01 为何消息会丢失？ 要想保证消息只被消费一次，那么首先就得要保证消息不丢失。我们先来看看，消息从被写入消息队列，到被消费完成，这整个链路上会有哪些地方可能会导致消息丢失？...为了解决这个问题，Kafka 为生产者提供一个选项叫做“acks”，当这个选项被设置为“all”时，生产者发送的每一条消息除了发给 Leader 外还会发给所有的 ISR，并且必须得到 Leader 和所有...这里建议是： 如果你需要确保消息一条都不能丢失，那么建议不要开启消息队列的同步刷盘，而是需要使用集群的方式来解决，可以配置当所有 ISR Follower 都接收到消息才返回成功。...想要完全的避免消息重复的发生是很难做到的，因为网络的抖动、机器的宕机和处理的异常都是比较难以避免的，在工业上并没有成熟的方法，因此我们会把要求放宽，只要保证即使消费到了重复的消息，从消费的最终结果来看和只消费一次是等同的就好了...（生产消息）的信息。那么当多次埋怨“你不在乎我了吗？”的时候（多次生产相同消息），她不知道的是，男生的耳朵（消息处理）会自动把 N 多次的信息屏蔽，就像只听到一次一样，这就是幂等性。
在发布 - 订阅系统中，消息生产者称为发布者，消息使用者称为订阅者。...Kafka 是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。...kafka关键术语 生产者(producer)：消息的发送者叫 Producer 消费者(consumer)：消息的使用者或接受者叫 Consumer，生产者将数据保存到 Kafka 集群中，消费者从中获取消息进行业务的处理...对于一条记录，先对其进行序列化，然后按照 topic 和 partition，放进对应的发送队列中。...At most once：最多一次，消息可能会丢失，但不会重复 At least once：最少一次，消息不会丢失，可能会重复 Exactly once：只且一次，消息不丢失不重复，只且消费一次 --
对于发消息的业务逻辑，只需注意设置合适的并发和同步大小，即可达到很好发送性能。 Pro发消息给Broker，Broker收到消息后返回确认响应，是一次完整交互。...若发送端是个微服务，主要接受RPC请求处理在线业务 微服务在处理每次请求时，就在当前线程直接发消息，因为所有RPC框架都是多线程支持并发，自然可并行发送消息。...批量消费中，若某条消息消费失败，则重试会将整批消息重发。 批量消费是一次取一批消息，等这一批消息都成功，再提交最后一条消息的位置，作为新的消费位置。若其中任一条失败，则认为整批都失败。...有的MQ提供“死信队列”功能，会自动把这种反复消费都失败的消息丢到死信队列，避免一条消息卡主队列。...总结 消息积压处理： 1、发送端优化，增加批量和线程并发两种方式处理 2、消费端优化，优化业务逻辑代码、水平扩容增加并发并同步扩容分区数量 查看消息积压的方法： 1、消息队列内置监控，查看发送端发送消息与消费端消费消息的速度变化
对于这两个问题，有一个相当简单的答案，即采用称为企业服务总线 (ESB) 的方法。ESB 处理使用者和提供者之间的所有复杂问题，从而使得服务调用对于两者都比较简单。...使用者从 UDDI 返回的列表中选择一个提供者的端点。 使用者调用该端点。 图 2：同步直接服务调用 ? 请注意，选择提供者的算法完全由使用者决定；在本例中，使用者只选择列表中的第一个。...用 ESB 进行消息传递可以跟踪相关接收方并确保通知传递到每一个接收方。通过这种方法，发送方只需发出一次通知，即可确保通知传递到所有的相关接收方，而不管这些接收方是谁。...消息总线是消息通道（也称为队列或主题）的集合，通常配置为请求-应答通道对。每一对都表示使用者可以通过总线调用的服务。调用方将请求消息放在服务的请求队列中，然后（异步）侦听应答队列中的结果。...它还支持应用程序之间的数据传输和事件通知。它帮助使用者查找提供者和处理提供者之间的通信的细节。 同步 ESB 是充当各种服务的中间协调者的服务网关。
构建快速，可扩展，可靠的分布式消息传递系统本身就是一项成就，但消息路由功能使其在众多消息传递技术中脱颖而出。...消息分布越不均匀，延迟越多，处理时消息顺序的丢失越多。因此，RabbitMQ的Pull API只允许一次提取一条消息，但这会严重影响性能。这些因素使RabbitMQ倾向于推动机制。...这可以实现许多模式和消息排序保证。 消费者群体就像RabbitMQ的竞争消费者。组中的每个使用者都是同一应用程序的实例，并将处理主题中所有消息的子集。...虽然Kafka强制执行此有序处理，因为每个使用者组只有一个使用者可以使用单个分区，并且当协调器节点为您完成所有工作以确保遵守此规则时，可以轻松实现。...在主题被压缩之后，将仅保留与该预订相关的最新消息。 根据预订量和每次预订的大小，理论上可以将所有预订永久存储在主题中。通过定期压缩主题，我们确保每个预订只存储一条消息。
