在客户端与服务器的交互过程中，特别是多个客户端需要与服务器同步时，例如游戏同屏，要保证客户端A到客户端B的消息成功发送。但是由于网络的复杂情况，可能会出现以下情况：1）服务器崩溃，msg:N包未发出2）网络抖动，msg:N包被网络设备丢弃 一般情况下，当A向服务器发送一个信息之后，只能说明A发送成功了，但是不能保证服务器一定接收到了数据。在某些情况下，可能会出现上述丢包的原因。如何保证消
1 ActiveMQ是啥ActiveMQ 就是一个消息中间件，市面上现在有很多的消息中间件开源产品，比如，RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等。拿一个简单的比喻来说，消息中间件就是一个中转站，在程序中加的一个中转站，有了这样一个类似快递的存储站点，可以大大的减轻物流的压力，而对应到程序中，也就是减轻了程序的压力。另外不得不说的是，ActiveMQ是遵从 JMS 规范的消息中间件，那么什
文章目录一、Kafka在哪些场景下有丢消息的可能？二、面试流经典答法三、为什么金融场景没人会用Kafka？总结 kafka如何保证消息不丢失？ 这是面试最常问到的问题。但是其实这是一个最体现综合实力的开放性题目。把这问题真正弄明白，面试时绝对值得涨个五毛钱的薪水。但是很可惜，很多人把这种问题当成了八股文来背。我见过最简单的回答是，生产者的ack应答机制+消费者手动提交Offset。一分钟答完
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2024-03-27 17:14:05
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消息可靠性的保证基本上我们都要从3个方面来阐述（这样才比较全面，无懈可击）1 生产者发送消息丢失kafka支持3种方式发送消息，这也是常规的3种方式，发送后不管结果、同步发送、异步发送，基本上所有的消息队列都是这样玩的。发送并忘记，直接调用发送send方法，不管结果，虽然可以开启自动重试，但是肯定会有消息丢失的可能同步发送，同步发送返回Future对象，我们可以知道发送结果，然后进行处理异步发送，
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2023-09-08 23:29:47
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1.消费端弄丢了数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。这不是跟 RabbitMQ 差不多吗，大家都知道 Kafka 会自动提交 offset，那么只要关闭自动提交 offset，在处理完之后自己手动提交
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2024-03-26 09:36:25
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本文介绍了 Pulsar 如何提供端到端的 effectively-once 保证，以确保不会出现消息丢失与消息重复
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2021-07-27 17:27:42
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原作者为 Ivan Kelly。
人们在探讨流处理引擎（stream processing engine, SPE）时，经常会提到 effectively-once（或 exactly-once）保证。一般情况下，较大的数据管道包含多个组件，而管道中的任何组件都有可能发生故障，SPE 通常只是其中一个小组件。如果用户希望数据管道提供 effectively-once 保证，则管道中的其他（非 S
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2021-09-15 10:43:42
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本文介绍了 Pulsar 如何提供端到端的 effectively-once 保证，以确保不会出现消息丢失与消息重复
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2021-07-23 17:14:28
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我们使用 Kafka 的时候，怎样能保证不丢失消息呢？今天来聊一聊这个话题。首先我们看一下 Kafka 的架构图，场景一：异步发送Producer 异步发送是丢失消息比较多的场景，Kafka 异步发送的代码如下：ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topi
原创
2024-06-04 10:17:31
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一、Redis 持久化 《Redis 入门，你至少需要掌握这些！》https://mp.weixin.qq.com/s/PZ6wEHqBOs7cwyxjm5dfcARedis 的持久化方式已经在上面的文章介绍过,这里简单回顾下:一种是 基于.rbd 文件的快照持久化,配置方式:#60秒内至少有1000个key发生了变化，才会触发一次快照
save 60 1000这种方式毫无疑问无法保证数
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2023-11-04 21:39:31
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Rabbitmq 消息的可靠性目录Rabbitmq 消息的可靠性1、为什么要确保消息的可靠性2、发生消息丢失的情况3、确保消息可靠的方法3.1 确保消息到达消息中间件3.2 确保队列中的消息持久化3.3 确保消费者把消息消费4、小结1、为什么要确保消息的可靠性原因很简单，就是如果Rabbitmq传递的消息非常重要，如计费，扣费等些重要的消息，那么我们就必须保证数据可以准确无误的传到接受方。2、发生
