ConsumerQueue本来是处理分布式及负载均衡，但我们可以换种思路，一个用户关联一个queueId，一个queueId可以被多个用户关联。手机客户端不直接做为消费者，而是添加一个中间代理做为消费者，由某种路由机制来控制具有相同queueId的手机客户端连接相同的消费者代理，这样消费者就只需拉取少数的队列消息而不用拉取所有的队列。 &n
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2024-05-17 06:20:35
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# 使用 Python RocketMQ 实现一次仅消费一条消息
在现代软件开发中，消息队列是一种常用的解决方案，用以实现异步通信、解耦以及流量控制。Apache RocketMQ 是一种高性能、可扩展的分布式消息中间件，适合于各种场景。本文将教你如何实现“Python RocketMQ 一次仅消费一条消息”。
## 1. 过程概述
我们将分成以下步骤来完成这个目标：
| 步骤 | 描述
RocketMQ常见问题总结1.RocketMQ的架构是怎么样的？RocketMQ主要有Producer、Broker和Consumer三部分组成，如下图所示：Producer：消息生产者，负责将消息发送到Broker。Broker：消息中转服务器，负责存储和转发消息。RocketMQ支持多个Broker构成集群，每个Broker都拥有独立的存储空间和消息队列。Consumer：消息消费者，负责从
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2024-10-16 15:05:13
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目录说明消息处理流程图拉取结果处理ConsumeMessageOrderlyService总结 说明从上一节《Consumer消息消费过程（二）、消息的拉取》中，我们知道，拉取到消息后，会通过调用回调函数的方式对消息进行处理。在本节中，我们就学习下消息的处理过程。消息处理流程图拉取结果处理1、如果消息拉取失败，则直接调用回调函数的onException方法，该方法会重新将消息拉取请求放入Pull
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2024-05-31 16:12:15
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上一讲【RocketMQ】消息的拉取消息消费当RocketMQ进行消息消费的时候，是通过ConsumeMessageConcurrentlyService的submitConsumeRequest方法，将消息提交到线程池中进行消费，具体的处理逻辑如下：如果本次消息的个数小于等于批量消费的大小consumeBatchSize，构建消费请求ConsumeRequest，直接提交到线程池中进行消费即可如
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2023-10-17 20:33:46
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1.众所周知，kafka0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(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
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2024-03-27 16:25:59
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高并发场景下生产者产生大量的消息，对于巨量的消息瞬间推送消费端无法处理rabbitmq提供了服务质量保障功能，即， false是消费者级别注意：我们要使用非自动ack
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2023-12-01 15:11:20
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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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Kafka消息丢失与消费精确一次性消息丢失消息丢失的场景 生产者丢失数据如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。（我所在的项目中目前使用的都是这种方法发送消息。。。难怪每次都要和平台扯皮，我说我发了，他说他没收到。。。）消息发送方式如果在消息过程中发生了网络抖动，那么
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2024-03-18 11:20:46
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在现代分布式系统中，基于消息队列的异步处理越来越常见，Redis作为一个高性能的内存数据存储解决方案，常被用作消息队列。但在某些业务场景中，我们面临着“redis每一条消息只能被消费一次”的问题，需要仔细分析和解决。
## 背景定位
在电商平台的订单处理场景中，当用户下单时，系统需要将订单信息发送给多个服务（例如库存、支付、物流等），确保这些服务可以按照业务需求进行处理。传统的处理方式往往会导
文章目录1、概念2、基于ACK/NACK机制2.1 基于Spring AMQP框架整合ACK/NACK机制2.2 测试消费失败1.02.3 测试结果1.02.4 测试MQ宕机2.5 测试结果2.03、RabbitMQ 如何实现幂等性设计3.1 幂等服务设计思路3.1.1 通过雪花算法生成分布式唯一ID3.1.2 通过枚举类，设计Message消费状态3.1.3 生产者3.1.4 消费者3.1.5
