wordpress购物网站教程,欧美风格英文网站设计,做防水施工 上什么网站找,青岛网站建设保山文章目录 概述RabbitMQ 怎么避免消息丢失#xff08;可靠传输#xff09;RocketMQ 怎么确保消息不丢失Kafka 怎么保证消息不丢失activeMQ 怎么避免消息丢失MQ 宕机了消息是否会丢失线上服务宕机时#xff0c;如何保证数据100%不丢失吗#xff1f;消息队列消息持久化 概述
… 文章目录 概述RabbitMQ 怎么避免消息丢失可靠传输RocketMQ 怎么确保消息不丢失Kafka 怎么保证消息不丢失activeMQ 怎么避免消息丢失MQ 宕机了消息是否会丢失线上服务宕机时如何保证数据100%不丢失吗消息队列消息持久化 概述
生产者保证不丢消息消息重试,开启消息确认机制 存储端不丢消息持久化存储、同步刷盘和异步刷盘 消费者不丢消息消息确认机制手动ack等 集群部署主从复制、镜像模式
消息队列MQ系统如 RabbitMQ、Kafka 和 RocketMQ 等在实现消息不丢失的可靠性方面都提供了一些机制具体如下
持久化存储消息队列通常会将消息持久化存储在硬盘上以防止在消息传递过程中出现故障导致消息丢失。即使消息被接收后还未被处理也能够在重启后重新发送。消息确认机制消息队列支持消息确认机制确保消息被正确地发送和接收。生产者发送消息后会等待消费者的确认反馈如果消费者成功接收并处理消息则发送确认给生产者否则发送拒绝确认生产者可以根据确认情况进行相应的处理如重新发送消息等。消息持久化方式 ○ RabbitMQ可以通过将消息标记为持久化保证消息在服务器重启时不会丢失。 ○ Kafka使用日志文件来持久化消息消息被写入到磁盘上的日志中保证消息不会丢失。 ○ RocketMQ提供同步双写机制即消息先写入内存然后再写入磁盘确保消息不会因节点宕机而丢失。数据复制和高可用性MQ 系统通常支持数据复制和集群部署以提高系统的可用性和数据的安全性。当某个节点发生故障时可以通过备份节点继续提供服务确保消息不丢失。消息重试机制为了确保消息被正确处理MQ 系统通常支持消息重试机制当消息处理失败时可以自动重新发送消息直到消息被成功处理为止。 总的来说RabbitMQ、Kafka、RocketMQ 等消息队列系统在设计和实现上都考虑了如何保证消息不丢失的可靠性并提供了多种机制来应对不同的场景和需求确保消息在传递和处理过程中的安全和可靠性。这些机制的灵活运用可以帮助开发人员构建稳定、可靠的消息传输系统。
1.存储端不丢消息 消息持久化到硬盘 开启 持久化磁盘配置 2.生产者保证不丢消息
生产端不丢失消息transactoin 开启事务confirm 开启消息确认机制 消息确认机制 -必须确认消息成功刷盘到硬盘中才能够人为消息投递成功。 3.消费者 必须确认消息消费成功 rabbitmq 中才会将该消息删除手动提交 rocketmq 或者 kafka 中才会提交 offset 存储端 如何保证存储端消息不丢失呢 确保消息持久化到磁盘。大家很容易想到就刷盘机制。 刷盘机制分同步刷盘和异步刷盘 生产者消息发过来时只有持久化到磁盘RocketMQ 存储端 Broker 才返回一个成功 ACK 响应这就同步刷盘。它保证消息不丢失但影响了性能。 异步刷盘话只要消息写入 PageCache 缓存就返回一个成功ACK 响应。这样提高了 MQ 性能但如果这时候机器断电了就会丢失消息。Broker 一般集群部署有 master 主节点和 slave 从节点。消息到Broker 存储端只有主节点和从节点都写入成功才反馈成功 ack 给生产者。这就同步复制它保证了消息不丢失但降低了系统吞吐量。与之对应就异步复制只要消息写入主节点成功就返回成功ack它速度快但会有性能问题。 生产者 生产端如何保证不丢消息呢确保生产✁消息能到达存储端。如果RocketMQ 消息中间件Producer 生产者提供了三种发送消息方式分别同步发送、异步发送、单向发送生产者要想发息时保证消息不丢失可以 采用同步方式发送send 消 息方法返回成功状态就表示消息息正常到达了存储端Broker。如果 send 消息异常或者返回非成功状态可以重试。可以使用事务消息RocketMQ 事务消息机制就为了保证零丢失来设计
RabbitMQ 怎么避免消息丢失可靠传输
