mq如何保证高可用,解决重复消费、数据丢失问题和顺序性问题1、mqmq3无法读取到数据 ， 因为只共享元信息，没有同步备份数据，如下：镜像集群 镜像集群官方文档： Classic Queue Mirroring — RabbitMQ。普通集群不具备高可用的特性 ， 使用镜像集群可以解决这个问题 。
2、重复消费是消费者的事情，MQ并不保障这些 。TODO 总之，重复消费的事情最好由消费方来处理 。如果消费方自身就有相同数据去重的逻辑，我们就无需考虑重复消费的问题（毕竟相同的数据包括重复同一条数据） 。
3、下面来具体分析一下问题以及解决方案 。生产端可靠性投递，即生产端要确保将消息正确投递到RabbitMQ中 。
Kafka数据消费【kafka不重复消费数据python，kafka consumer python】①、kafka的顺序消息仅仅是通过partitionKey ， 将某类消息写入同一个partition，一个partition只能对应一个消费线程 ， 以保证数据有序 。②、除了发送消息需要指定partitionKey外，producer和consumer实例化无区别 。
个人尝试在kafka处理业务远程插入两条数据，第一条错误，第二条正确 ， try catch中第一条自定发到死信，第二条会正确入库 。
Kafka中的消息消费是基于拉模式 。Kafka每次拉取一组消息，每条消息的格式如下： 在每次拉取方法时 ， 它返回的是还没有被消费过的消息集 。
kafka重复消费的问题1、“sticky”这个单词可以翻译为“粘性的”，Kafka从0.1x版本开始引入这种分配策略，它主要有两个目的：为什么会重复消费：第一种可能是生产者重复发送消息 。
2、假设我们采用了自动提交，且提交时间间隔为5s，在最近一次提交之后的3s发生了再均衡，再均衡之后 ， 消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息 。这个时候偏移量已经落后了3s，所以在这3s内到达的消息会被重复处理 。
3、kafka重复消费的根本原因就是“数据消费了，但是offset没更新”！而我们要探究一般什么情况下会导致offset没更新？max.poll.interval.ms 两次poll操作允许的最大时间间隔 。单位毫秒 。默认值300000（5分钟） 。
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