怎么保证消息不被重复消费？ 解决思路：保证消息的唯一性 写入消息队列的数据做唯一标识， 消费消息时，根据唯一标识判断是否消费过。若第二次消费消息，则直接丢弃。 项目中实现： 1. 生产者投递消息时每个消息都包含一个全局唯一ID来标识每条
vivo 互联网服务器团队 - Li Kui 一、简介 1.1 RocketMQ 简介 RocketMQ是由阿里巴巴开源的分布式消息中间件，支持顺序消息、定时消息、自定义过滤器、负载均衡、pull/push消息等功能。RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 、NameServer四部分组成，其中Producer 负责生产消
☞☞☞ 我是如何将一个老系统的kafka消费者服务的性能提升近百倍的 ☜☜☜○○○○○○○☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝○○○○○○○○ 大家好，又见面了~ kafka作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，在业务系统中被广泛的使用。 如果问你，如何提高kafka队列中
NameServer :服务的注册与发现中心 如果要启动RocketMQ 必须先启动NameServer 启动完之后 在启动borker broker会 去NameServer注册服务 里面包含 主题 地址 队列等相关信息 生产者会去向NameServer 请求路由信息 根据路由信息（主题 队列 进行 消息的发送） 消费者 也
直奔主题tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞 代码解释#关于tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞import timefrom queue import Queuefrom threading import Threadq = Queue() def produce()
Hi，大家好，我是Mic 一个工作5年的粉丝找到我。 他说： “Mic老师，你要是能回答出这个问题，我就佩服你” 我当场就懵了，现在打赌都这么随意了吗？ 我问他问题是什么，他说“Kafka如何避免重复消费的问题！” 下面看看普通人和高手的回答！ 普通人： Kafka怎么避免重复消费就是我们可以通过 我们可
转自 https://blog.csdn.net/qq_21040559/article/details/122703715 1 介绍RocketMQ作为一款纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。 1.1 RocketMQ 特点支持发布/订阅（Pub/Sub）和点对点（P2P）消息模型 在一个队列中可靠
生成者消费者模式 解释 什么是生产者和消费者？ 两个模块（可能是函数、线程或进程），一个生产数据，一个消费数据，生产数据的模块叫生产者，消费数据的模块叫消费者。 为什么要使用生产者-消费者模式？ 在多线程开发时，生产者可能产生数据的速度比较快，这时候生产者需要等消费者消费完了才
到kafka 的bin目录下 [root@node2 bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ip:9092 --topic topicname 消费以前的数据 [root@node2 bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ip:9092 -- --from-beginning topic topicname
官网上对这个参数的解释比较宽泛，通过实验，对该参数加深了一些理解 auto.offset.reset有三个值：earlist， latest，none earliest：当创建消费者组时，消息中各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费latest：当创建消费者组时，各分区下有已提交的offset时
大家好，这是一个为了梦想而保持学习的博客。这个专题会记录我对于 KAFKA 的学习和实战经验，希望对大家有所帮助，目录形式依旧为问答的方式，相当于是模拟面试。 前言 我们在前面几个文章，知道了 kafka 的生产者 / 消费者的基本原理，这里就让我们来思考一些常见的生产问题，例如标题中的那
一、消费者相关概念 1.1 消费组&消费者 消费者： 消费者从订阅的主题消费消息，消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets的主题中 消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper，需要设置offset.storage=zookeeper 推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量。因为Zookeeper不适合