把消息持久化磁盘保证服务器重启消息不丢失。每个集群中至少有一个物理磁盘保证消息落入磁盘。 RabbitMQ 通过持久化消息和队列、消息确认机制、消息重试机制、备份队列和镜像队列等方式来确保消息在传输和消费过程中不会丢失提高了消息队列系统的可靠性和稳定性。 RabbitMQ 是一个流行的开源消息队列系统为了确保消息的可靠传输RabbitMQ 采用了以下几种机制
持久化消息RabbitMQ 允许生产者将消息标记为持久化的这样消息将会被存储在磁盘上而不是仅存储在内存中。即使在 RabbitMQ 服务器宕机或重启时持久化的消息也不会丢失。持久化队列除了持久化消息外RabbitMQ 还允许生产者将队列标记为持久化的。持久化队列会在服务器宕机或重启后自动恢复确保消息不会丢失。消息确认机制RabbitMQ 支持生产者发送消息后等待消费者发送确认消息来确认消息已经被消费成功。这种消息确认机制可以确保消息被成功地接收和处理避免消息丢失。消息重试机制RabbitMQ 允许消费者配置消息重试策略当消费者消费消息失败时可以根据预先设定的重试策略进行消息的重新消费。这种机制可以确保消息被成功处理。备份队列RabbitMQ 提供了备份队列Alternate Exchange的功能允许将无法路由到主要队列的消息发送到备份队列中。这样可以确保即使主要队列出现故障消息也不会丢失。镜像队列RabbitMQ 支持镜像队列的功能允许在多个节点之间复制队列和消息。这样可以提高队列的可用性和可靠性即使部分节点宕机也不会影响消息的正常传输和消费。 1.生产者RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息 ● 通过事务实现 ● 通过发送方确认机制(publisher confirm)实现 1.1事务机制发送消息前开启事务channel.txSelect(),然后发送消息如果发送过程中出现什么异常事务就会回滚channel.txRollback(),如果发送成功则提交事务channel.txCommit()。这种方式有个缺点吞吐量下降 事务实现 ● channel.txSelect(): 将当前信道设置成事务模式 ● channel.txCommit(): 用于提交事务 ● channel.txRollback(): 用于回滚事务 通过事务实现机制只有消息成功被rabbitmq服务器接收事务才能提交成功否则便可在捕获异常之后进行回滚然后进行消息重发但是事务非常影响rabbitmq的性能。还有就是事务机制是阻塞的过程只有等待服务器回应之后才会处理下一条消息 1.2.confirm模式用的居多一旦channel进入confirm模式所有在该信道上发布的消息都将会被指派一个唯一的ID从1开始一旦消息被投递到所有匹配的队列之后rabbitMQ就会发送一个ACK给生产者包含消息的唯一ID这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了如果rabbitMQ没能处理该消息则会发送一个Nack消息给你你可以进行重试操作。 confirm方式有三种模式普通confirm模式、批量confirm模式、异步confirm模式 ● channel.confirmSelect(): 将当前信道设置成了confirm模式 普通confirm模式 每发送一条消息就调用waitForConfirms()方法等待服务端返回Ack或者nack消息
3.消费者 消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式改为手动确认消息即可 消费者在收到消息之后处理消息之前会自动回复RabbitMQ已收到消息如果这时处理消息失败就会丢失该消息 解决方案处理消息成功后手动回复确认消息。 消息接收确认机制分为消息自动确认模式和消息手动确认模式当消息确认后我们队列中的消息将会移除 那这两种模式要如何选择 ● 如果消息不太重要丢失也没有影响那么自动ACK会比较方便。好处就是可以提高吞吐量缺点就是会丢失消息 ● 如果消息非常重要不容丢失则建议手动ACK正常情况都是更建议使用手动ACK。虽然可以解决消息不会丢失的问题但是可能会造成消费者过载 注自动确认模式消费者不会判断消费者是否成功接收到消息也就是当我们程序代码有问题我们的消息都会被自动确认消息被自动确认了我们队列就会移除该消息这就会造成我们的消息丢失
