消息消费不丢失手动ACK在消费者端，需要确保在消息拉取并消费成功之后再给Broker返回ACK，就可以保证消息不丢失了，如果这个过程中Broker一直没收到ACK，那么就可以重试。...，当消费者消费消息失败后，可以通过设置返回状态达到消息重试的结果。...在消息消费失败的时候，RocketMQ 会通过消费重试机制，重新投递该消息给 Consumer ，让 Consumer 有机会重新消费消息，实现消费成功。...一个死信队列包含了这个ConsumeGroup里的所有死信消息，而不区分该消息属于哪个Topic。死信队列中的消息不会再被消费者正常消费。死信队列的有效期跟正常消息相同。...超过这个最长时间的消息都会被删除，而不管消息是否消费过。通常，一条消息进入了死信队列，意味着消息在消费处理的过程中出现了比较严重的错误，并且无法自行恢复。
前面两篇RocketMQ消息消费（一）/（二）篇，主要从Push/Pull两种消费模式的简要流程、长轮询机制和Consumer端负载均衡这几点内容出发，介绍了RocketMQ消息消费的正常流程和细节内容...（4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现） 一、其他MQ中间件消费端可靠性的保障 在业务开发中，大家一定都遇到过业务工程因为各类异常...目前，很多MQ消息中间件都有相应的机制和方法来保证Consumer端消费消息的可靠性。下面先来看看RabbitMQ和Kafka这两款MQ消息中间件是如何来保证消费者端消息处理的可靠性的呢？...请求做出响应之前，消费端会处于阻塞状态，从而限制消息的处理性能和整体吞吐量），以确保消息能够正常被消费。...RocketMQ消息重试机制.jpg 三、总结 RocketMQ的消息消费（三）（消息消费重试）篇幅就先分析到这里了。
Producer发送消息阶段 发送消息阶段涉及到Producer到broker的网络通信，因此丢失消息的几率一定会有，那RocketMQ在此阶段用了哪些手段保证消息不丢失了（或者说降低丢失的可能性）。...Oneway发送： Oneway 方式只负责发送请求，不等待应答，Producer只负责把请求发出去，而不处理响应结果。...我们在调用producer.send方法时，不指定回调方法，则默认采用同步发送消息的方式，这也是丢失几率最小的一种发送方式。 手段二：发送消息如果失败或者超时，则重新发送。...此模式下，producer每发送一条消息，都会等消息投递到master和slave都落盘成功了，broker才会当作消息投递成功，保证休息不丢失。...手段七：消费消息重试机制 当消费消息失败了，如果不提供重试消息的能力，则也不能算完全的可靠消费，因此RocketMQ本身提供了重新消费消息的能力。
会自动地、不断地投递消息给匹配的消费者，而不需要消费端手动来拉取，当然投递消息的个数还是会受到channel.basicQos的限制。...2：推模式将消息提前推送给消费者，消费者必须设置一个缓冲区缓存这些消息。优点是消费者总是有一堆在内存中待处理的消息，所以当真正去消费消息时效率很高。缺点就是缓冲区可能会溢出。...2：拉模式在消费者需要时才去消息中间件拉取消息，这段网络开销会明显增加消息延迟，降低系统吞吐量。...3：由于拉模式需要消费者手动去RabbitMQ中拉取消息，所以实时性较差；消费者难以获取实时消息，具体什么时候能拿到新消息完全取决于消费者什么时候去拉取消息。...不言不语技术 https://www.cnblogs.com/hzcya1995/p/13302427.html 1.推模式 在推模式中，可以通过持续订阅的方式来消费消息，使用到的相关类有： import
Apache RocketMQ 作为一个高性能、低延迟的分布式消息中间件，具备了在大规模系统中处理消息的能力。然而，即使在高性能的基础上，如何保证消息不丢失和不重复消费仍然是一个需要认真对待的问题。...如何保证消息不丢失？ RocketMQ 提供了多种机制来保证消息的不丢失： 同步刷盘机制：RocketMQ 支持同步刷盘，即在消息写入磁盘之前，会等待数据写入磁盘完成后再返回成功。...这可以通过在消费端使用唯一标识来实现，比如数据库表的唯一索引、分布式锁等。 示例代码演示 下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 RocketMQ 保证消息不丢失和不重复消费的机制。...不确认消费，RocketMQ 会重新投递该消息 System.out.println("消息消费失败，不确认消费"); } } catch...return false; } } } 结论 通过 RocketMQ 提供的机制，我们可以有效地保证消息不丢失和不重复消费。
