消息队列如何保证消息能百分百成功被消费 目前常用的消息队列有很多种,如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka...下面以RabbitMQ为例来讲如何保证消息队列中的信息能百分百被消费掉. 其中消费队列的工作流程如下: .我们可以再增加一个机制,增加一个确认机制: 流程解释: 1)订单服务生产者再投递消息之前,先把消息持久化到Redis或DB中,建议redis,高性能.消息的状态为发送中. 2)confirm机制监听消息是否发送成功?如ack成功消息,删除redis中此消息. 3)如果na

1.引入maven依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency>2.在application.yml的配置: spring: rabbitmq: host: 106.52.82.241 port: 5672 username: yang

目录 说明 生产端 消费端 说明 本文 SpringBoot 与 RabbitMQ 进行整合的时候,包含了三种消息的确认模式,如果查询详细的确认模式设置,请阅读:RabbitMQ的三种消息确认模式 同时消费端也采取了限流的措施,如果对限流细节有兴趣请参照之前的文章阅读:消费端限流 生产端 首先引入 maven 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spr

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 MQ系列5:RocketMQ消息的发送模式 MQ系列6:消息的消费 MQ系列7:消息通信,追求极致性能 MQ系列8:数据存储,消息队列的高可用保障 MQ系列9:高可用架构分析 1 介绍 我们实际系统中有很多操作,不管你执行多少次,都应该产生一样的效果或返回一样的结果. 例如: 前端页面重复提交选中的数据,服务端只产生对应这个数据的一个反应结果,只保

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 MQ系列5:RocketMQ消息的发送模式 在之前的文章中,我们学习了RocketMQ的原理:RocketMQ中 命名服务 ServiceName 的运行流程:以及消息生产.发送的原理和模式.这一篇,就让我们从消息消费的角度去进一步的学习. 1 消息消费 消息的消费主要是由如下几个核心能力组成的: 消费方式:Push(推) 或者 Pull(拉) 消

消费端消费消息: 在 初识ActiveMQ 中我提到过,两种方法可以接收消息,一种是使用同步阻塞的ActiveMQMessageConsumer#receive方法.另一种是使用消息监听器MessageListener.这里需要注意的是,在同一个session下,这两者不能同时工作,也就是说不能针对不同消息采用不同的接收方式.否则会抛出异常.至于为什么这么做,最大的原因还是在事务性会话中,两种消费模式的事务不好管控. 先通过ActiveMQMessageConsumer#receive 方法来对

Kafka作为新一代的消息系统,mq是比较成熟消息系统,而redis也可以发布订阅,那么这三者有何异同? RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发.同时实现了一个经纪人(Broker)构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中排队.对路由(Routing),负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持. Redis 是一个Key-Valu

作为消费者的客户端要消费Rabbitmq的消息,首先要建立与它某个队列的连接,具体连接时可指定队列的BindingKey和关系的exchange标识,Rabbitmq判断若已有队列通过BindingKey与exchange标识关联则允许消费者消费队列的消息,否则新建一个队列用指定的BindingKey与exchange关联,获取特定的消息.若果exchange是topic类型则也可用通配符‘#’获取所有发到这个exchange的消息. rabbitmq一个队列类似一个消费群组,当有多个消费者都关

本文部分内容节选自华为云帮助中心的分布式消息服务(DMS)服务的产品介绍 死信消息是什么 死信消息是指无法被正常消费的消息.分布式消息服务DMS支持对消息进行异常处理.当消息进行多次重复消费仍然失败后,DMS会将该条消息转存到死信队列中,有效期为72小时,用户可以根据需要对死信消息进行重新消费.消费死信消息时,只能消费该消费组产生的死信消息.全局有序的普通队列的死信消息依然按照先入先出(FIFO)的顺序存储在死信队列中. 如何消费死信消息 消费指定消费组产生的死信消息.可同时消费多条消息,每次消

描述问题 最近项目中因为有些数据,需要推送到第三方系统中,因为数据会一直增加,并且需要与第三方系统做相关交互. 相关业务 本着不影响线上运行效率的思想,我们将增加的消息放入rabbitmq,使用另一个应用获取消费,因为数据只是推送,并且业务的数据有15分钟左右的更新策略,对实时性不是很高所以我们需要一个定时任务来主动链接rabbit去消费,然后将数据以网络方式传送 相关分析 网络上大致出现了相关的解决办法,但由于实现相关数据丢失及处理.性能和效率等相关基础业务的工作量,望而却步...... 还好

