如何对消息队列做幂等 思路

最新推荐文章于 2025-05-27 12:44:02 发布
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分类专栏： java
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/printsky/article/details/81462085
本文介绍了一种利用MD5加密防止Binlog消息重复消费的方法。通过对Binlog消息进行MD5加密并将其作为键值存储在Redis中，可以有效避免在设定的过期时间内消息被重复处理。

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

如果保证binlog消息不重复消费 ，将binlog消息进行MD5 加密  将加密后的字符串作为key存入 redis 中 设置过期时间 在下次消费前 做下判断 就能保证在一个过期时间内 不重复消费binlog消息

为什么通过MD5 加密 而不是直接存消息体 是因为 MD5 加密后是固定长度的字符串 比直接存消息体 节省很多空间 和判断的耗时 

实战，实现幂等的8种方案！
m0_71777195的博客
02-06 3360
幂等是一个数学与计算机科学概念。。比如求绝对值的函数，就是幂等的，。计算机科学中，幂等表示一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用，或者说，多次请求所产生的影响与一次请求执行的影响效果相同。
如何保证微服务接口的幂等性
热门推荐
wangyan9110's Blog
04-29 2万+
在微服务架构下，我们在完成一个订单流程时经常遇到下面的场景： 一个订单创建接口，第一次调用超时了，然后调用方重试了一次 在订单创建时，我们需要去扣减库存，这时接口发生了超时，调用方重试了一次 当这笔订单开始支付，在支付请求发出之后，在服务端发生了扣钱操作，接口响应超时了，调用方重试了一次 一个订单状态更新接口，调用方连续发送了两个消息，一个是已创建，一个是已付款。但是你先接收到
一篇文章带你了解什么是幂等性，如何确保消息的幂等性
2301_81230656的博客
05-27 1011
相同输入的重复操作，其结果应该保持一致。数据的查询一般是幂等的，但是删除，修改，新增不是幂等的。
消息队列幂等性
猛犸象
08-16 937
主要解决的是消息重复投递与重复消费的问题。 投递 防止丢失：重试机制，ack。 消费 防止丢失：消费后ack。 防止重复消费：在投递的时候为每个消息增加唯一ID，消费的时候做个判断。
消息队列-----消息的幂等
无名小辈
10-08 349
一.kafaka消费端可能出现的问题 每一条消息都有一个offset来作为标记,代表消息顺序的序号 消费者从kafak消费,按照这个标记顺序,在消费之后,会提交offerset,告诉kafka我已经消费了 多少数据了 zk里通过记录消费者的offset来进行标记 保证消息的顺序性,以及不会被重复读取 消费者即使重启了,也不影响offset的相关记录 但是存在问题:ka...
消息队列的幂等性
许诗宇的博客
02-09 8708
目录 幂等性 解决方法 让每个消息都会有唯一的消息 id 幂等性 幂等性是数学概念，即 f(x)=f(f(x))。在计算机领域，则是意为对同一个系统，使用同样的条件，一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的。在调用接口时，总有一些特殊情况会导致接口进行重复的调用，如果不对这些情况做出处理，就可能导致脏数据，甚至是业务流程上的问题。 比如，后台管理员在新增数据时，由于特殊原因，比...
消息队列之如何保证消息的幂等性
qq_36284689的博客
05-03 368
目录1.1 前言2.1 解决方案1.1 前言 不管是RQ还是Kafka等消息队列，在被消费者消费的时候需要防止的一个问题就是：如何防止消息被重复消费，也是就消息的幂等性。这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。 Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后 con...
