涉及到java权限的代码 在自然界中，有生产者和消费者。 （也有分解器，但这是思考的食物链，我们将再待一天。）生产者利用太阳的能量制作自己的食物。 消费者通过吃生产者或较小的消费者来获取能量。 在业务中，我们必须既是生产者又是消费者。 正如彼得·德鲁克（Peter Drucker）所说，我们有一个目标：创建客户。 换句话说，我们必须选择我们可以并且应该为客户提供价值的地方。 我们所有的竞争对手都在
RocketMQ 幂等性主要分为生产端和消费端幂等性备注：这里只讨论生产者 和消费者集群部署下的情况 生产者端幂等性保证： 1RocketMQ 为消息生产者提供了消息查询的API，在消息发送之前，可以查询该条消息是否发送过，注意但是该方法在2020年5月之后的版本，已经被废掉了； eg：public class DefaultMQProducer extends ClientConf
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2024-03-01 14:37:05
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1、什么是MQ? MQ = Message Queue消息队列，是对消费者生产者模型的升级。当前由于复杂的业务和服务压力过大，大多都采取微服务。传统的生产者和消费者模型是不能够满足条件的。同时消息的生产和消费都是异步的，而且我只关心消息发送和接收，没有大量的业务逻辑的写入，为了实现系统之间的解耦，通过利用高效的消息传递机制进行于平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。 2、分类。
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2024-07-15 00:26:46
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消息消费以组的的模式开展；一个消费组内可以包含多个消费者，每一个消费组可订阅多个主题；消费组之间有集群模式与广播模式两种消费模式：集群模式-主题下的同一条消息只允许被其中一个消费者消费。广播模式-主题下的同一条消息将被集群内的所有消费者消费一次。集群模式下消息队列负载机制遵循一个通用的思想：一个消息队列同一时间只允许被一个消息消费者消费，一个消费者可以消费多个消息队列。消息服务器与消费者之间的消息
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2024-01-31 03:22:55
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# Mq幂等性消费使用Redis实现
在分布式系统中，消息队列（MQ）是异步处理和解耦架构的重要组成部分。然而，在实际应用中，消息重复消费问题时有发生。为了解决这一问题，幂等性消费（Idempotent Consumption）成为了一个重要的设计目标。通过使用Redis作为存储介质，我们可以有效地实现幂等性消费。本文将对此进行深入探讨，并提供相关代码示例。
## 什么是幂等性消费？
幂等性
1 问题分析:幂等性(消息不被重复消费)其实这是很常见的一个问题，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。2 面试题回答回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些
原创
2021-01-01 15:02:12
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文章目录一、概述1、Redis概述2、功能介绍2.1 Redis限流2.2 分布式锁2.3 接口幂等二、Redis接口限流实战1、环境准备2、限流注解3、配置RedisTemplate4、开发 Lua 脚本5、全局类与工具类6、注解AOP解析7、接口测试三、Redis分布式锁1、简介2、AOP分布式锁原理2.1 实现流程2.2 核心步骤3、AOP分布式锁实战3.1 业务属性枚举设定3.2 任务队
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2023-11-02 16:20:00
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# 如何实现 Redis MQ 幂等
## 概述
在实现 Redis MQ 幂等的过程中，我们需要考虑消息的重复消费问题，保证每条消息只会被处理一次。本文将以一个经验丰富的开发者指导一位刚入行的小白如何实现 Redis MQ 幂等为例，通过具体的步骤和代码来详细解释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> Check;
Check
原创
2024-04-07 03:48:40
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消息队列 RocketMQ 消费者在接收到消息以后，有必要根据业务上的唯一 Key 对消息做幂等处理的必要性。消费幂等的必要性在互联网应用中，尤其在网络不稳定的情况下，消息队列 RocketMQ 的消息有可能会出现重复，这个重复简单可以概括为以下情况：发送时消息重复当一条消息已被成功发送到服务端并完成持久化，此时出现了网络闪断或者客户端宕机，导致服务端对客户端应答失败。 如果此时生产者意识到消息发
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2021-04-03 07:28:19
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# MQ消费与Redis做幂等校验的实现
在现代微服务架构中，消息队列（MQ）作为系统各组件之间的沟通桥梁，扮演了非常重要的角色。然而，在消费消息时，如何确保消息的幂等性（即重复消费相同消息时，不会导致系统状态发生改变）显得尤为重要。为此，我们可以结合Redis来实现幂等校验，从而避免消息丢失或重复处理的问题。