第二种情况是投递时消息重复，消息消费的场景下，消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。...消费者获取到消息后先根据id去查询redis/db是否存在该消息，如果不存在，则正常消费，消费完后写入redis/db。如果存在，则证明消息被消费过，直接丢弃。...在消费者端：消费者会从多个消息队列上去拿消息。这时虽然每个消息队列上的消息是有序的，但是多个队列之间的消息仍然是乱序的。...MessageListenerConcurrently这个消息监听器则不会锁队列，每次都是从多个Message中取一批数据，默认不超过32条。因此也无法保证消息有序。...kafka保证全链路消息顺序消费，需要从发送端开始，将所有有序消息发送到同一个分区，然后用一个消费者去消费，但是这种性能比较低，可以在消费者端接收到消息后将需要保证顺序消费的几条消费发到内存队列(可以搞多个
日常Bug排查-消息不消费 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查，笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材^_^。...开发突然找到笔者，线上某个系统突然消费不了queue了。Queue不消费也算是日常问题了。淡定的先把流量切到另一个机房，让问题先恢复再说。...消息累积 然后就是看不消费的queue到哪去了，打开mq(消息中间件)控制台，全部累积到mq上了。 同时开发对笔者反映，只有这个queueu积累了，其它queue还是能正常消费的。...物理机宕机 物理机宕机而不漂VIP,应用在不设置超时的时候。如果是发送数据阶段，则tcp_reties2次重试后从socket read系统调用返回。...况且有几十个线程在消费，卡一两个无关大局。
Destination destination = null; // 消息发送的目的地 MessageConsumer messageConsumer...Destination destination = null; // 消息发送的目的地 MessageConsumer messageConsumer...= session.createConsumer(destination); // 创建消息消费者 messageConsumer.setMessageListener...= session.createConsumer(destination); // 创建消息消费者 messageConsumer.setMessageListener...= session.createConsumer(destination); // 创建消息消费者 messageConsumer.setMessageListener
本次实战的内容是开发Flink应用，消费来自kafka的消息，进行实时计算； 环境情况 本次实战用到了三台机器，它们的IP地址和身份如下表所示： IP地址 身份 备注 192.168.1.104 http...(接收http请求时生产一条消息) 192.168.1.102 Flink应用 此机器部署了Flink，运行着我们开发的Flink应用，接收kafka消息做实时处理 注意： 本文的重点是Flink，所以在...192.168.1.101这台机器上通过Docker快速搭建了kafka server和消息生产者，只要向这台机器的消息生产者容器发起http请求，就能生产一条消息到kafka； 192.168.1.104...bootstrap.servers", "kafka1:9092"); props.setProperty("group.id", "flink-group"); //数据源配置，是一个kafka消息的消费者...至此，Flink消费kafka消息的实战就全部完成了，本次实战从消息产生到实时处理全部实现，希望在您构建基于kafak的实时计算环境时可以提供一些参考；
activemq完整流程 程序代码 前面分析了一篇博客关于producer如何生产消息：activemq源码笔记（一），最终还是没有找到与ack相关的内容，因为ack的提交逻辑主要在消费者。...本篇博客继续跟踪消费者消费消息的源码。...，有注册消费者则迭代判断每个消费者是否有注册Listener（异步等待消息），如果有注册Listener并且当前刚好取得到消息，就调用consumer的dispatch由消费者主动去转发消息。...如果没有，就dequeue，如果刚好有消息就调用executor的dispatch去转发消息（最终是去迭代是否有注册消费者使用消费者来转发消息），没有则继续挂起等待有人继续调用wakeup修改pending...Consumer拿到MessageDispatch调用自己的disptach方法进行消费，这个我们后面再讲，先不展开。
