消息隊列：消息可靠性、重復(fù)消息、消息積壓、利用消息實現(xiàn)分布式事務(wù)

-     如何確保消息不丟失    - 

1、檢測消息丟失的方法

如果是在一個分布式系統(tǒng)中實現(xiàn)這個檢測方法，有幾個問題需要注意：

2、確保消息可靠傳遞

2.1、生產(chǎn)階段

try{
    producer.send(record).get();
System.out.println("消息發(fā)送成功");
} catch(Exception e) {
System.out.println("消息發(fā)送失敗");
System.out.println(e);
}

異步發(fā)送時，則需要在回調(diào)方法里進行檢查：

 producer.send(record, newCallback() {
@Override
publicvoid onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if(metadata != null) {
System.out.println("消息發(fā)送成功");
} else{
System.out.println("消息發(fā)送失敗");
System.out.println(exception);
}
}
});
producer.send(record, (metadata, exception) -> {
if(metadata != null) {
System.out.println("消息發(fā)送成功");
} else{
System.out.println("消息發(fā)送失敗");
System.out.println(exception);
}
});

2.2、存儲階段

2.3、消費階段

-     小結(jié)    - 

-     如何處理消費過程中的重復(fù)消息    - 

1、消息重復(fù)的情況必然存在

2、用冪等性解決重復(fù)消息問題

幾種常用的設(shè)計冪等操作的方法

-     如何處理消息積壓？    - 

優(yōu)化性能來避免消息積壓

• 發(fā)送端準備數(shù)據(jù)、序列化消息、構(gòu)造請求等邏輯的時間，也就是發(fā)送端在網(wǎng)絡(luò)請求之前的耗時；

• 發(fā)送消息和返回響應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)傳輸中的耗時；

• Broker處理消息的時延。

消息積壓了該如何處理？

-     利用事務(wù)消息實現(xiàn)分布式事務(wù)    - 

什么是分布式事務(wù)？

• 原子性：指一個事務(wù)操作不可分割，要么成功，要么失敗，不能有一半成功一半失敗的情況。
  

  
  

• 一致性：指這些數(shù)據(jù)在事務(wù)執(zhí)行完成這個時間點之前，讀到的一定是更新前的數(shù)據(jù)，之后讀到的一定是更新后的數(shù)據(jù)，不應(yīng)該存在一個時刻，讓用戶讀到更新過程中的數(shù)據(jù)。
  

  
  

• 隔離性：指一個事務(wù)的執(zhí)行不能被其他事務(wù)干擾。即一個事務(wù)內(nèi)部的操作及使用的數(shù)據(jù)對正在進行的其他事務(wù)是隔離的，并發(fā)執(zhí)行的各個事務(wù)之間不能互相干擾。
  

  
  

• 持久性：指一個事務(wù)一旦完成提交，后續(xù)的其他操作和故障都不會對事務(wù)的結(jié)果產(chǎn)生任何影響 事務(wù)消息適用的場景主要是那些需要異步更新數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)實時性要求不太高的場景。比如訂單系統(tǒng)的例子，在創(chuàng)建訂單后，如果出現(xiàn)短暫的幾秒，購物車里的商品沒有及時情況，也不是完全不可接受的，只要最終購物車的數(shù)據(jù)和訂單數(shù)據(jù)保持一致就可以了。

2、消息隊列是如何實現(xiàn)分布式事務(wù)的？

3、RocketMQ中的分布式事務(wù)實現(xiàn)

作者：邋遢的流浪劍客

來源：

https://blog.csdn.net/qq_40378034/article/details/98790433