## 问题的提出
在消息消费的过程中，可能会出现网络异常或处理逻辑错误，导致消息
一、概念幂等性, 通俗的说就是一个接口, 多次发起同一个请求, 必须保证操作只能执行一次比如:订单接口, 不能多次创建订单支付接口, 重复支付同一笔订单只能扣一次钱支付宝回调接口, 可能会多次回调, 必须处理重复回调普通表单提交接口, 因为网络超时等原因多次点击提交, 只能成功一次等等二、常见解决方案唯一索引 -- 防止新增脏数据token机制 -- 防止页面重复提交（本文实现方式）悲观锁 --
# Redis MQ幂等性实现
## 简介
在分布式系统中，消息队列（Message Queue）常用于解耦系统中的不同模块，提供异步消息传递的能力。而Redis作为一种高性能的数据存储中间件，不仅可以用来存储缓存数据，还可以作为分布式消息队列使用。然而，在使用Redis作为消息队列时，我们需要保证消息的幂等性（Idempotence），以确保系统的可靠性和一致性。
本文将介绍Redis M
原创
2023-08-18 05:32:12
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# Redis 幂等消费的实现指南
在今天的文章中，我们将探讨如何实现 Redis 幂等消费。幂等性是一个重要的概念，它确保无论对同一资源执行多少次操作，结果都是一样的。这对于分布式系统尤其重要，因为请求可能会被多次发送。在这里，我们将通过步骤、代码示例、状态图和类图来全面理解这个过程。
## 流程概述
以下是实现 Redis 幂等消费的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 06:46:10
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消息，消费者后续会收到两条内容相同并且 Message ID 也相同的消息
原创
2022-12-01 16:46:27
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目录二、RocketMQ快速入门1、消息生产和消费介绍2、工程创建3、RockerMQ普通消息消费者1、消息消费4、RocketMQ顺序消息1、服务端2、消费端5、RocketMQ事务消息1、RocketMQ事务消息流程2、事务消息生产者3、事务消息消费者4、RocketMQ实现分布式事务流程6、消息广播/批量发送1、消息生产者2、消费端 二、RocketMQ快速入门1、消息生产和消费介绍使用R
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2024-04-08 14:02:19
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搭建好redis单机后，开始研究redis集群配置两台VM虚拟机，都安装了redis程序，一台作为master 一台作为slave首先配置redis主从配置配置在redis.conf文件中主机上需要设置masterauth(光主从同步不需要配置这个，但是后续配置哨兵机制的时候需要配置这个属性)从机上需要配置slaveof 主机IP 主机端口，同样也许配置masterauth，密码和主机一样启动主机
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2023-08-23 10:37:09
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目录引出接口幂等&分布式锁接口幂等性Redisson框架接口幂等改进缓存三兄弟：缓存击穿、穿透、雪崩缓存击穿缓存穿透缓存雪崩总结 引出Redis的应用——接口幂等性，分布式锁，基于注解+拦截器的接口幂等改进接口幂等&分布式锁系统的问题：接口的幂等性：接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用；@RestControlle
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2024-09-23 10:48:30
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RabbitMQ 消息幂等性&顺序性&消息积压&面试问题幂等性概念幂等性，简单来说就是对于同一个系统，在同样条件下，一次请求和重复多次请求对资源的影响是一致的，就称该操作为幂等的。比如说如果有一个接口是幂等的，当传入相同条件时，其效果必须是相同的。在RabbitMQ中消费幂等就是指给消费者发送多条同样的消息，消费者只会消费其中的一条，避免出现重复消费的问题通俗的讲就一个数据
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2023-10-23 20:23:23
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1.幂等性 在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。通俗的讲就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错；类似于数据库中的乐观锁机制，如果更新数据库中的一条SQL；在并发场景，为了性能和数据可靠性，会在更新时加上查询时的版本，并且更新这个版本信息。我们可以借鉴数据库的乐观锁机制来举个例子首先为表添加一个版本字段versi
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2024-04-07 12:06:43
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什么是幂等性：在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响，那么这整个过程就实现可消息幂等。例如，在支付场景下，消费者消费扣款消息，对一笔订单执行扣款操作，扣款金额为 100 元。如果因网络不稳定等原因导致扣款消息重复投递，消费者重复消费了该扣
