一条消费成功被消费经历了生产者->MQ->消费者,因此在这三个步骤中都有可能造成消息丢失. 一 消息生产者没有把消息成功发送到MQ 1.1 事务机制 AMQP协议提供了事务机制,在投递消息时开启事务支持,如果消息投递失败,则回滚事务. 自定义事务管理器 @Configuration public class RabbitTranscation { @Bean public RabbitTransactionManager rabbitTransactionManager(ConnectionF

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

原文链接(作者一个人):https://juejin.im/post/5d468591f265da03b810427e 工作中经常用到消息中间件来解决系统间的解耦问题或者高并发消峰问题,但是消息的可靠性如何保证一直是个很大的问题,什么情况下消息就不见了?如何防止消息丢失?下面通过这篇文章,我们就聊聊RabbitMQ 消息可靠性如何解决的? 本文分三部分说明 RabbitMQ 消息丢失场景有哪些? 如何避免消息丢失? 如何设计部署消息中间件保证消息可靠性? RabbitMQ 消息丢失场景有哪些?

人生终将是场单人旅途,孤独之前是迷茫,孤独过后是成长. 楔子 本篇是消息队列RabbitMQ的第四弹. RabbitMQ我已经写了三篇了,基础的收发消息和基础的概念我都已经写了,学任何东西都是这样,先基础的上手能用,然后遇到问题再去解决,无法理解就去深入源码,随着时间的积累对这一门技术的理解也会随之提高. 基础操作已经熟练后,相信大家不可避免的会生出向那更高处攀登的心来,今天我就罗列一些RabbitMQ比较高级的用法,有些用得到有些用不上,但是一定要有所了解,因为大部分情况我们都是面向面试学习~

当我们的系统中引入了MQ之后,不得不考虑的一个问题是如何保证消息的顺序性,这是一个至关重要的事情,如果顺序错乱了,就会导致数据的不一致.       比如:业务场景是这样的:我们需要根据mysql的binlog日志同步一个数据库的数据到另一个库中,加如在binlog中对同一条数据做了insert,update,delete操作,我们往MQ顺序写入了insert,update,delete操作的三条消息,那么根据分析,最终同步到另一个库中,这条数据是被删除了的.但是,如果这三条消息不是按照inse

目录 生产者丢失消息 代码模拟 事务 confirm模式确实 数据退回监听 MQ事务相关软文推荐 MQ丢失信息 消费者丢失信息 之前我们简单介绍了rabbitmq的功能.他的作用就是方便我们的消息解耦.紧接着问题就会暴露出来.解耦就设计到双方系统不稳定问题.在mq中有生产者.mq.消费者三个角色.其中一个角色down机或者重启后.就设计到消息的丢失问题. 因为MQ整个消息周期设计到上述的三个角色,所以我们从这个三个角色开始讨论丢失数据的情况.并如何解决 生产者丢失消息 在生产数据程序中,消息已经

一.可靠性问题分析 消息的可靠性投递是使用消息中间件不可避免的问题,不管是使用哪种MQ都存在这种问题,接下来要说的就是在RabbitMQ中如何解决可靠性问题:在前面 在前面说过消息的传递过程中有三个对象参与分别是:生产者.RabbitMQ(broker).消费者:接下来就是要围绕这三个对象来分析消息在传递过程中会在哪些环节出来可靠性问题: RabbitMQ消息的可靠性投递主要两种实现: 1.通过实现消费的重试机制,通过@Retryable来实现重试,可以设置重试次数和重试频率: 2.生产端实现消

参考:https://www.imooc.com/article/49814 发送消息的时候,加上messageId字段,数据库记录消息日志表 ,插入的时候为发送中 当收到消息的时候,更改为已发送 ,定时任务进行重试超时未变为已发送消息的日志记录

有很多人问过我这么一类问题:RabbitMQ如何确保消息可靠?很多时候,笔者的回答都是:说来话长的事情何来长话短说.的确,要确保消息可靠不只是单单几句就能够叙述明白的,包括Kafka也是如此.可靠并不是一个绝对的概念,曾经有人也留言说过类似全部磁盘损毁也会导致消息丢失,笔者戏答:还有机房被炸了也会导致消息丢失.可靠性是一个相对的概念,在条件合理的范围内系统所能确保的多少个9的可靠性.一切尽可能的趋于完美而无法企及于完美. 我们可以尽可能的确保RabbitMQ的消息可靠.在详细论述RabbitMQ

原文:RabbitMQ消息可靠性分析 - 简书 有很多人问过我这么一类问题:RabbitMQ如何确保消息可靠?很多时候,笔者的回答都是:说来话长的事情何来长话短说.的确,要确保消息可靠不只是单单几句就能够叙述明白的,包括Kafka也是如此.可靠并不是一个绝对的概念,曾经有人也留言说过类似全部磁盘损毁也会导致消息丢失,笔者戏答:还有机房被炸了也会导致消息丢失.可靠性是一个相对的概念,在条件合理的范围内系统所能确保的多少个9的可靠性.一切尽可能的趋于完美而无法企及于完美.我们可以尽可能的确保Rabb