一.摘要 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 1.消息的顺序问题 2.消息的重复问题 二.关键特性以及其实现原理 2.1.顺序消息 要实现严格的顺序消息,简单且可行的办法就是: 保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系 这样的设计虽然简单易行,但也会存在一些很严重的问题,比如: 1.并行度就会成为消息系统的瓶颈(吞吐量不够) 2.更多的异常处理,比如:只要消费端出现问题,就会

日常Bug排查-消息不消费 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查,笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材_. Bug现场 某天下午,在笔者研究某个问题正high的时候.开发突然找到笔者,线上某个系统突然消费不了queue了.Queue不消费也算是日常问题了.淡定的先把流量切到另一个机房,让问题先恢复再说. 消息累积 然后就是看不消费的queue到哪去了,打开mq(消息中间件)控制台,全部累积到mq上了. 同时开发对笔者反映,只有这个queueu积累了,其它queue

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

体验链接:https://developer.aliyun.com/adc/scenario/fb1b72ee956a4068a95228066c3a40d6 实验简介 本教程将Demo演示使用java客户端发送消息和消费的应用场景 实验实操 第1节 如何发送和消费并发消息 并发消息,也叫普通消息,是相对顺序消息而言的,普通消息的效率最高.本教程将简单演示如何使用纯java client发送和消费消息. 1. 下载java代码demo(已下载则忽略操作) cd /data/demos git c

上一讲[RocketMQ]消息的拉取 消息消费 当RocketMQ进行消息消费的时候,是通过ConsumeMessageConcurrentlyService的submitConsumeRequest方法,将消息提交到线程池中进行消费,具体的处理逻辑如下: 如果本次消息的个数小于等于批量消费的大小consumeBatchSize,构建消费请求ConsumeRequest,直接提交到线程池中进行消费即可 如果本次消息的个数大于批量消费的大小consumeBatchSize,说明需要分批进行提交,每

公司的技术平台在和某券商对接IBM MQ消息中间件时,发送到MQ中的消息多出了消息头信息:RHF2,造成消息的接收处理不正常.在此记录此问题的处理方式. 在IBM MQ中提供了一个参数 targetClient,可以通过此参数来控制jms消息中是否启用该消息头.当采用jms 作为IBM MQ的client时,在消息目标(队列名或主题名)后添加该参数即可,格式为: topic:///{目标名}?targetClient=1 targetClient=1时:消息中不会包括RHF2消息头:target

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

MQ在发送消息的时候,设置的过期时间太短.(昨天项目上线遇到了,开发中也遇到一次.)谨记!!!

一.消息的顺序性 1.延迟队列:设置一个全局变量index,根据实际情况一次按照index++的逻辑一次给消息队列设置延迟时间段,可以是0.5s,甚至1s; 弊端:如果A,B,C..消息队列消费时间不一致或者出现网络延迟,就会存在后者比前者先消费完的场景: 2.统一消费端:当A消费成功后,通过ACK或者consummer-success通知B进行消费 弊端:降低了系统的吞吐量,需要更多的异常处理机制 3.RocketMQ采用轮询所有队列的方式来确定消息被发送到哪一个队列(负载均衡),比如下面示例

早上上班后得知,服务费未同步到代理商系统.查看draft_server系统生产环境的log,显示在往RabbitMQ推数据时出现异常:no route to host. 2019-07-29 01:30:00,136 INFO [pool-13-thread-30] 201154611 (AgentProfitProducer.java:32) - 代理商服务费入队 2019-07-29 01:31:01,713 INFO [org.springframework.amqp.rabbit.lis

目录 1 概述 2 主要结构体及方法 2.1 NSQD 2.2 tcpServer 2.3 protocolV2 2.4 clientV2 2.5 Topic 2.6 channel 3 启动过程 4 消费和生产过程 4.1 消息生产 4.2 消息消费 4.2 延迟消费 1 概述 NSQ包含3个组件: nsqd:每个nsq实例运行一个nsqd进程,负责接收生产者消息.向nsqlookupd注册.向消费者推送消息 nsqlookupd:集群注册中心,可以有多个,负责接收nsqd的注册信息,向消费者