本文转载自RabbitMq手动确认时的重试机制 消息手动确认模式的几点说明 监听的方法内部必须使用channel进行消息确认,包括消费成功或消费失败 如果不手动确认,也不抛出异常,消息不会自动重新推送(包括其他消费者),因为对于rabbitmq来说始终没有接收到消息消费是否成功的确认,并且Channel是在消费端有缓存的,没有断开连接 如果rabbitmq断开,连接后会自动重新推送(不管是网络问题还是宕机) 如果消费端应用重启,消息会自动重新推送 如果消费端处理消息的时候宕机,消息会自动推给其他

原文链接:要做重试机制,就只能选择 DelayQueue ?其实 RabbitMQ 它上它也行! 一.场景 最近研发一个新功能,后台天气预警:后台启动一条线程,定时调用天气预警 API,查询现有城市的相关天气预警信息,如果发现有预警或取消预警的信息,给指定预警部门配置的相关人员发送短信:而如果第一次发送失败,我们需要隔几分钟再重新发送,最多可以重发5次. 二.技术选型 1.JDK 原生 DelayQueue: 重试机制最简单的就是直接利用 JDK 提供的 DelayQyeye,而 DelayQu

转载地址:http://www.jianshu.com/p/6579e48d18ae http://www.jianshu.com/p/4112d78a8753 接这篇 在上文中,主要实现了可靠模式的consumer.而可靠模式的sender实现的相对简略,主要通过rabbitTemplate来完成.本以为这样的实现基本是没有问题的.但是前段时间做了一个性能压力测试,但是发现在使用rabbitTemplate时,会有一定的丢数据问题. 当时的场景是用30个线程,无间隔的向rabbitmq发送数据

转载地址http://www.jianshu.com/p/6579e48d18ae http://www.jianshu.com/p/4112d78a8753 接这篇 在上文中,主要实现了可靠模式的consumer.而可靠模式的sender实现的相对简略,主要通过rabbitTemplate来完成.本以为这样的实现基本是没有问题的.但是前段时间做了一个性能压力测试,但是发现在使用rabbitTemplate时,会有一定的丢数据问题. 当时的场景是用30个线程,无间隔的向rabbitmq发送数据,

在前面一章介绍了在.Net Core中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ,然后Consumer接收消息处理任务,如果我们发现一个Consumer

原文:(六)RabbitMQ消息队列-消息任务分发与消息ACK确认机制(PHP版) 在前面一章介绍了在PHP中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ

消费端在处理消息过程中可能会报错,此时该如何重新处理消息呢?解决方案有以下两种. 在redis或者数据库中记录重试次数,达到最大重试次数以后消息进入死信队列或者其他队列,再单独针对这些消息进行处理: 使用spring-rabbit中自带的retry功能: 第一种方案我们就不再详细说了,我们主要来看一下第二种方案,老规矩,先上代码: spring: rabbitmq: listener: simple: acknowledge-mode: auto # 自动ack retry: enabled:

以 Direct 类型的 交换机和 Queue 的 get 方法为例. producer.php // 连接设置 $conConfig = [ 'host' => '127.0.0.1', 'port' => 5672, 'login' => 'root', 'password' => 'root', 'vhost' => '/' ]; try { // RabbitMQ 连接实例 $con = new AMQPConnection($conConfig); // 发起连接

如果要手动ack,需要将Listener container 的 acknowledge 设置为manul,在消费消息的类中需实现ChannelAwareMessageListener接口. override onMessage(Message,Channel) 方法,之后channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),false); 具体的一些,可参见:http://m.blog.csdn.net/article

这里原来有一句话,触犯啦天条,被阉割!!!! 首先不去讨论我的日志组件怎么样.因为有些日志需要走网络,有的又不需要走网路,也是有性能与业务场景的多般变化在其中,就把他抛开,我们只谈消息RabbitMQ. 那么什么是RabbitMQ,它是用来解决什么问题的,性能如何,又怎么用?我会在下面一一阐述,如有错误,不到之处,还望大家不吝赐教. RabbitMQ简介 必须一提的是rabbitmq是由LShift提供的一个消息队列协议(AMQP)的开源实现,由以高性能.健壮以及可伸缩性出名的Erlang写成(

