消息队列的ack机制（消息队列的ack机制 offset）

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在这里，最常用的就是发送-确认机制来保证消息的可靠传递。当你的代码调用发送消息方法时，消息队列的客户端就会发送消息，服务端收到消息后会向给客户端发送一个确认响应，表明消息被收到了。

加密技术：采用加密技术可以将明文信息转化为密文信息，确保信息在传输过程中不被窃取、篡改或伪造。常用的加密技术包括对称加密和非对称加密。

采用高性能的信道编码以降低错误率。降低信道噪声的干扰。尽量增加信息的传输功率增大信噪比。减少各种误差。防止波形失真。通信接口加装防阻塞电路。通信主机的双机热备。减少串接系统，增加并接系统。

消息队列的ack机制（消息队列的ack机制 offset）

为了保证数据不被丢失，RabbitMQ支持消息确认机制，为了保证数据能被正确处理而不仅仅是被Consumer收到，这就需要在处理完数据之后发送一个确认ack。

rabbitMQ 架构为rabbitMQ + keepalived 镜像模式。

rabbitMQ是AMQP协议的一个开源实现。

通过消息作为整合，大数据的背景下，消息队列还与实时处理架构整合，为数据处理提供性能支持。

ApacheKafka消息队列对于微服务架构来说是非常重要的，可用来处理微服务之间的通信以及微服务与外部源之间的通信，不管是密集型的数据处理还是API调用。ApacheKafka是一个具有高容错和弹性的分布式流处理平台。

1、顺序消息是指消息的消费顺序和产生顺序相同，在有些业务逻辑下，必须保证顺序，比如订单的生成、付款、发货，这个消息必须按顺序处理才行。

2、消息是顺序的，先进先出原则，这个由Rabbitmq保证，不同队列中的消息顺序，是没有保证的，例如：进地铁站的时候，排了三个队伍，不同队伍之间的，不能确保谁先进站。

3、其实，上述3中情况导致消息丢失归根结底是因为RabbitMQ的自动ack机制，即默认RabbitMQ在消息发出后就立即将这条消息删除，而不管消费端是否接收到，是否处理完，导致消费端消息丢失时RabbitMQ自己又没有这条消息了。

4、消息不被及时回复很焦虑，可以采取以下措施：首先要正确认识自己的情绪，不要把没有得到正面反馈的事情当作负面反馈或对自己的否定。每个人都有自己的事要做，不及时回复或者不回复并不代表别人不重视你或者不喜欢你。

5、默认情况消费者收到消息，MQ就会从队列中删除消息，如果消费者没处理成功，消息就丢了，可以使用手动ACK机制，处理完成手动调用MQ的ACK方法通知MQ删除消息。

6、我们使用RocketMQ顺序消息来模拟一下订单的场景，顺序消息分为两部分：顺序发送、顺序消费。顺序发消息上面代码模拟了按顺序依次发送创建、支付、退款消息到TopicTest中。

消息队列要能支持组件通信消息的快速读写，而Redis本身支持数据的高速访问，正好可以满足消息队列的读写性能需求。

进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器。

Redis实现消息队列原理，常用的消息队列有RabbitMQ，ActiveMQ，个人觉得这种消息队列太大太重，本文介绍下基于Redis的轻量级消息队列服务。

消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务解耦、非实时业务削峰等特性。

1、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。

2、Kafka中的消息保留在分区中，分区中的消息有序排列，每个分区中的消息都有一个唯一的偏移量（offset）。消息生产者可以选择将消息发送到指定分区或让Kafka根据一定的负载均衡策略自动选择分区。

3、如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。

4、　高容错：Kafka在设计上支持多分区、多副本的策略，拥有很强的容错性。　易扩展：在进行集群扩展时，集群无需停机，就可以轻松完成对集群规模的扩展，新增加的节点自动感知，加入集群。

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