MQ全称为Message Queue-消息队列，是一种应用程序对应用程序的消息通信，一端只管往队列不断发布信息，另一端只管往队列中读取消息，发布者不需要关心读取消息的谁，读取消息者不需要关心发布消息的是谁，各干各的互不干扰。
近期，我们线上遇到了一个性能问题，几乎快引起线上故障，后来仅仅是修改了一行代码，性能就提升了几十倍。一行代码几十倍，数据听起来很夸张，不过这是真实的数据，线上错误的配置的确有可能导致性能有数量级上的差异，等我说完我们这个性能问题你就清楚了。
如何保证 Kafka 消息不重复消费？我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，但是因为网络的一些原因，设置了重试就有可能导致有些消息重复发送了（当然导致消息重复也有可能是其他原因），那么怎么解决消息重复这个问题呢？关于这个问题，我这儿提供了如下三种解决方案，供大家参考。
前言 今天我们聊一个话题，这个话题大家可能在面试过程中，或者是工作当中经常遇到 ?如何保证 Kafka 消息不重复消费？我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试
Kafka 是对分区进行读写的，对于每一个分区的消费，都有一个 offset 代表消息的写入分区时的位置，consumer 消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的 offset 提交一下。表示已记录当当前的消费位置，从这里开始消费。
今天我们聊一个话题，这个话题大家可能在面试过程中，或者是工作当中经常遇到 ?如何保证 Kafka 消息不重复消费？我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，
消息重复和幂等问题是很常见的问题，这俩问题基本可以放在一起。 既然是消费消息，那肯定要考虑考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？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。
译自：Introduction to Event-Driven Architecture
消息最多传递一次，如果当时客户端不可用，则会丢失该消息。即消息在传递时，最多被送达一次。无消息可靠性保证，允许丢消息。
Partition（分区）是 Kafka 的核心角色，对于 Kafka 的存储结构、消息的生产消费方式都至关重要。
消费者提了异步 commit 实际还没更新完offset，消费者再不断地poll，其实会有重复消费的情况？
导语 | 市面上有非常多的消息中间件，rabbitMQ、kafka、rocketMQ、pulsar、 redis等等，多得令人眼花缭乱。它们到底有什么异同，你应该选哪个？本文尝试通过技术演进的方式，以redis、kafka和 pulsar为例，逐步深入，讲讲它们架构和原理，帮助你更好地理解和学习消息队列。文章作者：刘德恩，腾讯IEG研发工程师。
消息队列是越来越多的实时计算场景下得到应用，而在实时计算场景下，重复消息的情况也是非常常见的，针对于重复消息，如何处理才能保证系统性能稳定，服务可靠？今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲消息队列如何处理重复消息？
引入 MQ 消息中间件最直接的目的是：做系统解耦合流量控制，追其根源还是为了解决互联网系统的高可用和高性能问题。
导语 | 市面上有非常多的消息中间件，rabbitMQ、kafka、rocketMQ、pulsar、 redis等等，多得令人眼花缭乱。它们到底有什么异同，你应该选哪个？本文尝试通过技术演进的方式，以redis、kafka和 pulsar为例，逐步深入，讲讲它们架构和原理，帮助你更好地理解和学习消息队列。文章作者：刘德恩，腾讯IEG研发工程师。 一、最基础的队列 最基础的消息队列其实就是一个双端队列，我们可以用双向链表来实现，如下图所示： push_front：添加元素到队首； pop_tail：
我是一条消息，从我被生产者发布到topic的时候，我就清楚自己的使命：被消费者获取消费。但我一直很纳闷，把我直接推送给消费者不就行了，为什么一定要先推送到类似队列的topic中呢，消息队列的作用到底是什么呢？ 在消息队列出现以前，服务之间的矛盾由来已久，服务A调用服务B，经常要等待服务B处理完后续流程再返回结果，因此服务A常常抱怨服务B接收处理能力太慢，服务B也常常把某些责任推卸给服务A，于是，消息队列出现了，让服务A只管往队列里面放消息，后续的处理流程都不用管，而服务B负责往队列里面取消息，通过巧妙
运营商关注光网的发展与客户的使用体验，客户的互联网使用体验提质一般采用两种方式进行处理。一是观注在OLT上每个用户的光衰进行主动处理，二是通过客服热线或用户测试网站进行被动处理。但这种方式仍存在问题，通过OLT主动查看用户的光衰只关注了最后一公里，而客户是观注端到端的使用体验，该方式仍存在弊端。今天我们来探讨，有什么办法可以做到端到端的互联网业务主动改善？
流程的示意图如上所示，比如我下单成功了，这是进行step1，对我的业务数据进行入库，业务数据入库完毕（这里要特别注意一定要保证业务数据入库）再对要发送的消息进行入库，图中采用了两个数据库，可以根据实际业务场景来确定是否采用两个数据库，如果采用了两个数据库，有人可能就像到了采用分布式事务来保证数据的一致性，但是在大型互联网中，基本很少采用事务，都是采用补偿机制。
本文主要讨论Kafka组件中的消费者和其消费进度。我们将通过一个使用Scala语言实现的原型系统来学习。本文假设你知道Kafka的基本术语。
当然在剖析这几个问题之前需要简单的介绍下什么是消息队列，消息队列常见的一些基本术语和概念。
1. 什么是 MQ，有什么作用？ MQ 就是消息中间件，它的作用有异步，解耦，削峰。 ---- 2. 市场上有很多 MQ 产品，我们要如何选择？ 常见的 MQ 有 ActiveMQ，它是老牌的 MQ，性能不算太好；还有 RocketMQ，是阿里巴巴开源的 MQ，性能卓越，但是社区不活跃；RabbitMQ，性能十分强悍，社区活跃，唯一的缺点就是它不是 java 语言编写的，难以做二次开发；还有 kafka，一般用于大数据领域。我们可以根据自己的系统的并发量，以及是否要做二次开发等来确定使用哪种
导读：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 对外使用 Topic 的概念，生产者往 Topic 里写消息，消费者从中读消息。为了做到水平扩展，一个 Topic 实际是由多个 Partition 组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加 Partition 的数量来进行横向扩容。单个 Parition 内是保证消息有序。 每新写一条消息，Kafka 就是
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中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。
Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 要说哪种分布式事务处理方案效率高，必然绕不开消息中间件！基于消息中间件的两阶段提交方案，通常用在高并发场景下。这种方式通过牺牲数据的强一致性换取性能的大幅提升，不过实现这种方式的成本和复杂度是比较高的，使用时还要看实际业务情况。 今天松哥想通过一个简单的案例，来和大家聊一聊
xadd key [NOMKSTREAM] [MAXLEN|MINID [=|~] threshold [LIMIT count]] *|id field value [field value ...]
