背景最近做一个项目，连接了很多设备，需要保存设备的心跳数据，刚开始的做法是直接接收到设备的数据之后进行心跳数据的保存，但是随着设备多了起来，然后设备的使用时长不断的加大，对数据库的压力也比较大，所以想着优化一下。方案调研1、使用第三方中间件 常见的使用redis,或者mq，只需要不断的向中间件发送数据即可，redis使用队列，如果是mq直接发送消息即可，使用起来简单方便，但是要引入这些中间件，目前
# Redis消息队列消费且只消费一次的实现
## 简介
Redis是一种高性能的内存数据库，而消息队列则是一种常用的异步通信机制。在实际开发中，我们经常需要使用Redis作为消息队列来实现各种功能。本文将介绍如何利用Redis消息队列来实现消费且只消费一次的功能，并给出相应的代码示例。
## 基本概念
在介绍具体实现步骤之前，我们先来了解几个基本概念：
- 消息队列：消息队列是一种典型的生
原创
2023-11-06 14:34:02
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1.定义精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况：至少一次消费（at least once），主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。最多一次消费 （at most once），主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题。如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题，那么就
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2024-04-24 12:06:42
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Kafka Consumer、Producer如何实现精确一次消费数据、生产数据3种信息交付可靠性保障幂等性 Producer作用范围事务型 ProducerConsumer如何设置总结 3种信息交付可靠性保障最多一次（at most once）：消息可能会丢失，但绝不会被重复发送。至少一次（at least once）：消息不会丢失，但有可能被重复发送。精确一次（exactly once）：消
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2024-03-17 18:20:01
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1.前言比如Rabbitmq、Rocketmq、Kafka，都有可能会出现重复消费的问题，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kafka来举个例。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
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2024-03-28 09:29:39
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实现功能： 1. 基于redis队列，防止高并发的超卖 2. 基于mysql的事务加排它锁，防止高并发的超卖基于redis队列工作流程： 1. 管理员根据goods表中的库存，创建redis商品库存队列 2. 客户端访问秒杀API 3. web服务器先从redis的商品库存队列中查询剩余库存重点内容 4. redis队列中有剩余，则在mysql中创建订单，去库存，抢购成功 5. re
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2024-02-16 10:55:39
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# Redis 发布订阅模型如何保证消息只被消费一次
## 引言
Redis 是一个高性能的键值数据库，广泛用于构建高效的消息队列系统。尽管 Redis 提供了基本的发布/订阅功能，但它并不保证消息只被消费一次(EXACTLY-ONCE)。在某些场景下，比如金融交易、用户注册等关键业务中，我们必须确保消息的唯一性。本文将探讨实现消息只被消费一次的完整方案，并提供代码示例，流程图和甘特图。
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1. 频道的订阅与退订Redis 的发布与订阅功能由 PUBLISH、SUBSCRIBE 等命令组成。通过 SUBSCRIBE channel 命令，客户端可以订阅一个或多个频道，从而成为这些频道的订阅者；每当有其他客户端向被订阅的频道发送消息时，频道的所有订阅者都会收到这条消息。如下图，A、B两个客户端都执行了命令：SUBSCRIBE "chatroom.1"那么这两个客户端就是 "chatro
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2024-09-09 06:36:58
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如何保证消息不被重复消费啊（如何保证消息消费时的幂等性）？其实这个很常见的一个问题，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。要考虑的实际生产上的系统设计问题。 剖析：首先就是比如rabbitmq
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2024-03-18 08:37:07
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Flink--Checkpoint机制原理前言一、如何理解flink中state(状态)Ⅰ、state理解Ⅱ、案例理解stateⅢ、为什么需要state管理Ⅳ、理想中的state管理二、如何理解flink中checkpoint(检查点)Ⅰ、执行流程Ⅱ、ck保存了什么Ⅲ、单分区单并行度执行流程详解Ⅳ、多分区多并行度执行流程详解三、如何理解Flink内部精确一次消费Ⅰ、barrier对齐Ⅱ、barr
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2024-03-27 07:18:27
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精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：1)幂等producer 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息2)事务(transation)：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚3)流式EOS：流处理本质上可看成是“读取-处理-写入管道”。整个过程的操作是原子性。幂等produc...
