一、Exclusive ConsumerBroker会从多个consumers中挑选一个consumer来处理queue中所有的消息，从而保证了消息的有序处理。如果这个consumer失效，那么broker会自动切换到其它的consumer。 Destination queue = session.createQueue("my-queue7?consumer.exclusive=true");
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2024-07-20 09:36:21
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1. 消息经常堆积起来，不能消费了，重启服务就能继续消费了。消息堆积可能原因如下：1. 生产速度大于消费速度，这样可以适当增加分区，增加consumer数量，提升消费TPS；2. consumer消费性能低，查一下是否有很重的消费逻辑（比如拿到消息后写HDFS或HBASE这种逻辑就挺重的），看看是否可以优化consumer TPS；3. 确保consumer端没有因为异常而导致消费hang住; 4
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2024-03-22 09:15:05
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一、概念顺序消费可以从业务层次分为两种：全局顺序消息、局部顺序消息全局顺序消息：顾名思义，就是产生消息的顺序和消费消息的顺序一致，比如用户订单，大致分为：创建订单、支付、打包待发货、已发货、用户签收，业务上处理订单时必须按照先后次序来生产、消费消息，不能出现已经消费了支付消息，然后消费创建订单消息局部顺序消息：只要保证同一个订单（相同订单号）生产和消费的先后次序即可保证全局消息顺序方案：创建只有一
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2024-06-08 22:08:47
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1. RocketMQ消费者核心配置讲解consumeFromWhere配置 1. CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET：初次从消息队列头部开始消费，即历史消息(还存在broker的)，全部消费一遍，后续再启动接着上次消费的进度开始消费 2. CONSUME_FROM_LAST_OFFSET：默认策略，初次从该队列最尾开始消费，即跳过历史消息，后续再启动接着上次消费的进度开始消费 3
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2024-01-17 07:59:45
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在使用 Java Kafka 进行消息消费时，我们可能会遇到消费者突然不消费消息的问题。本文将通过以下几个方面详细探讨这个问题，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结以及扩展应用。
### 背景定位
为了解决“Java Kafka Consumer 突然间不消费了”这一问题，首先需要分析当前的业务场景。随着公司业务的不断增长，我们的消息队列系统也迎来了更高的负载。以下是业务增长里
这篇笔记的内容回答了上篇 Kafka运行机制与各组件详解 剩余的问题（这些内容来自于学过的学习资料）。1、消息的消费机制（回答有序消费问题） 主要说的是消费者与目的地的关系（comsumer与topic的关系） 本质上kafka只支持Topic； （1）每个group中可以有多个consumer，每个consumer属于一个consumer group； 通常情况下，一个group中会包含
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2024-03-18 11:21:40
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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼1、只需要配置kafka的server groupid autocommit 序列化 autooffsetreset(其中 bootstrap.server group.id key.deserializer value.deserializer 必须指定);2、用这些Properties构建consumer对象(KafkaConsumer还有
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2024-03-15 09:42:25
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一、问题背景 周五的时候，推送了500万笔消息到kafka的TOPIC_TEST队列，使用EVENT_GROUP消费者组去消费，周一的时候，使用kafka-consumer命令查看消费者组的时候，发现，topic的6个分区都有大量的消息堆积，我把消费者应用重启了一下，发现剩余消息lag数还是不变，
原创
2024-10-09 09:33:01
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Kafka是一种流行的消息中间件系统，常用于在分布式系统中实现可靠的异步通信。在Kafka中，Producer产生消息，Consumer消费消息。但有时候我们可能需要实现一种场景，即Kafka中的消息不被真正消费，只是被保存在队列中。下面我将为你介绍如何实现Kafka不消费消息的方法。
### 实现Kafka不消费消息的步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---- |
| 1 | 创
原创
2024-05-17 14:07:11
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# 如何实现“redistream 不消费”
## 概述
在Redis中，redistream是一种数据结构，可以用来实现消息队列的功能。本文将教你如何实现redistream不消费的功能，即只读取消息而不对消息进行消费。
## 流程
下面是实现redistream不消费的流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建redistream |
| 2 | 读
原创
2024-06-01 06:52:12
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Kafka是最前沿的开源MQ之一，阿里的RocketMQ也借鉴了不少Kafka的思想。2011年领英发了篇文章描述Kafka的设计，我这先学习初版。新版最重要的改变就是exactly once，众所周知，at least once很容易，retry即可; 而exactly once则很难, 它必须同时维护幂等性。
Reference:
http://
notes.stephenh
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2024-03-22 08:39:59
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在一个月黑风高的夜晚，突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警，梦中惊醒啊，马上起来排查日志。问题现象：消费请求卡死在查找CoordinatorCoordinator为何物？Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员，负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance。Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Co
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2023-12-10 18:15:09
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过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。Kafka只维护在Partition中的offset值，因为这个offsite标识着这个partition的message消费到哪条了。Consumer每消费一个消息，offset就会加1。其实消息的状态完全是由Consumer控制的，Consumer可以
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2024-02-15 09:24:44
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[list][*][b]优先级队列[/b][/list] [color=red]只有当消费者不足，不能及时进行消费的情况下，优先级队列才会生效[/color] RabbitMQ3.5以后已经集成了rabbitmq_priority_queue
[quote][url]http://www.rabbitmq.com/community-plugins.html[/url][/quote] 验证方式
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2024-09-09 00:43:05
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# 如何实现“Redis Stream不消费”
## 引言
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，用于持久化存储、缓存和消息代理。Redis Stream是Redis的一个重要功能，用于处理持续的事件流。而不消费Redis Stream是一种常见需求，本文将介绍如何实现这一功能。
## 流程概述
下面是整个流程的步骤概述：
1. 创建一个Redis Stream。
2. 向Redi
原创
2023-12-13 11:15:21
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实现“redis stream不消费”的方法可以通过以下步骤来实现：
1. 首先，连接到Redis服务器。可以使用以下代码来创建一个Redis客户端连接：
```python
import redis
# 创建Redis客户端连接
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
```
2. 确定要消费的Redis Stream的名称。
原创
2024-01-05 09:35:16
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一.什么是ActiveMQActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。二.ActiveMQ特点
1、多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,
Ru
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2024-09-09 06:14:37
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1. Web 控制台账号配置 打开文件 config\jetty-realm.properties 在如下信息中配置WEB控制台管理员账号、密码（密码长度必须大于等于4位） 1 # Defines users that can access the web (console, demo,
问题描述：在linux系统，通过 kafka 命令行客户端测试消费正常，但通过Java consumer客户端无法正常接收队列消息，启动后输出如下日志信息：
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2022-06-16 06:53:50
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# Redis Stream 不消费
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。其中，Redis Stream是Redis 5.0版本引入的新功能，它提供了一种高吞吐量、持久性的消息队列解决方案。
在Redis Stream中，消息以有序的方式存储在Redis列表中，每个消息都有一个唯一的ID标识。消费者可以按顺序读取消息，并进行处理。但是，有时候我们可能需
原创
2024-01-31 06:57:25
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