# Redis消息队列ACK
## 什么是Redis消息队列ACK
在使用Redis作为消息队列时，消息的确认机制（ACK）是非常重要的一部分。ACK的作用是确保消息在消费者处理完成后才被认为已经成功消费，防止消息丢失或重复消费。
## Redis消息队列ACK的工作原理
当消费者接收到消息后，需要对消息进行处理。处理完成后，需要向Redis发送一个确认消息的请求，告诉Redis这条消息已
原创
2024-04-30 04:45:36
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Redis学习记录------Redis6发布和订阅（五）1.什么时发布和订阅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）接受消息。 Redis客户端可以订阅任意数量的频道，发布者可以有很多个频道。发布订阅命令实现在客户端中 SUBSCRIBE <频道名>SUBSCRIBE pindao1在另一个客户端中，给pindao1发布消息h
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2024-09-10 11:25:21
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Redis学习一:认识消息队列二:基于List实现消息队列1.基于List结构模拟消息队列2.基于List的消息队列有哪些优缺点三:基于PubSub的消息队列1.说明2.基于PubSub的消息队列的优缺点四:Redis消息队列-基于Stream的消息队列1.发送消息的命令2.读取消息的方式之一：XREAD2.1.使用示例2.2.问题五:基于Stream的消息队列-消费者组1.常用命令2.消费者监
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2024-01-17 10:00:55
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rabbitmq作为优秀的消息队列中间件，估计大家都会用到。但是在实际过程中，生产者会存在消息丢失的情况。 如下示例，总共发送了30W条消息，队列里却只有299954条信息，丢失了46条，对于精度要求很高的应用，这是不可接受的：logger.info("start");
for (int i = 0; i < 300000; i++) {
Rabbit
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2024-03-31 08:53:55
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# 如何实现 Redis 删除 ack 的消息
## 概述
在使用 Redis 进行消息队列时，常常会遇到需要删除 ack（已经确认收到的）消息的情况。本文将针对这一问题进行详细的介绍和解决方案。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
ACKER --|> MESSAGE : ack
ACKER --|> REDIS : ack
```
## 步骤
下
原创
2024-03-02 05:28:57
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# Redis如何确认ACK消息
在使用Redis作为消息队列时，确认ACK（Acknowledgement）消息非常重要。ACK消息是指消费者成功处理了从消息队列中取出的消息，并且告知消息队列可以将该消息标记为已消费，以便后续的消息消费进程不会再次处理该消息。
在Redis中，我们可以使用多种方式来确认ACK消息，包括使用PUBLISH-SUBSCRIBE模式、使用LIST队列、使用SET集
原创
2024-01-02 10:00:47
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一：利用redis的zset实现消息队列使用场景 1、下单成功，30分钟未支付。支付超时，自动取消订单2、订单签收，签收后7天未进行评价。订单超时未评价，系统默认好评3、下单成功，商家5分钟未接单，订单取消4、配送超时，推送短信提醒......对于延时比较长的场景、实时性不高的场景，我们可以采用任务调度的方式定时轮询处理。如：xxl-job今天我们采用一种比较简单、轻量级的方式，使用 Redis
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2023-05-25 18:48:33
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Redis发布订阅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。订阅/发布消息图：第一个：消息发送者 第二个：频道 第三个： 消息订阅者 下图展示了频道channel1,以及订阅这个频道的三个客户端---client2 、 client5 、client1之间的关系： &nbs
# 实现“redis stream 消息ack 删除数据”流程
## 1. 确保已连接到 Redis 服务器
首先，你需要确保已经连接到 Redis 服务器。
```markdown
// 连接到 Redis 服务器
const redis = require('redis');
const client = redis.createClient();
```
## 2. 创建 Redis
原创
2024-03-07 05:37:44
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celery的内存泄漏？ 总结： celery执行完任务不释放内存与原worker一直没有被销毁有关，因此CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD可以适当配置小点，而任务并发数与CELERYD_CONCURRENCY配置项有关， 每增加一个worker必然增加内存消耗，同时也影响到一个worker何时被销毁