当业务伙伴基于业务目的交换业务信息时，他们就参与了一次会话。会话是业务伙伴间一系列的一条或多条业务信息的交换。会话类型（会话复杂或简单、长或短等）取决于业务目的。...在服务短缺解决、队列引擎将罕见的大量工作推到共享的应用资源中时，可能会出现队列溢出甚至服务死锁。 服务使用者要求提供同步服务时，通常是基于其自身理解或使用习惯。...采用粗粒度服务接口的优点在于使用者和服务层之间不必再进行多次的往复，一次往复就足够。...基于消息的接口能够兼容多种传输方式（如HTTP、JMS、TCP/IP、MOM等）。基于消息的接口可以采用同步和异步协议实现，Web服务对于SOA服务接口来讲是一个重要的标准。...在一个SOA实现中，常会出现混合采用不同消息模式的服务。 无状态的消息。使用者向提供者发送的每条消息都必须包含提供者处理该消息所需的全部信息。
从上图可以看出，首先拉取线程每拉取一次消息，同步更新一次拉取状态，其作用是为了下一次拉取消息时能够拉取到最新产生的消息；拉取线程将拉取到的消息写入到队列中等待消费消费线程去真正读取处理。...消费线程以轮询的方式持续读取队列中的消息，只要发现队列中有消息就开始消费，消费完消息后更新消费进度，此处需要注意的是，消费线程不是每次都和 ZK 同步消费进度，而是将消费进度暂时写入本地。...至少一次。即一条消息至少被消费一次，消息不可能丢失，但是可能会被重复消费。 2. 至多一次。即一条消息最多可以被消费一次，消息不可能被重复消费，但是消息有可能丢失。 3. 正好一次。...即一条消息正好被消费一次，消息不可能丢失也不可能被重复消费。 1.至少一次 消费者读取消息，先处理消息，在保存消费进度。...3.正好一次 正好消费一次的办法可以通过将消费者的消费进度和消息处理结果保存在一起。只要能保证两个操作是一个原子操作，就能达到正好消费一次的目的。通常可以将两个操作保存在一起，比如 HDFS 中。
常用方法不是同步处理每个请求，而是应用程序通过消息传递系统将它们传送到异步处理它们的另一个服务（使用者服务）。 此策略有助于确保在处理请求时应用程序中的业务逻辑不会被阻止。...应用程序以消息的形式将请求发送到队列，使用者服务实例从队列接收消息并进行处理。 此方法可让使用者服务实例的相同池处理来自应用程序实例的消息。 该图说明了如何使用消息队列将工作分布到服务实例。 ?...失败的服务实例不会阻止生成者，并且任何工作服务实例都可处理消息。 它不需要使用者之间或生成者与使用者实例之间的复杂协调。 消息队列可确保每条消息至少传送一次。 可缩放。...确保消息传送系统的可靠性。 需要可靠的消息传递系统来保证在应用程序将消息放入队列之后它不会丢失。 这对于确保所有消息至少传送一次至关重要。...任务必须同步执行，且应用程序逻辑必须等待任务完成后才能继续。 必须以特定顺序执行任务。 某些消息传递系统支持会话，使生成者能够将消息组合在一起，并确保由相同的使用者进行处理。
愚蠢的代理/聪明的消费者模型——不试图跟踪哪些消息被消费者读了，只保留未读的消息。卡夫卡在一段时间内保存所有消息。 需要外部服务运行在某些情况下Apache Zookeeper。...这允许用户利用消息批处理来实现有效的消息传递和更高的吞吐量。 RabbitMQ:基于推的方法 RabbitMQ使用了一个推模型，并通过在使用者上定义的预取限制来阻止过多的使用者。...这可以用于低延迟的消息传递。 推模型的目的是快速地独立地分发消息，确保工作均匀地并行化，并按照消息到达队列的大致顺序处理消息。 他们如何处理消息? ?...Kafka vs RabbitMQ性能 Apache Kafka: Kafka提供了比RabbitMQ等消息代理更高的性能。它使用顺序磁盘I/O来提高性能，使其成为实现队列的合适选项。...下面的消息传递场景特别适合Kafka: 具有复杂路由的流，事件吞吐量为100K/sec或更多，“至少一次”分区排序 需要流历史记录的应用程序，以“至少一次”分区顺序交付。
是大型分布式系统不可缺少的中间件。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。...然而,有些处理,还需要耗时更多甚至最终会是一两秒钟缓慢的同步执行，在如此长时间的调用流转中，肯定有一些调用是可以不同步的，如下单送积分，用户下单是最主要的，送积分的操作可以异步去做，订单支付成功给用户的短信通知...Topic每条发布到MQ集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic，可以理解成一类消息的名字。所有的消息都以topic作为单位进行归类。...消息丢失问题： 任何系统不能保证万无一失，比如 Producer 发出了10000条消息，Consumer 只收到了 9999 个消息，有1个丢了，Consumer 能否接受丢一条？...消息重复问题：如 Producer 发出了10000条消息，Consumer 只收到了 10001 条消息，有一条是重复的，业务能否接受一条重复的消息，这个是作为系统设计者要考虑的问题。