RocketMQ 怎么确保消息不丢失
RocketMQ 通过同步复制、刷盘机制、消息重试机制、消息确认机制以及高可用性集群架构等方式确保消息在传输和消费过程中不会丢失提高了消息队列系统的可靠性和稳定性。 Consumer端消费正常后再进行手动ack确认 发送消息如果失败或者超时则重新发送 RocketMQ 是一个开源的分布式消息队列系统为了确保消息的可靠性RocketMQ 采取了以下几种机制
主从同步复制RocketMQ 支持同步复制机制即消息生产者将消息发送给主节点后主节点会等待所有的从节点都成功复制该消息后才返回确认信息给生产者。这样可以确保消息在主节点和从节点之间的一致性防止数据丢失。 RocketMQ 支持主从复制机制即在集群部署时消息会被复制到多个节点上以提高数据的可靠性和容灾能力。即使某个节点发生故障也能够通过备份节点继续提供服务确保消息不丢失。刷盘机制RocketMQ 通过刷盘机制将消息持久化到磁盘上确保即使在服务器宕机的情况下消息也不会丢失。RocketMQ 提供了同步刷盘和异步刷盘两种模式可以根据应用的需求进行配置。 RocketMQ 提供了多种刷盘策略可以根据业务需求选择合适的刷盘方式。例如可以设置同步刷盘或异步 刷盘以提高消息持久化的效率和可靠性消息重试机制RocketMQ 允许消费者配置消息重试策略当消费者消费消息失败时可以根据预先设定的重试策略进行消息的重新消费以确保消息被成功处理。消息确认机制RocketMQ 支持消息消费者发送消费确认信息给服务器以确认消息已经被成功消费。如果服务器在一定时间内没有收到消费确认信息将会将消息重新发送给其他消费者进行消费确保消息被成功处理。高可用性集群架构RocketMQ 支持构建高可用性的集群架构通过多个主从节点的配置提高了消息队列的可用性和可靠性即使部分节点宕机也不会影响消息的正常传输和消费。同步双写机制RocketMQ 使用同步双写机制即消息先写入内存缓冲区然后再写入磁盘。这种机制能够确保消息在发送时先写入内存然后再持久化到磁盘上从而避免因内存或磁盘故障导致消息丢失。写入成功确认机制在消息成功写入磁盘后RocketMQ 会向消息发送方返回写入成功的确认信息确保消息已经被正确地持久化。如果写入失败RocketMQ 会进行相应的重试操作。消息重试和顺序消费RocketMQ 支持消息重试机制当消息处理失败时可以进行重试操作确保消息被正确地处理。同时RocketMQ 还支持顺序消息消费在一些需要保证消息顺序处理的场景下可以保证消息不会乱序处理。 总的来说RocketMQ 结合了以上多种机制和策略以确保消息在传输、存储和消费过程中不会丢失。开发人员可以根据具体的业务需求和场景选择合适的配置和参数从而构建稳定、可靠的消息队列系统。
Kafka 怎么保证消息不丢失
Kafka 通过持久性存储、复制机制、ISR 机制、消息复制确认机制和消息复制和同步机制等方式来保证消息在传输和存储过程中不会丢失提高了消息队列系统的可靠性和稳定性。 服务器端持久化设置为同步刷盘持久化 生产者设置为同步投递重试 消费端设置为手动提交 Kafka 通过以下方式来保证消息不丢失
持久性存储Kafka 将消息持久化地存储在磁盘上而不是仅存储在内存中。这意味着即使在发生故障时消息也不会丢失。Kafka 的消息存储是基于日志log的消息被追加到分区日志中并定期将数据刷写到磁盘上确保消息的持久性。复制机制Kafka 使用分区和副本的概念来确保消息的可靠性。每个主题可以分为多个分区并且每个分区可以有多个副本。Kafka 通过复制消息副本到多个节点来提供冗余确保在某些节点出现故障时仍然能够保持数据的可用性。ISRIn-Sync Replicas机制Kafka 使用 ISR 机制来确保消息的可靠传输。ISR 是指处于同步状态的副本集合即已经复制了消息的副本。Kafka 生产者只会将消息发送到 ISR 中的副本以确保消息至少被写入到多个副本中。消息复制确认机制Kafka 生产者在发送消息后会等待 ISR 中的副本确认消息已经复制成功然后才会返回确认信息给生产者。这种机制可以保证消息至少被写入到 ISR 中的多个副本中提高了消息的可靠性。消息复制和同步机制Kafka 使用复制和同步机制来确保消息在多个副本之间的一致性。当主题的分区日志中的消息被追加到主副本时Kafka 使用复制和同步机制将消息复制到其他副本并等待所有副本都复制成功后才返回确认信息。批量发送Kafka 支持批量发送机制即将多条消息打包成一个批次一起发送从而提高系统的吞吐量和效率并减少网络开销。数据压缩Kafka 支持数据压缩机制可以将消息压缩后再发送从而减小消息传输的大小和网络开销。消息重试机制Kafka 支持消息重试机制当消息处理失败时可以进行重试操作确保消息被正确地处理。
