消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。举例： 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步，由于对数据库的数据操作是具有顺序性的，如果操作顺序搞反，就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作，这个顺序必须是这样，如果在同步过程中，消息的顺序变成了 删除->插入->更新，那么原本应该被删除的数据，就没有被删除，造成数据的不一致问题。
面试官：如何保证消息的顺序性，可以简单聊聊什么场景需要避免这种问题的发生以及如何解决吗？
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。举例：比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步，由于对数据库的数据操作是具有顺序性的，如果操作顺序搞反，就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作，这个顺序必须是这样，如果在同步过程中，消息的顺序变成了 删除->插入->更新，那么原本应该被删除的数据，就没有被删除，造成数据的不一致问题。
IM类系统中，都需要考虑消息时序问题，如果后发送的消息先显示，可能严重扰乱聊天消息所要表达的意义。
其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。
我举个例子，我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统，压力还是非常大的，日同步数据要达到上亿，就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去（mysql -> mysql）。常见的一点在于说比如大数据 team，就需要同步一个 mysql 库过来，对公司的业务系统的数据做各种复杂的操作。
我们的支付场景下，要求消费的业务消息绝不能丢失，且能充分利用高规格的服务器的性能，比如用线程池对业务消息进行快速处理。有同学可能没太理解这个问题有啥不好处理，让我一步步分析下。
在双向复制，数据多活中，核心的一个部分就是数据处理，如何保证数据的如下几个问题，是整个方案设计的关键技术。
应该得保证消息按照顺序执行的吧! 不然本来是：增加->修改->删除 你楞是换了顺序给执行成:删除->修改->增加 全错!!!
之前已经出过MQ系列相关的对线面试官，为方便小伙伴们能够通篇阅读更加方便，此篇文章均出自对线面试官系列。往期文章参考：
你好，我是码哥，可以叫我靓仔 作者：mo 引言 在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样
多个消息生产者向消息队列发送消息，多个消费者消费消息，每个消息只会被一个消费者消费
作者：mo 引言 在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是 Kafka 最
hello，大家好，我是张张，「架构精进之路」公号作者。 引言 在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦
在构建高吞吐量和高可靠性的消息系统时，Apache Kafka 成为了众多程序员的首选。本文深入剖析了 Kafka 的内部机制，从宏观架构到消息流转的细节，揭示了 Kafka 如何通过精心设计的系统组件和策略，实现消息的异步处理和流量管理。 本文将带你探索 Kafka 的 ack 策略、数据持久化技术以及提升系统性能的关键设计，包括批量处理、压缩、PageCache 和零拷贝等技术。同时，文章还涵盖了负载均衡和集群管理，为你提供一个全面视角，理解 Kafka 如何满足大规模分布式系统中对消息队列的严苛要求。
消息队列：多个生产者可以向同一个消息队列发送消息，但是一个消息只能被一个消费者消费。
引言 在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 .Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是 Kafka 最重要的落地场
Kafka是基于partition的模型，在消费的时候，消费者会和kafka建立一个绑定的关系。假设有一个topic有3个partition：P1,P2,P3,同时有一个消费group对应有3个消费者:C1，C2，C3，则消费会建立一个P1-C1,P2-C2,P3-C3的关系。
本文介绍RabbitMq几个重要的概念。分别是优先级队列、消息顺序性、消息分发、持久化。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
在学习CISSP密码学时了解到侧信道攻击(又称边信道攻击、旁路攻击side-channel attack)，攻击者通过测量功耗、辐射排放以及进行某些数据处理的时间，借助这些信息倒推处理过程，以获得加密秘钥或敏感数据。本文将从实践角度尝试一种侧信道攻击方法，主要关注特殊场景下的信息泄漏方式。
核心思路就是根据业务数据关键值划分成多个消息集合，而且每个消息集合中的消息数据都是有序的，每个消息集合有自己独立的一个consumer。多个消息集合的存在保证了消息消费的效率，每个有序的消息集合对应单个的consumer也保证了消息消费时的有序性。
后续将在这学习范围内输出一些相关文章。那么本文作为Kafka系列的第一篇文章，将从“理解Kafka的相关概念”说起。首先Kafka是什么。
在大型互联网中，主要采用消息中间件来进行业务的解耦和操作的异步化，这也是消息中间件最基础的特点，也是业务系统对消息中间件的最基本需求。
