redis消峰处理，redis销毁机制

一起讨论下,消息幂等(去重)通用解决方案

为了解决以上问题，就需要保证接口的幂等性 ，接口的幂等性实际上就是接口可重复调用，在调用方多次调用的情况下，接口最终得到的结果是一致的。

如果要保证一致性，需要生产者在失败后重试，不过重试又会导致消息重复的问题，一个解决方案是每个消息给一个唯一的id，通过服务端的主动去重来避免重复消息的问题，不过这一机制目前Kafka还未实现。

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。

消息堆积的产生原因 消息堆积的原因主要在于两方面，其一为消费的太慢或消费方出现异常，其二为生产方生产的太快，总的来说就是 消息的速度赶不上生产的速度，生产和消费速度不匹配造成的 。

查询 查询的API，可以说是天然的幂等性，因为你查询一次和查询两次，对于系统来讲，没有任何数据的变更，所以，查询一次和查询多次一样的。

Kafka本身支持At least once消息送达语义，因此实现消息发送的幂等关键是要实现Broker端消息的去重。

相关问答

Q1: 通过Redis消息队列实现大文件处理

1、通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值 再通过cat指定行数开始读数据即可。 通过取模拆Key 分片到不同小Key存储 ，降低单个节点存储压力，也充分利用了存储资源。

2、这种方案相对于第一种方案是数据可靠性提高了，只有在Redis宕机且数据没有持久化的情况下丢失数据，可以根据业务通过AOF和缩短持久化间隔来保证很高的可靠性，而且也可以通过多个client来提高消费速度。

3、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。

4、redis只是提供一个高性能的、原子操作内存键值对，具有高速访问能力，可用做消息队列的存储，但是不具备消息队列的任何功能和逻辑，要作为消息队列来实现的话，功能和逻辑要通过上层应用自己实现。我们以RabbitMQ为例介绍。

5、redis中的list（本质上是个双向链表）、zset（有序set）都可以用做“消息队列”的容器，稍加处理就可以实现一个高可用的“消息队列”。

Q2: java程序领取优惠卷,高并发下怎么避免领取量超过预发量

尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。

网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。

因此，想成为JAVA程序员就不可避免的要熟悉JSP和HTML，最好能知道JSP的几个内置对象，如Session，Request，Reponse，以及常用的JSP标签，如include，userBean等。如果再熟悉一下JS和CSS就更好了，那会使得制作的页面更友好。

未来IT行业会持续发展，C端近几年内用人需求会缩减，B端和高级产品端会加强，对人才技术会有更高的要求，高端技术人才的春天来了。初级人员的确会更内卷。

根据IDC的统计数字，在所有软件开发类人才的需求中，对Java工程师的需求达到全部需求量的60%~70%。同时，Java工程师的薪水相对较高。Java软件工程师一般月薪范围在4000-10000元，远远超过了应届毕业生月薪2500元的平均水平。

Q3: redis主从复制最好采用哪种结构

1、为了分担读压力，Redis支持主从复制，Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。下图为级联结构。

2、演示集群采用1主2从，采用伪集群，在一台虚拟机中启动，端口暂定6386386383，集群结构可以选择下面2种，因为数量较少，此次采用普通样式。

3、Redis主从复制可以将写入操作集中在主节点，提高写入性能。同时从节点负责读取数据，可以分担主节点的读取负担，提高读取性能。

4、主从复制： 容错和读写分离的基石，通过全量复制和增量复制确保数据一致性。全量复制初次同步时，从库通过psync获取主库的runID和offset，主库通过FULLRESYNC响应，建立连接并持续同步数据。

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