RabbitMQ可能出现的消息顺序不一致问题 消息中间件都是消息队列,也就是说我们发布消息是顺序的,到消息中间件中也是有顺序的,并且消费者从消息队列中取消息也是顺序的,那么消息可能从哪里乱序呢??...数据库更新的SQL语句信息)，接着这三条binlog发送到MQ里面，到消费出来依次执行.需要保证人家是按照顺序来的,不然本来是有顺序性的：增加、修改、删除；系统换了顺序执行成了删除、修改、增加，就错了。...RabbitMQ可能出现的顺序不一致问题--主要因为只由一个queue后,好几个消费者进行消费,他们互相之间不知道彼此顺序 那如何保证消息的顺序性呢？...rabbitmq： 拆分多个queue，每个queue对应一个consumer,然后把需要保证顺序的数据刷到一个consumer中,不需要保证顺序的随便发给concumer接收 或者还是一个queue,...比如门中设置接收的钥匙是1,接收数据尾号为_1的数据,消费完毕,更新门为2,那么下次就接收数据尾号为_2的数据了
如何保证消息的顺序性？ 分析 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。...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。...你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。
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。...你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的...消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。 ?
我们以MySQL为例，只有第三种场景需要开发人员使用其他策略保证幂等性： SELECT col1 FROM tab1 WHER col2=2; -- 无论执行多少次都不会改变状态，是天然的幂等。...1.3 幂等性思考 引入幂等性后会使得服务端逻辑更加复杂，满足幂等性的服务需要在逻辑中至少包含两点： 首先去查询上一次的执行状态，如果没有则认为是第一次请求。...在服务改变状态的业务逻辑前，保证防重复提交的逻辑。...2.2 唯一索引 防止订单多次插入的最简单直接方法就是创建唯一索引，然后插入的时候可能语句有细微的不同。但目的都是保证相同记录在数据库中只存在一条。...将幂等性的保证屏障设置在分布式锁中。
我们以MySQL为例，只有第三种场景需要开发人员使用其他策略保证幂等性： SELECT col1 FROM tab1 WHER col2=2; -- 无论执行多少次都不会改变状态，是天然的幂等。...1.3 幂等性思考 引入幂等性后会使得服务端逻辑更加复杂，满足幂等性的服务需要在逻辑中至少包含两点： 首先去查询上一次的执行状态，如果没有则认为是第一次请求。...在服务改变状态的业务逻辑前，保证防重复提交的逻辑。...2.2 唯一索引 防止订单多次插入的最简单直接方法就是创建唯一索引，然后插入的时候可能语句有细微的不同。但目的都是保证相同记录在数据库中只存在一条。...2.6 分布式锁 使用Redis中的setnx操作，将幂等性的保证屏障设置在分布式锁中。如果setnx成功了说明这是第一次进行数据插入，继续执行SQL语句即可。
MongoDB确实躺枪了，因为这事的责任当然不在数据库，而在于使用数据库的人没有做必要的安全配置。 那么我们应该如何保证MongoDB的安全性？...正确的做法应该是绑定局域网IP，这样只有局域网内的节点可以访问MongoDB。除非黑客端掉了你的服务器，否则他是没法访问你的MongoDB的。 哪些IP是局域网的呢？...Linux上常用的防火墙工具还有iptables，这里就不再赘述了。 另外，云服务器都支持配置防火墙，也有必要配置一下，它们与本机的防火墙是独立的，可以共同来保证数据库的安全。 3....这样更加细致的访问控制可以增强安全性，举个不太恰当的例子，对于团队中的实习生，应该只给他们读权限，这样可以有效防止出现误操作导致删库等极端情况。...另外，保证数据库的访问安全非常重要，同时也需要保证数据的安全性，做好必要的数据备份。关于如何保护数据的安全性，可以参考我们的博客《Fundebug是这样备份数据的》。
面试题 如何保证消息的顺序性？ 面试官心理分析 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。...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。...你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。 ?