消息队列概述 消息队列作为成熟的异步通信模式，对比常用的同步通信模式，有如下优势： 解耦：防止引入过多的 API 给系统的稳定性带来风险；调用方使用不当会给被调用方系统造成压力，被调用方处理不当会降低调用方系统的响应能力...削峰和流控：消息生产者不会堵塞，突发消息缓存在队列中，消费者按照实际能力读取消息。 复用：一次发布多方订阅。...Consumer 以服务框架的形式提供服务，使用者以实现回调的方式，根据不同主题（Topic），不同处理类型（Handler）定义具体的消息处理逻辑。...当使用者没有这方面的需求时，可以省略部署 Scheduler，此时各 Consumer 根据配置权重决定与队列的处理关系。...Lock 在 PhxQueue 中的作用有如下两点： 为 Scheduler 选举 leader； 防止多个 Consumer 同时处理一条队列。
这意味着当发生不可预料的失败、否定的确认（negative acknowledgements）或确认超时，都可能导致批中的所有消息都被重新发送，即使其中一些消息已经被确认了。...Consumer会缓存收到的块状消息，直到收到消息的所有分块为止。然后 consumer 将分块的消息拼接在一起，并将它们放入接收器队列中。客户端从接收器队列中消费消息。...你能够通过receiverQueueSize参数配置队列的长度 (队列的默认长度是1000) 每当 consumer.receive() 被调用一次，就从缓冲区（buffer）获取一条消息。...确认取消是以更高的精度在控制单条消息的重新传递。当消息处理时间超过确认超时时间时，要避免无效的消息重传。 死信主题 死信主题使您能够在使用者无法成功地使用某些消息时使用新消息。...消息去重 消息去重保证了一条消息只能在 Pulsar服务端被持久化一次。消息去重是一个Pulsar可选的特性，它能够阻止不必要的消息重复，它保证了即使消息被消费了多次，也只会被保存一次。
； 1.2 在类的头文件中尽量少引入其他头文件 将引入头文件的时机尽量延后，只在确有需要时才引入，这样就可以减少类的使用者所需要引入的头文件的数量： 除非确有必要，否则不要引入头文件，一般来说，...而在底层，所有方法都是普通的C语言函数，然而对象在接收到消息后，究竟该调用哪个方法则完全于运行期决定。...从而使该对象变为僵尸对象； 僵尸类能够响应所有的选择子，响应方式为：打印一条包含消息内容及其接收者的消息，然后终止应用程序； 5.8 不要使用 retainCount 对象的保留计数看似有用，实则不然...； 一定要找个适当的时机解除保留环，而不能把责任推给API的调用者； 6.5 多用派发队列，少用同步锁 派发队列可用来表述同步语义 synchronization semantic ，这种做法要比使用...@synchronized 块或 NSLock 对象更简单； 将同步与异步派发结合起来，可以实现与普通加锁机制一样的同步行为，而这么做却不会阻塞执行异步派发的线程； 使用同步队列及栅栏块，可以令同步更加高效
Kafka角色的角色与hbase比较像，层级关系比较多。 1、消息队列的介绍 消息：是指在应用之间传送的数据，消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。...消息队列（Message Queue）：是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保信息的可靠专递，消息发布者只管把消息发布到MQ中而不管谁来取，消息使用者只管从MQ中取消息而不管谁发布的...，这样发布者和使用者都不用知道对方的存在 2、消息队列的应用场景 消息队列在实际应用中包括如下四个场景： 应用耦合：多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败； ?...异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间； ? 限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中，避免流量过大导致应用系统挂掉的情况； ? ?...7.7 kafka分区与消费组的关系 消费组： 由一个或者多个消费者组成，同一个组中的消费者对于同一条消息只消费一次。 某一个主题下的分区数，对于消费组来说，消费者应该小于等于该主题下的分区数。
