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RocketMq\Kafka如何保障消息不丢失？程序那点事保证RocketMq和Kafka消息不丢失需考虑Producer发送、Broker存储、Consumer消费。需配置同步发送/刷盘、重试机制、幂等性生产，手动提交偏移量等策略。摘要由作者通过智能技术生成

将RocketMQ集成到了Spring Boot项目中，实现站内信功能首先，在pom.xml中添加RocketMQ的依赖：在application.properties中配置RocketMQ的相关信息：

从零到一：Spring Boot 与 RocketMQ 的完美集成指南RocketMQ 是一款由阿里巴巴开源的分布式消息中间件，最初用于支持阿里巴巴的海量业务。它基于发布-订阅模型，具备高吞吐、低延迟、高可用和强一致性的特点，适用于消息队列、大规模数据流处理等场景。以下是对 RocketMQ 的原理和核心概念的详细介绍，帮助你快速认识和熟悉 RocketMQ。

RocketMQ - 常见问题重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响，那么这个消费过程就是消费幂等的。

RocketMQ 5.0安装部署0.前言在微服务架构逐渐成为主流的今天，消息队列如同数字世界的快递员，承担着系统间高效通信的重要使命。

rocketmq-netty通信设计-request和responseorg.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingServer#start

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浅聊MQ之Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ持久化策略以下是主流消息队列（Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ）的持久化策略详解及实际场景示例：

一个儒雅随和的男子

RocketMQ与kafka如何解决消息丢失问题？消息丢失基本是分布式MQ中需要解决问题，消息丢失时保证数据可靠性的范畴。如何保证消息不丢失程序员面试中几乎不可避免的问题。本文主要说明RocketMQ和Kafka在解决消息丢失问题时，在生产者、Broker和消费者之间如何解决消息丢失问题。

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浅识MQ的 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ区别DeepSeek回复：以下是主流消息队列（MQ）的对比分析，结合核心特性、适用场景和实际案例说明：架构特点：分布式Commit Log设计，通过分区实现水平扩展

一个儒雅随和的男子

RocketMQ和Kafka如何实现顺序写入和顺序消费？先说明kafka，顺序写入和消费是Kafka的重要特性，但需要正确的配置和使用方式才能保证。本文需要解释清楚Kafka如何通过分区来实现顺序性，以及生产者和消费者应该如何配合。首先，顺序写入。Kafka的消息是按分区追加写入的，每个分区内的消息是有序的。生产者发送消息时，如果指定了相同的键（Key），那么这些消息会被分配到同一个分区，从而保证它们的顺序。我需要提到生产者需要配置为同步发送，或者至少等待确认，避免重试导致消息乱序。同时，启用幂等生产者和事务可以防止网络问题导致的消息重复和乱序。然

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RocketMQ与kafka如何解决消息积压问题？消息积压问题简单来说，就是MQ存在了大量没法快速消费完的数据，造成消息积压的原因主要在于“进入的多，消费的少”，或者生产的速度过快，而消费速度赶不上，基于这一问题，我们主要介绍如何通过前期的开发设置去避免出现消息积压的问题。主要介绍两款产品RocketMQ和Kafka的解决方式，以及其差异，本质上的差异就是RocketMQ与Kafka之间的存储结构差异带来的，基本的处理思路还是怎么控制生产流量，并增加消费者的消费速度，以及Broker的扩容。

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RocketMQ和Kafka如何实现消费者消费的幂等性？RocketMQ消费者在消费消息时，可能会遇到消息重复的情况，比如网络重传、消费者重启等情况。为了保证幂等性，即多次处理同一消息不会导致重复结果，需要一些策略。 Kafka通过消费者组管理分区消费，每个分区只能被组内的一个消费者实例消费。消费者的offset管理是关键，因为它记录了消费的位置，防止重复或丢失。但是，即使offset正确，由于重试、消费者重启或者分区再平衡等情况，消息可能会被重复消费，这就需要幂等性处理。本文将针对Kafka，可能需要不同的策略，因为Kafka与RocketMQ本身

Ubuntu 上安装和配置 Apache RocketMQ 4.7.1在 Ubuntu 上安装和配置 Apache RocketMQ 4.7.1 需要以下步骤。RocketMQ 是一个分布式消息队列系统，通常需要安装 Namesrv（Name Server）和 Broker 组件。

RocketMQ、RabbitMQ、Kafka 的底层实现、功能异同、应用场景及技术选型分析在现代分布式系统架构中，📩消息队列（MQ）是不可或缺的组件。它在系统🔗解耦、📉流量削峰、⏳异步处理等方面发挥着重要作用。目前，主流的消息队列系统包括 🚀RocketMQ、🐰RabbitMQ 和 📢Kafka。

东阳马生架构

RocketMQ实战—10.营销系统代码优化大纲1.营销系统引入MQ实现异步化来进行性能优化2.基于MQ释放优惠券提升系统扩展性3.基于Redis实现重复促销活动去重

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RocketMQ及和Kafka的区别假设A服务过来一个请求，但是不想让B服务马上处理，需要等待一段时间才做处理，比如定时外卖的场景。那如何处理上述问题，那就可以在服务之间加一个中间层。

【RocketMQ 存储】- 异步刷盘服务 FlushRealTimeService本文章基于 RocketMQ 4.9.3RocketMQ 存储部分系列文章：上一篇文章中，我们解析了同步刷盘服务 GroupCommitService，既然有同步刷盘服务，当然就有异步刷盘服务了，异步刷盘服务是 FlushRealTimeService，当然除了异步刷盘服务还有异步提交服务，这篇文章我们就先来看下异步刷盘服务。

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RocketMQ实战—9.营销系统代码初版大纲1.基于条件和画像筛选用户的业务分析和实现2.全量用户促销活动数据模型分析以及创建操作3.Producer和Consumer的工程代码实现

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RocketMQ实战—8.营销系统业务和方案介绍大纲1.电商核心交易场景的业务流程2.电商支付后履约场景的业务流程3.电商营销场景的业务说明4.电商促销活动的Push推送