，必须参数为–group， 不指定–topic，默认为所有topic, ....kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 10.1.3.84:9098 --describe --group group1 --members 查看kafka消息消费情况...消息堆积是消费滞后(Lag)的一种表现形式，消息中间件服务端中所留存的消息与消费掉的消息之间的差值即为消息堆积量，也称之为消费滞后(Lag)量。...每个Partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到Partition中。...ConsumerOffset：消费位移，表示Partition的某个消费者消费到的位移位置。
1 注解的字段 @RabbitListener注解指定目标方法作为消费消息的方法，通过注解参数指定所监听的队列或者Binding。...RabbitListenerContainerFactory的bean名称用以创建负责服务于这个端点的消息监听器容器。 如果没有指定，使用默认的容器工厂。如果指定了，则返回其工厂bean名称。...queues = "zhihao.miao.order") public void handleMessage(byte[] message){ System.out.println("消费消息...rabbit service startup"); TimeUnit.SECONDS.sleep(60); context.close(); } } 如果发送的消息...content_type的属性是text，那么接收的消息处理方法的参数就必须是String类型，如果是byte[]类型就会报错。
文章摘要：在发送消息给RocketMQ后，消费者需要消费。消息的消费比发送要复杂一些，那么RocketMQ是如何来做的呢？...1.1 MQ中Pull和Push的两种消费方式 对于任何一款消息中间件而言，消费者客户端一般有两种方式从消息中间件获取消息并消费： （1）Push方式：由消息中间件（MQ消息服务器代理）主动地将消息推送给消费者...；采用Push方式，可以尽可能实时地将消息发送给消费者进行消费。...但是，在消费者的处理消息的能力较弱的时候(比如，消费者端的业务系统处理一条消息的流程比较复杂，其中的调用链路比较多导致消费时间比较久。...概括起来地说就是“慢消费问题”)，而MQ不断地向消费者Push消息，消费者端的缓冲区可能会溢出，导致异常； （2）Pull方式：由消费者客户端主动向消息中间件（MQ消息服务器代理）拉取消息；采用Pull
在消息传递过程中，如果出现传递失败的情况，发送会执行重试，重试可能会产生重复的消息。对系统来说，如果没有对重复消费进行处理，会导致系统数据发生错误。...解决消息重复消费，其实就是保证消息的消费幂等性。 幂等性的定义： 多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。所以需要从业务逻辑上设计，将消费的业务逻辑设计成幂等性。...利用数据库的唯一约束 在进行消息消费，需要取一个唯一个标识，比如 id 作为唯一约束字段，先添加数据，如果添加失败，后续做错误提示，或者不做后续操作。...Redis 设置全局唯一id 每次生产者发送消息前设置一个全局唯一id放在消息体中，并存放的 redis 里，在消费端接口上先找在redis 查看是否存在全局id，如果存在，调用消费接口并删除全局id，...多版本（乐观锁）机制 给业务数据添加一个版本号，每次更新数据前，比如当前版本和消息中的版本是否一致，如果一致就更新数据并且版本号+1，如果不一致就不更新。这有点类似乐观锁处理机制。
在spring boot 应用中我们通常会用rabbitMQ或是kafka来做消息中间件，应用中均需代码实现具体消息中间件的通信细节。...时如果再更换一个新的消息中间件，这会我们又需新增这些通信代码，写起来会比较繁琐，而stream出现就是为了简化这一过程。 ?...Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动微服务应用的框架。...它基于Spring Boot构建独立的、生产级的Spring应用，并使用Spring Integration为消息代理提供链接。 整合stream之后整个生产消费流程图： ?
