消息可靠保证1.消费端的保证消息可靠唯一可能导致消息丢失的情况，在消费端获取到了消息，自动提交了offset，让borker以为已经消费好了这个消息，实际上才开始准备消费这条消息，可能存在消费过程中消费者挂了，这条消息就会丢掉。这和Rabbit差不多，Kafak会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，处理完成之后手动提交ack。就可以保证消息不丢失。可能消费完了，提交ack过程发
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2024-03-28 13:43:37
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Kafka对于消息的重复、丢失、错误以及顺序没有严格的要求。 Kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时是顺序的，事实上，从Topic角度来说，当有多个partition时，消息仍然不是全局有序的。...
原创
2022-05-16 09:40:45
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kafka如何保证不丢消息ps:这篇文章自我感觉说的很大白话了！希望你们看过了之后能有收获。生产者丢失消息的情况生产者(Producer) 调用send方法发送消息之后，消息可能因为网络问题并没有发送过去。所以，我们不能默认在调用send方法发送消息之后消息消息发送成功了。为了确定消息是发送成功，我们要判断消息发送的结果。但是要注意的是 Kafka 生产者(Producer) 使用 send 方法
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2024-06-25 17:17:37
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分布式消息中间件 作用：解耦（同步调用是一种强依赖，而异步调用是一种弱依赖）；削峰填谷；降低响应时间；提升吞吐量（Kafka 的吞吐量是MySQL 吞吐量的30-40倍，并且Kafka的扩展性远高于MySQL）；Kafka 的设计原理 Kafka 是一个分布式消息中间件，但是它并不符合JMS 规范，即使消息已经被消费，也不会被马上删除，当消息保留一定时间后，会被批量删除。 在Kafka 中，消息被
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2024-07-18 11:13:04
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最近我一直扎在消息队列实现细节之中无法自拔，已经写了 3 篇Kafka源码分析，还剩很多没肝完。之前还存着RocketMQ源码分析还没整理。今儿暂时先跳出来盘一盘大方向上的消息队列有哪些核心注意点。核心点有很多，为了更贴合实际场景，我从常见的面试问题入手：如何保证消息不丢失？如何处理重复消息？如何保证消息的有序性？如何处理消息堆积？当然在剖析这几个问题之前需要简单的介绍下什么是消息队列，消息队列常
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2024-08-23 15:23:28
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最近，项目中使用过kafka但是不太理解，然后各种搜博客补习。然后对kafka如何保证数据的有序性很感兴趣，于是乎，又疯狂找博客学习，现在可以说是小有心得，在这里记录一下，怕忘记。也作为给大家的一个分享。本文内容为集多家之长，根据自己的理解就诞生了这篇内容，开始。 自己在学习的过程中，看完博客结合自己理解的小结如下：研究如何保障kafka消费的顺序性，宗旨就是通过将消息绑定到定向的分区或
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2024-02-16 11:57:57
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一、MQ遵循投递消息先进先出原则
1.为什么MQ会产生消息顺序的问题?1.消费者集群;。 2. MQ服务端如果是集群; 单个消费者： 单个消费者情况下，MQ的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会打乱的、。I 当消费者集群： mq消费者订阅到同一个队列情况时，消费者会做均摊消费或者是公平消费。 有可能出现一下情况：单个消费者情况下，MQ的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会打乱的。2.队
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2024-02-20 11:44:01
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kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级API。1 消费模型消息由生产者发布到Kafka集群后，会被消费者消费。消息的消费模型有两种：推送模型（push）和拉取模型（pull）。基于推送模型（push）的消息系统，由消息代理记录消费者的消费状态。消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息为已消费，但这种方式无法很好地保证消息被处理。比如，消息代理
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2024-02-20 08:23:06
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大多数场景下，消息队列是不要求有序的。只有部分后续 MQ 处理依赖前驱 MQ 数据的场景才需要有序，这里保证有序主要从两个方面展开：消息队列层面消费者处理逻辑层面RabbitMQ对于 Rabbit MQ 这种主从架构，如果多个消费者连接相同的 queue，其中这个 queue 上包含需要依次处理的 data1，data2，data3。不同消费者拉取不同的数据，由于处理的速度不同，后续处理完的顺序无
