Rabbitmq 重消费处理 一 处理流程图: 业务交换机:正常接收发送者,发送过来的消息,交换机类型topic AE交换机: 当业务交换机无法根据指定的routingkey去路由到队列的时候,会全部发送到AE交换机.发送到此队列的消息属于,业务垃圾消息,或者攻击消息类型,交换机类型fanout 死信交换机:用于处理消费者,消费失败回退的消息,根据死信交换机的routingkey发送到死信队列,交换机类型 topic EXAMPLE: 业务routingkey: hello/task_queue…

  来自一个队列的消息可以被当做‘死信’,即被重新发布到另外一个“exchange”去,这样的情况有: 消息被拒绝 (basic.reject or basic.nack) 且带 requeue=false 参数 消息的TTL-存活时间已经过期 队列长度限制被超越(队列满)   Dead letter exchanges (DLXs) are normal exchanges.   For any given queue, a DLX can be defined by clients usin…

TTL概念 TTL是Time To Live的缩写,也就是生存时间. RabbitMQ支持消息的过期时间,在消息发送时可以进行指定. RabbitMQ支持队列的过期时间,从消息入队列开始计算,只要超过了队列的超时时间配置,那么消息会自动的清除. 这与 Redis 中的过期时间概念类似.我们应该合理使用 TTL 技术,可以有效的处理过期垃圾消息,从而降低服务器的负载,最大化的发挥服务器的性能. TTL是Time To Live的缩写,也就是生存时间.RabbitMQ支持消息的过期时间,在消息发送时…

什么是TTL RabbitMQ的TTL全称为Time-To-Live,表示的是消息的有效期.消息如果在队列中一直没有被消费并且存在时间超过了TTL,消息就会变成了"死信" (Dead Message),后续无法再被消费了.设置TTL有两种方式: 第一种是声明队列的时候,在队列的属性中设置,这样该队列中的消息都会有相同的有效期:第二种是发送消息时给消息设置属性,可以为每条消息都设置不同的TTL. 如果两种方式都设置了,则以设置的较小的为准.两者的区别:如果声明队列时设置了有效期,则消息过…

关于RabbitMQ死信队列 死信队列 听上去像 消息“死”了     其实也有点这个意思,死信队列  是 当消息在一个队列 因为下列原因: 消息被拒绝(basic.reject/ basic.nack)并且不再重新投递 requeue=false 消息超期 (rabbitmq  Time-To-Live -> messageProperties.setExpiration()) 队列超载 变成了 “死信” 后    被重新投递(publish)到另一个Exchange   该Exchange…

1.RabbitMQ TTL及死信队列 1.1.TTL概述 过期时间TTL表示可以对消息设置预期的时间,在这个时间内都可以被消费者接收获取:过了之后消息将自动被删除.RabbitMQ可以对消息和队列设置TTL.目前有两种方法可以设置. 第一种方法是通过队列属性设置,队列中所有消息都有相同的过期时间. 第二种方法是对消息进行单独设置,每条消息TTL可以不同. 注意: 如果上述两种方法同时使用,则消息的过期时间以两者之间TTL较小的那个数值为准.消息在队列的生存时间一旦超过设置的TTL值,就称为de…

1. 概述 老话说的好:出错不怕,怕的是出了错,却不去改正.如果屡次出错,无法改对,就先记下了,然后找援军解决. 言归正传,今天来聊一下 Stream 组件的 出错重试 和 死信队列. RabbitMQ 镜像模式集群的搭建,可参见我的另一篇文章<RabbitMQ 3.9.7 镜像模式集群的搭建>(https://www.cnblogs.com/w84422/p/15356202.html) 在早期的 SpringCloud 版本中常使用 @Input.@Output.@EnableBindin…

应用场景 前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略: 自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成功率. 自定义错误处理逻辑:如果业务上,消息处理失败之后有明确的降级逻辑可以弥补的,可以采用这种方式,但是2.0.x版本有Bug,2.1.x版本修复. 那么如果代码本身存在逻辑错误,无论重试多少次都不可能成功,也没有具体的降级业务逻辑,之前在深入思考中讨论过,可以通过日志,或者降级逻辑记录的方式把错…

目录 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 2.限流的 api 讲解 3.如何对消费端进行限流 TTL 1.消息的 TTL 2.队列的 TTL 死信队列 实现死信队列步骤 总结 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 假设一个场景,首先,我们 Rabbitmq 服务器积压了有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现这样情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据! 当数据量特别大的时候,我们对生产端限流肯定是不科学的,因为有时候并发量就是特别大,…

这是一个基于消息的分布式事务的一部分,主要通过消息来实现,生产者把消息发到队列后,由消费方去执行剩下的逻辑,而当消费方处理失败后,我们需要进行重试,即为了最现数据的最终一致性,在rabbitmq里,它有消息重试和重试次数的配置,但当你配置之后,你的TTL达到 后,消息不能自动放入死信队列,所以这块需要手工处理一下. rabbitmq关于消息重试的配置 rabbitmq: host: xxx port: xxx username: xxx password: xxx virtual-host: x…