原子性：undo log 事务是数据库的逻辑工作单位，而且是必须是原子工作单位，对于其数据修改，要么全部执行，要么全部失败回滚。 ...undo log记录了回滚操作的日志，如果要撤销，按照undo log的回滚日志执行一遍就可以了（保证了原子性） 持久性：redo log 指一个事务一旦提交，它对数据库中的数据的改变就应该是永久性的，...即使此时再执行回滚操作也不能撤消所做的更改。...持久性就是用redo log，不是每次都写入磁盘，而是定期通过redo log把数据刷入磁盘这样即便断电后，重启mysql还是可以恢复
先解答疑惑，题主对ZAB理解是正确的。为了便于描述，本文将事务理解为具有ACID的一组操作，一个ZooKeeper请求（例如：create）称之为提案。...ZAB协议是共识算法的一种，共识算法仅能保证单个提案在集群中达成共识，如果是多个提案要保证事务的话，需要在上层再做一次封装。ZAB被称为原子广播协议，也是做了这一层封装，即：multi命令。...multi命令让多个提案，要么同时成功，要么同时失败，所以要知道ZooKeeper怎么处理事务的，只需要关注multi命令的实现即可。...ZooKeeper对提案的协商，是以责任链的形式处理，下图是协商提案的责任链路，大家可以参考。...不难发现，客户端的请求，先到达PrepRequestProcessor，那么在PrepRequestProcessor一定可以找到对multi命令的特殊操作。
什么是接口幂等性？首先看看幂等性的概念：幂等性原本是数学上的概念，用在接口上就可以理解为：同一个接口，多次发出同一个请求，必须保证操作只执行一次。...,导致重复提交表单使用浏览器历史记录重复提交表单浏览器重复的HTTP请求定时任务重复执行用户双击提交按钮如何保证接口幂等性？...那么最关键的来了，如何保证接口幂等性？解决办法分为两个方向，一个方向是客户端防止重复调用，一个是服务端进行校验。当然，客户端防止重复提交并不是绝对可靠的，优点是实现起来比较简单。...select + insert or update or delete该方案就是操作之前先查询一下,符合要求再插入,该方案在没有并发的系统中可以解决幂等问题，在单JVM有并发的时候可以用JVM加锁来保证幂等性...,在分布式环境它是无法保证幂等性,可以使用分布式来保证。
1.数据包校验，发送方计算校验和，接收方结算校验和，进行对比 2.应答机制，seq序列号与ack确认号
在最近的一次业务升级中，遇到这样一个问题，我们设计了新的账户体系，需要在用户将应用升级之后将原来账户的数据手动的同步过来，就是需要用户自己去触发同步按钮进行同步，因为有些数据是用户存在自己本地的。...就算我们在客户端做了一些处理，在同步的过程中，不能再次点击，但是经过我最近的爬虫实践，要是别人抓到了我们的接口那么还是不安全的。...基于这样的业务场景，我就使用Redis加锁的方式，限制了用户在请求的时候，不能发起二次请求。 ?...，防止我们的服务挂掉之后，出现死锁的问题。...，那么这个时候就会发生死锁问题，所以大家要保证存储元素和设置过期时间一定要是原子操作。
通过今天的分享内容，你会学到： 运维职责，运维是干啥的？运维日常工作职责有哪些？ 运维与测试，运维和测试在日常工作中是如何配合工作的。常见的一些工作的规范。...运维需要掌握的技能见下表总结： 二, 运维与测试 运维和测试是如何分工的？运维和测试日常是如何配合的？运维使用怎么样的流程来保证日常测试的有效性。 以Gitlab 为例。...统一部署用户和路径，应用，数据库和中间件等部署使用的用户以及路径的统一。 尽量使用跳板机，为了审计需要。 主机名命名，主机统一命名规范，hosts 文件统一内容。...数据备份，自动备份、必须检查备份有效性提高备份的效率和回滚的便利性。每天冷备，增量备份都要准备齐全。 日志收集常见细则： 搭建ELK，把如何使用ELK 写成操作说明书。...检查有效性,包的时间、一致性。服务启动的时间。 . 监控报警的细则（运维，开发，测试都涉及最多的）： 服务器监控，不能被动，未卜先知。（普罗米修斯监控磁盘空间） 服务监控：进程在不在？
面试题 如何保证消息的可靠性传输？或者说，如何处理消息丢失的问题？...设置持久化有两个步骤： 创建 queue 的时候将其设置为持久化 这样就可以保证 RabbitMQ 持久化 queue 的元数据，但是它是不会持久化 queue 里的数据的。...这不是跟 RabbitMQ 差不多吗，大家都知道 Kafka 会自动提交 offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交 offset，就可以保证数据不会丢。...但是此时确实还是可能会有重复消费，比如你刚处理完，还没提交 offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。...我们生产环境就是按照上述要求配置的，这样配置之后，至少在 Kafka broker 端就可以保证在 leader 所在 broker 发生故障，进行 leader 切换时，数据不会丢失。