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2024-03-15 08:08:50
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ActiveMQ顺序问题
activeMQ的独占模式
原理
原则
activeMQ的分组模式
原理
实现
业务解决
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有时消息发送存在顺序性，那么在ActiveMQ中如何解决顺序问题。MQ中有优先级配置，但是消息发送不一定按照优先级发送，所以优先级解决不了顺序。下面有3种解决顺序问题的解决方案，每个解决方案都有
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2024-03-17 00:04:01
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# Kafka 消息有序化的实现和理解
在现代分布式系统中，消息传递和处理的顺序性常常是设计中的一个关键考量。Apache Kafka 作为一个高吞吐量的分布式消息系统，提供了一种机制来保证消息的有序性。在本文中，我们将探讨 Kafka 是如何实现消息有序化的，并通过一个 Java 代码示例来展示这一过程。
## Kafka 的基本概念
在深入有序化之前，首先让我们理解一些 Kafka 的基
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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概述我们知道Kafka架构如下，主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成。一条消息从生产到消费完成这个过程，可以划分三个阶段，生产阶段、存储阶段、消费阶段。产阶段: 在这个阶段，从消息在 Producer 创建出来，经过网络传输发送到 Broker 端。存储阶段: 在这个阶段，消息在 Broker 端存储，如果是集群，消息会在这个阶段被复制到其他的副本上。消费阶段: 在
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2024-08-14 14:05:52
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Kafka-如何保证生产者的可靠性即使我们尽可能把broker配置的很可靠，但如果没有对生产者进行可靠性方面的配置，整个系统仍然有可能出现突发性的数据丢失。举例：为broker配置了3个副本，并且禁用了不完全首领选举，这样应该可以保证万无一失。我们把生产者发送消息的acks设为1(只要首领接收到消息就可以认为消息写入成功)。生产者发送一个消息给首领，首领成功写入，但跟随者副本还没有接收到这个消息。
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2024-06-18 05:45:47
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目录生产端控制消息有序消费端控制消息有序总结Reference 消息的有序性指的是一个生产者生产的消息消费顺序和生产顺序一致，例如使用binlog+mq进行数据同步的时候，对于单条记录的增加、和修改和删除应该保持有序，消费消息时如果消息变成删除、修改和删除，则导致同步数据不一致。对于最简单的消息模型，一个生产者+一个消息队列+一个消费者，由于队列具有先进先出(FIFO,first in fir
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2024-03-28 09:06:37
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flink怎样解决乱序问题?使用事件时间+水位线+窗口
通过watermark对数据重排序,来保证整体数据流的有序性
每当我们每接收到一份数据到buffer中时,我们选定其中最新的watermark值,对buffer里数据的时间小于此watermark值的数据在buffer中做一个排序.然后将此排序好的数据发向下游,因为是排好序的,所以窗口收到15:00的数据时,就知道不会有之前的数据在进来,所以
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2023-07-11 17:28:35
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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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首先要考虑这么几个问题：消息丢失是什么造成的？（从生产端和消费端两个角度来考虑） 消息重复是什么造成的？（从生产端和消费端两个角度来考虑） 如何保证消息有序？ 如果保证消息不重不漏，损失的是什么？消费端重复消费：很容易解决，建立去重表。消费端丢失数据：也容易解决，关闭自动提交offset，处理完之后受到移位。 生产端重复发送：这个不重要，消费端消费之前从去重表中判重就可以。 生产端丢失数据：这个是
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2024-08-06 21:27:39
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文章目录HadoopHiveZookeeperzk仲裁机制SparkSparkStreamingRDD五大特性SparkStreaming背压机制SparkShuffle的优化配置Kafkakafka数据同步/镜像工具 kafka mirror makerKafka为什么快磁盘读写页缓存pagecache+buffcachemmap（内存文件映射）零拷贝（zero-copy）存储设计批量发送压缩
背景这里的kafka值得是broker,broker消息丢失的边界需要能有很多，比如网...
原创
2023-06-01 18:28:43
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