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic。（物理上不同topic的消息分开存储，逻辑上一个topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
RocketMQ 是阿里巴巴的分布式消息中间件，在 2012 年开源，在 2017 年成为 Apache 顶级项目。
Kafka是一个高性能、高吞吐量的分布式消息系统，被广泛应用于大数据领域。在Kafka中，分区是一个重要的概念，它可以将数据分发到不同的节点上，以实现负载均衡和高可用性。在分区中，有一些重要的偏移量指标，包括AR、ISR、OSR、HW和LEO。下面我们来详细解释一下这些指标的含义和作用。
在 Flink 中，Source 代表从外部获取数据源，Transfromation 代表了对数据进行转换操作，Sink 代表将内部数据写到外部数据源
kafka脱胎于雅虎项目，在现今的消息系统中，存在着举足轻重的意义。在笔者看来学习Kafka这款系统既有利于思考分布式消息队列的推演，也有利于发掘rabbitmq中的不足，以史为鉴可以知兴替，学习老大哥rabbitmq中的精华，摒弃其中的糟粕，提升下一代消息队列服务的性能，荣幸之至。
Canal是阿里巴巴开源的数据库Binlog日志解析框架，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。
来源 | http://r6d.cn/b2u2p Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。 同时，我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生（换句话说就是迟早会发生）的问题，我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。 在本文中，我们将重点介绍其中的一个陷阱：尝试处理消息时遭遇失败。首先，我们需要意识到消息消费可能会，而且迟早会遭遇失败。其次，我们需要确保在处理此类故障时不会引入更多问题。 Kafka
每个分区日志记录是顺序的, 不可变的串行offset, 追加到结构化的commit log, 每个offset 在分区中唯一标识一条记录
作为一个爬虫工程师，Kafka 对你而言就是一个消息队列，你只需要掌握如何向里面写入数据，以及如何读取数据就可以了。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
消息中间件( Message Oriented Middleware，简称MOM)在企业开发中变得越来越重要。本文介绍消息中间件中的四种消息投递模型，主要是介绍模型的核心特性，以及不同模型之前的区别。这四种模型分别是：
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。
如果要你实现一个支付宝向余额宝转账的功能，比如：账户a从支付宝转出5000余额宝转入5000，该怎么做呢？
Q：有两张表（一个库），一个是用户表、一个是会员表，一个会员记录对应多条用户记录，有一个事务过程如下：每更新用户表中一条记录，更新（update）对应会员表中的一条记录，由于多条用户记录对应会员表中的一条记录，当并发量大的时候，会有多条请求会update同一条会员记录，此时会使数据库变得很慢甚至挂掉，该如何解决？
场景：数据比较集中且实时要求不是太高，如果同步处理，假如业务高峰需要4台服务支撑，那么在业务高峰过了之后，就会出现资源闲置，如果引入消息队列的话，将数据放到消息队列后直接返回成功，提升了响应时间，真正的业务在消息队列后面消费处理，可能2台服务就能够支撑的住，而且流量更加均匀。
“区块链思维”这个词可能会跟“互联网思维”一样，成为某种潮流。今天我们并没有觉得“互联网思维”有什么不妥，听了一些类似罗辑思维之类说法，感觉好像挺有道理，认知得到了全面的更新换代，这种状况也就是俗称的“被洗脑了”。其实，我更愿意用“玩法”来表述这些新事物背后的逻辑，我们人本来就喜新厌旧，喜欢变换玩法，这样表述是很符合人性的。
Redis 5 新特性中，Streams 数据结构的引入，可以说它是在本次迭代中最大特性。它使本次 5.x 版本迭代中，Redis 作为消息队列使用时，得到更完善，更强大的原生支持，其中尤为明显的是持久化消息队列。
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