MQ消费失败,自动重试思路】的更多相关文章

在遇到与第三方系统做对接时,MQ无疑是非常好的解决方案(解耦.异步).但是如果引入MQ组件,随之要考虑的问题就变多了,如何保证MQ消息能够正常被业务消费.所以引入MQ消费失败情况下,自动重试功能是非常重要的.这里不过细讲MQ有哪些原因会导致失败. MQ重试,网上有方案一般采用的是,本地消息表+定时任务,不清楚的可以自行了解下. 我这里提供一种另外的思路,供大家参考.方案实现在RabbitMQ(安装延迟队列插件)+.NET CORE 3.1 设计思路为: 内置一个专门做重试的队列,这个队列是一个延…
本文是精讲RestTemplate第8篇,前篇的blog访问地址如下: 精讲RestTemplate第1篇-在Spring或非Spring环境下如何使用 精讲RestTemplate第2篇-多种底层HTTP客户端类库的切换 精讲RestTemplate第3篇-GET请求使用方法详解 精讲RestTemplate第4篇-POST请求方法使用详解 精讲RestTemplate第5篇-DELETE.PUT等请求方法使用详解 精讲RestTemplate第6篇-文件上传下载与大文件流式下载 精讲Rest…
本文是精讲响应式WebClient第6篇,前篇的blog访问地址如下: 精讲响应式webclient第1篇-响应式非阻塞IO与基础用法 精讲响应式WebClient第2篇-GET请求阻塞与非阻塞调用方法详解 精讲响应式WebClient第3篇-POST.DELETE.PUT方法使用 精讲响应式WebClient第4篇-文件上传与下载 精讲响应式WebClient第5篇-请求超时设置与异常处理 在上一篇我们为大家介绍了WebClient的异常处理方法,我们可以对指定的异常进行处理,也可以分类处理4…
如果想从头学起Cypress,可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 重试的介绍 学习前的三问 什么是重试测试 为什么重试很重要 如何使用重试 为什么要重试 使用 Cypress 进行自动化测试时,仍然会存在一些难以验证的行为,并使得测试变得不稳定(不可靠) 有时会由于不可以预测的情况(如,外部依赖项中断,随机网络错误等)而导致测试失败 其他导致不可靠测试的因素 前端动画 API 调用 测试服务器/数据库的…
使用的监听类有:IRetryAnalyzer.TestListenerAdapter.IAnnotationTransformer public class Retry implements IRetryAnalyzer { private int retryCnt = 0; private int maxRetryCnt = 1; @Override public boolean retry(ITestResult iTestResult) { if (retryCnt<maxRetryCnt…
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…
之前使用MQ的时候是通过封装成dll发布Nuget包来使用,消息的发布和消费都耦合在使用的站点和服务里,这样会造成两个问题: 1.增加服务和站点的压力,因为每次消息的消费就意味着接口的调用,这部分的压力都加在了使用的站点和服务的机器上. 2.增加修改的复杂性,如果我们需要加两条消费日志,都需要再发布一个版本重新通过dll引用. 所以我们需要做以下两方面的工作: 1.MQ的接收拆分为Windows服务,通过zokeerper实现主从防止单点故障. 2.MQ的消费这里做成单独的WebApi服务. 这…
之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题,比如: 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊,当消息消费失败之后该如何处理的几种方式.不过不论哪种方式,都需要与具体业务结合,解决不同业务场景可能出现的问题. 今天第一节,介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案:重试! 应用场景 依然要明确一点,任何解决方案都要结合具体的业务实现来确定,不要有了锤子看什么问题都是钉子.那么重试可以解决什么问题呢?由…
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…
Mq的使用中,延迟队列是很多业务都需要用到的,最近我也是刚在项目中用到,就在跟大家讲讲吧. 何为延迟队列? 延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列.而一般的队列,消息一旦入队了之后就会被消费者马上消费. 业务场景 延迟队列能做什么?最常见的是以下两种场景: 消费 比如:用户生成订单之后,需要过一段时间校验订单的支付状态,如果订单仍未支付则需要及时地关闭订单:用户注册成功之后,需要过一段时间比如一周后校验用户的使用情况,如果发现用户活跃度较低,则发送邮件或者短信来提醒用户使用. 重试 比如…