现在的架构师总喜欢把最终一致挂在嘴上，好像最终一致是解决分布式场景下数据一致问题的金科玉律。事实上又怎么样呢？
近期发现，开发功能的时候发现了一个 mq 消费顺序错乱（历史遗留问题），导致业务异常的问题，看看我是如何解决的
综上所述，根据不同的业务需求和技术实力，选择适合的消息队列是非常重要的。常见的消息队列包括 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。每种消息队列都有其优缺点，如单机吞吐量、时效性、可用性、消息可靠性和功能支持等方面有所差异。因此，在选择消息队列时，需要根据实际情况综合考虑这些因素。
◆ RabbitMQ如何保证消息的可靠性# RabbitMQ消息丢失的三种情况 ◆生产者弄丢消息时的解决方法# 方法一：生产者在发送数据之前开启RabbitMQ的事务(采用该种方法由于事务机制，会导致吞吐量下降，太消耗性能。) 方法二：开启confirm模式(使用springboot时在application.yml配置文件中做如下配置，实现confirm回调接口，生产者发送消息时设置confirm回调) 小结：事务机制和 confirm机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿
不知道别的公司，别的部门有没有这种服务，这种服务是因实际痛点情况符合底层团队而生的一种服务。
互联网时代除了业务迭代速度快，还有就是数据增速也比较快。单应用、单实例、单数据库的时代早已不复返。现在，作为技术研发，如果参与的项目没有用到分库分表，都不好意说自己做过大项目。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
随着功能的迭代和业务的增长，一套开发环境和一套测试环境往往很难满足需求。不同的功能、不同的分支代码在同一套环境测试，难免互相影响。所以看到公司往往有多套开发环境和多套测试环境，以应对这些冲突。多套环境带来的运维成本增加，例如：像中间件、DB、机器等往往需要独立部署。另外多套环境也难以解决众多开发测试需求，还可能造成冲突。
我们很高兴地宣布：EMQX Enterprise 4.4.15 和 4.4.16 版本现已正式发布！
业务线与系统越来越多，系统或业务间数据同步需求也越频繁。当前互联网业务系统大多MySQL数据存储与处理方案：
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
A 系统产生了一个比较关键的数据，很多系统需要 A 系统将数据发过来，强耦合（B,C,D,E 系统可能参数不一样、一会需要一会不需要数据，A 系统要不断修改代码维护）
java.lang.ThreadLocal作为一种线程封闭技术，来实现线程安全的一种手段，如果使用不当很容易导致OOM、隐式传递参数丢失、信息错乱等隐患。
CRDT 协同编辑中，我们经常会使用 Last-Writer-Win 的策略解决冲突。即对于多个冲突的操作，哪个操作是最后修改的，就应用哪个操作。
腾讯计费是孵化于支撑腾讯内部业务千亿级营收的互联网计费平台，其核心是帮助用户与产品，安全、便捷的完成支付和收款，在交易过程中帮助产品盈收实现最大化。
在微服务架构中，会将一个完整的应用程序拆分成一组服务。这些服务之间需要经过协作，通过接口调用，才能组成一个完整的应用。
控制台挂载了云盘，windows磁盘管理器找不到硬盘，这种情况，最好打开服务器管理器（servermanager.exe）找到存储池看下，很有可能就是不小心被自己误操作变成了存储池，删了存储池后，在磁盘管理器（diskmgmt.msc）里就可以看到磁盘了，然后操作分区即可
导语 ：云原生场景，多语言、多种协议兼容，任意多的消息 Topic、任意多的消费者，性能的按需快速扩展成为消息队列基本的要求。本文是对腾讯TEG技术委员会专家工程师刘德志老师在云+社区沙龙 online 的分享整理，介绍基于 Apache Pulsar 的新一代存储计算分离设计的消息队列 TDMQ，希望与大家一同交流。
前言： 各位小伙伴，又到了每周更新文章的时候了，本来是周日能发出来的，这不是赶上清明节吗，女王大人发话了，清明节前两天半陪她玩，只留给我周一下午半天时间写博客 ，哪里有女王哪里就有压迫呀有木有！好了闲话少说，上一篇博客(Android Metro风格的Launcher开发系列第二篇)说到Launcher主体框架用ViewPager来实现，这一篇博客咱们来说说每一个page的具体实现。 PagerAdapter： Launcher主体ViewPager实现就引出了PagerAdapter，PagerAda
前不久，朋友的公司，出现了比较大的故障。故障引起的原因也比较好解释，因为使用了ActiveMQ的高可用级别(M-S架构，双写完成ACK），结果在高峰期间，造成了生产端消息拥堵，诸多请求无法落地，数据错乱。
看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃......
当架构师大刘看到实习生小李提交的记账流水乱序的问题的时候，他知道没错了：这一次，大刘又要用一致性哈希这个老伙计来解决这个问题了。
过去的项目开发中，我们常常选用的数据库是mysql，mysql以其体积小、速度快等优势，备受中小型项目的青睐。随着项目数据量的迅速增长，mysql已无法满足我们的项目需求，数据迁移迫在眉睫。经多方对比综合考虑，我们选择了tidb分布式数据库。但是数据迁移后我们遇到一个问题，之前mysql数据库中，我们采用的是自增id主键，可选用的tidb又对自增主键不是很友好，所以我们选用了另一种主键生成方式：Snowflake算法。
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