幂等解决方案集合（二）消息幂等
m0_38017860的博客
11-16 2250
问题描述消息队列的消息幂等性，主要是由 MQ 重试机制引起的。我们通常会认为，消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指，只要我把消息成功投递到了消息中间件，消息就不会丢失，即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次，这是消息中间件最基本的特性之一，也就是我们常说的“AT LEAST ONCE”，即消息至少会被“成功消费一遍”。举个例子，一个消息 M 发送到了消息中间件，消息投递到了消费程序 A，A 接受到了消息，然后进行消费，但在消费到一半的时候程序重启了，这时候这个消息并没有标记为消费成功，这
消息队列-重复消息-幂等
JackLi31742的博客
08-06 1315
MQTT协议（Message Queuing Telemetry Transport），翻译过来就是遥信消息队列传输，MQTT是一个基于TCP的发布订阅协议，设计的初始目的是为了极有限的内存设备和网络带宽很低的网络不可靠的通信，非常适合物联网通信。 MQTT支持三种QOS等级： QoS 0：“最多一次”，消息发布完全依赖底层 TCP/IP 网络。分发的消息可能丢失或重复。例如，这个等级可用于环境传...
RabbitMQ 之 幂等性 | 优先级队列 | 惰性队列
weixin_73616913的博客
07-03 1387
用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。
如何确保消息队列中的数据安全无损？深入解析消息队列的数据保障机制
fudaihb的博客
04-22 1397
在今天的技术领域中，消息队列已成为分布式系统中不可或缺的组件，它的作用不仅仅是简单地进行消息传递，更重要的是提供了系统解耦、流量削峰、异步处理等核心功能。然而，数据丢失的风险始终是困扰开发者和运维人员的重要问题，一旦数据丢失可能会导致系统的不一致、业务的中断甚至是财务损失。为了有效应对这些挑战，本文深入解析了消息队列中数据丢失的场景，包括发送端、队列端和消费端的不同情况，帮助读者更好地理解数据丢失的原因和影响。
RabbitMQ 幂等性概念及业界主流解决方案
weixin_44048532的博客
01-24 1万+
一、什么是幂等性 可以参考数据库乐观锁机制，比如执行一条更新库存的 SQL 语句，在并发场景，为了性能和数据可靠性，会在更新时加上查询时的版本，并且更新这个版本信息。可能你要对一个事情进行操作，这个操作可能会执行成百上千次，但是操作结果都是相同的，这就是幂等性。 二、消费端的幂等性保障 在海量订单生成的业务高峰期，生产端有可能就会重复发生了消息，这时候消费端就要实现幂等性，这就意味着我们的消...
消息队列的简单实现
weixin_34366546的博客
05-22 228
消息队列：一个进程向另一个进程发送数据块 消息队列基于消息，管道基于字节流 消息队列是用链表实现 1.创建：intmegget(key_tkey,intmsgflag) key:函数ftok()的返回值 msgflag:IPC_CREAT是创建新的消息队列；IPC_EXCL与IPC_CREAT一起使用，即如果要创建的消息队列已存在，则返回错误 ...
消息队列的幂等问题解决方案
weixin_61669379的博客
09-14 1873
消息队列的幂等性问题是指在处理重复消息时，保证消息被多次消费但只产生一次影响。由于网络延迟、消费端异常等原因，消息可能会被重复投递或消费，因此消息处理的幂等性是保证系统数据一致性的重要环节。
如何保证消息队列的幂等性？也就是如何保证消息队列的消息不被重复消费？
java永无止境！
04-24 1364
实现消息队列的幂等性通常需要结合消息队列系统的特性，以及业务逻辑的设计。通常都需要记录某种形式的消息标识，并且在消息开始处理时做检查，以确保不会对同一个消息做重复处理。同时，系统设计时也需要能够适应消息可能被重复投递的环境，让业务逻辑对消息的重复消费具有天然的免疫力。
如何实现幂等性
ityqing的博客
11-14 5009
什么是幂等 幂等本来是数学上的概念，它的定义是这样的： 如果一个函数 f(x) 满足：f(f(x)) = f(x)，则函数 f(x) 满足幂等性。 在计算机领域用来描述一个操作、方法或者服务。一个幂等操作的特点是，其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。 场景 将林志玲账户的余额加 100 元 方法一：利用数据库的唯一约束实现幂等 我们在数据库中建一张转账流水表，这个表有三个字段：...
