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redis实现幂等 redis解决消息的幂等性

Redis生活百科

mq如何保证消息的幂等性【redis实现幂等 redis解决消息的幂等性】消息不具有时效性，也就是不能保证先发的就一定先到，因为有网络原因 所以你的方案1和方案2是不靠谱的 。同时消息不能保证发一次只接受一次：所以你的接收端一定要控制消息的幂等 。
但是如果因为网络这个标志没有送到MQ就丢失了 ， MQ就认为这个消息没有被成功消费，就会再次发送给其他消费者消费，就造成重复了 。这时我们看这个问题就变成了我们怎么保证消费端的幂等性 。
如果要保证一致性，需要生产者在失败后重试，不过重试又会导致消息重复的问题，一个解决方案是每个消息给一个唯一的id，通过服务端的主动去重来避免重复消息的问题，不过这一机制目前Kafka还未实现 。
幂等性在实际应用的风险规避1、虽然说设计符合幂等性的接口在某些场合可以降低系统的复杂性（如：可以不用引入分布式事务），但是并非在所有场合的问题都能通过幂等性接口解决 ， 在必要的时候依然需要引入分布式事务处理这样的框架 。
2、幂等性是系统服务对外一种承诺（而不是实现），承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的 。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试 。
3、幂等性应用在软件系统中，可以把它简单定义为： 某个函数或者某个接口使用相同参数调用一次或者无限次***，其造成的后果是一致的*** ，  在实际应用中一般针对于接口进行幂等性设计 。
4、它本身不会对资源本身产生影响，因此满足幂等性 。HTTP POST 方法是一个非幂等方法，因为调用多次，都将产生新的资源 。因为它会对资源本身产生影响，每次调用都会有新的资源产生，因此不满足幂等性 。
MQ之如何做到消息幂等1、RocketMQ并不保证一条消息只会被推送一次，因此一条消息就有可能被消费多次 。消费者在接收到消息以后，有必要根据业务上的唯一 Key 对消息做幂等处理的必要性 。
2、如果事务提交之前服务挂了（例如重启），对于本地事务并没有执行所以订单没有更新 ， 消息表也没插入成功；而对于RocketMQ服务端来说，消费位点也没更新，所以消息还会继续投递下来 ， 投递下来发现这个消息插入消息表也是成功的，所以可以继续消费 。
3、服务器处理消息需要是幂等的，消息的生产方和接收方都需要做到幂等性；发送放需要添加一个定时器来遍历重推未处理的消息，避免消息丢失，造成的事务执行断裂 。
4、或者是服务中断），MQ没有接收到确认，此时MQ不会将发送的消息删除，为了保证消息被消费，当消费者网络稳定后 ， MQ就会继续给消费者投递之前的消息 。
5、一般来讲消息丢失的途径有三个： 生产者弄丢数据、消息队列弄丢数据、消费者弄丢数据。
消息队列设计的大坑,做好这点,让你的分布式系统万无一失1、消息队列MQ是我们常用的一种分布式解耦神器，设计MQ的时候有一点常常被我们被我们忽略，便是MQ的幂等性 。
2、分布式架构的性能优化可以从以下几个方面考虑 ： 系统拆分：将整个系统拆分为多个独立的模块或服务 。每个模块负责特定的功能，并且可以独立部署和扩展 。这样的设计使得系统更加灵活和可维护 。
3、多个发布者将消息发送到Topic，系统将这些消息传递给多个订阅者 。特点： AMQP即Advanced Message Queuing Protocol，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计 。
4、那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了，而不是直接去操作库 。这就涉及一个『 分布式事务 』的问题 。分布式事务有两种解决方式 优先使用异步消息 。
缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁1、如果缓存数据 设置的过期时间是相同 的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了 。这就会导致在这段时间内，这些缓存 同时失效 ，全部请求到数据库中 。
2、当需要获取锁时，程序尝试插入一条记录 ， 如果插入成功，则表示获取到了锁；如果插入失败（因为ID已存在），则表示锁已被其他进程持有 。释放锁时，删除相应的记录 。
3、Redis分布式锁的原理 Redis分布式锁可以有多种方式实现但是其核心就是通过以下三个Redis命令组合实现 。SETNX SETNX key val 当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串 ， 返回1；若key存在，则什么都不做，返回0 。
一起讨论下,消息幂等(去重)通用解决方案如果要保证一致性，需要生产者在失败后重试，不过重试又会导致消息重复的问题 ， 一个解决方案是每个消息给一个唯一的id ， 通过服务端的主动去重来避免重复消息的问题，不过这一机制目前Kafka还未实现 。
truncate （table）是删除表数据，不删除表的结构，速度排第二，但不能与where一起使用 。delete from是删除表中的数据，不删除表结构，速度最慢，但可以与where连用，可以删除指定的行 。
服务器处理消息需要是幂等的，消息的生产方和接收方都需要做到幂等性； 发送放需要添加一个定时器来遍历重推未处理的消息 ， 避免消息丢失，造成的事务执行断裂 。
另外打造一个高可靠的幂等服务还需要考虑很多问题，比如一台机器虽然把全局ID先写入了存储 ， 但是在写入之后挂了，这就需要引入全局ID的超时机制 。使用全局唯一ID是一个通用方案，可以支持插入、更新、删除业务操作 。
Kafka本身支持At least once消息送达语义，因此实现消息发送的幂等关键是要实现Broker端消息的去重 。

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