导言作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。基于某些原因， 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。第一篇文章介绍了RabbitMQ和Ap
文章目录 先直接给出答案吧。在集群或者多partition下无法保障完全顺序消费，但是可以保障分区顺序消费。具体下面讲解。 我们在使用消息队列的过程中经常有业务场景需要严格保证消息的消费顺序，比如我们同时发了 2 个消息，这 2 个消息对应的操作分别对应的数据库操作是：更改用户会员等级。 根据会员等级计算订单价格。 假如这两条消息的消费顺序不一样造成的最终结果就会截然不同。我们知道 Kaf
# Redis保证Kafka顺序消费实现指南
## 引言
在实现Kafka顺序消费的过程中，使用Redis作为中间件可以保证消息的有序性。本文将为你提供一种实现方法，以帮助你完成这个任务。
## 任务流程
下面是实现"Redis保证Kafka顺序消费"的整个流程。我们将使用Redis的有序集合（sorted set）来维护消息的顺序。
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在说到消息中间件的时候，我们通常都会谈到一个特性：消息的顺序消费问题。这个问题看起来很简单：Producer发送消息1, 2, 3。。。 Consumer按1, 2, 3。。。顺序消费。 但实际情况却是：无论RocketMQ，还是Kafka，缺省都不保证消息的严格有序消费！ 这个特性看起来很简单，但为什么缺省他们都不保证呢？“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下，对于一个消息中
我不记得有多少人问过以下这个问题了： 我觉得这个问题问得很频繁，而且非常经典，在这里我就以 Kafka 为例子，说说我对 Kafka 顺序消息的一些理解吧，如有理解不对的地方麻烦留言指点一下。通常我们在说顺序消费指的是生产者按照顺序发送，消费者按照顺序进行消费，听起来简单，但做起来却非常困难。我们都知道无论是 Kafka 还是 RocketMQ，每个主题下面都有若干分区(RocketMQ 叫队
kafka是一款高吞吐量的发布、订阅消息系统，在发送消息时，消息会被发送到对应的分区中，然后通过有序队列（ArrayDeque）来存储，所以如果要保证消息的顺序性，理论上只需要保证消息被发送到同一个分区即可。简单画一下，帮助理解，正常情况下，假如我们有两个消费者客户端，订阅了某一个topic，这个topic有两个分区，那么kafka分配时就会让一个消费端对应一个分区，发送消息时，消息也会被均匀的发
0代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。安全性最低但是效率最高。1代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功。all代表producer往集群发送数据需要所有的follower都完成从leader的同步才会发送下一条，确保leader发送成功和所有的副本都完成备份。安全性最高，但是效率最低。最后要注意的是
kafka如何保证顺序消费？kafka的顺序消费一直是一个难以解决的问题，kafka的消费策略是对于同Topic同Partition的消息可保证顺序消费，其余无法保证。如果一个Topic只有一个Partition，那么这个Topic对应consumer的消费必然是有序的。不同的Topic的任何情况下都无法保证consumer的消费顺序和producer的发送顺序一致。Kafka的消息顺序消费是指消
Kafka中Partition（分区）是真正保存消息的地方，发送的消息都被放在这里。每次添加消息到Partition(分区)的时候都会采用尾加法，如上图所示。Kafka只能保证Partition（分区）中的消息有序，而不能保证Topic(主题)中的Partition(分区)的有序。消息在被追加到Partition(分区)的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。Kafka通过偏移量(offs
原创
2023-07-06 18:14:07
460阅读
Kafka 分布式的情况下，如何保证消息的顺序?同一个 Partition 用一个 write ahead log 组织，所以可以保证 FIFO 的顺序。
不同 Partition 之间不能保证顺序。但是绝大多数用户都可以通过 message key 来定义，因为同一个
key 的 message 可以保证只发送到同一个 Partition。比如说 key 是 user id，table
这个是MQ领域的基本问题，很多面试官也会问这样的问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性的问题。比如RabbitMQ、RocketMQ、Kafka都有可能出现消息重复消费的问题，因为者问题通常不是MQ自己保证的，是由我们开发人员来保证的。举个Kafka怎样重复消费的例子： Kafka实际有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表消息的序号，然后consumer
kafka学习1、kafka怎么保证消息的消费顺序？kafka只保证单partition有序，如果Kafka要保证多个partition有序，不仅broker保存的数据要保持顺序，消费时也要按序消费。假设partition1堵了，为了有序，那partition2以及后续的分区也不能被消费，这种情况下，Kafka 就退化成了单一队列，毫无并发性可言，极大降低系统性能。因此Kafka使用多partit
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2023-09-03 19:34:43
665阅读
1.定义精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况：至少一次消费（at least once），主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。最多一次消费 （at most once），主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题。如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题，那么就
前言在业务研发的过程中，我们会涉及到非常多的业务场景与消息队列相关，通常我们会考虑利用消息队列来做异步解耦的工作，结合一些实际的场景我们考虑到消息的顺序性，如果没有严格按照顺序去处理消息，轻则给用户带来不好的体验，严重的话可能会导更多问题的产生，今天我们主要从实战、发送顺序消息流程到顺序消息的消费，以及如何保证顺序消费为重心进行一些扩展。一、实战场景用户更新钱包金额->用户向钱包中转入100
三、如何保证消息的顺序性1. rabbitmq拆分多个queue，每个queue一个consumer，就是多一些queue而已，确实是麻烦点；或者就一个queue但是对应一个consumer，然后这个consumer内部用内存队列做排队，然后分发给底层不同的worker来处理2. kafka写入一个partition中的数据一定是有序的，生产者在写的时候 ，可以指定一个key，比如指定订单id作为
上两篇文章都在讨论顺序消息的一些知识，看到有个读者的留言如下：这个问题问得非常棒，由于在之前的文章中并没有提及到，因此我在这篇文章中单独讲解，本文将从消费顺序性这个问题出发，深度剖析 Kafka/RocketMQ 消费线程模型。Kafkakafka
的消费类 KafkaConsumer 是非线程安全的，因此用户无法在多线程中共享一个 KafkaCons
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2021-06-06 12:04:44
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Kafka消息不丢失，不重复消费，保证顺序消费
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2023-02-22 10:44:40
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提到Kafka很多人的第一印象就是它是一个消息系统，但Kafka发展至今，它的定位已远不止于此，而是一个分布式流处理平台。对于一个流处理平台通常具有三个关键能力：1.发布和订阅消息流，在这一点上它与消息队列或企业消息系统类似2.以容错的持久化方式存储消息流3.在消息流产生时处理它们目前，Kafka通常应用于两大类应用：1.构建实时的流数据管道，可靠地在系统和应用程序之间获取数据2.构建实
Kafka 到底在什么情况下才能保证消息不丢失呢？一句话概括，Kafka 只对“已提交”的消息（committed message）做有限度的持久化保证。这句话里面有两个核心要素。第一个核心要素是“已提交的消息”。当 Kafka 的若干个 Broker 成功地接收到一条消息并写入到日志文件后，它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交。此时，这条消息在 Kafka 看来就正式变为“已提交”消息了。第二