，下游系统也会增加，这样订单开发团队就要花费很多时间挨个接口的去对接，任何一个接口的改变都需要订单模块重新进行一次上线，费时费力 这时可以用消息队列的方式去处理，只要订单哪里变更了，就把变更信息发送到消息队列...，所有下游系统都订阅这个变更消息，获得一份实时完整的订单数据，这样就可以实现解耦，节省开发人员精力 4）其他场景 除了上面三种常用的情况，还有许多其他场景：日志处理、消息通讯、数据同步、消息广播 ……...KafKa具有高吞吐量，和RocketMQ同一量级，但是它的异步收发消息的性能是最好的 这种异步批量的设计带来的问题是，它的同步收发消息的响应时延比较高，因为当客户端发送一条消息的时候，Kafka 并不会立即发送出去...可见一个主题可以分布在多个broker上，每个主题包含多个队列，通过多个队列来实现多实例并行生产和消费，需要注意的是，RocketMQ 只在队列上保证消息的有序性，主题层面是无法保证消息的严格顺序的...主流消息队列的单个节点，消息收发的性能可以达到每秒钟处理几万至几十万条消息的水平，所以对于性能的优化，主要体现在生产者和消费者一收一发这两部分的业务逻辑中，对于消息队列本身的性能，使用者不需要太关注，因为一般业务逻辑系统单个结点每秒最多处理几千个请求
正常的一次Redis网络交互如下： ? pipeline主要就是将多个请求合并，进行一次提交给Redis服务器，Redis服务器将所有请求处理完成之后，再一次性返回给客户端。 ?...Redis实现消息队列和延时队列 消息队列 Redis的实现消息队列可以用list来实现，通过lpush与rpop或者rpush与lpop结合来实现消息队列。 ?...另外一点，就是Redis实现的消息队列，没有ACK机制，所以想要实现消息的可靠性，还要自己实现当消息处理失败后，能继续抛回队列。...延时队列 用Redis实现延时队列，其实就是使用zset来实现，将消息序列化成一个字符串（可以是json格式），作为为value，消息的到期处理时间做为score，然后用多线程去轮询zset来获取到期消息进行处理...另外一点当在集群条件下，主从同步情况中，主节点中的key过期后，会在aof中生成一条删除指令，然后同步到从节点，这样的从节点在接收到aof的删除指令后，删除掉从节点的key，因为主从同步的时候是异步的所以
消息代理可以确保被投递到指定的目的地，同时解放发送者，使其能够继续进行其他的业务。 目的地只关注消息应该从哪里获得，而并不关心是谁取走了消息。...有两种通用的目的地：队列（queue）和主题（topic），分别对应点对点模型和发布/订阅模型。 点对点模型： 在点对点模型中，每一条消息都只有一个发送者和接收者。可以理解为“生产者-消费者”模式。...当消息代理得到消息时，它将消息放入一个队列中。当接收者请求队列中的下一条消息时，消息会从队列中取出，并投递给接收者。因为消息投递后会从队列中删除，这样就能保证每条消息只投递给一个接收者。 ?...发布/订阅模型： 在发布/订阅消息模型中，消息会发送给一个主题。与队列相同，多个接收者都可以监视一个主题，但与队列不同的是，消息不再是只投递给一个接收者，而是所有的订阅者都会接收到此消息的副本。...配置好JmsTemplate后，使用JmsOperation（JmsTemplate所实现的接口）将目标对象发送给消息队列，队列会在稍后得到处理。
消息队列被设计成 FIFO 管道，在不同的线程之间安全地传递任意集合的数据。 队列访问在内部是完全同步的，不需要从应用程序进行显式锁定。数据在所谓的消息中通过队列传输。...即使多个使用者线程正在使用队列，每条消息也只传递一次。 队列访问在内部是完全同步的，不需要外部锁定。...否则，消息数据将异步附加到队列中，以便在使用者线程准备好再次取消消息数据队列时立即传递。 所有排队的消息(MessageHandle)都由 enqueue_message 操作复制。...消息必须由使用 enqueue_message 的任何线程排队。 消息按先进先出(FIFO)顺序传递，每条消息只传递一次。如果队列不是空的，dequeue_message 将立即从队列传递最早的消息。...此消息将从队列中删除，并在 MessageHandle 输出参数中返回该消息的句柄。消息数据所有权从消息队列传输(不复制)到新创建的消息句柄。
增加prefetch的值，即一次发送多个消息给接收者，加快消息被消费掉的速度。 采用mutli ack，降低处理ack带来的开销。...目前RabbitMQ已经有了很好的流量控制机制，MQ中堆积的消息数一直都很少（低于5个）。需要使用者做的就是2，3两点。...新节点加入 允许新的slave节点中途加入到集群中，新加入的slave节点并不同步master节点的所有在该slave加入之前存在的消息，只对新来的消息保持同步，随着旧的消息被消费，经过一段时间后，slave...节点失效 当master节点失效后，所有slave中消息队列最长者会成为新的master，因为这样的节点最有可能与原来的master节点完全同步。...用户连接到rabbitmq集群的任意节点都可以访问集群中的任意消息队列，但一个消息队列只存储在一个物理节点上，其它节点只存储该队列的元数据，这使得当队列里只有一个队列时，系统性能受限于单个节点的网络带宽和主机性能
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