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「涨薪秘籍」
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01 | 为什么需要消息队列?
02 | 该如何选择消息队列?
03 | 消息模型:主题和队列有什么区别?
04 | 如何利用事务消息实现分布式事务?
05 | 如何确保消息不会丢失?
06 | 如何处理消费过程中的重复消息?
07 | 消息积压了该如何处理?
08 | 答疑解惑(一) : 网关如何接收服务端的秒杀结果?
09 | 学习开源代码该如何入手?
10 | 如何使用异步设计提升系统性能?
11 | 如何实现高性能的异步网络传输?
12 | 序列化与反序列化:如何通过网络传输结构化的数据?
13 | 传输协议:应用程序之间对话的语言
14 | 内存管理:如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收?
15 | Kafka如何实现高性能IO?
16 | 缓存策略:如何使用缓存来减少磁盘IO?
17 | 如何正确使用锁保护共享数据,协调异步线程?
18 | 如何用硬件同步原语(CAS)替代锁?
19 | 数据压缩:时间换空间的游戏
20 | RocketMQ Producer源码分析:消息生产的实现过程
21 | Kafka Consumer源码分析:消息消费的实现过程
22 | Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪?
23 | RocketMQ客户端如何在集群中找到正确的节点?
24 | Kafka的协调服务ZooKeeper:实现分布式系统的“瑞士军刀”
25 | RocketMQ与Kafka中如何实现事务?
26 | MQTT协议:如何支持海量的在线IoT设备?
27 | Pulsar的存储计算分离设计:全新的消息队列设计思路
28 | 答疑解惑(二):我的100元哪儿去了?
29 | 流计算与消息(一):通过Flink理解流计算的原理
30 | 流计算与消息(二):在流计算中使用Kafka链接计算任务
31 | 动手实现一个简单的RPC框架(一):原理和程序的结构
32 | 动手实现一个简单的RPC框架(二):通信与序列化
33 | 动手实现一个简单的RPC框架(三):客户端
34 | 动手实现一个简单的RPC框架(四):服务端
35 | 答疑解惑(三):主流消息队列都是如何存储消息的?
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消息队列入门与进阶
小册名称:消息队列入门与进阶
### 05 | 如何确保消息不会丢失? 在消息队列系统中,确保消息的可靠传输与不丢失是构建健壮、高可用应用的关键环节。消息丢失可能发生在生产者发送消息到队列、消息在队列内部传输、以及消费者从队列接收消息并处理等多个环节。本章节将深入探讨如何在这些环节上采取措施,以最大化地减少或避免消息丢失。 #### 一、生产者端确保消息不丢失 **1.1 消息确认机制** 大多数现代消息队列系统(如RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ等)都提供了消息确认机制,允许生产者确认消息是否已成功发送到队列。这一机制通常包括两种模式: - **同步确认**:生产者发送消息后,等待服务器返回确认信息,确保消息已被接收并存储到队列中。若未收到确认,可选择重试发送或记录错误信息以便后续处理。 - **异步确认**:生产者在发送消息后继续执行其他任务,同时监听一个异步的确认事件或回调。这种模式提高了吞吐量,但可能需要额外的逻辑来处理潜在的丢失情况。 **1.2 事务性消息** 一些消息队列支持事务性消息,即消息的发送可以与数据库操作等事务一起进行原子性处理。这样,只有在所有操作都成功完成后,消息才会被发送到队列中。若事务中的任何一环失败,则整个事务回滚,消息不会发送,从而保证了数据的一致性和消息的可靠性。 **1.3 持久化设置** 确保消息队列系统配置了消息的持久化存储。这意味着即使消息队列服务重启,之前发送的消息也不会丢失。生产者应在发送消息时指定消息需要被持久化,虽然这可能会稍微影响性能,但对于关键业务场景来说,这一牺牲是值得的。 #### 二、消息队列内部确保消息不丢失 **2.1 队列高可用架构** 构建高可用的消息队列集群是防止单点故障导致消息丢失的重要手段。通过主从复制、分区、镜像队列等技术,确保即使部分节点宕机,消息队列服务依然能够继续运行,且消息不会丢失。 - **主从复制**:消息队列系统通过主从复制机制,将数据实时同步到多个节点,保证数据的冗余存储。 - **分区(Partitioning)**:在Kafka等系统中,通过分区将数据分散到多个节点上,提高系统的并行处理能力和容错性。 - **镜像队列(Mirrored Queues)**:如RabbitMQ中的镜像队列,通过在多个节点上创建队列的镜像,确保队列的高可用性和数据的冗余。 **2.2 监控与告警** 实施全面的监控策略,实时监控消息队列的性能指标(如队列长度、消息处理速率、节点健康状态等),并设置合理的告警阈值。一旦发现异常,立即触发告警通知运维人员,以便及时采取措施防止消息丢失。 #### 三、消费者端确保消息不丢失 **3.1 消息确认机制** 消费者端同样需要实施消息确认机制,以确保消息在被正确处理后才从队列中移除。这一机制避免了因消费者处理失败或宕机而导致消息丢失的风险。 - **自动确认**:某些消息队列系统默认采用自动确认模式,即消费者一旦接收到消息,系统就认为消息已被成功处理并自动从队列中移除。这种模式简单但风险较高,不建议在关键业务场景中使用。 - **手动确认**:消费者在处理完消息后,手动向消息队列系统发送确认信息,系统收到确认后才将消息从队列中移除。这种模式提供了更高的灵活性和可靠性。 **3.2 幂等性处理** 在分布式系统中,由于网络延迟、重试机制等原因,同一消息可能会被消费者多次接收。为确保业务的正确性,消费者应具备幂等性处理能力,即无论接收到多少次相同的消息,处理结果都应保持一致。这通常通过唯一标识符(如消息ID)、去重队列或数据库中的唯一约束来实现。 **3.3 消费者失败处理** 当消费者处理消息失败时,应有相应的处理策略来防止消息丢失。这可以包括: - **重试机制**:设置合理的重试策略和重试次数,当消费者处理失败时,自动重新处理消息。 - **死信队列(Dead-Letter Queue, DLQ)**:将无法处理或重复处理失败的消息发送到死信队列中,以便后续进行人工干预或进一步分析。 - **记录日志**:记录所有失败处理的消息及其详细信息,以便追踪和审计。 #### 四、跨系统传输确保消息不丢失 在消息需要跨多个系统或微服务传输时,确保消息在整个传输链路上不丢失变得尤为重要。这通常涉及到消息格式的标准化、传输协议的可靠性以及各系统间的协同工作。 - **消息格式标准化**:采用统一或兼容的消息格式,如JSON、XML等,减少因格式不一致导致的解析错误和消息丢失。 - **可靠的传输协议**:选择支持可靠传输的协议,如AMQP、MQTT等,确保消息在传输过程中不会丢失。 - **系统间同步与协调**:确保各系统间的时间同步和状态协调,避免因时间偏差或状态不一致导致的消息处理错误和丢失。 #### 五、总结 确保消息在消息队列系统中不丢失是一个复杂而系统的工程,需要从生产者、消息队列内部、消费者以及跨系统传输等多个环节综合考虑。通过实施消息确认机制、持久化存储、高可用架构、监控告警、幂等性处理、重试机制、死信队列等策略,可以极大地提高消息的可靠性和系统的健壮性。同时,也需要根据具体的业务场景和需求,灵活选择和调整这些策略,以达到最佳的效果。
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