在spring cloud体系项目中,引入的重试机制保证了高可用的同时,也会带来一些其它的问题,如幂等操作或一些没必要的重试. 今天就来分别分析一下 FeignClient 和 Ribbon 重试机制的实现原理和区别,主要分为三点: 1)FeignClient重试机制分析 2)Ribbon重试机制分析 3)FeignClient和Ribbon重试机制的区别于联系 1)FeignClient 重试机制分析: FeignClient 重试机制的实现原理相对简单.首先看一下feignClient处理请

概述 在 Rabbitmq 中我们可以通过持久化来解决因为服务器异常而导致丢失的问题,除此之外我们还会遇到一个问题:生产者将消息发送出去之后,消息到底有没有正确到达 Rabbit 服务器呢?如果不错得数处理,我们是不知道的,(即 Rabbit 服务器不会反馈任何消息给生产者),也就是默认的情况下是不知道消息有没有正确到达; 导致的问题:消息到达服务器之前丢失,那么持久化也不能解决此问题,因为消息根本就没有到达 Rabbit 服务器! RabbitMQ 为我们提供了两种方式 : 1. 通过 AMQ

项目开源地址:https://github.com/tangxuehua/enode 上一篇文章,简单介绍了enode框架中消息队列的设计思路,本文介绍一下enode框架中关系消息的重试机制的设计思路. 对于一个EDA架构为基础的框架,核心就是消息驱动,然后基于最终一致性的原则.所以,非常重要的一点是,如果消息一次执行不成功,那该怎么办?我能想到的对策就是消息的重试.我发现,这篇文章比较难写,因为感觉要把复杂的事情清晰的表达出来,感觉确实不容易.说到重试,那什么是消息的重试呢?怎么重试呢?我这里

Dubbo 重试机制 通过前面 Dubbo 服务发现&引用 的分析,我们知道,Dubbo 的重试机制是通过 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverClusterInvoker 来实现的: public Result doInvoke(Invocation invocation, final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcExce

场景 发布微服务的操作一般都是打完新代码的包,kill掉在跑的应用,替换新的包,启动. spring cloud 中使用eureka为注册中心,它是允许服务列表数据的延迟性的,就是说即使应用已经不在服务列表了,客户端在一段时间内依然会请求这个地址.那么就会出现请求正在发布的地址,而导致失败. 我们会优化服务列表的刷新时间,以提高服务列表信息的时效性.但是无论怎样,都无法避免有那么一段时间是数据不一致的. 所以我们想到一个办法就是重试机制,当a机子在重启时,同个集群的b是可以正常提供服务的,如果有

基础用法 Volley为开发者提供了可配置的超时重试机制,我们在使用时只需要为我们的Request设置自定义的RetryPolicy即可. 参考设置代码如下: int DEFAULT_TIMEOUT_MS = 10000; int DEFAULT_MAX_RETRIES = 3; StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.GET, url, new Response.Listener<String>() { @

Ribbon超时与Hystrix超时问题,为了确保Ribbon重试的时候不被熔断,我们就需要让Hystrix的超时时间大于Ribbon的超时时间,否则Hystrix命令超时后,该命令直接熔断,重试机制就没有任何意义了. service-hi: ribbon: ReadTimeout: 2000 ConnectTimeout: 1000 MaxAutoRetries: 1 MaxAutoRetriesNextServer: 1     hystrix: command: default: exec

Ribbon超时与Hystrix超时问题,为了确保Ribbon重试的时候不被熔断,我们就需要让Hystrix的超时时间大于Ribbon的超时时间,否则Hystrix命令超时后,该命令直接熔断,重试机制就没有任何意义了. hystrix: command: default: execution: timeout: enabled: true isolation: thread: timeoutInMilliseconds: 8000 从上面的配置来说,ribbon超时配置为2000,请求超时后,该

一.Consumer 批量消费(推模式) 可以通过 consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);//每次拉取10条 这里需要分为2种情况 Consumer端先启动 Consumer端后启动.   正常情况下:应该是Consumer需要先启动 注意:如果broker采用推模式的话,consumer先启动,会一条一条消息的消费,consumer后启动会才用批量消费 Consumer端先启动 1.Consumer.java package quickstart

nginx的重试机制 现在对外服务的网站,很少只使用一个服务节点,而是部署多台服务器,上层通过一定机制保证容错和负载均衡. nginx就是常用的一种HTTP和反向代理服务器,支持容错和负载均衡. nginx的重试机制就是容错的一种. 在nginx的配置文件中,proxy_next_upstream项定义了什么情况下进行重试,官网文档中给出的说明如下:--------------------- Syntax: proxy_next_upstream error | timeout | invali