activeMQ 怎么避免消息丢失
ActiveMQ 是一个流行的开源消息中间件为了确保消息的可靠传输ActiveMQ 采用了以下几种机制
持久化消息: ActiveMQ 允许生产者将消息标记为持久化的这样消息将会被存储在磁盘上而不是仅存储在内存中。即使在 ActiveMQ 服务器宕机或重启时持久化的消息也不会丢失。持久化订阅: 对于持久性主题订阅ActiveMQ 会将消息存储在磁盘上以确保在宕机或断开连接后仍然可以将消息发送给订阅者。事务性消息: ActiveMQ 支持事务性消息允许生产者将多条消息捆绑到事务中并且只有在事务提交时才会将消息发送到目的地。如果事务回滚那么这些消息将不会发送从而避免消息丢失。消息确认机制: ActiveMQ 支持消息确认机制生产者可以通过设置消息确认模式来确认消息是否已经被消费者成功接收和处理。如果消费者未能确认消息则 ActiveMQ 将会将消息重新发送给其他消费者。持久化订阅和恢复: 对于持久性主题订阅ActiveMQ 提供了持久化订阅和恢复的功能即使在服务器宕机或断开连接后也可以恢复持久性订阅并重新接收之前未消费的消息。数据备份: ActiveMQ 支持数据备份和数据复制的功能可以将消息数据复制到多个节点上以提高可用性和可靠性即使部分节点宕机也不会影响消息的正常传输和消费。 综上所述ActiveMQ 通过持久化消息和订阅、事务性消息、消息确认机制、持久化订阅和恢复以及数据备份等方式来确保消息在传输和消费过程中不会丢失提高了消息队列系统的可靠性和稳定性。
1.生产者丢失消息的情况 生产者(Producer) 调用 send 方法发送消息之后消息可能因为网络问题并没有发送过去。 为了确定消息是发送成功我们要判断消息发送的结果Kafka 生产者(Producer) 使用 send 方法发送消息实际上是异步的操作我们可以通过 get()方法获取调用结果但是这样也让它 变为了同步操作可以采用为其添加回调函数的形式示例代码如下 ListenableFutureSendResultString, Object future kafkaTemplate.send(topic, o); future.addCallback(result - logger.info(“生产者成功发送消息到 topic:{} partition:{}的消息”, result.getRecordMetadata().topic(), result.getRecordMetadata().partition()), ex - logger.error(“生产者发送消失败原因{}”, ex.getMessage())); Producer的retries重试次数设置一个比较合理的值一般是3 但是为了保证消息不 丢失的话一般会设置比较大一点。设置完成之后当出现网络问题之后能够自动重试消息发 送避免消息丢失。另外建议还要设置重试间隔因为间隔太小的话重试的效果就不明显 了网络波动一次你3次一下子就重试完了 2.消费者丢失消息的情况 当消费者拉取到了分区的某个消息之后消费者会自动提交了 offset。自动提交的话会有一个 问题试想一下当消费者刚拿到这个消息准备进行真正消费的时候突然挂掉了消息实际 上并没有被消费但是 offset 却被自动提交了。 解决办法也比较粗暴我们手动关闭自动提交 offset每次在真正消费完消息之后再自己手 动提交 offset 。 但是细心的朋友一定会发现这样会带来消息被重新消费的问题。比如你 刚刚消费完消息之后还没提交 offset结果自己挂掉了那么这个消息理论上就会被消费两 次。 Kafka 弄丢了消息 试想一种情况假如 leader 副本所在的 broker 突然挂掉那么就要从 follower 副本重新 选出一个 leader 但是leader 的数据还有一些没有被 follower 副本的同步的话就会造 成消息丢失。 当我们配置了 unclean.leader.election.enable false 的话当 leader 副本发生故障时 就不会从 follower 副本中和 leader 同步程度达不到要求的副本中选择出 leader 这样降低 了消息丢失的可能性