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2024-10-23 13:20:15
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背景今天在脉脉上面看到了一个帖子，比较有意思：这个帖子的意思是：在使用Kafka的时候，我们已经设置了多个分区，如何去提升消费能力？如果使用线程池的方式去提升如何保证重启时消息不丢。这个题其实问了两个点，第一个是如何提升消费能力，第二个是如果选择线程池，我们如何做到消息不丢。这里先解释一下这两个问题到底是怎么回事，在很多消息队列中都有一个概念叫partion，代表着分区，分区是我们提高消息队列消费
原创
2020-10-28 09:13:13
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WAL机制的延伸binlog的写入流程redolog写入流程另外两种让一个没有提交的事务写入到磁盘的场景组提交机制小结 binlog的写入流程1. 事务执行过程中，先把日志写到binlog cache
2. 事务提交的时候，再把binlog cache写到binlog文件中注意点： 一个事务的binlog是不能被拆分的，因此不论这个事务多大，也要确保一次性写入，这就涉及到binlog cache
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2023-10-23 23:19:43
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本文内容主要介绍了MySQL是如何保证数据的完整性，帮助大家更好的理解和学习MySQL，感兴趣的朋友可以了解下！！！数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。一. MySQL的二阶段提交 在Oracle和MySQL这种关系型数据库中，讲究日志先行策略（Write-Ahead Logging
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2023-06-21 18:00:09
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4.Time4.1、Flink如何处理乱序？watermark+window机制 window中可以对input进行按照Event Time排序，使得完全按照Event Time发生的顺序去处理数据，以达到处理乱序数据的目的。 如果有多个watermark机制，以最后一个为准4.2、Flink何时触发window？1、watermark时间 > Event Time（对于late eleme
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2024-03-27 09:03:34
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一、前言 由于mysql开源、体积小、速度快，总体拥有成本低，目前已广泛被大小公司使用，特别是在互联网，全球前20大互联网网站有18家使用了MYSQL，有些公司除使用外还在mysql的功能基础上做一定的优化和改造，使之更加适合公司特殊业务场景，比如说阿里。 另外，由于mysql的生态越来完善，像阿里的canal、唯品会的RDP、VDB都是基于mysql的binlog,及时监控表的数据变化，让其它
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2024-03-14 21:30:07
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检测消息丢失布式链路追踪系统如果是 IT 基础设施比较完善的公司，一般都有分布式链路追踪系统，使用类似的追踪系统可以很方便地追踪每一条消息。利用消息队列的有序性来验证Producer端,我们给每个发出的消息附加一个连续递增的序号,然后在Consumer端来检查这个序号的连续性,连续则没有丢失,不连续则丢失,还能知道丢的是哪条消息。大多数消息队列的客户端都支持拦截器机制,你可以利用这...
原创
2022-12-19 11:12:51
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# Java如何保证线程池不丢任务
在并发编程中，线程池是实现多线程任务管理的重要工具。线程池能够有效地复用线程，降低线程创建和销毁的开销，提高系统性能。但是，如何保证线程池在发生异常或系统负载高的情况下不丢失任务，仍然是一个亟待解决的问题。本文将探讨如何通过合理配置线程池、使用合适的任务队列和异常处理机制，来确保任务的可靠执行，并以实例来说明。
## 线程池概述
Java的`java.ut
异步客户端套接字在等待网络操作完成时不挂起应用程序。相反，它使用标准 .NET Framework 异步编程模型在一个线程上处理网络连接，而应用程序继续在原始线程上运行。异步套接字适用于大量使用网络或不能等待网络操作完成才能继续的应用程序。
SOCKETs
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SOCKET
一条消费成功被消费经历了生产者->MQ->消费者，因此在这三个步骤中都有可能造成消息丢失。
一 消息生产者没有把消息成功发送到MQ
1.1 事务机制
AMQP协议提供了事务机制，在投递消息时开启事务支持，如果消息投递失败，则回滚事务。
自定义事务管理器
@Configuration
public class RabbitTranscation {
@Bean
publ
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2021-07-16 15:29:24
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