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2024-09-24 09:09:08
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在现代微服务架构中，消息队列是实现异步通信和解耦的重要工具。Redis 作为一个高性能的内存数据库，越来越多地被用作消息中间件。不过，Redis 的发布/订阅模式并没有内置的“确认（acknowledgement）”机制，一个消费者在消费了消息后，如果没有进行处理，就有可能丢失数据。因此，了解“Redis 消费消息是否有 ack 机制”就显得尤为重要。
```mermaid
timeline
## Redis Stream ACK 会删除消息吗？
### 引言
在使用 Redis Stream 时，我们会经常使用 ACK 操作来确认消息已经被消费。但是有一个常见的疑问是：ACK 操作是否会删除消息？在本文中，我们将探讨这个问题并给出相应的代码示例。
### Redis Stream 简介
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本中引入的一种数据结构，用于存储和处理
原创
2024-03-19 04:53:26
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1.读写分离的好处：性能优化：主服务器专注于写操作，可以用更适合写入数据的模式工作；同样，从服务器专注于读操作，可以用更适合读取数据的模式工作。强化数据安全，避免单点故障：由于数据同步机制的存在，各个服务器之间数据保持一致，所以其中某个服务器宕机不会导致数据丢失或无法访问。从这个角度说参与主从复制的Redis服务器构成了一个集群。2.搭建步骤①思路Redis集群在运行时使用的是同一个可执行文件，只
进程间通信队列的方法进程间通信1.socket 2.文件 3.内存1.socketsocket就是进程间的通信 一个进程通过socket把数据发到网络上去，另一个进程把数据下载到本地。可以是同一台电脑上的多个进程，也可以是不同的电脑的多个进程。2.文件文件保存数据，防守丢失通过文件的读写操作也可以完成进程间的通信 但是因为文件是在硬盘里面，运行速度很慢。3.内存先进先出，后进后出是队列。 队列是内
Redis相关工具相关工具都以二进制文件的形式存放在redis的src目录下。./redis-server：redis的服务端。./redis-cli：客户端./redis-benchmark：用于性能测试。./redis-check-dump：用来修复dump.rdb文件。./redis-sentinel：用于集群管理。Redis主从模式  
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2023-09-21 14:39:58
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背景介绍 Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型,可以使我们更好的使用redis当作我们项目的轻量消息中间件,在设计上借鉴了 kafka,引入了消费组等概念,使redis传输的消息更加可靠,可以持久化消息,支持消息的重传,超时等 系统原理 在stream设计中,生产者通过 xadd 命令往stream结构中增加消息,而消费者则可以选择独立消费或者以消费组的方式来进行消费,一个str
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2023-09-02 11:28:28
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这篇文章只是基于我之前的全局 HOOK 的修改，要看全局 HOOK点这里 以外，实际上用途并没有想象中的广泛。相反，对于制定进程的指定 API 的 HOOK 却非常实用，所以就把以前的代码精简一下，去掉它浮夸的外衣，以最少的代码，实现最基本的 HOOK 功能 。dll 代码：// dllmain.cpp : 定义 DLL 应用程序的入口点。
#include "stdafx.h"
#include
由前几篇文章基本已了解canal的同步机制以及简单的使用，往往在实际业务中，都不是客户端直连服务端，而是通过消息队列来消费，所以本文主要记录使用Spring boot Kafka配合canal监听master数据库数据的变化canal的配置1、修改canal 配置文件canal.zkServers =192.168.111.131:2181,192.168.111.130:2181,192.168
作者：程序猿的内心独白 一、前言
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能，持久化一直是影响 Redis 性能的高发地，也是面试中经常被问到的。包括 RDB 相关的特定和优缺点，AOF 的优缺点，事实上，由于 RDB 的数据实时性问题，目前用 AOF 比较多了，而持久化恢复也是优先 AOF。RDB 是旧的模式，现在基本上都使用 AOF，当然，今天两个都会一起聊聊。 二、RDB
RDB
1、写入方式producer采用push（推）的方式，将消息发布到broker中，每条消息都被追加到分区中，等待consumer拉取数据保存数据是通过 消费者组+主题+分区 的格式保存2、生产者ACk机制（生产数据）request.required.acks 参数为0：可能数据丢失生产者向leader发送数据，不管leader有没有接收到数据，都不会有任何返回值到producer，所以这种模式下可
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2024-03-26 20:24:29
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