首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。Kafka 实际上有个 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 消费了数据之后，每隔一段时间（定时定期），会把自己消费过的
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2023-06-12 20:55:20
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消息模式介绍一般来说，消息队列有两种模式：生产者消费者模式(Queue)；消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。一种是发布者订阅者模式(Topic);消息生产者（发布）将消息发布到topic中，
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2023-08-30 08:20:18
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本文来说下kafka的基本概念与术语 文章目录消息队列kafka架构图Kafka相关概念及术语本文小结 消息队列把数据放到消息队列叫做生产者。从消息队列里边取数据叫做消费者。消息队列，我们一般简称为MQ(Message Queue) 队列是我们常说的一种先进先出的数据结构。消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。消息队列的两种模式：点对点：生产者生产消息发送到队列中，消费者从队列中取出并
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2024-04-24 22:10:41
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Redis基础—九、Redis订阅发布、Redis集群一、Redis订阅发布Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。应用场景：比如说广播，或者简单的聊天室都可以用到。比如说下图就是仨：后台先编辑一下channel1的信息发到channel中，之后所有订阅的用户都可以收到cha
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2024-06-04 10:55:09
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测试目的本次测试目的是 消费 Redis List类型 里的数据 以各种方式来快速消费，得到最佳消费方式。消费框架为 spring boot，消费工具库为 lettuce，结合redisredisTemplate 的 api 来载入和消费数据，消费数据量分别为 1.5w、2w、10w。消费数据会提前加载到 Redis list 中，消费api 为 redisredisTemplate.opsFor
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2023-07-13 11:13:50
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简使用pop，不能保证最少消费一次，比如pop超时可能中途丢失，或者消费者处理过程中异常而未能处理完。解决此问题有多种方法：1) 方法一：使用rpoplpush替代pop这种方法相当于建立了一个回滚，由于操作是在redis端完成的，可保证数据不会丢，当消费者完成业务逻辑后，再清掉lpush的另一队列，这步有点类似于事务的commit提交。如果在处理过程中消费者异常重启，则在重
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2023-08-17 16:47:50
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# Java Redis发布订阅消息队列消费速度优化方案
## 问题描述
在使用Java Redis发布订阅消息队列时，可能会遇到消费速度慢的问题。这是因为订阅者在处理消息时可能存在耗时操作或阻塞操作，导致消息堆积，从而影响了整体的消费速度。
本文将提供一种针对这种问题的解决方案，通过优化消费者的处理逻辑和引入多线程处理消息，以提高消费速度。
## 方案概述
1. 优化消费者的处理逻辑：
原创
2023-10-31 12:17:52
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目前在redis想要实现消息队列的功能有如下的两种方案：1:基于List的lpush和rpop
2:Streams这里不将pub/sub考虑在内，因为其不具备持久化的能力，消息会丢失。其中1是利用其有的先进先出特性实现，2是redis为了实现消息队列专门在redis5版本中定义的一种新的数据结构，这里注意，其也是一种数据结构，和String,Set等处于同等位置的数据结构，只不过内部增加了一些针对
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2023-08-30 08:32:03
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1.前提通过RabbitMQ的延时交换器插件实现消息延时触发，延时结束后消息push到队列，消费者开始消费消息。我们项目中的商城模块待支付订单超时修改订单状态为已失效的功能就是通过以上逻辑实现。消息消费完成后采用的是手动ack的方式2.问题描述生产者产生消息正常，通过日志可以证明消费者一直监听不到消息导致超时的订单状态未能及时变更3.问题分析一： 交换器和队列之间没有绑定关系，或者绑定关系错误通过
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2023-08-01 17:34:16
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一、 慢操作五大原因如下图所示，主要分为与操作系统相关以及与Redis集群实例之间与内部相关两个方面1. Redis实例之间以及内部数据传输阻塞（客户端、磁盘、主从通信、切片集群通信）解决方法 — 主从集群时，限制主库RDB文件大小。2. 多CPU多核架构（绑核，绑CPU）解决方法—绑核绑CPU。3. sql语句执行阻塞（慢查询、过期key）解决方法—避免慢查询指令、客户端做聚合、对key设置不同
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2023-08-14 13:10:24
