场景 消费者接受消息,进行一系列处理,但是由于某些原因处理过程中该消费者的抛出了异常,并且不捕获(直接 throws IOException 抛出去): 由于抛出了IOException,那么这条消息就会再次被发送到该队列,消费者就再次收到,而消费者抛出异常,该消息又会入队……所以就形成了一个死循环(除非不再有类似IO的异常),那么控制台日志就一直打印该消费者的抛出异常. 下面模拟消费者收到一条消息,抛出IOException 没有捕获 控制台一直抛出异常,打印堆栈 就算把这个消费者停了,然后再

mq系列文章 对mq了解不是很多的,可以看一下下面两篇文章: 聊聊mq的使用场景 聊聊业务系统中投递消息到mq的几种方式 聊聊消息消费的几种方式 如何确保消息至少消费一次 如何保证消息消费的幂等性 本章内容 从消费者的角度出发,分析一下消息消费的两种方式: push方式 pull方式 push方式 消息消费的过程: mq接收到消息 mq主动将消息推送给消费者(消费者需提供一个消费接口) mq属于主动方,消费者属于一种被动消费,一旦有消息到达mq,会触发mq推送机制,将消息推送给消费者,不管消费者

消息无序产生的原因 消息队列,既然是队列就能保证消息在进入队列,以及出队列的时候保证消息的有序性,显然这是在消息的生产端(Producer),但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer),尽管消费端在拉取消息时是有序的,但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序. 场景分析 先后两次修改了商品信息,消息A和消息B先后同步写入MySQL,接着异步写入消息队列中发送消息,此时消息队列生产端(Producer)按时序先后发出了A和B两条消息(消息A先发出,消息B后发出)

我们有一个处理消息的方法. 在处理消息的时候出现了异常,那出现异常后这个消息会怎么处理呢. 根据我们的实际情况的观察,如果出现了异常. 但是你没有捕获或者处理异常,这个消息会一直存在,并且你的系统会持续报告异常. 所以在你的系统中有要捕获异常,并且进行正确的处理. https://blog.ossez.com/archives/3087

点赞再看,养成习惯,微信搜索[三太子敖丙]关注这个互联网苟且偷生的工具人. 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录,有一线大厂面试完整考点.资料以及我的系列文章. 前言 前段时间敖丙不是在复习嘛,很多小伙伴也想要我的复习路线,以及我自己笔记里面的一些知识点,好了,丙丙花了一个月的时间,整整一个月啊,给大家整理出来了. 一上来我就放个大招好吧,我的复习脑图,可以说是全得不行,为了防止被盗图,我加了水印哈. 这期看下去你会发现很硬核,而且我会持续更新,

文章很长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 资源宝库: Java程序员必备 网盘资源大集合 价值>1000元 随便取 GO->[博客园总入口 ] 独孤九剑:Netty灵魂实验 : 本地 100W连接

一次 RocketMQ 顺序消费延迟的问题定位 问题背景与现象 昨晚收到了应用报警,发现线上某个业务消费消息延迟了 54s 多(从消息发送到MQ 到被消费的间隔): 2021-06-30T23:12:46.756 message processing is incredibly delayed! (Current delay time: 54725, incredible delay count in 10 seconds: 5677) 查看 RocketMQ 的监控,发现确实发生了比较多的消息

一.RabbitMQ 是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议. MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术.排队指的是应用程序通过 队列来通信.队列的使用除去了接收和发

前情 出现了重复消费的问题,同一个消息被重复消费了多次,导致了用户端收到了多条重复的消息,最终排查发现,是因为消费者在处理消息的方法onMessage中有异常没有捕获到,导致异常上抛,被consumeMessage捕获并判定为消费失败,从而放到了重试队列当中进行重试,下面我们就来看看RocketMq中会引起消息重试的两种情况,内部异常和消费超时. 源码 在Consumer中处理消息时,会在消费完消息后判断消费的总时长,如果比超时时间要长则返回TIME_OUT,注意这里的超时是在consumeMe

消息队列 1.1 什么是消息队列 我们可以把消息队列比作是一个存放消息的容器,当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用.消息队列是分布式系统中重要的组件,使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰.降低系统耦合性.目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,Kafka,RocketMQ. 1.2 为什么要用消息队列 使用消息队列主要有两点好处: 1.通过异步处理提高系统性能(削峰.减少响应所需时间; 2.降低系统耦合性.[结合你自己的项目来回答] 1.2.1 通过

目录 1:什么场景使用了mq?直接掉接口不行吗? 2:用消息队列都有什么优点和缺点? 3:Kafka.ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ 都有什么区别? 4:那你们是如何保证消息队列的高可用的? 5:如何保证消息不被重复消费啊?如何保证消费的时候是幂等的啊? 6:如何保证消息的可靠性传输啊?要是消息丢失了怎么办啊? 7:那如何保证消息的顺序性? 8:如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?有几百万消息持续积压几小时,说说怎么解决? 9:如果让你写一个

