假设分区的副本为3,其中副本0是 Leader,副本1和副本2是 follower,并且在 ISR 列表里面。虽然副本0已经写入了 Message4,但是 Consumer 只能读取到 Message2。因为所有的 ISR 都同步了 Message2,只有 High Water Mark 以上的消息才支持 Consumer 读取,而 High Water Mark 取决于 ISR 列表里面偏移量最小的分区,对应于上图的副本2,这个很类似于木桶原理。
当然,引入了 High Water Mark 机制,会导致 Broker 间的消息复制因为某些原因变慢,那么消息到达消费者的时间也会随之变长(因为我们会先等待消息复制完毕)。延迟时间可以通过参数 replica.lag.time.max.ms 参数配置,它指定了副本在复制消息时可被允许的最大延迟时间。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRI...
添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句: INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
发送端
发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序。
比如你连续发了1,2,3。 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功。你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了。
存储端
对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题:
(1)消息不能分区。也就是1个topic,只能有1个队列。在Kafka中,它叫做partition;在RocketMQ中,它叫做queue。 如果你有多个队列,那同1个topic的消息,会分散到多个分区里面,自然不能保证顺序。
(2)即使只有1个队列的情况下,会有第2个问题。该机器挂了之后,能否切换到其他机器?也就是高可用问题。
比如你当前的机器挂了,上面还有消息没有消费完。此时切换到其他机器,可用性保证了。但消息顺序就乱掉了。
要想保证,一方面要同步复制,不能异步复制;另1方面得保证,切机器之前,挂掉的机器上面,所有消息必须消费完了,不能有残留。很明显,这个很难!!!
接收端
对于接收端,不能并行消费,也即不能开多线程或者多个客户端消费同1个队列。
总结
从上面的分析可以看出,要保证消息的严格有序,有多么困难!
发送端和接收端的问题,还好解决一点,限制异步发送,限制并行消费。但对于存储端,机器挂了之后,切换的问题,就很难解决了。
你切换了,可能消息就会乱;你不切换,那就暂时不可用。这2者之间,就需要权衡了。
假设分区的副本为3,其中副本0是 Leader,副本1和副本2是 follower,并且在 ISR 列表里面。虽然副本0已经写入了 Message4,但是 Consumer 只能读取到 Message2。因为所有的 ISR 都同步了 Message2,只有 High Water Mark 以上的消息才支持 Consumer 读取,而 High Water Mark 取决于 ISR 列表里面偏移量最小的分区,对应于上图的副本2,这个很类似于木桶原理。
这样做的原因是还没有被足够多副本复制的消息被认为是“不安全”的,如果 Leader 发生崩溃,另一个副本成为新 Leader,那么这些消息很可能丢失了。如果我们允许消费者读取这些消息,可能就会破坏一致性。试想,一个消费者从当前 Leader(副本0) 读取并处理了 Message4,这个时候 Leader 挂掉了,选举了副本1为新的 Leader,这时候另一个消费者再去从新的 Leader 读取消息,发现这个消息其实并不存在,这就导致了数据不一致性问题。
当然,引入了 High Water Mark 机制,会导致 Broker 间的消息复制因为某些原因变慢,那么消息到达消费者的时间也会随之变长(因为我们会先等待消息复制完毕)。延迟时间可以通过参数 replica.lag.time.max.ms 参数配置,它指定了副本在复制消息时可被允许的最大延迟时间。
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