1、三种常用的缓存模式1.旁路缓存模式一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。采用缓存 + 数据库读写的方式，就是 Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）。读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存
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2024-10-23 08:58:09
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前言：关于消息队列应该大家都不陌生,在实际的项目中消息队列也无处不在,今天我和大家分享一下关于消息队列的问题。1、消息队列定义消息队列大家又经常称为MQ(message queue),从字面的含义来看就是一个存放消息的容器。2、消息队列应用场景2.1、异步处理2.2、系统解耦2.3、流量削峰 3、消息队列顺序性 提到mq那么我们必然会讨论mq顺序性问题
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2024-06-26 10:39:59
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如何可靠保存凭证（消息）有两种方法：业务与消息耦合的方式支付宝在完成扣款的同时，同时记录消息数据，这个消息数据与业务数据保存在同一数据库实例里（消息记录表表名为message）； Begin transaction
update A set amount=amo
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2024-03-26 11:39:10
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巩固基础，砥砺前行 。 只有不断重复，才能做到超越自己。 能坚持把简单的事情做到极致，也是不容易的。面试题项目上用过消息队列吗？用过哪些？当初选型基于什么考虑的呢？面试官心理分析 第一，你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西? 不少候选人，说自己项目里用了Redis、MQ，但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西。其实说白了，就是为了用而用，或者是别人 设计的架构，他从头到尾都没思考过。
消息队列技术的应用1、解耦：消息队列要解决本质问题2、广播模式：消息队列的基本功能之一，有了消息队列，只需要关心消息是否送达了队列，至于谁需要订阅，是下游消费者的事情，极大地减少了开发和联调的工作量3、错峰和控流：秒杀业务用于流量削峰场景（流量削峰）4、最终一致性：最终一致性指的是两个系统的状态保持一致，要么都成功，要么都失败。这不是消息队列的必备特性，但可以借此实现最终一致性问题 消息
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2024-05-16 14:15:07
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文章预览：缓冲队列 BlockingQueue一、BlockingQueue缓存队列简单概述1、什么是阻塞队列BlockingQueue2、BlockingQueue接口中的部分方法3、BlockingQueue的父类与部分实现类二、ArrayBlockingQueue类1、什么是ArrayBlockingQueue2、ArrayBlockingQueue中的四组API3、代码实现三、Synch
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2024-10-20 07:07:35
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如果我们要在服务化拆分中使用消息队列，那么我们需要解决哪些问题呢？首先去哪儿网提供了旅游产品在线预订服务，那么就涉及电商交易，在电商交易中我们认为数据的一致性是非常关键的要素。那么我们的 MQ 必须提供一致性保证。MQ 提供一致性保证又分为两个方面。发消息时我们如何确保业务操作和发消息是一致的，也就是不能出现业务操作成功消息未发出或者消息发出了但是业务并没有成功的情况。举例来说，支付服务使用消息通
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2024-03-19 10:32:20
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这里写自定义目录标题 转载：前阵子从支付宝转账1万块钱到余额宝，这是日常生活的一件普通小事，但作为互联网研发人员的职业病，我就思考支付宝扣除1万之后，如果系统挂掉怎么办，这时余额宝账户并没有增加1万，数据就会出现不一致状况了。上述场景在各个类型的系统中都能找到相似影子，比如在电商系统中，当有用户下单后，除了在订单表插入一条记录外，对应商品表的这个商品数量必须减1吧，怎么保证？！在搜索广告系统
对于消息队列来说，它最核心的功能就是收发消息。也就是消息生产和消费这两个流程。我们在之前的课程中提到了消息队列一些常见问题，比如，“如何保证消息不会丢失？”“为什么会收到重复消息？”“消费时为什么要先执行消费业务逻辑再确认消费？”，针对这些问题，我讲过它们的实现原理，这些最终落地到代码上，都包含在这一收一发两个流程中。在接下来的两节课中，我会带你一起通过分析源码的方式，详细学习一下这两个流程到底是
什么是消息一致性所谓消息收发一致性，一般指的是消息的时序一致性，也就是保证消息不会乱序对于点对点的聊天场景，时序一致性需要保证接收方的接收顺序和发送方的发送顺序一致对于群组聊天，时序一致性保证的是群里所有接收人看到的消息展现顺序都一样为什么保证消息的时序一致性很困难从理论上来说，保证消息的时序一致性貌似并不难。理论上，我们想象中的消息收发场景中，只有单一的发送方、单一的接收方。如果发送方和接收方的