实现幂等性的方法
qq_49673953的博客
07-18 998
在计算机中编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。
架构实战(10)——消息处理中的幂等性
linjingyg的博客
01-12 615
　　业务场景 　　首先来看一下典型的业务场景，以订单的处理为例：客户下订单，订单系统处理完订单逻辑后，调用支付系统进行支付。用消息队列实现异步调用，使两个系统解耦的同时，也提升了下单的性能，一举三得。有关消息的使用场景，之前已经介绍。 　　简化后的处理过程如图： 　　 　　业务处理场景 　　在这个简单的业务场景中，保证订单被正确支付至关重要，既不能漏掉某个支付请求，也不能为某个订单支付多次。为了做到“不漏掉”，在消息的生产和消费阶段，需要做额外的处理。 　　阶段一：消息的生产 　　
消息队列如何保证幂等—AOP【代码篇】
weixin_44591233的博客
07-03 946
*** 幂等注解*//*** 幂等Key，只有在 {@link Idempotent#type()} 为 {@link IdempotentTypeEnum#SPEL} 时生效*//*** 触发幂等失败逻辑时，返回的错误提示信息*/String message() default "您操作太快，请稍后再试";/*** 验证幂等场景，支持多种 {@link IdempotentSceneEnum}*//*** 验证幂等类型，支持多种幂等方式。
消息队列如何处理消息堆积
最新发布
06-11
<think>嗯，用户这次明确要求了解消息队列处理消息堆积的方法和策略。结合之前讨论过消息有序性（涉及生产路由和消费线程控制），这次需要更聚焦堆积场景的解决方案。用户可能面临线上消息积压的紧急情况，需要实用指导。从引用看，用户提供了两个关键信息：消息堆积主因是生产消费速度不匹配（引用[1]），以及解决方案涉及扩容、多线程、流量控制等方向（引用[2]）。值得注意的是，用户特意强调要参考历史对话，说明ta的关注点可能在于：如何在保证有序性（上次话题）的前提下解决堆积问题？这需要方案设计上的平衡。梳理四大维度解决方案时，需要特别注意：1.消费能力扩展部分，当用户使用Kafka时需提醒分区数限制（如增加分区需重建topic）；而RabbitMQ动态扩消费者更灵活2.流量管控的熔断策略中，Hystrix已逐渐被Resilience4j替代，但原理相通3.死信队列处理部分，需强调定时重试机制避免无限循环用户身份推测是后端架构师或中间件运维，考虑ta对技术细节的深入追问（如之前有序性实现），回复需包含具体参数设定（如RabbitMQ的prefetch_count建议值）和代码示例。堆积问题的核心矛盾其实是资源与效率的平衡。回复时会把“扩容消费线程”和“限制生产速率”这对互补策略放在前面，因为能快速见效。银行案例特意保留，因为其高并发场景的验证经验有说服力。最后的问题设计成进阶方向：突发流量是堆积常见诱因，数据持久化关系扩展方案选择，消费语义决定最终一致性要求&mdash;&mdash;这三个延伸问题能帮助用户建立系统化思维。</think> 消息队列处理消息堆积的核心策略需围绕**生产端限流、消费端扩容、流量治理、容错机制**四个维度展开，以下为系统化解决方案和最佳实践： --- ### ⚙️ 一、根本解决：提升消费能力 #### 1. **消费者水平扩展** - **增加实例**：通过增加消费者实例横向扩容，如 Kafka 的消费者组（Consumer Group）自动负载均衡新实例 - **分区扩容**： - *Kafka*：增加 Topic 分区数（需评估重平衡代价）$$N_{\text{new}} = \frac{\text{生产速率}}{\text{单分区消费能力}}$$ - *RabbitMQ*：增加队列数量 + 多消费者绑定同一队列（需确保消息路由策略兼容）[^2] #### 2. **消费并发优化** | 方案 | 实现方式 | 适用场景 | |---------------------|----------------------------------------|-----------------------| | **多线程消费** | 单进程内启动线程池并行处理消息 | CPU密集型任务 | | **异步非阻塞** | Reactor模式（如Netty）提高I/O效率 | 