原文地址 https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/60875666/ 消息的可靠性是RabbitMQ的一大特色,那么RabbitMQ是如何保证消息可靠性的呢——消息持久化. 为了保证RabbitMQ在退出或者crash等异常情况下数据没有丢失,需要将queue,exchange和Message都持久化. queue的持久化queue的持久化是通过durable=true来实现的. 一般程序中这么使用: Connection connect

消息的可靠性是RabbitMQ的一大特色,那么RabbitMQ是如何保证消息可靠性的呢——消息持久化. 为了保证RabbitMQ在退出或者crash等异常情况下数据没有丢失,需要将queue,exchange和Message都持久化. queue的持久化queue的持久化是通过durable=true来实现的. 一般程序中这么使用: Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connec

1.RabbitMQ的消息持久化处理,消息的可靠性是 RabbitMQ 的一大特色,那么 RabbitMQ 是如何保证消息可靠性的呢——消息持久化. 2.autoDelete属性的理解. 1).@Queue: 当autoDelete属性设置到该注解的时候,含义即是,当所有消费者客户端连接断开后,是否自动删除队列,当设置值是true的时候删除该队列,当值是false的时候不删除该队列. 2).@Exchange:当autoDelete属性设置到该注解的时候,含义即是,当所有绑定队列都不在使用时,是

rabbitmq如何保证消息的可靠性 1.保证消息不丢失 1.1.开启事务(不推荐) 1.2.开启confirm(推荐) 1.3.开启RabbitMQ的持久化(交换机.队列.消息) 1.4.关闭RabbitMQ的自动ack(改成手动) 2.保证消息不重复消费 2.1.幂等性(每个消息用一个唯一标识来区分,消费前先判断此标识有没有被消费过,若已消费过,则直接ACK) rabbitmq如何保证消息的顺序性 将消息放入同一个交换机,交给同一个队列,这个队列只有一个消费者,这个消费者只允许同时开启一个线

前言 RabbitMQ虽然有对队列及消息等的一些持久化设置,但其实光光只是这一个是不能够保障数据的可靠性的,下面我们提出这样的质疑: (1)RabbitMQ生产者是不知道自己发布的消息是否已经正确达到服务器呢,如果中间发生网络异常等情况呢?消息必然会丢失! (2)RabbitMQ如果没有设置队列持久化,RabbitMQ服务器重后队列的元数据会丢失,消息自然也会丢失! (3)RabbitMQ如果消费者设置自动确认,即autoAck为true,那么不管消费者发生什么情况,该消息会自动从队列中移除,实

RabbitMQ流程简介(带Exchange) RabbitMQ使用一些机制来保证可靠性,如持久化.消费确认及发布确认等. 先看以下这个图: P为生产者,X为中转站(Exchange),红色部分为消息队列,C1.C2为消费者. 整个流程分成三部分:第一,生产者生产消息,发送到中转站:第二,中转站按定义的规则转发消息到消息队列:第三,消费者从消息队列获取消息进行消费(处理). RabbitMQ消息可靠性分析和应用 应用代码均使用C#客户端代码实现. 一.发布确认 生产者生产消息,发送到中转站的过程

消息中间件的可靠性是指对消息不丢失的保障程度:而消息中间件的可用性是指无故障运行的时间百分比,通常用几个 9 来衡量.不存在绝对的可靠性只能尽量趋向完美.并且通常可靠性也意味着影响性能和付出更大的成本,因此实际应用时还要根据业务需求,对真正关键的信息来做可靠性保证,并要从生产者.消息队列.消费者三个维度来努力. 1.生产者发送信息的可靠性  生产者客户端发送出去之后可以发生网络丢包.网络故障等造成消息丢失.一般情况下如果不采取措施,生产者无法感知消息是否已经正确无误的发送到交换器中.如果消息在传

1. 前情回顾 RabbitMQ使用教程(一)RabbitMQ环境安装配置及Hello World示例 RabbitMQ使用教程(二)RabbitMQ用户管理,角色管理及权限设置 RabbitMQ使用教程(三)如何保证消息99.99%被发送成功? 在上一篇博客中,我们讲解了如何通过RabbitMQ的生产者确认机制,保证消息尽可能的成功的发送到RabbitMQ服务器,这只是从源头降低了消息丢失的几率,并没有真正解决之前提到的问题:如何保证RabbitMQ异常情况(人为重启.异常宕机等)下,队列和消

http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/53971296 下面主要从队列.消息发送.消息接收方面了解消息传递过的一些可靠性处理. 1.队列 消费者是无法订阅或者获取不存在的MessageQueue中信息.消息被Exchange接受以后,如果没有匹配的Queue,则会被丢弃. 声明一个队列 channel.queueDeclare(queue, durable, exclusive, autoDelete, arguments) durab

RabbitMQ和Kafka都提供持久的消息保证.两者都提供至少一次和至多一次的保证,另外,Kafka在某些限定情况下可以提供精确的一次(exactly-once)保证. 让我们首先理解一下上述术语的含义: 至多一次投递:消息绝对不会被重复投递,但是消息可能丢失 至少一次投递:消息绝对不会被丢失,但是有可能重复被消费 精确的一次投递:消息系统的圣杯.所有的消息精确的被投递一次. “投递”貌似不是准确的语言描述,“处理”才是.无论怎么描述,我们关心的是,消费者能否处理消息,以及处理的次数.但是使用