消息队列认识消息队列什么是消息队列？字面意思就是存放消息的队列，最简单的消息队
怎么保证消息不被重复消费?（消息队列消费的幂等性）先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。首先就是比如rabbitmq、rocketmq、kafka，都有可能会出现消费重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是mq自己保证的，是给你保证的。然后我们挑一个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，代表他的序
在 Redis 5.0 Stream 没出来之前，消息队列的实现方式都有着各自的缺陷，例如：发布订阅模式 PubSub，不能持久化也就无法可靠的保存消息，并且对于离线重连的客户端不能读取历史消息的缺陷；列表实现消息队列的方式不能重复消费，一个消息消费完就会被删除；有序集合消息队列的实现方式不能存储相同 value 的消息，并且不能阻塞读取消息。并且以上三种方式在实现消息队列时，只能存储单 valu
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2023-06-14 21:55:44
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