RocketMQ 和 Kafka 的事务消息实现原理和机制

最新推荐文章于 2025-05-07 16:50:03 发布
最新推荐文章于 2025-05-07 16:50:03 发布
阅读量164 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： rocketmq kafka 分布式 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechInk/article/details/132903702
编程 专栏收录该内容
387 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了RocketMQ和Kafka如何实现事务消息，确保消息的可靠性和一致性。RocketMQ利用事务ID和消息状态，通过消息回查保证一致性；Kafka借助事务日志和事务操作，通过提交或中止事务确保消息一致性。这两种机制适用于高可靠性需求的场景，如订单支付、库存管理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RocketMQ 和 Kafka 的事务消息实现原理和机制

RocketMQ 和 Kafka 都是流行的消息队列系统，它们都提供了事务消息的功能。事务消息是指在发送消息时，将消息和业务操作作为一个事务进行提交，要么同时成功，要么同时失败。这种机制可以保证消息的可靠性和一致性，适用于一些对消息可靠性要求较高的场景，如订单支付、库存管理等。

下面将分别介绍 RocketMQ 和 Kafka 是如何实现事务消息的。

RocketMQ 的事务消息实现原理：

  1. 生产者发送事务消息：生产者将消息发送到 RocketMQ 服务器，并指定该消息为事务消息。RocketMQ 服务器会为该消息生成一个唯一的事务 ID，并将消息状态标记为“Preparing”。
// 创建事务消息
Message message = new Message("Topic"
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Fake Location模拟定位，刷跑 “运动世界校园”
m0_73135216的博客
09-13 3万+
建议用邮箱注册一个账号，有免费体验资格的，而且专业版也不贵，以下有一个破解的连接，自行观看，我试了没有用（vivoiqoo），但是有些手机有用。”，第一个是需要手动去搜索位置然后跑步状态也是手动，第二个可以自己规划路线，然后循环使用，在此应用期间，软件需要任何权限都要给予。其次打开虚拟机过后，确保root权限已经打开。
模拟定位助手fake location摩尼最新版免费版.apk
03-02
一个免root权限就能够使用的手机定位软件，使用教程请大家注意看内容介绍。app定位真的是十分的准确，完全不用担心玩家找不到东南西北，真的是方便极了，而且还不需要多余的其他权限。
一个辅助打卡的模拟软件
11-18
随着智能办公的普及，企业微信成为了很多公司的办公软件。上班族上下班考勤打卡一般可通过“企业微信”定位到公司位置进行打卡， 但由于一些特殊原因，定位不准确，或者不能及时定位打卡。“助卡王”可解决此类考勤的问题，可帮助上班族随时随地定位考勤，只需在考勤位置收藏腾讯位置，地址便会保存在位置列表中，即可使用收藏地址随时打卡。
 一款专为上班族解决打卡定位不准的问题，以更好的完成打卡考勤。

