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异步发送消息，如果retry，是否会造成消息乱序
在异步消息传输系统中，消息乱序是一个常见的挑战。当消息在发送过程中发生重试时，很可能会导致消息的乱序，这可能对系统的一致性和可靠性产生负面影响。 本文将探讨异步消息发送中可能出现的消息乱序问题，以及解决这些问题的方法。理解异步消息传输在异步消息传输系统中，消息发送者将消息发送到消息队列或者消息总线中，然后消息接收者从中获取消息并进行处理。 当消息发送失败时，系统会自动重试发送消息，直到消息被成功接收或者达到最大重试次数为止。重试对消息乱序的影响虽然消息重试机制可以提高消息的可靠性，但是在重试过程中很可能会导致消息的乱序。 如果消息接收者按照消息发送的顺序进行处理，那么就会先处理消息 B，再处理消息 A，这就导致了消息的乱序。 消息去重在消息队列或者消息总线中实现消息去重机制，确保同一条消息不会被重复发送。这样可以减少重试过程中消息乱序的可能性，提高系统的可靠性。3.
5.1K21编辑于 2024-05-10 - 来自专栏RocketMQ原理与应用
RocketMQ实战—5.消息重复+乱序+延迟的处理
4.基于RocketMQ的订单库同步为什么会消息乱序(1)大数据团队同步订单数据库的技术方案(2)大数据团队遇到了数据指标错误的问题(3)原因是订单数据库的binlog消息乱序了(4)为什么基于MQ传输数据会出现消息乱序 (5)消息乱序是必须要正视的一个问题在介绍完常规场景下使用MQ过程中可能遇到的三大问题：消息丢失、消息重复、处理失败问题及其对应的解决方案后，下面来看特殊场景下的MQ使用问题：消息乱序问题。 正是这个消息乱序的原因，导致大数据存储中的数据有误。 (5)消息乱序是必须要正视的一个问题可见在使用RocketMQ时，出现消息乱序是非常正常的一个现象。 因此，在使用RocketMQ时需要考虑消息乱序问题。
1.3K10编辑于 2025-04-13 - 来自专栏nobody
别让消息乱序毁掉你的系统！MQ 乱序问题全解析 + 四大高可用实战方案
在分布式系统中，消息队列（MQ）是解耦、削峰、异步的利器。但一旦消息乱序，轻则数据错乱，重则业务崩盘。本文从真实场景出发，深入剖析 MQ 乱序根源，并给出四套经过生产验证的高可用解决方案。 MQ 乱序 = 数据不一致 = 用户投诉 + 运维噩梦 + 资损风险。 MQ 为什么会乱序？四大根源揭秘 并发消费：吞吐提升的代价 为了提高处理速度，我们通常部署多个消费者实例并发拉取消息。 消费失败后自动重试，可能让旧消息“插队”到新消息之后。 多 Topic 间天然无序 系统 A 向 TopicA 发消息，系统 B 向 TopicB 发消息。 ⭐⭐ 低 高 复杂业务流程 监控告警 ⭐ 无 低 所有系统必备 最佳实践往往是组合拳： “顺序消息 + 状态机 + 监控告警” = 高可用 + 高一致性 + 快速恢复 写在最后 MQ 乱序不是技术缺陷 我们的目标不是“消灭乱序”，而是设计能容忍或规避乱序的架构。 正如那句老话： “在分布式世界里，唯一确定的，就是不确定性。” 做好预案，方能从容应对。
67210编辑于 2026-03-16 - 来自专栏即时通讯技术
深度剖析IM消息乱序的根本原因及优化方法
1、引言本文深度剖析即时通讯IM消息乱序的问题，梳理IM客户端时间戳不可信、多端并发、群消息扇出重试三大核心陷阱，拆解微信、钉钉、企业微信的时序设计方案，并从锚点设计、多端去交错、幂等兜底、可观测性等维度 2、消息息乱序问题的由来2.1 概述凌晨一点，运营甩来一张截图：群里两条消息显示顺序是 A → B，但 A 的语义明显在回复 B —— 时间穿越了。 ；3）扇出与重试乱序 —— 群消息扇出顺序不定、MQ 重投把"旧消息"塞回队尾。 6、陷阱3：群消息扇出后的副本乱序单聊的多端问题解决了，群聊还有一道更隐蔽的坎。 9.3 重投乱序与幂等去重陷阱三那个"重投扰乱序"是个隐蔽杀手。
14210编辑于 2026-10-27 - 来自专栏JVMGC
并发乱序执行