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2024-10-07 12:08:57
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Kafka消费安全问题消费者线程安全问题首先，kafka 的 Java consumer是单线程的设计，准确来说是双线程，从kafka 0.10.1.0版本开始kafkaConsumer变成了用户主线程和心跳线程的双线程设计 所谓用户主线程，就是你启动Consumer应用程序的main方法的那个线程，而心跳线程（Heartbeat Thread）只负责定期发送心跳给对应的Boroker,以标识消
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2024-01-02 17:03:52
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一、原因分析消息重复消费的根本原因都在于：已经消费了数据，但是offset没有成功提交。其中很大一部分原因在于发生了再均衡。1）消费者宕机、重启等。导致消息已经消费但是没有提交offset。2）消费者使用自动提交offset，但当还没有提交的时候，有新的消费者加入或者移除，发生了rebalance（再平衡）。再次消费的时候，消费者会根据提交的偏移量来，于是重复消费了数据。3）消息处理耗时，或者消费
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2024-06-22 17:39:54
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## 实现Java Redis每一条消息只能被消费一次
### 1. 简介
在分布式系统中，使用消息队列可以解决系统之间的解耦和削峰填谷的问题。而对于一些需要保证消息只能被消费一次的场景，Redis作为一种高性能的消息中间件常常被使用。本文将介绍如何使用Java实现Redis每一条消息只能被消费一次的机制。
### 2. 实现步骤
下面是实现“Java Redis每一条消息只能被消费一次”
原创
2023-08-20 11:59:13
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# 使用Python逐条消费RocketMQ消息的项目方案
## 引言
在现代分布式系统中，消息队列被广泛应用于解耦、异步处理等场景。Apache RocketMQ 是一个高性能、可伸缩、可靠的消息传递中间件。本文将提出一个项目方案，介绍如何使用Python逐条消费RocketMQ的消息，并提供相关代码示例及实施计划。
## 项目背景
随着业务的增长，系统的复杂性和数据量逐渐增大，导致了消
记一次RocketMQ 消息已经消费然则cosumer offset没有更新的问题发现问题：开发中在项目重启时会重复消费消息，但其实消息已经消费过了。查找问题：1.RocketMq console查看，发现订阅组消息延迟2.从消息看message Detail 对应的consumerGroup trackType为 not conume yet3.项目日志也没有任何错误日志，然而根据相关业务查询数
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2021-01-15 17:30:00
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1 Kafka 0.11.0.0版本的逆天之作0.11.0.0版本之前默认提供at least once语义，想象这样一种场景，分区的Leader副本所在的Broker成功的将消息写入本地磁盘，然后broker将发送响应给producer，此时假设网络出现故障导致该响应没有发送成功。此种情况下，Producer将认为消息发送请求失败，从而开启重试机制。若此时网络恢复正常，那么同一条消息将会被写入
问题描述 最近线上的一个数据服务(服务B)出现了一个比较诡异的问题 ，该服务消费上游服务(服务A)产生的kafka消息数据，上线后一直运行平稳，最近一周在两次上线的时候出现了大量数据更新的情况，查看服务日志发现每次都从kafka的起始位置进行消费了，而kafka topic的数据一般是保留最近7天，但是这是不应该发生的，因为监控显示服务B在重启前是没有什么延迟的，更加不可能说是有7天的延迟，而且
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2024-03-10 10:27:12
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遍历列表方法1、：直接使用for循环实现 直接使用for循环遍历列表，只能输出元素值。它的语法格式如下：for item in listname
#输出item实例：遍历一首古诗词（for循环遍历）print(" "*3,"《沁园春·雪》")
verse=["北国风光，千里冰封，万里雪飘。",
"望长城内外，惟馀莽莽；大河上下，顿失滔滔。",
"山舞银蛇，原驰蜡象，欲与天
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2023-09-30 10:54:15
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如何实现"redis 生产一次消费一次"
作为一名经验丰富的开发者，你必须要知道如何利用Redis实现生产者-消费者模式。现在有一位刚入行的小白不知道怎么实现“redis 生产一次消费一次”，你需要帮助他。以下是具体的步骤以及每一步所需的代码：
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 生产者
participant Redi
原创
2024-06-06 05:33:05
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