java 栈类的用法java中有封装好的类，可以直接调用： Stack: 1–>public Stack()创建一个空堆栈 2–>public boolean empty()测试堆栈是否为空; 3–>public E pop()移除堆栈顶部的对象，并作为此函数的值返回该对象。 4–>public E push(E item)把项压入堆栈顶部 5–>public E p
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2023-08-19 14:15:14
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## 如何实现redisson延迟队列丢失数据？
### 引言
在日常的开发工作中，我们可能会遇到使用延迟队列的场景，而redisson是一个常用的实现延迟队列的工具。但是，有时候我们可能会遇到延迟队列丢失数据的情况。本文将指导一位刚入行的小白开发者如何实现避免redisson延迟队列丢失数据。
### 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
journe
# 解决Redis List队列数据丢失问题
在使用Redis作为消息队列时，有时候会遇到队列中的数据丢失的问题。这种情况可能会发生在Redis实例重启、网络故障或程序异常等情况下。因此，我们需要采取一些措施来避免数据丢失并确保数据的可靠性。
## 问题分析
Redis List是一个常用的数据结构，可以用来实现队列功能。当我们将数据放入Redis List中时，如果Redis实例在接收到数
1 案例主从集群有1个主库、5个从库和3个哨兵实例，突然发现客户端发送的一些数据丢了，直接影响业务层数据可靠性。最终排查发现是主从集群中的脑裂问题导致：主从集群中，同时有两个主节点都能接收写请求。影响客户端不知道应往哪个主节点写数据，导致不同客户端往不同主节点写数据。严重的，脑裂会进一步导致数据丢失。2 脑裂原因最初问题：在主从集群中，客户端发送的数据丢失了。2.1 为什么数据会丢失？① 确认数据
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2023-09-19 12:12:36
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一、消息队列MQ的三个阶段1、生产者发送消息到MQ2、MQ存储消息到内存或者硬盘3、消费者消费消息由于网络的原因、服务器的原因、程序的原因等等，在每个阶段都有可能引起消息的丢失：1、生产者发送消息到MQ：这个阶段可能由于网络延迟导致mq消息丢失2、MQ存储消息到内存或者硬盘：Broker将消息先放到内存，然后根据刷盘策略持久化到硬盘上，但是刚收到消息，还没持久化到硬盘服务器宕机了，消息就会丢失3、
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2023-12-06 16:25:38
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目录一、前言二、检测消息丢失的方法三、确保消息可靠传递1. 生产阶段2. 存储阶段3. 消费阶段四、小结一、前言使用消息队列最常遇到的问题，也是最头痛的问题就是丢消息了。对于大部分业务系统来说，丢消息意味着数据丢失，是完全无法接受的。其实，现在主流的消息队列产品都提供了非常完善的消息可靠性保证机制，完全可以做到在消息传递过程中，即使发生网络中断或者硬件故障，也能确保消息的可靠传递，不丢消息。绝大部
目录一、redis消息队列1.什么是消息队列2.为什么使用消息队列3.消息队列产品4.Redis发布消息-任务队列模式（queuing）5.Redis发布消息-发布-订阅模式(publish-subscribe)6.订阅模式实践1）订阅单个频道2）订阅多个频道二、Redis事务1.MySQL事务2.redis事务命令3.事务的示例4.注意一、redis消息队列1.什么是消息队列在生活中，其实有很多
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2023-07-06 16:54:19
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# 如何解决redisson延迟队列数据丢失问题
## 一、整体流程
下面是解决redisson延迟队列数据丢失问题的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建RedissonClient实例 |
| 2 | 定义延迟队列名称 |
| 3 | 启动定时任务线程 |
| 4 | 添加延迟任务到延迟队列 |
| 5 | 处理延迟任务 |
如果master还没有同步到slave业务读取脏数据问题问题阐述：master用来写，slave用来读，当master还没有同步到slave这时候我们读slave出现了脏数据解决方案：在redis缓存中增加标记.A发起写请求，更新了主库，但在缓存中设置一个标记，代表此数据已经更新，标记格式（业务代号：数据库：表：主键ID）根据自己业务场景。 2.设置此标记，要加上过期时间，可以为预估的主库和从库同
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2023-08-15 13:59:38
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1.元数据的概率元数据是对我们整个系统里面包含的各种结构的描述和说明，比如结构说明、属性说明、或者相关数据，它有点类似现实世界中我们使用的某个产品的说明书，它会对我们所使用的产品进行一个详细的介绍和功能说明。通过元数据，我们可以了解到我们整个系统的内部组成，从而对我们系统所拥有的各种结构进行一个量化的描述。比如我们系统有多少张表，这些表分别是什么含义，甚至细化到我们每个表字段，比如字段含义是什么，