乱序包含: CPU 乱序执行 编译器乱序优化 CPU 乱序执行 -------- 在保证结果一致的情况下, 把原来有序的指令列表, 按照指令依赖关系和指令执行周期, 重新安排执行顺序. , 在多核情况下, 由于 CPU 内部的高速缓存, 乱序执行对访问指令的影响可能导致对数据的影响不能及时的反映到主存上, 从而导致结果错误. 编译器乱序优化 ------- 受到处理器预取单元的能力限制，处理器每次只能分析一小块指令的并发性，如果指令相隔比较远就无能为力了。 所以现代的高性能编译器在目标码优化上都具备对指令进行乱序优化的能力。 并且可以对访存的指令进行进一步的乱序，减少逻辑上不必要的访问主存，以及尽量提高 Cache 命中率和 CPU 的 LSU（load/store unit）的工作率。
1.2K00发布于 2021-01-03 - 来自专栏菩提树下的杨过
flink 1.11.2 学习笔记(5)-处理消息延时乱序的三种机制
在实时数据处理的场景中，数据的到达延时或乱序是经常遇到的问题，比如： * 按时间顺序发生的数据1 -> 2，本来应该是1先发送，1先到达，但是在1发送过程中，因为网络延时之类的原因，导致1反而到达晚了， 变成2先到达，也就造成所谓的接收乱序； * 发送方本身就延时了，比如：事实上按1 -> 2产生的数据 ，发送方如果是多线程发送数据，可能造成2先发，1后发，中间网络传输就算没有延时，也会导致接收到时已经乱序 注意一下：第1条与第2条的事件时间，正好的是反的，第1条是22:01:10，而第2条是更早的22:01:00，也就是乱序，但是仍然都正确的统计在了22:01:00这个1分钟的窗口里。 所以按时间开窗的场景，flink天然就能兼容一些乱序情况。
1.6K20发布于 2021-09-09 - 来自专栏OBKoro1的前端分享
数组完全乱序
数组完全乱序 一提到数组乱序，大家可能就会想到sort方法，也就是下面这种实现方法： arr.sort(() => 0.5 - Math.random()); 但是sort并不是真正意义上的乱序，一些元素间并没有机会相互比较 真正意义上的乱序数组： 递归： 原理： 取数组长度的随机数，获取这个数组元素 删除原数组的元素，将值添加到新数组中 递归将数组再传入函数(重复上述两步)，直到旧数组的元素清空为止 let oldArr
1.1K20发布于 2020-10-27 - 来自专栏企鹅号快讯
TCP是否会乱序
问题：两个线程同时写入超过MSS大小的数据包那么发送的数据包是否存在乱序 比如：Thread1写入的数据被拆分成P1、P2、P3三个TCP数据包；Thread2写入的数据被拆分成P4、P5、P6。 接收端收到是数据包是否会存在“交叉”的情况——P1、P4、P5、P2…… 为了照顾大家的时间先给出答案——不会乱序 实验分析 碰到这种问题一般我是习惯搬出来kernel代码的。 原因分析 两个线程可能同时产生两组不同的TCP数据包，但是这两组数据包在变成TCP数据包的时候并不会出现乱序。究竟是什么原因还是要打开代码一观。 最后几句话 协议栈只保证一次写入（一次write调用）的数据被封装成TCP数据包时是顺序达到，如果你“自作聪明”分两次写入（调用两次write）那么两次write之间的顺序可能出现乱序。
3.3K60发布于 2018-02-12 三马代驾实战：消息队列丢消息、重复消费与乱序，三类问题三套解法
派单、支付、结算这几个关键动作，在三马代驾的架构里全都依赖消息队列解耦。队列一抖，丢一条消息，用户侧看到的就是"订单状态卡住"。 这篇文章把我们在生产上踩过的消息问题收敛成三类：丢消息、重复消费、乱序，并给出对应的工程做法。 ，节点重启即丢队列durable+消息持久化Broker→消费者消费成功但ACK前进程挂了手动ACK，处理完再确认三马代驾的做法是把"发送"这件事变成一个本地消息表流程：//1.业务数据与待发消息同库写入 三、乱序：同一单据的事件必须串行支付成功和退款到账可能几乎同时到达，如果消费者并发处理，就可能出现"状态被旧事件覆盖"。三马代驾的解法很直接：按业务键做分区+单线程消费。 小结消息可靠投递不是靠一个开关解决的，它是一组组合拳：本地消息表保发送、幂等表保消费、分区与CAS保顺序、对账兜底全局。