高延迟服务调用场景 | | **批量提交Offset** | 累积多条消息后批量提交Offset（减少RPC次数）| Kafka/RocketMQ | > ✅ **关键配置**： > - Kafka：`max.poll.records` 控制单次拉取量 > - RabbitMQ：`channel.basicQos(prefetch_count)` 避免单节点过载[^1] --- ### 🛑 二、源头治理：限制生产速率 #### 1. **生产者限流** ```java // RocketMQ 示例：设置生产端TPS阈值 DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group"); producer.setMaxSendMsgNumberPerSecond(1000); ``` - **令牌桶算法**：通过 `Guava RateLimiter` 限制发送速率 - **消息分优先级**：将非核心业务消息降级到低优先级队列 #### 2. **流量熔断** - **动态感知**：监控消费延迟（如Kafka `Consumer Lag`）触发报警 - **熔断策略**： ```mermaid graph LR A[Lag > 阈值] --> B{生产端限流} B -->|是| C[降低生产者配额] B -->|否| D[维持正常流量] ``` --- ### 🧩 三、堆积应急处置 #### 1. **定向扩容** - **热点隔离**：将高流量业务键（如秒杀订单）独立拆分到专用队列 - **冷热分离**：历史堆积数据转移至新集群处理 #### 2. **并行修复** ```python # 示例：多进程处理积压队列 import multiprocessing pool = multiprocessing.Pool(processes=8) for msg in backlog_queue: pool.apply_async(process_msg, (msg,)) ``` #### 3. **死信处理** - **自动重试**：设置指数退避重试队列（如RabbitMQ DLX） - **人工兜底**：导出堆积消息到数据库，通过独立程序修复[^2] --- ### 🛡️ 四、最佳实践与设计原则 1. **容量规划** - 按业务峰值设计队列数和分区数：$$N_{\text{partitions}} \geq \frac{\text{峰值TPS} \times \text{消费延迟}}{\text{单分区吞吐}}$$ 2. **消费幂等性** - 通过唯一业务ID（如订单号+操作类型）实现重复消费过滤 3. **弹性架构** - K8s HPA 根据消费延迟自动扩展消费者 Pods 4. **监控指标** | 指标 | 告警阈值 | 工具 | |----------------------|-------------|-------------------| | Consumer Lag | > 10分钟 | Prometheus+Grafana| | 消费者处理时长 | > P99基线30%| ELK日志分析 | > ⚠️ **避坑指南**： > - Kafka避免单分区消费线程阻塞（可配置`max.poll.interval.ms`强制重平衡） > - 慎用全局有序：改为局部有序（如按订单ID哈希分区）以提升吞吐 --- ### 💎 总结对比方案 | 策略 | 见效速度 | 实施复杂度 | 适用阶段 | |--------------|----------|------------|----------------| | 消费端扩容 | ★★★★ | 中 | 持续性堆积 | | 生产端限流 | ★★★ | 低 | 突发流量 | | 死信修复 | ★★ | 高 | 异常消息堆积 | | 异步化改造 | ★★ | 高 | 架构升级 | > ✨ **银行案例**：某支付系统通过「动态线程池+熔断降级」将日均千万级堆积降低99%，关键措施： > 1. 消费线程池参数动态配置（核心线程数随Lag自动调整） > 2. 非核心业务（如对账通知）消息降级到低优先级队列[^2] [^1]: MQ消息队列消息堆积问题排查和解决思路 [^2]: 消息队列之堆积问题分析 ---
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