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？...你可能会把刷盘的间隔设置很短，或者设置累积一条消息就就刷盘，但这样频繁刷盘会对性能有比较大的影响，而且从经验来看，出现机器宕机或者掉电的几率也不高，所以我不建议你这样做。 ?...如果你的电商系统对消息丢失的容忍度很低，那么你可以考虑以集群方式部署 Kafka 服务，通过部署多个副本备份数据，保证消息尽量不丢失。 那么它是怎么实现的呢？...如果对消息的丢失有一定的容忍度，那么建议不部署集群，即使以集群方式部署，也建议配置只发送给一个 Follower 就可以返回成功了。...3 在消费的过程中存在消息丢失的可能 还是以 Kafka 为例来说明。一个消费者消费消息的进度是记录在消息队列集群中的，而消费的过程分为三步：接收消息、处理消息、更新消费进度。
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。...假设1：消息A只包含修改的商品名称，消息B只包含修改的商品重量，此时消息队列的消费端实际上不需要关注消息时序，消息队列消费端（Consumer）只管消费即可。...消费端在接收消息时，通过缓存时间戳的方式，消费消息时判断消息产生的时间是否最新，如果不是则丢弃，如果是则执行下一步。...例如：消费端消费消息B，执行到获取时间戳缓存之后，并在重新设置新的缓存之前，此时另一个消费端恰好也正在消费B它也正执行到获取时间戳缓存，由于消息A此时并没有更新缓存，消息A拿到的缓存仍然是旧的缓存，这时就会存在两个消费端都认为自己所消费的消息时最新的...这是从业务角度保证消息在消费端有序消费。通过在消息发送端全量发送消息以及在消息消费端缓存时间戳就可以保证消息的有序消费。 在上述场景中是先同步写入MySQL，再获取商品全量数据，接着再异步发送消息。
一、消息消费 1、poll() Kafka 中的消费是基于拉模式的，即消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。...Kakfa 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返回的是所订阅主题（或分区）上的一组消息。...对于 poll() 方法而言，如果某些分区中没有可供消费的消息，那么此分区对应的消息拉取的结果就为空；如果订阅的所有分区中都没有可供消费的消息，那么 poll() 方法返回为空的消息集合。...2、ConsumerRecord 消费者消费到的每条消息的类型为 ConsumerRecord（注意与 ConsumerRecords 的区别），这个和生产者发送的消息类型 ProducerRecord...： https://github.com/841809077/hdpproject/blob/master/src/main/java/com/hdp/project/kafka/consumer/MessageConsumer.java
consumer) basicConsumer(String queue, boolean autoAck, Consumer consumer) 参数： queue：监听的队列名称 autoAck：是否自动消费消息...consumer：使用的消费者类 二、非Spring项目集成-失败不重试，直接确认 Consumer.java 消费者类 package com.lmc.mq.nospring; import com.rabbitmq.client...，会自动调用此方法来处理消息。...// 获取当前消息重试次数，（这种情况适合每条消息内容不一样，最好每条消息都有唯一标识） if (cacheMap.containsKey(message...max-concurrency: 3 #消费之最大数量 prefetch: 3 #在单个请求中处理的消息个数，他应该大于等于事务数量(unack的最大数量) 监听类 LmcTestConsumer
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。...假设1：消息A只包含修改的商品名称，消息B只包含修改的商品重量，此时消息队列的消费端实际上不需要关注消息时序，消息队列消费端（Consumer）只管消费即可。...可见，你无法保证消息中包含什么信息，此时必须保证消息的有序消费。 业务角度如何保证消息有序消费 生产端在发送消息时，始终保证消息是全量信息。...例如：消费端消费消息B，执行到获取时间戳缓存之后，并在重新设置新的缓存之前，此时另一个消费端恰好也正在消费B它也正执行到获取时间戳缓存，由于消息A此时并没有更新缓存，消息A拿到的缓存仍然是旧的缓存，这时就会存在两个消费端都认为自己所消费的消息时最新的...这是从业务角度保证消息在消费端有序消费。通过在消息发送端全量发送消息以及在消息消费端缓存时间戳就可以保证消息的有序消费。 在上述场景中是先同步写入MySQL，再获取商品全量数据，接着再异步发送消息。
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