从芯片设计到消费产品 半导体简介 半导体：现代电子产品的大脑 当点击、滑触、输入或与电子设备交谈时，希望指令能够得到正确的即时响应。 但是在这个过程中是什么在搜索、量化、优化和交付期望的结果？ 在大多数情况下，是半导体。 “半导体”是在教育、研究、通信、医疗保健、交通运输
1.查看消费者下 topic 消费进度 broker offset 相当于是消息生产位点,consumer offset 是消息消费位点. 如果两者差异过大,新增的数据就不会实时看到. diff 是剩余未消费消息 sh mqadmin consumerProgress -n localhost:9876 -g PushConsumer 2.查看生产者消费进度 sh m
一、基本概念 1.1 消息模型（Message Model） RocketMQ主要由Producer、Broker、Consumer三部分组成，其中Producer负责生产消息，Consumer负责消费消息，Broker负责存储消息。Broker在实际部署过程中对应一台服务器，每个Broker可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的
excel工作技巧总结，暂时记录5点，后续继续补充。 （1）excel同一列，怎么从上到下填写依次递增的数字？ 如在A列的话，则在A1格里填1在A2格里填2，然后选定A1、A2，在拖拽就行了。 （2）excel用什么快捷键增加行? 先手动插入一行，然后按F4键。 （3）excel求和，例如：求A列第4行到H列第4行的和。 =sum(A4:H4) （4）ex
一、简介 MQ全称为Message Queue-消息队列，是一种应用程序对应用程序的消息通信，一端只管往队列不断发布信息，另一端只管往队列中读取消息，发布者不需要关心读取消息的谁，读取消息者不需要关心发布消息的是谁，各干各的互不干扰。 市场上现在常用的消息队列有：RabbitMQ、
orderly：SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT：在本地重试，先判断重新消费次数有没有达到最大值(consumer定义的时候传入，不传为Integer最大值)，如果没达到，重试次数+1，放入消费池，1秒（默认）之后再消费，直到达到最大消费次数。发送到重试队列（这个时候必然会进入死信队列，因为broker收到之后拿来比较
如果消费位置不准确了，或者checkpoint/savepoint损坏无法恢复，可以直接在Flink中方便指定消费者位置； 如下示例直接指定消费的时间戳即可。（Flink Sql好像还不支持，需要单独写UDF实现） 参考： flink 根据时间消费kafka
文章目录 RabbitMQ如何防止消息丢失及重复消费一、消息丢失1.1、生产者没有成功把消息发送到MQ1.1.1、confirm（发布确认）机制1.1.2、事务机制 1.2、RabbitMQ接收到消息之后丢失了消息1.3、消费者弄丢了消息 二、如何防止重复消费 RabbitMQ如何防止消息丢失及重复消费 一
前言 本文针对解决Kafka不同Topic之间存在一定的数据关联时的顺序消费问题。 如存在Topic-insert和Topic-update分别是对数据的插入和更新，当insert和update操作为同一数据时，应保证先insert再update。 1、问题引入 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
从前，有个女生宿舍，住着小A、小B、尤娜和我4个人。有天，小A不小心把小B的床板坐塌了。小B非常生气，当场和小A翻脸。不论人缘最好的尤娜怎么中间调解都不管用。一直到毕业，小A和小B再没有说过一句话。 后来，小A、小B和尤娜都成了公司老板，只有我一事无成。小A公司需要使用小B公司的
参考 B站视频 PPT 参考文章 为什么要使用消息队列 主要考察应用场景及优缺点 优点 解耦: 不同服务间的调用 异步：不同系统间的调用 消峰：秒杀等场景，平时量不高，但在特定时间会有大量请求的情况，配置基础服务器资源，并引入MQ平滑处理请求，亦节约了成本。 缺点 可用性降低: 依赖
文章目录 背景相关代码Reference 背景 项目中用到了kafka消息队列，在开发测试过程中发现了消息端设置的最大重试次数失效的情况，具体信息如下： consumer: 3partition:1maxRetryTimes:15spring-kafka: 2.2.3.RELEASEkafka-client: 2.0.1 相关代码 消费者config文件 @Configu
上一篇小结了一下关于redis的异常测试，今天再来盘一盘 MQ 相关的。 MQ 跟 redis 一样，也是现在系统服务中不可或缺的重要中间件，通常用来流量削峰、应用解耦、异步处理等。 之前有过一篇整理【MQ 快速入门】介绍、分类、组成、优缺点、测试点，有兴趣也可以跳过去看看。 日常经手的系统