可靠性分析RabbitMQ如何保证消息的可靠？如RabbitMQ基础概念中的架构模型可以看到一条消息的传递过程：发布者和RabbitMQ建立连接发送消息至交换机。交换机和队列绑定，将消息路由到队列中。...如下图可靠性方案所以要保证消息的可靠性需要做到以下几点：发布者需确认交换机接收到消息。发布者需确认队列接收到消息。保证队列及其中的数据持久化。保证消费者的正常消费。如何做到以上几点？...可靠性实现以下是Java整合RabbitMQ的实现，参考Java整合RabbitMQ实现生产消费（7种通讯方式）确认Exchange接收到消息构建channel时添加确认监听机制，当消息未发送至交换机时做补偿措施...，为保证消息的正常消费，需要解决重复消费和消息丢失问题。...总结RabbitMQ 本身可以保证消息的可靠性，但是需要开发者去了解整体的流程，并且根据实际情况去自行保证。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
背景如何防止接口中同样的数据提交，以及如何保证消息不被重复消费，这些都是shigen在学习的过程中遇到的问题。今天，趁着在学习redis的间隙，我写了一篇文章进行简单的实现。...首先我们分析一下Restful接口和幂等性的关系：请求方式是否幂等对应的sql案例 get 是 select...我们只需要一个注解即可实现，接下来看看shigen是如何的设计吧！...，在里边处理主要的接口防刷逻辑幂等性处理类IdempotentProcessor图片接口的唯一标识变成了方法名+方法的参数幂等性处理接口IdempotentProcessor的实现类RedisIdempotentProcessor...图片---好了，以上就是《redis如何保证接口的幂等性》的全部内容了，觉得不错的话，记得点赞 在看 转发 关注哈，感谢您的支持。与shigen一起，每天不一样！
面试官心理分析 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。...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。...你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？...也就是说，需要保证顺序的消息存到了相同的内存队列，然后由一个唯一的 worker 去处理。...写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。
@Queue注解为我们提供了队列相关的一些属性，具体如下： name: 队列的名称； durable: 是否持久化； exclusive: 是否独享、排外的； autoDelete: 是否自动删除； arguments...：队列的其他属性参数，有如下可选项，可参看图2的arguments： x-message-ttl：消息的过期时间，单位：毫秒； x-expires：队列过期时间，队列在多长时间未被访问将被删除，单位：毫秒...）：将队列设置为延迟模式，在磁盘上保留尽可能多的消息，以减少RAM的使用;如果未设置，队列将保留内存缓存以尽可能快地传递消息； x-queue-master-locator：在集群模式下设置镜像队列的主节点信息...= "false") 持久化消息 发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为2，在Spring Boot中消息默认就是持久化的。...生产者、MQ、消费者都有可能造成消息丢失 如何保证消息的可靠性？ 发送方采取发送者确认模式 MQ进行队列及消息的持久化 消费者消费成功后手动确认消息
这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。 一 什么情况会导致消息被重复消费呢?...kafka重读消费栗子 其实重复消费不可怕，可怕的是没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。 再举个重复消费的栗子。...但是你要是消费到第二次的时候，自己判断一下已经消费过了，直接扔了，就只保留了一条数据.一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性 幂等性:通俗点说就是一个数据或者一个请求，重复来多次...二 如何保证消息不被重复消费或者说保证消息的幂等性?...如何保证MQ的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看 大致思路就是判重: （1）比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update一下 （2）比如你是写redis
(Exactly Once) 消息不会丢失，也不会重复 如何保证消息不“丢”失 生产者，Broker，消费者都是有可能丢数据的。...消费端保证消息不丢失 消费端保证不丢数据，最重要就是保证offset的准确性。我们能做的，就是确保消息消费完成再提交。...即一个幂等性 Producer 能够保证某个主题的一个分区上不出现重复消息，无法实现多个分区的幂等性。...2、它只能实现单会话上的幂等性，不能实现跨会话的幂等性。这里的会话，你可以理解为 Producer 进程的一次运行。当你重启了 Producer 进程之后，这种幂等性保证就丧失了。...事务Producer保证消息写入分区的原子性，即这批消息要么全部写入成功，要么全失败。 事务Producer保证消息写入分区的原子性，即这批消息要么全部写入成功，要么全失败。
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