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Ericcmd
2018-12-26 18:20
河南省轻工业职工大学 Java
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redis实现一个消息对列如何保证消息不丢失
面试被问到redis实现消息对列怎么保证消息不丢失和幂等性,关于这个。大佬们的思路能讲一下嘛
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Daniel.Nong
老虎证券_行情与基础架构_JAVA开发工程师
为什么不百度查
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发布于 2018-12-26 18:31
教欧文打篮球
Shopee_toc_后端开发工程师
我觉得是设置定时任务检察消息是否成功消费,不成功消费将重新放进消息队列来保证不丢失。幂等性就加个全局唯一id吧,可以使用发号器来生成,然后消息成功消费就记录,消息消费前如果有这条记录就不重复消费了。
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发布于 2018-12-26 18:43
Alex_QAQ
山东科技大学 Java
开始扫盲了 https://github.com/doocs/advanced-java/blob/master/docs/high-concurrency/mq-interview.md
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发布于 2018-12-26 20:44
love3tu
成都华为技术有限公司_数据中心虚拟化开发部_后台开发
可以试试利用数据库的特性来保证消息不丢失
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发布于 2018-12-26 21:33
小小
门头沟学院 C++
1.消息不丢失 存储不丢失:redis本身的持久化 消费者消费不丢失:消费完以后ACK或者上面同学回复的定时扫描,但是定时扫描得需要消费者提供接口判断消息是否消费成功。 2.幂等性 主要是在消费端做,上面的一个同学回答的挺好的。
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发布于 2018-12-26 21:53
还没有回复哦~
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02-15 20:51
已编辑
美团_大数据开发
实时流碰上高并发?
这是之前在处理一个实时流数据上碰到的。 之前背过很多,类似的关于高并发问题的一些官样文章。初读起来,总感觉索然无味。好像和幼儿园里把大象放进冰箱里的故事一样。 在业务中碰到的情况很特别。 同一个用户,会在同一个时间点有多条订单,即使把时间精确到 00:00:00,依然发现无法区分。前辈提醒后,才发现这其实是一种高并发的情况。 在Flink实时流里,通常碰到高并发的情况下,会进行一次打乱操作。在SQL任务中,我忘记进行了这种操作,后来发现其实是有这样的key by 参数。 大约可以这样处理。 在处理的时候,通过key by 的操作,会将并发数据存储同一个kaf...
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原来是他们真的不会大数加法啊 直播点赞都能溢出的
有吗:
程序员:我真的没想到能干这么多啊
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02-19 16:48
四川大学 Java
面试候选人把我删了
不用这么现实吧对你没用了就秒删隔一阵子也好呀果然当HR需要有颗大心脏😭八股不知道咋记,不知道重点,可以看看我的神品八股专栏,全网40w粉大博主也在看,介绍如下https://www.nowcoder.com/discuss/718273556131377152?sourceSSR=users
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发奶龙的下场
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02-15 13:46
腾讯_大数据高性能开发(准入职员工)
腾讯内推腾讯面经
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