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redis-py的blpop/brpop可能由于网络波动导致收不到信息场景问题解决办法原因 场景业务上有一个需求，是将Redis作为消息队列，然后消费者消费队列中的数据。问题Redis 列表中长时间没有数据，等再有新的数据的时候仍然没有消费到数据，查看Redis，数据是存在的。# 由于只有消费侧有问题，因此只有消费侧的代码
class RedisCli:
# 这个类只是封装了一下redis 连
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2023-07-12 14:59:04
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应用场景理论上任何需要消息队列的场景都可通过此方式实现，笔者的应用场景是一个服务完成一个任务需要经过两个不同的队列，任务经过了第一个队列后，需要重新配置入参放入第二个队列。完成第一个队列后的任务放入一个用redis List模拟的消息队列，由处理方法消费消息并处理后处理放入第二个队列。实现方法redis异步队列常见的实现方式主要有两种：一，新消息rpush进入消息队列，每次lpop消息队列，如果没
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2023-06-26 16:03:41
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一 基于Redis实现1.场景： 电商系统或者购票系统都必须具备订单功能，生成订单后一段时间不支付订单会自动关闭。最简单的想法是设置定时任务轮询， 但是每个订单的创建时间不一样，定时任务的规则无法设定，如果将定时任务执行的间隔设置的过短，太影响效率。还有一种想法，在用户进入订单界面的时候，判断时
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2024-06-03 13:00:41
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延迟队列延迟消息队列使用场景定时任务，比如任务A和任务B是同条流水线上的，当任务A完成了，一个小时后执行任务B我们打车，在规定时间内，没有车主接单，那么平台就会推送消息给你，提示暂时没有车主接单。网上支付场景，下单了，如果没有在规定时间付款，平台通常会发消息提示订单在有效期内没有支付完成，此订单自动取消之类的信息。我们买东西，如果在一定时间内，没有对该订单进行评分，这时候平台会给一个默认分数给此订
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2024-04-19 16:53:46
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Redis 消息发布订阅和 RabbitMQ 是两种不同的消息传递系统，它们在设计和用途上有一些重要区别。以下是它们之间的详细比较：消息代理类型:Redis 消息发布订阅：Redis 是一个基于内存的数据存储系统，它提供了一个简单的发布-订阅系统，用于在不同的客户端之间传递消息。Redis 的消息发布订阅是一种简单的消息传递机制，通常用于实现实时通知和事件处理。RabbitMQ：RabbitMQ
问题描述： xxx项目中异步处理与第三方系统对接的功能，例如：发短信、发邮件、app推送等第三方系统，业务要求往第三方系统发送的请求发生异常，系统需要有重试机制，例如：第一次发短信，短信平台响应异常，则需要过两分钟重一次，第二次还是失败，则再过两分钟再试一次，第三次失败就不需要再重试，只需要把发送失败的信息记录下来即可，让管理员从系统后台人工发
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2023-05-25 18:53:10
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Redis发布/订阅主要用到 subscribe、unsubscribe 和 publish 三个命令，在这个实现中，发送者(发送信息的客户端)不是将信息直接发送给特定的接收者(接收信息的客户端)，而是将信息发送给频道(channel)，然后由频道将信息转发给所有对这个频道感兴趣的订阅者。下面将使用java来实现一个简单的发布订阅实例。开发环境eclipasejunit(单元测试)log4j(日志
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2023-07-07 15:47:43
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如何保证消息不被重复消费？ 保证消息不被重复消费的关键是保证消息队列的幂等性，这个问题针对业务场景来答分以下几点： 1.比如，你拿到这个消息做数据库的insert操作。那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。 2.再比如，你拿到这个消息做redis的set的操作，那就容易了，不用解决，因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本
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2023-09-11 11:08:03
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Serve 基于Swoole Server 编写的消息队列消费系统已支持功能:支持数据库操作仅支持Redis 作为消息队列允许开启多个 Worker+TaskWorker+Master模式 监控不同队列环境要求：PHP >= 7.2ext-Swooleext-SeasLog (暂时未实现日志，无需安装扩展:后期添加)运行如图：调试模式 "php bin/email_delay.php sta
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2024-02-26 20:28:23
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在消息传递过程中，如果出现传递失败的情况，发送会执行重试，重试可能会产生重复的消息。对系统来说，如果没有对重复消费进行处理，会导致系统数据发生错误。 比如，一个订单系统，订单创建成功后，把数据写入统计数据库，如果发生重复统计，会导致数据库数据错误。解决消息重复消费，其实就是保证消息的消费幂等性。幂等性的定义：多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。 所以需要从业务逻辑上设计，将消费的业务逻辑设
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2024-01-25 09:18:26
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