最近收到好几个类似的问题:使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候,出现消息重复消费的问题.通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够.其实,在之前的博文以及<Spring Cloud微服务实战>一书中都有提到关于消费组的概念以及作用. 那么什么是消费组呢?为什么要用消费组?它解决什么问题呢?摘录一段之前博文的内容,来解答这些疑问: 通常在生产环境,我们的每个服务都不会以单节点的方式运行在生产环境,当同一个服务启动多个实例的时候,这些实例都会绑定到…
相关源码: spring cloud demo 微服务的目的: 松耦合 事件驱动的优势:高度解耦 Spring Cloud Stream 的几个概念 Spring Cloud Stream is a framework for building message-driven microservice applications. 官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架. Spring Cloud Stream Application 应用程序通过 inpu…
什么是Spring Cloud Stream 一个用于构建消息驱动的微服务的框架 应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream 中binder 交互,通过我们配置来 binding ,而 Spring Cloud Stream 的 binder 负责与中间件交互.所以,我们只需要搞清楚如何与 Spring Cloud Stream 交互就可以方便使用消息驱动的方式 Spring Cloud Stream编程模型 Destination Binde…
  在上篇文章中我们给大家介绍了Stream的消息分组,可以实现消息的重复消费的问题,但在某些场景下分组还不能满足我们的需求,比如,同时有多条同一个用户的数据,发送过来,我们需要根据用户统计,但是消息被分散到了不同的集群节点上了,这时我们就可以考虑消息分区了.   当生产者将消息数据发送给多个消费者实例时,保证同一消息数据始终是由同一个消费者实例接收和处理. Stream 消息分区 创建项目   将我们上篇文章中的分组的三个项目,拷贝一份修改名称及服务名称 没有分区的情况下演示 发送多条消息查看…
  上篇文章我们简单的介绍了stream的使用,发现使用还是蛮方便的,但是在上个案例中,如果有多个消息接收者,那么消息生产者发送的消息会被多个消费者都接收到,这种情况在某些实际场景下是有很大问题的,比如在如下场景中,订单系统我们做集群部署,都会从RabbitMQ中获取订单信息,那如果一个订单同时被两个服务获取到,那么就会造成数据错误,我们得避免这种情况.这时我们就可以使用Stream中的消息分组来解决了! Stream消息分组   消息分组的作用我们已经介绍了.注意在Stream中处于同一个gr…
Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架,该框架在Spring Boot的基础上整合了Spring Integrationg来连接消息代理中间件(RabbitMQ, Kafka等),提供了个性化的自动化配置实现,并引入了发布-订阅.消费组.分区这三个核心概念.应用程序通过input通道或者output通道来与Spring Cloud Stream中binder(绑定器)交互,通过配置来binding. 而Spring Cloud Stream的binder负责与中间…
在上一篇<Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费>中,我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题.本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题:如果微服务生产的消息自己也想要消费一份,应该如何实现呢? 常见错误 在放出标准答案前,先放出一个常见的错误姿势和告警信息(以便您可以通过搜索引擎找到这里^_^).以下错误基于Spring Boot 2.0.5.Spring Cloud Finchley SR1. 首先,根据入门示例,为了生产和消费消息,需…
在上一篇<Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费>中,我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题.本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题:如果微服务生产的消息自己也想要消费一份,应该如何实现呢? 常见错误 在放出标准答案前,先放出一个常见的错误姿势和告警信息(以便您可以通过搜索引擎找到这里^_^).以下错误基于Spring Boot 2.0.5.Spring Cloud Finchley SR1. 首先,根据入门示例,为了生产和消费消息,需…
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…