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2024-07-09 16:55:05
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kafka介绍kafka是apache开源的消息队列顶级项目之一，在大数据场景下使用较多，由linkedin开源，目前社区活跃，全球较多组织开始使用kafka来进行数据交换。rabbitmq介绍RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。kafka和rabbitmq全面对比分析对比项kafkarabbitmq开发语言s
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2024-04-08 12:49:10
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概述RocketMQ存储中主要用到以下知识点：mmap 文件映射内存池异步刷盘consumeQueue
同时本节将介绍各个重要的类，本篇文章将介绍 mmap 文件映射的相关方法和内存池相关知识点，刷盘和 consumeQueue 相关知识点在下篇介绍。MappedFilemappedFile 对应着底层映射文件，主要的功能是bytebuffer写入映射文件回刷回文件重要字段public stati
1.消息队列 消息通信方式以消息缓冲区为中间介质，通信双方的发送和接收操作均以消息为单位。在存储器中，消息缓冲区被组织成队列，通常称之为消息队列。特点：（1）消息队列是消息的链表，存放在内核中并由消息队列标识符表示. （2）消息队列与管道不同的是，消息队列是基于消息的，而管道是基于字节流的，且消息队 列的读取不一定是先入先出，但是对于同一消息类型为先进先出. （3）消息队列提供了一个从一个进程向另
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2024-04-04 09:42:25
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分布式事务基础理论基于上述的CAP和BASE理论,一般情况下会保证P和A，舍弃C，保证最终一致性。最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。如订单的"支付中"状态，最终会变为“支付 成功”或者"支付失败"，使订单状态与实际交易结果达成一致，但需要一定时间的延迟、等待。概述案例此方案的核心是将分布式事务拆分成多个本地事务，然后通过网络由消息队列协调完成所有事务，并实现最终一致性。以转账
消息队列常面临各种可靠性问题，例如服务宕机、幂等性、消息丢失。服务宕机避免服务宕机的最有效解决方案就是部署MQ服务集群，不同的消息服务端有不同集群方案，这个问题笔者抽时间另外起一个专题进行讲解。幂等性幂等性的定义表示任意多次请求执行的结果均与一次请求执行的结果相同，对于一个接口而言，即无论调用多少次，最终得到的结果都是一样的。消息队列中的幂等性隐患情况消息生产者发送message到MQ服务端的时候
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2024-10-31 10:07:49
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作者：孤独烟引言这篇说说分布式事务的问题。企业现在的架构都由传统的架构转向了微服务架构，如下图所示: 那么，都不可避免的会遇到跨数据库调用的，分布式事务问题！ 目前，业内解决分布式事务问题，都基本不用JTA这种强一致性的解决方案，基本是采用如下两套方案 基于TCC的事务框架消息队列OK，你们先记住两点(1)图中的服务A和服务B，如果是同步调用，要求一起成功，或者一起失败，那么此时应选用TCC
1、RabbitMQ 介绍1.1 、简介消息队列（Message Queue，简称MQ），从字面意思上看，本质是个队列，FIFO先入先出，只不过队列中存放的内容是message而已。而RabbitMQ是消息队列的一种，他遵循AMQP1.2、什么是AMQP协议Advanced Message Queuing Protocol （高级消息队列协议） AMQP是一个标准开放的应用层的消息中间件（Mess
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2024-10-03 15:21:53
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目录概念消息队列消息队列初始化消息队列-发送消息消息队列-读取消息总结概念消息队列本质上是存放消息的链接表 ,存放在内核中，内核通过维护这个链表来维护消息队列。 消息队列的初始化就相当于创建一个空闲的链表， 能够存放一定数量的消息；向消息队列发送消息，就是向这个链表中插入一个新节点；从消息队列中都数据，实际就是从链表中删除一个节点。消息队列消息队列结构体如下：struct rt_mess
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2024-10-24 10:31:24
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2020-03-01 00:25:37
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什么缓存一致问题在谈缓存一致性协议之前我们先了解一下缓存一致性问题是什么，它是怎么出现的。现在处理器处理能力上要远胜于主内存（DRAM），主内存执行一次内存读写操作，所需的时间可能足够处理器执行上百条的指令，为了弥补处理器与主内存处理能力之间的鸿沟，引入了高速缓（Cache),来保存一些CPU从内存读取的数据，下次用到该数据直接从缓存中获取即可，以加快读取速度，随着多核时代的到来,每块CPU都有多
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2024-01-11 09:53:28
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