1.服务器端持久化设置为同步刷盘 首先第一个是服务器端。设置broker中的配置项unclean.leader.election.enable false保证所有 副本同步。同时Producer将消息投递到服务器的时候我们需要将消息持久化也就是说会同步到磁盘。 注意同步到硬盘的过程中会有同步刷盘和异步刷盘。如果选择的是同步刷盘那是一定会保证消息不 丢失的。就算刷盘失败也可以即时补偿。但如果选择的是异步刷盘的话这个时候消息有一定概率会 丢失。网上有一种说法说Kafka不支持同步刷盘这种说法也不能说是错的。但是可以通过参数的配置变成 同步刷盘比如这样的配置 #当达到下面的消息数量时会将数据flush到日志文件中。默认10000 #log.flush.interval.messages10000 当达到下面的时间(ms)时执行一次强制的flush操作。interval.ms和interval.messages无论哪个达到都 会flush。默认3000ms #log.flush.interval.ms1000 #检查是否需要将日志flush的时间间隔 log.flush.scheduler.interval.ms 3000 2.生产者Producer 就是生产者Producer使用带回调通知的send(msg,callback)方法并且设置acks all 。 它的消息投递要采用同步的方式。Producer要保证消息到达服务器就需要使用到消息确认机制也就是 说必须要确保消息投递到服务端并且得到投递成功的响应确认服务器已接收才会继续往下执行。 那如果Producer将消息投递到服务器端服务器来没来得及接收就已经宕机了那投递过来的消息岂不 是丢失了怎么办呢大家不要慌在Producer投递消息时都会记录日志然后再将消息投递到服务器 端就算服务器宕机了等服务器重启之后也可以根据日志信息完成消息补偿确保消息不丢失。 3.消费者Consume 就是消费者Consume。设置enable.auto.commit为false。在Kafka中消息消费完成之后 它不会立即删除而是使用定时清除策略也就是说我们消费者要确保消费成功之后手动ACK提交。 如果消费失败的情况下我们要不断地进行重试。所以消费端不要设置自动提交一定设置为手动提交 才能保证消息不丢失。
MQ 宕机了消息是否会丢失
不会因为我们消息会持久化在我们硬盘中
线上服务宕机时如何保证数据100%不丢失吗
线上生产环境中运行时你必须要考虑到消费者服务可能宕机的问题。 实际上无论是RocketMQ、Kafka还是RabbitMQ都有类似的autoAck或者是手动ack的机制。 首先我们需要把那个参数从true改为false如下代码所示 //手动进行应答,这时消息队列会删除该消息 channel.basicAck(msg.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); 只要修改为false之后RabbitMQ就不会盲目的投递消息到仓储服务立马就删除消息了说白了就是关 闭autoAck的行为不要自作主张的认为消息处理成功了。
消息队列消息持久化
处理消息队列丢数据的情况一般是开启持久化磁盘的配置。 这个持久化配置可以和confirm机制配合使用你可以在消息持久化磁盘后再给生产者发送一个Ack信号。 这样如果消息持久化磁盘之前rabbitMQ阵亡了那么生产者收不到Ack信号生产者会自动重发。 那么如何持久化呢 这里顺便说一下吧其实也很容易就下面两步
将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列发送消息的时候将deliveryMode2 这样设置以后即使rabbitMQ挂了重启后也能恢复数据
