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。 面试题剖析 我举个例子，我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统，压力还是非常大的，日同步数
如何保证消息队列的高可用？ 面试官心理分析 如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。 要是你傻乎乎的就干用了一个 MQ，各种问题从来没考虑过，那你就杯具
1. 如何保证消息不丢失？ 消息确认机制 2. 如何保证消息只被消费一次？ 为了保证消息丢失，需要付出两方面的代价：一方面是性能的损耗，一方面可能造成消息重复消费。为了保证消息只被消费一次，我们需要保证消费多条消息时所得到的结果就是相同的，即幂等的。消息在生产和消费的过程中都可能会
今天我们来分析一下这个问题。 先来回忆一下kafka 中消息传输的整个过程 1、kafka 在producer 端产生消息，调用kafka producer client send方法发送消息 2、kafka producer client 使用一个单独的线程，异步的将消息发送给kafka server 3、kafka server收到消息以后，保存数据，并同
事务处理几乎在每一个信息系统中都会涉及，它存在的意义是为了保证系统中所有的数据都是符合期望的，且相互关联的数据之间不会产生矛盾，即数据状态的一致性（Consistency）。按照数据库的经典理论，要达成这个目标，需要三方面共同努力来保障。·原子性（Atomic）：在同一项业务处理过程中，事务保证了
一、本周学习了什么 1、保证每天对JAVA的学习。 2、去考了一下科三，虽然没过 3、把B模板搞了一下 二、下周准备做的 1、继续学习JAVA、每天一个小时。 2、继续保证每天写PTA上的题，保证熟练度。
整理要点 是什么，有什么作用，应用在哪个场景，有什么优点，有什么缺点 怎么设计的，怎么保证高性能，怎么保证一致性，怎么保证高可用，怎么实现持久化 常见的有什么问题，并发情况怎么处理的 代码怎么写的 业界使用情况，所及来说有几个维度： 场景 架构 优点 缺点 高性能 高可用 一致性 持久化 常见
Life is a Game Life is a game. The world can be regarded as an undirected connected graph of \(n\) cities and \(m\) undirected roads between the cities. Now you, the life game player, are going to play the life game on the world graph. Initially, you
为什么使用消息队列？消息队列有哪些优缺点？Kafka、activeMQ，rabbitMQ、rocketMQ都什么区别以及适合哪些场景？ 如何保证消息队列的高可用啊？ 如何保证消息不被重复消费啊（如何保证消息消费时的幂等性）？ 如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）？ 如何保证消息的顺序性？ 如何解决消息
添加一个中间件，取名为内存set，消费者每次消费到了MQ的一条消息的时候，想内存set中插入消费记录，如果消费者消费的消息存在于内存set中，则这条消息被过滤 基于数据库的唯一键，保证重复数据不会被插入多条
JMM（Java内存模型），要求多线程程序：1.数据可见性，2.原子性，3.有序性； 怎么保证这三点呢？ 变量使用volatile关键字，可以使工作内存数据改变后立刻刷回主内存，并通知其他线程取主内存数据，从而保证数据对所有线程可见； 但是，volatile不能保证原子性，因为数据从工作内存刷回主内存这一操作在多线程
先看顺序会错乱的场景：RabbitMQ，一个queue，多个consumer，这不明显乱了； 解决： 1、拆分多个queue，每个queue一个consumer，就是多一些queue而已，确实有点麻烦， 2、或者就一个queue就是对应一个consumer，然后这个consumer内部调用内存队列做排队，然后分发给底层不同的worker来处理。
怎么保证消息不被重复消费？ 解决思路：保证消息的唯一性 写入消息队列的数据做唯一标识， 消费消息时，根据唯一标识判断是否消费过。若第二次消费消息，则直接丢弃。 项目中实现： 1. 生产者投递消息时每个消息都包含一个全局唯一ID来标识每条
一、概述 我们知道，网络传输是不可靠的，在分布式系统中，经常存在网络闪断的情况，所以消息中间件都存在消息丢失的风险，各种消息中间件也提供了重试机制，保证消息至少传输成功一次，当然RocketMQ也不例外。今天我们就来看看RocketMQ是如何最大限度的保证消息不丢失的呢？先来看看影响RocketMQ
1.要保证 windows 的IP地址和ubuntu的 IP 地址在一个网段内 1.查看unubtu的ip地址，可以看到ubuntu的网段为 192.168.124 //注释：也可以在终端使用 ifconfig 查看。 2.查看 windows 的ip地址 在cmd 输入 ipconfig查看 需要注
其一：flume使用两个独立的事务分别负责从source到channel以及从channel到sink的事件传递，source向channel写数据时会先将数据写入临时缓冲区putlist，然后检查channel是否可以写入，如果写入成功会更新偏移量，如果不成功就回滚数据， channel到sink的事件传递也会现将数据写入临时缓冲区
cap：c(consistency)一致性 a(availability)可用性 p(patition tolerance) 分区容错性 两个系统a,b 满足c：当a修改数据，b去读a，要两边数据相同，才能保持一致。 满足a:a,b都可被访问，可用性 满足p：系统a,b都是网络分区中某个区网络故障，依然保证系统可用。 c
只输入数字和小数点 VUE 版本： <input @input="onlyNumber"></input> data(){ return { value:'' } } onlyNumber() { let value = this.value //得到第⼀个字符是否为负号 var t = value.charAt(0) //先把⾮数字的都替换掉，
1. rabbitmq消息顺序错乱 （1）场景：顺序消息 分发给不同消费者后，处理速度不一样，写入数据库书序乱掉 （2）解决方案： 给每个消费者开一个queue，需要保证数据的3个数据，放在同一个queue中
你有一个由(,)和*组成的字符串S，其中恰好有一个*字符。 我们定义一个序列为匹配的括号序列： 空串为匹配的括号序列。 如果S为匹配的括号序列，那么(S)也为匹配的括号序列。 如果S,T都是匹配的括号序列，那么ST也是匹配的括号序列。 请问有多少个包括*的匹配括号，也就是数对(l,r)的个数满
HTTPS 在传输数据的过程中会对数据进行加密处理，保证安全性。 目前常见的加密算法可以分成三类，对称加密算法，非对称加密算法 和 Hash算法。 对称加密算法 相同密钥加密解密(加密和解密使用同一把钥匙), 可逆的! 可以用于加密解密传输数据 想使用对称加密算法, 一定要保证密钥不被泄
问题：物理机不可靠，node节点不可靠，如何保证集群内pod的高可用，进而保证pod里提供的服务的稳定性？
Kafka 由多个 broker 组成，每个 broker 是一个机器节点；你创建一个 topic，这个 topic可以划分为多个 partition，每个 partition 可以存在于不同的 broker 上，每个 partition就放一部分数据。每个 partition 的数据都会同步到其它机器上，形成自己的多个 replica 副本。这就是天然的分布式
准确率就是“找的对”召回率就是“找的全” 实际应用： （1）如果是做搜索，则要在保证召回率理想的情况下，提升准确率； （2）如果做疾病监测、反垃圾，则是要保证准确率的条件下，提升召回率。
保证分布式服务接口请求的顺序性 保证分布式服务接口请求的顺序性，就是要把该接口请求的异步变为同步执行。 使用 dubbo 的一致性 hash 负载均衡，对某一数据操作的请求都分配到一台机器中，然后再使用内存队列来保证顺序执行。
