Kafka如何保证消息的顺序性

1. 问题

比如说我们建了一个 topic,有三个 partition。生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的。
消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的。到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱。接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比如处理一条消息耗时几十 ms,那么 1 秒钟只能处理几十条消息,这吞吐量太低了。而多个线程并发跑的话,顺序可能就乱掉了。

2. 解决方案

  • 一个 topic,一个 partition,一个 consumer,内部单线程消费,单线程吞吐量太低,一般不会用这个。
  • 写 N 个内存 queue,具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue;然后对于 N 个线程,每个线程分别消费一个内存 queue 即可,这样就能保证顺序性

原文地址:https://www.cnblogs.com/windpoplar/p/10747696.html

时间: 2024-10-08 04:48:09

Kafka如何保证消息的顺序性的相关文章

如何保证消息的顺序性

1.面试官心里分析 其实这个也是用MQ的时候必问的话题,第一看看你了解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?这个生产系统中常见的问题. 2.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,日同步数据要达到上亿.mysql -> mysql,常见的一点在于说大数据team,就需要同步一个mysql库过来,对公司的业务系统的数据做各种复杂的操作. 你在mysql里增删改一条数据,对应出来了增删改3条binlog,接着这三条binlo

阿里Java面试题剖析:在高并发的情况下如何保证消息的顺序性?

面试原题 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,日同步数据要达到上亿,就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去(mysql -> mysql).常见的一点在于说比如大数据 team,就需要同步一个 mysql 库过来,对公司

如何保证消息的顺序性?

面试题 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,日同步数据要达到上亿,就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去(mysql -> mysql).常见的一点在于说比如大数据 team,就需要同步一个 mysql 库过来,对公司的业务系统的数据做各种复杂

如何保证MQ的顺序性?比如Kafka

三.如何保证消息的顺序性 1. rabbitmq 拆分多个queue,每个queue一个consumer,就是多一些queue而已,确实是麻烦点:或者就一个queue但是对应一个consumer,然后这个consumer内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的worker来处理 2. kafka 写入一个partition中的数据一定是有序的,生产者在写的时候 ,可以指定一个key,比如指定订单id作为key,这个订单相关数据一定会被分发到一个partition中去.消费者从partition

高可用保证消息绝对顺序消费的BROKER设计方案

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/high-availability-broker-design?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在要求严格顺序消息的场景下,消息的发送者,BROKER端(BROKER端和消息存储放在一起),消息的消费者都要求按照顺序进行,三者任何一个环节的乱序都会导致消息最终的消费顺序被打乱. 如果为每一个消息维护一个有序的ID,发送和存储消息无序,消费逻辑会变得非常复杂,消费端要对消息进行重

RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性-消费端不丢消息和HA(二)

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起

关于MQ的几件小事(四)如何保证消息不丢失

1.mq原则 数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决:不能少,就是说不能丢失数据.如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的. 2.丢失数据场景 丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了.下面从rabbitmq和kafka分别说一下,丢失数据的场景, (1)rabbitmq A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了. B:rabbit

分布式场景下Kafka消息顺序性的思考

如果业务中,对于kafka发送消息异步消费的场景,在业务上需要实现在消费时实现顺序消费, 利用kafka在partition内消息有序的特点,消息消费时的有序性. 1.在发送消息时,通过指定partition hash 2.consumer 消费消息时,需要使用亲缘性线程池进行消费,才能实现消息的基本有序.否则即使通过发送时指定partition,在消费端由于线程池的异步消费,消息之间的处理都是并发进行的,消息就会被打乱. 上面的方式基本可以实现消息的消费顺序性,除了在极端场景下,比如: 1.进

7.分布式服务接口请求的顺序性如何保证?

作者:中华石杉 面试题 分布式服务接口请求的顺序性如何保证? 面试官心理分析 其实分布式系统接口的调用顺序,也是个问题,一般来说是不用保证顺序的.但是有时候可能确实是需要严格的顺序保证.给大家举个例子,你服务 A 调用服务 B,先插入再删除.好,结果俩请求过去了,落在不同机器上,可能插入请求因为某些原因执行慢了一些,导致删除请求先执行了,此时因为没数据所以啥效果也没有:结果这个时候插入请求过来了,好,数据插入进去了,那就尴尬了. 本来应该是 “先插入 -> 再删除”,这条数据应该没了,结果现在