如何使用消息隊(duì)列解決分布式事務(wù)？有兩種選擇。Scheme 1 Local message transaction table生產(chǎn)者需要添加一個(gè)事務(wù)消息表。具體步驟如下：[1。生產(chǎn)者執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯并將事務(wù)

如何使用消息隊(duì)列解決分布式事務(wù)？

有兩種選擇。

Scheme 1 Local message transaction table

生產(chǎn)者需要添加一個(gè)事務(wù)消息表。具體步驟如下：[1。生產(chǎn)者執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯并將事務(wù)記錄插入到消息表中。這兩個(gè)操作在一個(gè)本地事務(wù)中

2。啟動(dòng)后臺(tái)線(xiàn)程定期輪詢(xún)消息表并將消息發(fā)送到消息隊(duì)列

3。刪除消息表中的消息，直到發(fā)送成功。

方案2需要消息隊(duì)列支持，業(yè)務(wù)端提供回溯接口

1。生產(chǎn)端將準(zhǔn)備好的消息發(fā)送到消息隊(duì)列

2。在本地事務(wù)中，業(yè)務(wù)邏輯

3。根據(jù)執(zhí)行結(jié)果確認(rèn)或取消準(zhǔn)備好的消息

4。消息隊(duì)列將確保準(zhǔn)備好的消息被確認(rèn)或取消，并且消息隊(duì)列將不斷地向生產(chǎn)端請(qǐng)求執(zhí)行結(jié)果，這要求生產(chǎn)端提供類(lèi)似的回調(diào)函數(shù)。

在方案2中，消息隊(duì)列取代了方案1中的消息表和后臺(tái)線(xiàn)程輪詢(xún)功能，但并非所有消息隊(duì)列都支持此功能。支持Rocketmq。

方案1的開(kāi)發(fā)工作量大，外部依賴(lài)性小

方案2的開(kāi)發(fā)工作量小，但依賴(lài)于特定的消息隊(duì)列。

日志采集系統(tǒng)flume和kafka有什么區(qū)別及聯(lián)系？

flume和Kafka的一些功能是相同的，但總的來(lái)說(shuō)，它們是完全不同的；它們的場(chǎng)景是不同的，但它們可以一起使用。

簡(jiǎn)而言之，flume是一個(gè)分布式日志收集系統(tǒng)，它從各種服務(wù)器收集日志并將其傳輸?shù)街付ǖ奈恢?，如HDFS。

Kafka是一個(gè)分布式消息中間件，有自己的存儲(chǔ)，提供推拉數(shù)據(jù)訪問(wèn)功能。

整個(gè)過(guò)程如下：

登錄服務(wù)器<--flume-->kafka-->hdfs-->離線(xiàn)計(jì)算

登錄服務(wù)器<--flume-->kafka-->storm

希望我的回答能對(duì)您有所幫助

JAVA面試如何保證消息不被重復(fù)消費(fèi)？如何保證消息消費(fèi)的冪等性？

我沒(méi)事，來(lái)這里玩，開(kāi)始在各種網(wǎng)絡(luò)上尋找技術(shù)信息，之后以“頭條”為主。從尋找信息到交朋友。因?yàn)槲矣X(jué)得事情落后于時(shí)代，有人認(rèn)為，是因?yàn)樽约核讲桓?。只是在心里想，無(wú)法實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)

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