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• Kafka、RocketMQ、RabbitMQ如何保證消息的順序消費？

  一、1個Topic（主題）只創(chuàng)建1個Partition (分區(qū))，這樣生產(chǎn)者的所有數(shù)據(jù)都發(fā)送到了一個Partition (分區(qū))，保證了消息的消費順序； 二、生產(chǎn)者在發(fā)送消息的時候指定要發(fā)送到哪個 Partition，這樣同一個 Partition 的數(shù)據(jù)會被同一個消費者消費，從而保證了消息的消費順序。 實現(xiàn)思路

  2024年02月09日

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  RabbitMq(七) -- 常見問題：冪等性問題（消息重復(fù)消費）、消息丟失

  用戶對于同一操作發(fā)起的一次請求或者多次請求的結(jié)果是一致的，不會因為多次點擊而產(chǎn)生了副作用。 舉個最簡單的例子，那就是支付，用戶購買商品后支付，支付扣款成功，但是返回結(jié)果的時候網(wǎng)絡(luò)異常， 此時錢已經(jīng)扣了，用戶再次點擊按鈕，此時會進行第二次扣款，返

  2024年02月05日

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  Kafka如何保證消息的消費順序【全局有序、局部有序】、Kafka如何保證消息不被重復(fù)消費、Kafka為什么這么快？【重點】、Kafka常見問題匯總【史上最全】

  目錄 Kafka消息生產(chǎn) 一個Topic對應(yīng)一個Partition 一個Topic對應(yīng)多個Partition Kafka消息的順序性保證（Producer、Consumer） 全局有序 局部有序? max.in.flight.requests.per.connection參數(shù)詳解 Kafka的多副本機制 Kafka的follower從leader同步數(shù)據(jù)的流程 Kafka的follower為什么不能用于消息消費 Kafka的多分區(qū)

  2024年04月11日

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• Kafka順序消費以及消息積壓問題

  什么場景下需要順序消費？ 比如說：訂單有很多狀態(tài)，比如：下單（未支付）、完成（已支付）、撤銷等，不可能下單的消息都沒讀取到，就先讀取支付或撤銷的消息吧，要保證消息順序消費 如何保證順序消費？ kafka的topic是無序的，但是一個topic包含多個partition， 每個pa

  2024年04月29日

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  阿里三面：MQ 消息丟失、重復(fù)、積壓問題，如何解決？

  作者：美得讓人心動 來源：https://blog.csdn.net/gu131007416553/article/details/120934738 面試官在面試候選人時，如果發(fā)現(xiàn)候選人的簡歷中寫了在項目中使用了 MQ 技術(shù)（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都會拋出一個問題：在使用 MQ 的時候，怎么確保消息 100% 不丟失？ 這個問題在實際工

  2024年02月09日

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  消息中間件之八股面試回答篇：一、問題概覽+MQ的應(yīng)用場景+RabbitMQ如何保證消息不丟失（生產(chǎn)者確認(rèn)機制、持久化、消費者確認(rèn)機制）+回答模板

  目前主流的消息隊列技術(shù)（MQ技術(shù)）分為RabbitMQ和Kafka，其中深藍色為只要是MQ，一般都會問到的問題。淺藍色是針對RabbitMQ的特性的問題。藍紫色為針對Kafka的特性的問題。 MQ主要提供的功能為：異步 解耦 削峰 。 展開來講就是 異步發(fā)送（驗證碼、短信、郵件…） MYSQL和Redi

  2024年01月24日

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• 如何保證消息不被重復(fù)消費?

  ? ? ? ?在Java中，可以使用消息隊列來實現(xiàn)消息的異步處理，其中常用的消息隊列有 RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka 等。 為了避免消息被重復(fù)消費，可以使用以下幾種方法： 常見的消息隊列如 Kafka、RocketMQ等提供了冪等性機制，能夠確保同一條消息被消費多次時只會產(chǎn)生一次影響。在

  2024年02月16日

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  RabbitMQ如何保證順序消費

  單一生產(chǎn)者：消息生產(chǎn)的順序性僅支持單一生產(chǎn)者。 串行發(fā)送：如果生產(chǎn)者采用多線程并行發(fā)送，則不同線程產(chǎn)生的消息無法保證先后順序。 假如生產(chǎn)者A發(fā)送消息1，生產(chǎn)者B發(fā)送消息2，生產(chǎn)者C發(fā)送消息3，由于是沒辦法保證順序性，所以進入隊列的順序可能變成了3，1，2。

  2024年02月15日

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  RabbitMQ 消息丟失的場景，如何保證消息不丟失？

  第一種：生產(chǎn)者弄丟了數(shù)據(jù)。生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)發(fā)送到 RabbitMQ 的時候，可能數(shù)據(jù)就在半路給搞丟了，因為網(wǎng)絡(luò)問題啥的，都有可能。 第二種：RabbitMQ 弄丟了數(shù)據(jù)。MQ還沒有持久化自己掛了 第三種：消費端弄丟了數(shù)據(jù)。剛消費到，還沒處理，結(jié)果進程掛了，比如重啟了。 1.針對生

  2024年02月11日

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  kafka如何保證消息不被重復(fù)消費

  （1）kafka有個offset的概念，當(dāng)每個消息被寫進去后，都有一個offset，代表他的序號，然后consumer消費該數(shù)據(jù)之后，隔一段時間，會把自己消費過的消息的offset提交一下，代表我已經(jīng)消費過了。下次我要是重啟，就會繼續(xù)從上次消費到的offset來繼續(xù)消費。但是當(dāng)我們直接kill進程

  2024年02月11日

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