一、MQ遵循投递消息先进先出原则
1.为什么MQ会产生消息顺序的问题?1.消费者集群;。 2. MQ服务端如果是集群; 单个消费者： 单个消费者情况下，MQ的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会打乱的、。I 当消费者集群： mq消费者订阅到同一个队列情况时，消费者会做均摊消费或者是公平消费。 有可能出现一下情况：单个消费者情况下，MQ的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会打乱的。2.队
producer的发送方式剖析Kafka提供了Producer类作为java producer的api，该类有sync和async两种发送方式。Producer sync发送消息流程Producer async发送消息流程Kafka中Producer异步发送消息是基于同步发送消息的接口来实现的，异步发送消息的实现很简单，客户端消息发送过来以后，先放入到一个队列中然后就返回了。Produ
kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级API。1 消费模型消息由生产者发布到Kafka集群后，会被消费者消费。消息的消费模型有两种：推送模型（push）和拉取模型（pull）。基于推送模型（push）的消息系统，由消息代理记录消费者的消费状态。消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息为已消费，但这种方式无法很好地保证消息被处理。比如，消息代理
使用消息队列，绕不开的一个问题就是如何保证消息不丢失，现在主流的消息中间件都提供了完整的消息可靠性保证机制，可以确保消息的可靠传递，本文以rocketMq为例介绍如何保证消息不丢失，其他消息队列类似消息传递过程基本上所有的消息都划分为三个阶段 生产、存储、消费 ，如下图 生产阶段: 在这个阶段，从消息在 Producer 创建出来，经过网络传输发送到 Broker 端。存储阶段: 在这
可靠性保证和复制机制Kafka的以下几个基本特性保证了基本的可靠性：Kafka保证一个分区的消息是FIFO的只有消息写入了所有分区的同步副本时，才认为是已提交的只要有一个副本活跃，则消息就不会丢失消费者只能读取已提交的消息生产者可以进行有关配置，使得不一定等到数据认为是已提交的之后，才进行下一轮的投递，这是在可用性和一致性的之间的平衡分区副本复制方式和同步条件：每个分区所在的broker需要向分区
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
消息队列常见问题处理分布式事务什么是分布式事务常见的分布式事务解决方案基于 MQ 实现的分布式事务本地消息表-最终一致性MQ事务-最终一致性RocketMQ中如何处理事务Kafka中如何处理事务RabbitMQ中的事务消息防丢失生产阶段防止消息丢失RabbitMQ 中的防丢失措施Kafka 中的防丢失措施RocketMQ 中的防丢失措施存储阶段RabbitMQ 中的防丢失措施Kafka 中的防丢失
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
# 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。
```mermaid
journey
title
精确一次消息语义（Exactly-once semantics）是可以实现的：让我们看看Kafka是怎么实现的。 我很兴奋，我们到达了Kafka社区一直以来期待的令人激动的里程碑：我们在Apache Kafka 0.11 releas
Kafka对于消息的重复、丢失、错误以及顺序没有严格的要求。 Kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时是顺序的，事实上，从Topic角度来说，当有多个partition时，消息仍然不是全局有序的。...
原创
2022-05-16 09:40:45
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1 相关概念1.1什么是MQ(message queue)本质是个队列，FIFO先入先出，存放的内容是message，而且还是一种跨进程的通信机制，用于传递上下游消息，在互联网架构中MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务，使用MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ不需要依赖其他服务。1.2.为什么用MQ流量削峰如果系统最多可以处理10000并发量，平时使用肯定时绰绰
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
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
顺序保证难点本文主要分析 CDC 业务场景中任务级顺序保证，技术选型为：debezium、kafka、flink，其构成了顺序保证中至关重要的每一环，应该充分考虑、分析各组件的对于顺序的支持。首先 debezium 作为采集组件，其分别为 schema topic 和 data topic 提供了不同的时间字段，如下图 schema topic 中提供了事件时间，data topic 中提供了事件
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2023-07-11 17:26:09
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Kafka官网：Apache KafkaKafka作用：削峰，蓄水池，离线处理（例：日志数据采集：flume->kafka->hdfs），实时处理（例：数据传输到kafka->对接flink、sparkstreaming）顺序保证： Kafka可以保证同一个分区里的消息是有序的。考虑一种情况，如果retries为非零整数，同时max.in.flight.requests.per.
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
消息无序产生的原因消息队列，既然是队列就能保证消息在进入队列，以及出队列的时候保证消息的有序性，显然这是在消息的生产端(Producer)，但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer)，尽管消费端在拉取消息时是有序的，但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序。场景分析先后两次修改了商品信息，消息A和消息B先后同步写入MySQL，接着异步写入消息队列中发送消息，此时
原创
2019-07-30 11:37:55
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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
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kafka如何保证消息有序两种方案： 方案一，kafka topic 只设置一个partition分区 方案二，producer将消息发送到指定partition分区 解析： 方案一：kafka默认保证同一个partition分区内的消息是有序的，则可以设置topic只使用一个分区，这样消息就是全局有序，缺点是只能被consumer group里的一个消费者消费，降低了性能，不适用高并发的情况 方
