同步消息和异步消息传递的区别?

同步与异步消息传递详解
本文深入探讨了同步与异步消息传递的区别,解析了两者在系统交互中的作用及优缺点。同步消息要求发送方等待接收方回应,实现双向通信;而异步消息则允许发送方在未收到回应前继续执行其他任务,实现更高程度的并行性。

在系统交互时候选择同步还是异步有时候很让人困扰,希望通过阅读这篇文章可以帮助更好的理解同步与异步。

同步与异步消息的区别

1、同步消息

      同步消息传递涉及到等待服务器响应消息的客户端。消息可以双向地向两个方向流动。本质上,这意味着同步消息传递是双向通信。即发送方向接收方发送消息,接收方接收此消息并回复发送方。发送者在收到接收者的回复之前不会发送另一条消息。

同步执行的特征为:在两个通信应用系统之间必须要进行同步, 两个系统必须都在正常运行, 并且会中断客户端的执行流, 转而执行调用。发送程序和接收程序都必须一直做好相互通信的准备。发送程序首先向接收程序发起一个请求(发送消息)。发送程序紧接着就会堵塞它自身的进程, 直到收到接收程序的响应。发送程序在收到响应后会继续向下进行处理。

2.异步消息

异步消息传递涉及不等待来自服务器的消息的客户端。事件用于从服务器触发消息。因此,即使客户机被关闭,消息传递也将成功完成。异步消息传递意味着,它是单向通信的一种方式,而交流的流程是单向的。

当使用异步消息传送时, 调用者在发送消息以后可以不用等待响应, 可以接着处理其他任务。对于异步通信, 一个应用程序(请求者或发送者)将请求发送给另一个应用程序, 然后可以继续向下执行它自身的其他任务。发送程序无须等待接收程序的执行和返回结果, 而是可以继续处理其他请求。与同步方式不同, 异步方式中两个应用系统(发送程序和接收程序)无须同时都在运行, 也无须同时都在处理通信任务。

同步和异步消息传递的优点和缺点

        异步消息传递有一些关键优势。它们能够提供灵活性并提供更高的可用性——系统对信息采取行动的压力较小,或者以某种方式立即做出响应。另外,一个系统被关闭不会影响另一个系统。例如,电子邮件——你可以发送数千封电子邮件给你的朋友,而不需要她回复你。

        异步的缺点是它们缺乏直接性。没有直接的相互作用。考虑一下与你的朋友在即时通讯或电话上聊天——除非你的朋友及时回复你,否则这不是聊天或谈话。

异步消息传递允许更多的并行性。由于进程不阻塞,所以它可以在消息传输时进行一些计算。

<think>我们正在讨论的是Kafka消息发送的确认机制,用户想了解如何确认同步消息异步消息的方法。根据引用内容,Kafka提供了同步发送异步发送两种方式,它们在确认消息的方式上有所不同。 同步发送:发送消息后,会阻塞等待服务器的响应,直到收到确认(ACK)才继续执行后续代码。这种方式可以确保消息发送成功,但会降低吞吐量。 异步发送:发送消息后,不会阻塞等待,而是通过回调函数来处理发送结果(成功或失败)。这种方式吞吐量高,但需要妥善处理回调以避免消息丢失。 因此,确认同步消息的方法就是通过同步发送的返回值(Future.get())来获取发送结果;确认异步消息的方法则是通过设置回调函数(Callback)来处理发送结果。 另外,引用中还提到了事务消息,但用户的问题集中在同步异步的确认方法,所以先聚焦于此。 注意:引用[1]提到“在选择发送方式时,需要根据业务需求平衡性能可靠性”,引用[2]提到了同步发送的定义,引用[3]提到了消费者的消费流程,引用[4]展示了SpringCloud Stream的同步/异步代码示例。但是用户的问题是关于Kafka的,所以主要参考[1][2][3]。 我们将回答分为两部分:同步消息的确认方法异步消息的确认方法。 同时,按照用户要求,我们需要生成相关问题,并在回答中自然地添加引用标识(如[^1])。另外,注意数学公式的格式要求(但本问题可能不涉及数学公式,所以暂时不用)。 回答结构: 1. 同步消息的确认方法 2. 异步消息的确认方法 3. 注意事项(根据引用内容) 4. 生成相关问题 注意:用户上一次的问题是关于Android的Barrier消息,但当前问题转向了Kafka,所以不需要联系之前的内容。 </think>### 同步消息异步消息的确认方法 根据 Kafka SpringCloud Stream 的实现机制,同步消息异步消息的确认方式如下: #### **1. 同步消息确认方法** - **核心机制**:发送线程阻塞等待 Broker 的明确响应后才继续执行[^2][^3] - **实现方式**: ```java // Kafka 同步发送示例 ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("topic", "key", "value"); RecordMetadata metadata = producer.send(record).get(); // 阻塞等待ACK System.out.println("消息确认: offset=" + metadata.offset()); ``` - 调用 `.get()` 方法同步获取 Broker 返回的 `RecordMetadata` - 通过 `metadata.offset()` 确认消息在分区的写入位置 - **确认特征**: - 100% 明确知晓消息是否成功写入[^1] - 通过异常捕获处理失败场景(如 `InterruptedException`) #### **2. 异步消息确认方法** - **核心机制**:通过回调函数异步处理 Broker 响应,主线程不阻塞[^1][^4] - **实现方式**: ```java // Kafka 异步发送示例 producer.send(record, (metadata, exception) -> { if (exception == null) { System.out.println("异步确认: offset=" + metadata.offset()); } else { System.err.println("发送失败: " + exception.getMessage()); } }); ``` - 注册 `Callback` 函数处理响应 - 成功时返回 `RecordMetadata`,失败时返回异常对象 - **确认特征**: - 回调函数需轻量化,避免阻塞生产者线程[^1] - SpringCloud Stream 通过 `@StreamListener` 注解实现消费端确认[^4]: ```java @StreamListener("myMessage") public void process(Object message) { log.info("已消费:{}", message); // 日志即确认 } ``` ### ⚠️ 关键注意事项 1. **同步消息**:保证可靠性但降低吞吐量,适合金融交易等关键场景[^1][^2] 2. **异步消息**: - 必须实现完备的错误处理逻辑(重试/DLQ) - 回调函数中避免复杂业务逻辑[^1] 3. **混合模式**:可组合使用,如异步发送+同步批提交,平衡性能与可靠性[^3] --- ### 相关问题 1. Kafka 同步发送异步发送的吞吐量差距有多大?如何量化测试? 2. 异步消息丢失的常见场景有哪些?如何通过重试机制增强可靠性? 3. SpringCloud Stream 中如何实现消息消费的手动确认(Ack/Nack)? 4. Kafka 事务消息与普通异步消息在确认机制上有何本质区别
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