17510编辑于 2026-10-18- 来自专栏听闻
【Typecho】后台目录乱序修复
【Typecho】后台目录乱序修复 有些不兼容插件，导致后台目录用不了却又删不掉的问题应该都有遇到过吧 非常简单首先呢： 打开你 博客 数据库，进入以后点击打开 typecho_options 步骤二
48930编辑于 2023-08-02 - 来自专栏嵌入式Linux
什么是内存乱序访问？
什么是内存乱序访问？ 不断深挖计算机底层的原理越发觉得有趣，今天聊聊内存乱序执行的话题。 首先问个问题：我们写得程序会按照既定的顺序执行么？ 这似乎毫无疑问。 但是也很幸运，我们可以采取手将“乱序”纠正为“顺序”。 内存乱序访问一般分为两种：编译乱序和执行乱序。下面我们分别举例说明现象并介绍规避乱序的方法。 1. 编译乱序 之所以出现编译器乱序优化其根本原因在于处理器每次只能分析一小块指令,但编译器却能在很大范围内进行代码分析,从而做出更优的策略。 我们来写两行简单的程序复现一下编译乱序的表现。 运行乱序 运行时，CPU本身是会乱序执行指令的。 不过，如果硬件产品如果是单核则无须担心执行乱序。 3. 总结 本文浅谈了内存乱序现象，包括编译乱序和执行乱序。所以针对共享数据，该上锁上锁基本可以规避内存优化问题。
1.8K30编辑于 2021-12-06 - 来自专栏编程思想之路
RecyclerView+Checkbox乱序问题
前几天做项目时用到了Android5.0的新特性RecyclerVIew+Checkbox，乱序问题耽误了好久，终于解决了，在此分享一下我做的项目中不仅要避免Checkbox乱序问题，还要将所选中的id } } return mCheckUserMobile; } 若有建议请留言，分享给大家，共同进步，listview+checkbox乱序问题
61810编辑于 2022-05-06 - 来自专栏后端开发随笔
fastjson存在乱序的问题
123458": 23, "123459": 32 } }] 执行如下操作： JSONObject.parseArray(json) 结果查看对应的JSON数组中的map数据是乱序的 : 12, "123459": 32, "123458": 23 } }] 原本希望时序数据是按时间Key有序的，但是经过fastjson解析之后就会出现Key乱序 1.升级fastjson版本 fastjson从1.2.3版本开始，在解析json对象时可以指定Feature.OrderedField参数，这样解析的结果就不会乱序。
3.9K10发布于 2019-09-11 - 来自专栏Ceph对象存储方案
不重启修复磁盘乱序
不重启修复/dev/sdx 磁盘乱序 磁盘热插拔过程中可能会有/dev/sdx名称乱序的问题，通过下面的方法可以在不重启节点的情况下删除并重新添加磁盘，更新磁盘设备名称。
2K30发布于 2018-06-13 - 来自专栏linux驱动个人学习
处理器的乱序执行
前面介绍了乱序的概念及去相关,这里开始介绍处理器的乱序执行结构。 1. 乱序执行内核的基本模型如下： ? 2.指令调度 在前面乱序设置陷阱的例子中,如果没有那个聪明的士兵,乱序也就无从谈起。同样,处理器的乱序执行内核也需要一个调度器,分析指令间的相关性,分析指令什么时候能开始执行。 乱序执行总结 简单来说,指令在乱序执行内核中的处理过程可分为3个步骤: ? 下图为乱序执行内核的基本结构图： ? 乱序执行比顺序执行需要耗费更多的处理器资源,通常只有髙端处理器才会使用。
1.9K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏中间件的探究
Java 数组乱序的实现方式
