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真的可以用版本号的方式来保证MQ消费消息的幂等性?

灵魂拷问 MQ消息的消费为什么有时候要求幂等性? 你们都说可以用版本号来解决幂等性消费? 什么才是消息幂等性消费的根本性问题? 随着系统的复杂性不断增加,多数系统都会引入MQ来进行解耦,其实从引入MQ的初衷来说,多数系统是为了解耦多个模块带来的复杂性,而有些“架构师”却说的:为了解决性能问题。。。当然我不排除MQ有流量削峰的作用,我只是说大部分系统引入MQ最初的初衷应该是系统解耦 。 当一个大的单体系统逐渐被拆分为多个小系统,也就是所谓的微服务拆分之后,无论是微服务之间的通信,还是分布式事务,几乎都需要MQ的支持,这也充分体现了分布式系统中MQ的重要性。这个时候整个系统间的交互就类似于下图所示 生产消息 既然引入了MQ这个组件,必然意味着同时存在消息的生产者和消费者,这也是典型的订阅模式。在消息数据的整个生命周期中,会依次经过生产者=》MQ=》消费者,三个主要部分。在生产者角度,消息的可靠投递是首要的任务,由于网络的不可靠性,所以消息理论上是不可能100%都投递成功的,针对这种情况,一般的解决方案就是消息重传。 当然重传机制并非无限制的重传,可以根据业务制定具体的重传策略,比如:可以设...

如何利用开源框架实现运维编排

在日常的工作中通常会组合几个系统的相关功能共同完成某个业务场景,这时候通常在一般的微服务中就需要使用分布式事务来解决,或者通过本文说的编排的方式来解决,本文算是这个系列的入门篇,主要是介绍下笔者在实际工作中的尝试,后续会持续更新一些内部的原理与更好玩的生产实践 1.背景 在接手的运维平台中之前的设计是在一个大的controller将完成某个业务场景的代码全部写在一起,然后中间为了兼容各种之前的平台和场景的问题,充斥着大量的if else以及硬编码,导致出了问题需要就要人为介入排查,扩展性、健壮性几乎为零, 为了更好的理解第二部分我们的尝试,这里先给大家介绍几个概念 1.1 运维中的任务编排 在传统的运维开发中,任务编排通常是一个很常见的系统,在k8s之前的运维系统中,通常是基于master-worker架构实现对应的任务的编排,也有很多的开源产品,比如stackstorm、tower、jeankins等 同一些业务上使用的框架并无本质区别,我们可以通过写插件来实现对应的接口,就可以丢给系统取跑任务了,任务过程中的数据、状态都由对应的插件自身维护,系统只负责任务的调度,而不负责状态和数据...

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