鸿蒙5.0 APP开发案例分析：位置定位开发实践
最新发布
mn_xiaona666的博客
05-07 882
在实际应用开发过程中，经常需要用到移动终端设备的位置信息，比如查看所在城市天气、出行打车、旅行导航以及观察运动轨迹等。表1定位方式介绍定位方式说明优点GNSS定位基于全球导航卫星系统，包含GPS、GLONASS、北斗、Galileo等，通过导航卫星、设备芯片提供的定位算法，来确定设备准确位置。定位精准网络定位通过网络进行定位，包括WLAN、蓝牙定位、基站定位。定位速度快利用系统的位置定位能力，可以在多种开发场景中获得实时准确的位置信息。
模拟位置 (FakeLocation)
08-15
模拟位置 (FakeLocation)是一款无需开启模拟位置权限就能模拟地理位置的Xposed框架模块，而且无需在设置中开启“模拟位置”权限。可以进行地图搜索，支持Android7.0以上版本
标枪定位 v1.11.2 免Root实现虚拟定位
10-27
标枪定位 v1.11.2 免Root实现虚拟定位，无需Root权限即可修改位置和模拟移动
虚拟定位-1.3.7.ipa
01-02
虚拟定位ipa，下载后直接安装
模拟位置信息-Fake Location模拟安卓手机定位
weixin_45299895的博客
11-25 1万+
回到软件中，首页点击【启动模拟】就可以了，如果需要测试的定位，提示不在范围内，需要在选取的点位附近仔细寻找，这个软件虚拟定位范围只有50米，部分场景NOroot模式也进不去。有的安卓手机可以root权限，有的话选择root模式，没有的话就选择NO root模式。不用时，把开发者选项里面的“选择模拟位置信息应用”设置为无，否则有可能影响正常使用。点击“选择位置信息模拟应用”，可以看到有以下软件，选择fake location;至此，完成了位置模拟操作；我选择的是，选择NO root模式，
探秘FakeLocation：一款强大的定位模拟工具
gitblog_00029的博客
03-21 9012
探秘FakeLocation：一款强大的定位模拟工具 项目地址:https://gitcode.com/Lerist/FakeLocation 项目简介 FakeLocation是一款专为Android平台设计的应用，允许用户在不修改系统设置的情况下模拟地理位置。它适用于开发者测试、游戏玩家或任何需要虚拟定位功能的用户。通过此项目，你可以轻松改变你的设备上的GPS位置，仿佛置身于世界的任何角落。 ...
使用 Fused Location API 获取当前位置
m0_56144365的博客
07-22 2777
预订出租车后，您是否注意到出租车在前往您的地址时在道路上移动？有各种应用程序使用某种定位服务。使用GPS更新位置是一个非常酷的功能。汽车的移动图标（以Uber为例）看起来很酷，作为一名Android开发人员，我们都曾想过在我们的移动应用程序中使用这些类型的功能，但在集成此功能时出现了某种错误。所以，不用担心，在这篇文章中，我们将学习如何使用FusedLocationAPI通过手机自带的GPS来获取Android设备的准确位置。...
模拟位置信息应用-Fake Location模拟安卓手机定位
热门推荐
Vermouth_00的博客
05-24 3万+
在移动端测试中有时会遇到需要模拟当前定位的场景，可以用Fake Location模拟位置工具来改变定位，应用于工作场景。
可以实现钉钉考勤的Xposed框架模块，这是一个新的钉钉打卡辅助工具，可修改钉钉打开定位位置，支持时间控制，修改之后立即生效，无需重启手机。无需在设置中开启“模拟位置”权限。.zip
02-21
可以实现钉钉考勤的Xposed框架模块，这是一个新的钉钉打卡辅助工具，可修改钉钉打开定位位置，支持时间控制，修改之后立即生效，无需重启手机。无需在设置中开启“模拟位置”权限。.zip
Fake Location + Vmos虚拟机
12-09
Fake Location + Vmos虚拟机 + 步道乐跑（钉钉），《Fake Location [1] 》是一款位置模拟软件，可以通过root环境对手机所处的位置进行模拟，同时支持模拟时的移动。Vmos虚拟机的作用是能够获取root权限，步道乐跑等需要模拟使用的软件
FakeLocation虚拟定位软件使用教程及安装包
08-11
一、产品概述 随着地图应用的日益广泛，用户对于虚拟定位软件的需求也越来越迫切。虚拟定位软件是一种利用计算机技术、地理信息系统和全球定位系统等技术手段，对用户进行定位并显示其位置的软件。本产品旨在为用户提供高效、准确、安全的虚拟定位服务，满足用户各种需求。 二、产品特点 1.高效性：本产品采用先进的技术手段，能在短时间内对用户进行精准定位，大大缩短了用户等待的时间。 2.准确性：通过使用全球定位系统，确保定位结果更加准确，让用户体验更加稳定、可靠。 3.安全性：本产品采用加密技术，确保用户数据的安全、隐私，防止数据泄露和恶意攻击。 4.多种定位方式：本产品支持多种定位方式，包括基站定位、WiFi定位、GPS定位等，满足用户不同场景的需求。 5.智能推送：本产品可根据用户需求，智能推送定位信息，让用户享受更加便捷的定位体验。 三、使用说明 1.下载安装：用户可通过官方网站或第三方应用商店下载安装本产品。 2.首次使用：用户只需按照提示完成注册，即可开始使用本产品。 3.操作指南：本产品操作简单，用户只需根据需要进行操作即可。 4.数据统计：用户可随时查看定位数据，了解自己的位置变化情况。
android 模拟位置信息Location使用示例
05-31
android 模拟位置信息Location使用示例,。我的博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/qq_16064871。欢迎关注，源码多多的博客。
https://github.com/bestK/cursor-fake-machine/releases/download/v0.0.1/cursor-fake-machine-0.0.1.vsix
12-18
https://github.com/bestK/cursor-fake-machine/releases/download/v0.0.1/cursor-fake-machine-0.0.1.vsix
cursor-fake-machine-0.0.1.vsix
01-12
下载包包含两个文件：cursor-fake-machine-0.0.1.vsix和cursor重置机器码说明.pdf 我的cursor版本信息： Version: 0.44.11 VSCode Version: 1.93.1 Commit: fe574d0820377383143b2ea26aa6ae28b3425220 Date: 2025-...
s://github.com/bestK/cursor-fake-machine/releases/download/v0.0.1/cursor-fake-machine-0.0.1.vsix
02-26
### 下载指定版本的 `cursor-fake-machine` 插件 为了下载特定版本 (`0.0.1`) 的 `cursor-fake-machine` VSIX 文件，可以访问 GitHub 发布页面并找到对应版本的资产链接[^1]。 具体操作如下： 通过浏览器打开 ...
不用电脑，安卓手机不用root，给iPhone手机简单改定位
a1582820166的博客
12-29 1618
因为大多数情况身边都是没有电脑的情况比较多，而用手机作为搞机设备，小巧便于携带，而且每个人都有，很方便，也希望做的这些视频能改变大家对手机的定义，手机还是很实用的，利大于弊这次是用安卓手机给苹果手机改定位，我想这期对羊毛党应该比较实用，比如说美团开会员，或者异地领券之类的，有些活动也必须特定的地方，才能参加活动等需求，现在都可以通过安卓手机来实现了，也不用苹果手机越狱，或者买付费插件，很方便也希望能帮到大家省些钱，多撸些羊毛，哈哈。安卓otg转接头一个。
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值