洗牌算法和其他实现数据乱序的作用 1、需求 前提： 在批量保存大量数据时，如果可以根据需要实现数据的乱序排列，而不是有序排列并存入数据库中。 [0, 1, 2, 3, 4] System.out.println(Arrays.toString(array)); } 这里我们可以得到一个长度为5的数组排序，那么接下来如何实现数组内的乱序呢 System.out.println(Arrays.toString(array)); } 2.3、使用随机数 第三种实现方式：使用Random类，获取length范围内的随机数并进行去重，而后生成乱序的数组 第一次 // [2, 4, 3, 1, 0] 第二次 System.out.println(Arrays.toString(array)); } 3、总结 通过以上四种方式取得乱序的数组 ，并将数组中的元素放入sort字段中并保存，这样在查询时根据sort字段排序，就可以实现数据的乱序。
1.1K20编辑于 2023-03-01 - 来自专栏IM分布式架构系列
IM分布式架构系列(02) 消息为什么会乱序 | 时序设计的三个陷阱
一、消息乱序问题的由来1.1 消息时序在 IM 链路中的位置1.2 时序错乱的三种故障形态二、消息乱序的三个陷阱2.1 消息时序的三个可验证设计目标2.2 陷阱一：不可信的客户端时间戳2.3 陷阱二：多端并发的时序裁决 3.5 四家锚点方案的横向对比四、如何优化提升4.1 锚点位置与字段设计的优先级4.2 多端发送的时序去交错4.3 重投乱序与幂等去重4.4 接收端的排序兜底4.5 时序故障的可观测体系一、消息乱序问题的由来 ③ 扇出与重试乱序 —— 群消息扇出顺序不定、MQ 重投把"旧消息"塞回队尾三个陷阱单独看都不致命，叠加起来"对方收到的顺序"就和"发送方以为的顺序"对不齐了。 2.4 陷阱三：群消息扇出后的副本乱序 单聊的多端问题解决了，群聊还有一道更隐蔽的坎。 4.3 重投乱序与幂等 陷阱三那个"重投扰乱序"是个隐蔽杀手。
53710编辑于 2026-05-22 - 来自专栏For XX - 专注于技术本身
Fastjson解析JSON时乱序解决
默认解析json字符串时序列化是无序的，而有些场景下需要按前台传过来的顺序 解析时传入参数Feature.OrderedField可保持有序 JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(jsonData, Feature.OrderedField); List<LinkedHashMap> templateMap = JSON.parseArray(jsonObject.getString("jsonValue"), LinkedHashMap.class
1.9K20编辑于 2022-06-09 - 来自专栏charlieroro
Grafana Mimir:支持乱序的指标采集
在一些使用场景下可能会存在乱序数据，如： 异步启动并写入指标的IoT设备 使用消息总线(如使用随机分片的Kafka)的复杂传递架构，可能存在拥塞延迟。 我们使用WBL来记录摄取的乱序样本，因为在摄取样本前，我们并不知道样本是有序的还是乱序的。 下图展示了该过程。注意乱序chunk之前可能会重叠(下图中：OOO = Out of Order)。 在压缩完有序数据后，也会对乱序数据进行压缩。 由于乱序数据的特点，其可能包含跨2个小时块的样本。因此，根据需要，我们在单次乱序数据的压缩过程中会生成多个持久块，如下所示。该持久块与其他持久块类似。 默认为0，即不支持乱序样本。如果设置为1小时，则Grafana Mimir 会摄取过去1小时内的所有乱序样本。 性能特征 性能取决于： 摄取乱序样本的模式 乱序样本的数目 摄取的乱序样本率 在很多情况下，所有上述条件都会导致摄取器的CPU使用率增加。
1.5K20编辑于 2022-09-30 - 来自专栏产品体验优化私房菜课程
如何解决Linux磁盘乱序的问题
原因将软链接的方式写入fstab中其实是为解决Linux磁盘挂载乱序的问题 。 所以这里出现热插拔、异常重启、磁盘异常换盘就会导致磁盘乱序，所以我们可以采用软连接的方式来解决此问题。操作方式查找磁盘映射关系。
3.8K71编辑于 2023-03-01
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