前言: RabbitMQ相关知识请参考: https://www.jianshu.com/p/cc3d2017e7b3 Linux安装RabbitMQ请参考: https://www.jianshu.com/p/ee9f7594212b Windows安装RabbitMQ请参考: https://www.jianshu.com/p/c7726ba4b046 一.先扔一张图 说明: 本文涵盖了关于RabbitMQ很多方面的知识点, 如: 消息发送确认机制 消费确认机制 消息的重新投递 消费幂等性,

本系列故事的所有案例和解决方案只是笔者以前在互联网工作期间的一些事例,仅供大家参考,实际操作应该根据业务和项目情况设计,欢迎大家留言提出宝贵的意见 背景 小王和小明分别维护分布式系统中A.b两个服务,有一个场景是 A服务会向B服务通过MQ发送事件并且推送用户信息,然后B服务保存用户信息. 有一天,小王和小明因为一件事讨论得热火朝天.互不相让,事情由来如下: 风控部的童鞋找小明说在B服务的数据库找不到一些用户资料 小明经过排查,B服务表里确实没有这批用户的数据,在日志里偶尔看到了一些Redis连接

思路: 1.利用redis内部的串行执行特性,使用getandset()处理分布式问题; 2.注解提供入参选择,通过数据抽取后计算MD5值,实现业务性值的冥等: 代码区: 1.注解 1 /** 2 * 功能描述:MQ简单冥等性处理 3 * 作者:唐泽齐 4 */ 5 @Documented 6 @Target({ 7 ElementType.METHOD 8 }) 9 @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) 10 public @interface MqPitfa

版权声明:本文由王亮原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/214 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 现象 长期运营中发现部署了flume集群的磁盘满,经过排查发现flume的日志目录导致. 具体问题 具体看flume的大文件日志发现,某个MySQL相关的sink持续抛出异常,打印了大量的日志 分析过程 根据这个异常信息(exception)即:com.mysql.j

背景:这篇文章还是很全面的,但是很杂乱 后面慢慢整理吧! 1 MQ 消息队列+发送队列+消息通道 接收通道名称与发送端的发送通道名称要一致,修改通道信息后要执行 start channle(chlname) 重启通道.常用的MQ命令 66.0.42.240 用户 mqm/mqm88.0.52.40 mq队列服务器:mqm/1qaz2wsx二代:88.0.65.91 vlog/1qaz2wsx监控:/cnaps/maintain/bin管理台:admin/698825 240环境:admin/12

1.MQ服务器崩溃调节: 今天具安卓前端反应, 从昨天下午开始线上服务器使用 电话号码登陆和 使用电话号码注册功能不能使用, 经过前端仔细排查怀疑是后端问题,之后经过与ios前端 确认, 定位为后端服务器问题. 分析问题: 昨天下午之前未发生问题, 期间未改动过代码, 应该是服务器问题. 通过查询 硬盘占有量 和 cup占有率等 常规手段 没有定位到服务器异常. 之后考虑为数据库异常,因为安卓模拟器上返回信息为手机号未注册, 将本地代码数据库连接上 生产环境数据库, 和安卓前端进行联调, 发现返

通过之前Spring Cloud系列教程中的<Spring Cloud构建微服务架构:服务容错保护(Hystrix服务降级)>一文,我们已经知道如何通过Hystrix来保护自己的服务不被外部依赖方拖垮的情况.但是实际使用过程中经常碰到开发反应"莫名"触发了降级逻辑的情况.为了更精准的定位触发原因,或是在降级逻辑中需要根据不同的异常做不同的处理时,在降级方法中,我们希望可以获取到主逻辑中抛出的异常信息.接下来就来介绍一下Hystrix两种不同实现方式中如何在降级逻辑中获取异常

功能特性: 应用场景: 消息队列 MQ 可应用于如下几个场景: 分布式事务 在传统的事务处理中,多个系统之间的交互耦合到一个事务中,响应时间长,影响系统可用性.引入分布式事务消息,交易系统和消息队列之间,组成一个事务处理,能保证分布式系统之间数据的最终一致.:下游业务系统(购物车.积分.其他)相互隔离,并行处理. 实时计算 通过消息队列(MQ),将源端不停产生的数据实时流入到计算引擎,实现实时计算.可采用如下计算引擎:Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner

一.缘起 MQ消息必达,架构上有两个核心设计点: (1)消息落地 (2)消息超时.重传.确认 再次回顾消息总线核心架构,它由 发送端.服务端.固化存储.接收端 四大部分组成. 为保证消息的可达性,超时.重传.确认机制可能导致消息总线.或者业务方收到重复的消息,从而对业务产生影响. 举个栗子: 购买会员卡,上游支付系统负责给用户扣款,下游系统负责给用户发卡,通过MQ异步通知.不管是上半场的ACK丢失,导致MQ收到重复的消息,还是下半场ACK丢失,导致购卡系统收到重复的购卡通知,都可能出现,上游扣了

mq使用场景.不丢不重.时序性.削峰 参考: http://zhuanlan.51cto.com/art/201704/536407.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/201703/535090.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/201704/536306.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/201611/521602.htm http://zhuanlan.51cto.com/art/20161