ThreadLocal简介ThreadLocal不是Thread，是一个线程内部的数据存储类，通过它可以在指定的线程中存储数据，对数据存储后，只有在线程中才可以获取到存储的数据，对于其他线程来说是无法获取到数据。 ThreadLocal和Synchonized都用于解决多线程并发访问。但是ThreadLocal与synchronized有本质的区别。Synchronized用于线程间的数据共享，而
Java面试笔试面经、Java技术每天学习一点 作者：kaito在后端服务中，经常有这样一种场景，写数据库操作在异步队列中执行，且这个异步队列是多进程运行的，这时如果对同一资源进行写库操作，很有可能产生数据被覆盖等问题，于是就需要业务层在更新数据库之前进行加锁，这样保证在更改同一资源时，没有其他更新操作干涉，保证数据一致性。但如果在更新前对数据库更新加锁，那此时又来了新的更新数据库的请求，但这个更
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2023-08-23 10:58:52
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什么是延迟队列延迟队列（Delay Queue）是一种存储消息并在特定延迟时间后将其投递到消费者的队列机制。在传统消息队列中，消息会立即被推送给消费者进行处理，但在某些场景下，我们希望消息在一段时间后再被消费者处理。延迟队列的工作原理延迟队列的工作原理通常是将消息先存储在队列中，消息的投递时间会被延迟，直到延迟时间到达时才将消息投递给消费者进行处理。这种机制保证了消息能够在指定的延迟时间后才会被处
**MQ的使用场景优点及其弊端**业务场景说明MQ 是message queue ,消息队列，也叫消息中间件，遵守JMS（java message service）规范的一种软件。现如今已经MQ在大量的互联网网站（淘宝，京东，微博等等）已经广泛应用。若不使用消息队列的情况在中大型互联网企业里，用户的请求直接写入数据当中，在高并发的情况下会对数据库产生巨大的压力，甚至可能会导致服务器宕机o(╥﹏╥)
检测消息丢失的方法 利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。在 Producer 端，我们给每个发出的消息附加一个连续递递增的序号，然后在 Consumer 端来检查这个序号的连续性。 拦截器机制，在 Producer 发送消息之前的拦截器中将序号注入到消息中，在 Consumer 收到消息的拦截器中检测序号的连续性，消息检测的代码不会侵入到你的业务代码中，发消息的时候必须要指定分区，并且，在每
一、现象反馈同事发现一个主题的某个分区卡主不再消费，如下图所示，通常这种情况是客户端消费线程阻塞造成的。而这次确不是，而且该现象还是头一次遇到，邪乎。 二、问题定位1.日志分析在消费客户端发现了如下错误，显示着该消息不合法，超过了RocketMQ消息大小限制。org.apache.rocketmq.client.exception.MQBrokerException: CODE: 13 DES
用 MQ 有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是前面说的重复消费和幂等性问题。不能少，就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。如果说你这个是用 MQ 来传递非常核心的消息，比如说计费、扣费的一些消息，那必须确保这个 MQ 传递过程中绝对不会把计费消息给弄丢。数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中，咱们从 RabbitMQ 来分析一下吧。 &nbs
1、面试题如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）？2、面试官心里分析这个是肯定的，用mq有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是刚才说的重复消费和幂等性问题。不能少，就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。如果说你这个是用mq来传递非常核心的消息，比如说计费，扣费的一些消息，因为我以前设计和研发过一个公司非常核心的广告平台，计费系统，计费系统是很重的一个业
## Redisson延时队列过期时间相近数据丢失
### 简介
Redisson是一个基于Redis的可扩展、高性能的Java客户端。它提供了丰富的功能，包括分布式集合、分布式对象、分布式锁等。其中，延时队列是Redisson提供的一个重要功能，用于处理延迟任务。
然而，在使用Redisson延时队列时，会遇到一个问题：当延时数据的过期时间非常接近时，可能会导致数据丢失。本文将介绍这个问题
原创
2023-08-17 11:51:45
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熟悉Apache 大数据开发技术栈的朋友都知道 Kafka 在大数据开发中的作用，所以面试中会遇到相关问题。这个问题问的非常好，所以有必要记录一下。对从事大数据开发的工程师来说也可以借鉴。Kafka通常用于两大类应用:· 构建实时流数据管道，在系统或应用程序之间可靠地获取数据· 构建转换或响应数据流的实时流应用程序下图可以看到Kafka 可以用于应用程序与数据库之间消息流传递的桥梁，可用
