JAVA面試如何保證消息不被重復(fù)消費？如何保證消息消費的冪等性？我是閑著沒事干，來這里玩的，開始在各個網(wǎng)絡(luò)找技術(shù)資料，后就以《頭條》為主了。由找資料轉(zhuǎn)向了交朋友了。因為我想的東西落后了時代，有些的想的

JAVA面試如何保證消息不被重復(fù)消費？如何保證消息消費的冪等性？

我是閑著沒事干，來這里玩的，開始在各個網(wǎng)絡(luò)找技術(shù)資料，后就以《頭條》為主了。由找資料轉(zhuǎn)向了交朋友了。因為我想的東西落后了時代，有些的想的，由于自己程度不高。在腦子里只是勾思，達不到實際?。?！

消息隊列，如何保證消息不被重復(fù)消費？

現(xiàn)在消息機制一般都是靠中間件實現(xiàn)的，比如kafka、activemq等等。消息的消費策略一般有至少一次和至多一次兩種。

第一、至少一次。這種情況用于消息比較重要，不能容忍丟失。消費方從中間件集群拉取消息，內(nèi)部消費，消費結(jié)果需要知會到集群。如果此時消費方機器重啟或者網(wǎng)絡(luò)丟包，此時就會拉取重復(fù)消息。一般的解決方案為消費方業(yè)務(wù)邏輯保證冪等處理。

第二、至多一次。此時可能會丟失消息，不會出現(xiàn)重復(fù)消費情況。

作為接收方來講，保持接口冪等是比較基礎(chǔ)的功能?？梢詰?yīng)對一些突發(fā)情況，比如說集群故障，或者需要追溯歷史消息數(shù)據(jù)重新處理等等。

kafka的一致性為什么不替換成raft？

一：更早的起源時間

kafka是2011 年被捐獻給 Apache 基金會，而raft論文是2013年由斯坦福大學(xué)發(fā)表的《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》，kafka在raft之前誕生

二：更少的可容錯副本數(shù)量。raft當(dāng)有1/3個節(jié)點數(shù)目不可用時，服務(wù)不可用，kafka中維護的ISR（in-sync-replica），即便副本均不可用，只剩下Leader，也可以對外提供服務(wù)

三：更大的數(shù)據(jù)吞吐量。raft適合強一致性

kafka分布式的情況下，如何保證消息的順序？

Kafka分布式的單位是partition，Kafka保證一個partition內(nèi)的數(shù)據(jù)是有序的，而partition間的數(shù)據(jù)不能保證有序性，而多partition的特點使得Kafka可以一定程度上擁有分布式消息傳遞能力。

在業(yè)務(wù)上我們需要將需要嚴(yán)格順序排列的數(shù)據(jù)放置在一個partition上，同時將可以分布式處理的消息放置到其他partition上以保證高性能。