消费过程发生错误容易造成死循环 1.控制重发次数 2.try+catch+手动ack 3.try+catch+手动ack+死信队列(重试次数就失效了,因为捕捉确认后被打入了相应的死信队列) void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException;第一个参数deliveryTag:发布的每一条消息都会获得一个唯一的deliveryTag,(任何channel上发布的第一条消息的deliveryTag为1,此后的每一条

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起

系列目录 RabbitMQ 入门系列:1.MQ的应用场景的选择与RabbitMQ安装. RabbitMQ 入门系列:2.基础含义:链接.通道.队列.交换机. RabbitMQ 入门系列:3.基础含义:持久化.排它性.自动删除.强制性.路由键. RabbitMQ 入门系列:4.基础编码:官方SDK使用:链接创建.单例改造.发送消息.接收消息. RabbitMQ 入门系列:5.基础编码:交换机的进阶介绍及编码方式. RabbitMQ 入门系列:6.保障消息:不丢失:发送方.Rabbit存储端.接收方

出现错误的原因是消费端war没有启动成功, 但是zkClient和Dubbo的对应Thread启动了, web container无法加载对应的类, INFO: Initializing ProtocolHandler ["http-bio-8081"] Jun , :: PM org.apache.coyote.AbstractProtocol init INFO: Initializing ProtocolHandler ["ajp-bio-8010"] Jun

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

使用场景 消费端ACK和重回队列 消费端ACK使用场景: 1.消费端进行消费的时候,如果由于业务异常我们可以进行日志记录,然后进行补偿. 2.由于服务器宕机等严重问题,那我们就需要手工进行ACK保障消费端消费成功. 消费端的重回队列 消费端的重回队列是为了对没有处理成功的消息,把消息重新投递给broker 一般在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为false 创建生产者 package com.dwz.rabbitmq.ack; import java.io.IOException; im

消费端的手工ACK和NACK 消费端进行消费的时候,如果由于业务异常我们可以进行日志的记录,然后进行补偿. 如果由于服务器宕机等严重问题,那么我们就需要手工进行ACK保障消费端成功. 消费端重回队列 为了对没有处理成功的消息,把消息重新回递给Broker. 一般我们在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为false. //生产端代码 ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); connectionFactory

文章目录 Dubbo消费端直连提供者(开发调试) Dubbo服务只订阅(开发调试) Dubbo服务只注册 Dubbo消费端直连提供者(开发调试) Dubbo 官方文档: 用户指南 >> 示例 >> 直连提供者 注意点: 1. 直连提供者只需要在消费端设置,url指向本地的服务地址,如此便可以直接调用本地服务. 通过打断点本地调试,客户端可能回报错:"服务异常,异常代码:2:如有疑问:请联系管理员!",是正常的,因为我们断点拦截了,dubbo请求超时. 2. ${

问题详情 使用EPH获取Event Hub数据时,多次出现连接shutdown和LeaseLost的error  ,截取某一次的error log如: Time:2021-03-10 08:43:48.4650|NE:VSDN|Machine:RD0003FF01A8BE|Lv:INFO|ActivityId:|Msg:CdmEventProcessor Shutting Down. Partition '29', Reason: 'LeaseLost'. Time:2021-03-10 08:

文/朱季谦 某次在启动dubbo消费端时,发现无法从zookeeper注册中心获取到所依赖的消费者API,启动日志一直出现这样的异常提示 Failed to check the status of the service com.fte.zhu.api.testService. No provider available for the service com.fte.zhu.api.testService from the url zookeeper://127.0.0.1:2181/org.

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

通常WCF服务端异常的详细信息只有在调试环境下才暴露出来,但我目前有需求需要将一部分异常的详细信息传递到客户端,又需要保证一定的安全性. 最简单的办法当然是在服务端将异常捕获后,序列化传给客户端,但这样需要给服务段方法提供ref或out关键字支持,浪费,不漂亮,所以还是让服务器端抛出异常比较容易. <service name="HotelService.HotelService" behaviorConfiguration="ServiceExceptionBehavi

1.概念:SpringSecurity 安全访问 2.具体内容 所有的 Rest 服务最终都是暴露在公网上的,也就是说如果你的 Rest 服务属于一些你自己公司的私人业务,这样的结果会直接 导致你信息的泄漏,所以对于 Rest 访问,安全性是首要的因素. 2.1.配置安全验证 如果要想进行安全的验证处理,那么首先一定要先在服务的提供方上进行处理. 1. [microcloud-provider-dept-8001]修改 pom.xml 配置文件,追加 SpringSecurity 相关依赖包引入

本文借用dubbo.learn的Dubbo API方式来解释原理. 服务消费端泛化调用 前面我们讲解到,基于Spring和基于Dubbo API方式搭建简单的分布式系统时,服务消费端引入了一个SDK二方包,里面存放着服务提供端提供的所有接口类,之所以需要引入接口类是因为服务消费端一般是基于接口使用JDK代理实现远程调用的. 泛化接口调用方式主要在服务消费端没有API接口类及模型类元(比如入参和出参的POJO类)的情况下使用.其参数及返回值中没有对应的POJO类,所以所有POJO均转换为Map表示

Demo结构介绍 Demo使用Maven聚合功能,里面有三个模块,目录如下: 其中Consumer模块为服务消费者,里面TestConsumer和consumer.xml组成了基于Spring配置方式的服务调用,TestConsumerApi是基于Dubbo API方式的服务调用,TestConsumerApiGeneric是泛化方式的服务调用,TestConsumerAsync是异步调用的方式. 其中Provider模块为服务提供者,里面TestProvider和provider.xml组成了

spring cloud消费端调用服务提供者,有两种方式rest+ribbon和Feign,Feign是一个声明式的伪Http客户端更为简单易用,所以我们项目选用Feign作为服务通讯方式 项目有6个模块,A,B,C,D,E,F,模块之前必不可少的会存在相互调用的情况 问题来了.通过FeignClient的方式调用服务端,需要在消费端建立对服务端的调用的FeignClient接口 假如A和B都需要调用C. A调用C需要在A模块中建立一个C的FeignClient接口 B调用C也需要在B模块建立一

消费端跟服务端类似 注意点是dubbo:reference 和服务端的dubbo:service做区分 消费端主要是处理发送过来的请求

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: 1 package com.zxy.demo.rabbitmq; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.concurrent.TimeoutExcepti

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,

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)

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