这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。 所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks参数的分析，以及背后的原理。 如果要想理解这个acks参数的含义，首先就得搞明白kafka的高可用架构原理。 …

这个中间件系统的本质是希望能够用分布式的方式来处理一些数据，但是具体的作用涉及到核心技术，所以这里不能直接说明。 但是他的核心思想，就是把数据分发到很多台机器上来处理，然后需要有一台机器来控制N多台机器的分布式处理，大概如下图所示。 那么既然是分布式的处理，就肯定涉及到在Mas…

上篇文章「Java进阶面试系列之三」消息中间件在你们项目里是如何落地的？，我们用一个简单易懂的电商场景给大家引入说明了一个消息中间件的使用场景。 同时，我们还基于RabbitMQ的HelloWorld级别的代码，给出了订单服务和仓储服务如何基于MQ中间件收发消息的示例。 这篇文…

这篇文章，我们来聊聊在线上生产环境使用消息中间件技术的时候，从前到后的全链路到底如何保证数据不能丢失。 这个问题，在互联网公司面试的时候高频出现，而且也是非常现实的生产环境问题。 如果你的简历中写了自己熟悉MQ技术（RabbitMQ、RocketMQ、Kafka），而且在项目里…

上一篇文章：互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（2），我们分析了ack机制的底层实现原理（delivery tag机制），还有消除处理失败时的nack机制如何触发消息重发。 通过这个，已经让大家进一步对消费端保证数据不丢失的方案的理解更进一层了。 这篇文…

目前为止，你的RabbitMQ部署在线上服务器了，对吧？然后订单服务和仓储服务都可以基于RabbitMQ来收发消息，同时仓储服务宕机，不会导致消息丢失。 好，我们来看下目前为止的架构图。 答案其实很简单，默认情况下，按照我们目前的代码和配置，这个数据就会丢失了。 所以在这里而言…

上一篇文章互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（1）,我们初步介绍了之前制定的那些消息中间件数据不丢失的技术方案遗留的问题。 一个最大的问题，就是生产者投递出去的消息，可能会丢失。 丢失的原因有很多，比如消息在网络传输到一半的时候因为网络故障就丢了，或者是…