消息可靠性当作为消息的投递着不希望，任何消息投递失败或者消息丢失rabbitmq提供了两种方式来复制投递失败，确保消息的可靠性confirm确认模式return退回模式消息从投递者到product到交换机（exchange）返回一个confirmCallback（不管投递是否成功）都会执行这个回调函数，只是返回的布尔值不一样）exchange到queue

//下仔のke：https://yeziit.cn/15036/SRE（SiteReliabilityEngineering）是一种工程实践，旨在确保软件系统的可靠性和稳定性。SRE结合了软件开发、可靠性工程和系统运维的实践，旨在构建可靠、可扩展和可维护的

MySQL是现在普遍使用的数据库，但是如果宕机了必然会造成数据丢失。为了保证MySQL数据库的可靠性，就要会一些提高可靠性的技术。MySQL主从复制可以做到实时热备数据。本文介绍MySQL主从复制原理及其配置过程。术语：主从复制——masterslavereplication（MS模式）。用途备份读写分离高

不管是数据的发送还是数据的接收，大体的流程我们基本上是都理了一下，还分析了数据收发过程中用的数据结构，接下来就看一些UDT中数据收发更精细的一些控制。UDT数据收发的可靠性保障来看一下UDT中数据收发的可靠性保障。接收包丢失列表CRcvLossList先来看一下CRcvLos

Mysql主要通过binlog跟redolog来保证数据的可靠性binlog的写入机制binlog的写入逻辑比较简单:事务执行过程中，先把日志写到binlogcache，事务提交的时候，再把binlogcache写到binlog文件中一个事务的binlog是不能被拆开的，因此不论这个事务多大，也要确保一

生产者消息发送流程消息发送的整体流程，生产端主要由两个线程协调运行。分别是main线程和sender线程（发送线程）。在Kafka（2.6.0版本）源码中，可以看到。源码地址：kafka\clients\src\main\java\org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProdu

Storm可以保证每一个从spout发出的消息能被完全处理。本章描述storm是如何完成这个保证以及用户如何从storm的可靠性能力获益的。消息“完全处理”的含义一个tuple从spout发出后可能会触发成千上万的tuple基于它而创建。以workcount的topology为例考虑下：TopologyBuild

一条消费成功被消费经历了生产者MQ消费者，因此在这三个步骤中都有可能造成消息丢失。一消息生产者没有把消息成功发送到MQ1.1事务机制AMQP协议提供了事务机制，在投递消息时开启事务支持，如果消息投递失败，则回滚事务。自定义事务管理器@Configuration

Introduction有很多人问过我这么一类问题：\\RabbitMQ如何确保消息可靠？\\很多时候，笔者的回答都是：说来话长的事情何来长话短说。的确，要确保消息可靠不只是单单几句就能够叙述明白的，包括Kafka也是如此。可靠并不是一个绝对的概念，曾经有人也留言说过类似全部磁盘损毁也会导致消息丢失，笔者戏答：还有机房被炸了也会导

根据云存储服务商Backblaze发布的2021年硬盘“质量报告”，现有存储硬件设备的可靠性无法完全保证，我们需要在软件层面通过一些机制来实现可靠存储。一个分布式软件的常用设计原则就是面向失效的设计。作为当前广泛流行的分布式文件系统，HDFS需要解决的一个重要问题就是数据的可靠性问题。3.0以前版本的Hadoop在HDFS上只能采用多副本冗余的方式做数据备份