Kafka 消息幂等性enable.idempotence=true。设置了这个参数后，Producer自动升级成幂等性Producer。 两个重要机制： 1、Producer Id，幂等性的生产者每个客户端都有一个唯一编号id。 2、sequence number，幂等性的生产者发送的每条消息都会带相应的sequence number，Server端就是根据这个值来判断数据是否重复。如果发现se
什么是 Kafka
Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。Kafka 的基本术语消息：Kafka 中的数据单元被称为消息，也被称为记录，可以把它看作数据库表中某一行的记录。批次：为了提高效率， 消息会分批次写入 Kafka，批次就代指的是一组消息。主题：
1.Kafka相关知识 Broker：即Kafka的服务器，用户存储消息，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。Message消息：是通信的基本单位，每个 producer 可以向一个 topic（主题）发布一些消息。 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个top
# Android消息唯一ID
在Android开发中，消息传递是一种常见的机制，用于在应用程序的不同组件之间传递数据和通知。为了确保消息的唯一性和正确性，我们需要给每个消息分配一个唯一的ID。本文将介绍如何在Android中实现消息唯一ID的方式。
## 为什么需要消息唯一ID？
Android应用程序通常由多个组件组成，例如Activity、Fragment、Service等。这些组件可
丢消息的情况有多种，可能是生产者丢了，可能是MQ丢了，可能是消费者丢了。 1、rabbitMQ 一般是用来承载核心业务的，数据是绝对不能丢的。解决方案的核心是接收消息方给发送消息方返回ack 一句话总结：生产者开启confirm模式 + MQ持久化消息 + 消费者关闭autoAck，手动提交 a
我们在Redis5版本迎来了一个新的数据结构，它的名字叫做"Streams"。（撒花）Streams一经推出，就引起了社区中各位大佬的关注。所以我决定过一段时间做一个社区调查，讨论一下它的使用场景，并会在博客中将结果记录下来（是Redis作者的博客）。今天我想聊的是另一个问题：我怀疑有很多用户认为Streams的使用场景是和Kafka一样的。实际上，这个数据结构的设计背景也是消息的生产和消费，但你
# Java消息ID接口缓存分发实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java消息ID接口缓存分发。在本文中，我将为你展示整个流程，并提供每一步所需的代码示例和相应的注释。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解整个流程的步骤，下面是一个表格来展示这些步骤：
```mermaid
journey
title Java消息ID接口缓存分发流程
section
收到某业务组的小伙伴发来的反馈，具体问题如下：项目中某 kafka 消息组消费特别慢，有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组。从服务端日志看到如下信息： 该消费组在短时间内重平衡了 600 多次。从 cat 查看得知，每条消息处理都会有 4 次数据库的交互，经过一番沟通之后，发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上。Kafka 发生重平衡的有以下几
1、如何消费已经被消费过的数据？ 答：采用不同的group2、如何自定义去消费已经消费过的数据？ Conosumer.properties配置文件中有两个重要参数 auto.commit.enable：如果为true，则consumer的消费偏移offset会被记录到zookeeper。下次consumer启动时会从此位置继续消费 auto.offset.reset 该参数
背景&现象生产微服务架构环境，kafka消息消费服务架构如下：当服务B接口出现宕机或者B接口调用超时，kafka消息消费端服务A出现异常，异常发生后未执行手动提交offset操作。待服务B恢复后，消费端A服务也恢复正常，但之前消费异常的消息在broker自动变为已消费，实际未消费（数据库中无处理消息的业务数据）。问题原因问题定位在灰度环境复刻了一样的操作，100%复现此问题。增加了debu
你所不知道的消息(Message): StreamMessage: java数据流信息,用标准流操作来顺序的填充和读取 MapMessage:一个Map类型的消息,名称为string类型,而值为java的基本类型 TextMessage:普通字符串消息,包含一个String ObjectMessage:对象消息,包含一个可序列化的java对象 BytesMessage:二进制数组消息,包
# 使用Python获取MQ的消息ID
消息队列（Message Queue，MQ）是一种用于在应用程序之间传递消息的通信方式。在实际应用中，我们经常需要获取MQ中的消息ID，用于跟踪和处理消息。本文将介绍如何使用Python获取MQ的消息ID，并提供代码示例。
## 什么是消息ID
消息ID是MQ中每条消息的唯一标识符。通过消息ID，我们可以方便地定位、处理和跟踪消息。在不同的消息队列系统
昨天去巡检线上环境的时候，偶然发现了某个服务报了一个错误，而且是每隔90秒报一次，错误信息如下：意思是内部错误，没有新的messageid可以使用了。消息队列就不多说了。正常的情况就是一个消息会有一个消息id，如果不了解mqtt的消息id的话，我们正常人的思维就是这个消息id是个随机数，因为消息的id是int类型，所以最大值是2^31-1，大概是21亿，对于一个庞大的系统而且是持续运行的系统，消息
一、什么是JMS全称：Java MessageService 中文：Java 消息服务。JMS 是 Java 的一套 API 标准，最初的目的是为了使应用程序能够访问现有的 MOM 系 统（MOM 是 MessageOriented Middleware 的英文缩写，指的是利用高效可靠的消息传递机 制进行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。） ；“消息队列”是在消息的传输过程
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2023-09-06 17:28:35
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# 使用Java删除消息队列中的元素
在消息系统中，常常需要对存储的消息进行管理，比如根据消息的ID进行删除。本篇文章将会指导你如何在Java中实现“通过ID删除消息队列”。我们会首先阐述整体的流程和步骤，再给出每一步需要的代码示例，并逐步解析。
## 整体流程
在实现“通过ID删除消息队列”之前，我们需要明确整个操作的步骤。以下是整个过程的简要表格：
| 步骤 | 描述
1.在磁盘只做 Sequence I/O 顺序读写kafka 生产者写数据是有序的，即 Partition 内部有序，数据以 append 的方式顺序追加写入。Consumer 消费数据也是有序的，指定 offset 后顺序读出 offset 之后的数据。顺序读写可以避免磁盘读数据时的多次寻道和旋转延迟2.传统的IO流程举个例子说明传统IO流程，比如：从磁盘读取数据，然后从Socket发送到网络
消息转换器MessageConverter
MessageConverter的作用主要有两方面，一方面它可以把我们的非标准化Message对象转换成我们的目标Message对象，这主要是用在发送消息的时候；另一方面它又可以把我们的Message对象转换成对应的目标对象，这主要是用在接收消息的时候。
下面我们就拿发送一个对象消息来举例，假设我们有这样
消息 MQ（MessageQueue）消息队列/消息中间件，“先进先出”
企业级三种 异步消息传递技术规范：JMS、AMQP、MQTT
JMS（Java Message Service）：等同jdbc，提供与消息服务相关的API接口， JMS消息模型： 1.peer-2-peer:点对点模型，1个生产者对应1个消费者 2.publish-subsc
0 前言时间分片的目的和原理时间分片旨在通过将数据根据时间戳分散到不同的表或数据库中，来提高查询效率和数据管理的可维护性。这种方法特别适用于大数据量的场景，可以有效减少单个查询对数据库的压力，提高查询速度。消息ID查询的需求在时间分片的基础上，根据消息ID进行查询是一个常见需求。消息ID通常作为唯一标识，可以快速定位到具体的消息数据。结合时间分片，可以进一步优化查询效率，尤其是在处理大量历史数据时