原创
2022-06-08 08:56:47
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1 介绍在之前的章节中，我们介绍了消息的发送 和 消息通信 的原理。但是这边有一个比较核心的关键点，那就是如果已经把消息传递给Broker。在Broker在被消费之前，如何保证消息的稳定性，避免消息丢失和数据。 这时候就需要数据持久化数据来进行保障了。 根据之前我们 MQ系列2：消息中间件的技术选型 章节做的分析，RabbitMQ支持 1W+ 级别的吞吐， Kafka 和 Ro
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2024-09-13 18:54:50
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如何保证消息不被重复消费？（如何保证消息消费时的幂等性）答： 要保证消息不被重复消费，需要保证消息消费时的幂等性，保证了幂等性，重复消费了也不会造成系统异常。 幂等性，通俗的说，无论你重复请求多少次，你得确保
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2023-09-24 19:27:20
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RabbitMQ消息中间件技术精讲15 高级篇八 消费端ACK与重回队列消费端的签收方式：分为自动签收和手动签收。自动签收：channel.basicConsume方法的第二个参数(autoAck)设置为true即可;手动签收：将第二个参数设置为false即可。手动签收又分为两种方式：手动Ack和Nack。两者之间的区别：Ack表示手工签收后消息处理成功；Nack表示手动签合后消息处理失败。这个时
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2024-03-19 09:51:59
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Redisson一、分布式锁1、自己写的分布锁// 加锁
public Boolean tryLock(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit);
}
// 解锁
publ
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2024-09-20 09:51:45
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一、首先看一下RabbitMQ为什么不可靠RabbitMQ丢失的以下3种情况：（1）生产者方面：生产者发送消息至MQ的数据丢失（2）RabbitMQ方面：MQ收到消息，暂存内存中，还没消费，自己挂掉，数据会都丢失（3）消费者方面：消费者刚拿到消息，还没处理，挂掉了，MQ又以为消费者处理完二、针对不可靠问题的解决方案通过上诉我们知道RabbitMQ共有3处不可靠问题。（1）生产者方面：生产者发送消息
这个是MQ领域的基本问题，很多面试官也会问这样的问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性的问题。比如RabbitMQ、RocketMQ、Kafka都有可能出现消息重复消费的问题，因为者问题通常不是MQ自己保证的，是由我们开发人员来保证的。举个Kafka怎样重复消费的例子： Kafka实际有个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
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2024-03-28 13:10:08
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对系统增加MQ对峰值写流量做削峰填谷，对次要业务逻辑做异步，对不同系统模块做解耦。因为业务逻辑从同步代码中移除了，所以也要有相应队列处理程序处理消息、执行业务逻辑，这时系统架构：随着业务逻辑复杂，会引入更多外部系统和服务，就会越来越多使用MQ与外部系统解耦合以及提升系统性能。比如系统要加红包功能：用户在购买一定数量商品后，系统给用户发一个现金红包鼓励用户消费。由于发放红包的过程不应在购买商品的主流程，所以考虑MQ异步。但发现一个问题：若消息在投递过程丢失用户就会因没有得到红包而投诉消息在
原创
2022-01-18 11:08:37
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消息无序产生的原因消息队列，既然是队列就能保证消息在进入队列，以及出队列的时候保证消息的有序性，显然这是在消息的生产端(Producer)，但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer)，尽管消费端在拉取消息时是有序的，但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序。场景分析先后两次修改了商品信息，消息A和消息B先后同步写入MySQL，接着异步写入消息队列中发送消息，此时
原创
2019-07-30 11:37:55
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# 如何实现“redis 消息订阅 消息只被消费一次”
## 概述
在本文中，我将指导一位刚入行的开发者如何使用Redis实现消息订阅，并确保每条消息只被消费一次。我将通过以下步骤详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 步骤
### 步骤一：创建 Redis 连接
首先，我们需要创建一个Redis连接，以便与Redis服务器进行交互。可以使用一种客户端库（如redis-py）来
原创
2024-01-01 04:07:29
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