RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 第一种:消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.

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?

rabbitmq 重复确认导致消息丢失 背景 rabbitmq 在应用场景中,大多采用工作队列 work-queue的模式. 在一个常见的工作队列模式中,消费者 worker 将不断的轮询从队列中拉取最新消息,当队列负载压力增大时允许添加多个worker 进行处理.然而执行一个任务可能需要相当的时长,这是由业务特性所决定的:如果 worker执行任务过程中出现异常甚至宕机,此时消息便会丢失,这是简单消息队列难以解决的问题. rabbitmq 采用了消息确认机制来防止此类问题,在该机制中,work

  1.发送方   为保证消息到达exchange,在这个过程中不丢失.  用事务或者发送方确认机制  见<RabbitMQ实战指南>4.8节 2.为保证消息不会因为到达exchange后,无法路由到任何一个队列而丢失       解决方案一:发送方发送消息时 令mandatory参数=true,用ReturnListener异步接收没有任何队列接收而返回给发送方的消息.  见<RabbitMQ实战指南>4.1.1节       解决方案二:给exchange指定一个备份交换器及对

转载请注明出处 0.目录 RabbitMQ-从基础到实战(1)— Hello RabbitMQ RabbitMQ-从基础到实战(3)— 消息的交换 1.简介 RabbitMQ中,消息丢失可以简单的分为两种:客户端丢失和服务端丢失.针对这两种消息丢失,RabbitMQ都给出了相应的解决方案. 2.防止客户端丢失消息 如图,生产者P向队列中生产消息,C1和C2消费队列中的消息,默认情况下,RabbitMQ会平均的分发消费给C1C2(Round-robin dispatching),假设一个任务的执行

消息堆积 解决方案: 增加消费者或后台相关组件的吞吐能力 增加消费的多线程处理 根据不同的业务实现不同的丢弃任务,选择不同的策略淘汰任务 默认情况下,RabbitMQ消费者为单线程串行消费,设置并行消费两个关键属性,他们设置的是对每个消费者在初始化的时候设置的并发消费者个数,prefetchCount 是每次一次性从broker中获取的待消费的消息个数. concurrentConsumer prefetchConcurrentConsumer  消息丢失 解决方案: 持久化 消息确认机制  

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参

前言 首先说一点,企业中最常用的实际上既不是RocketMQ,也不是Kafka,而是RabbitMQ. RocketMQ很强大,但主要是阿里推广自己的云产品而开源出来的一款消息队列,其实中小企业用RocketMQ的没有想象中那么多. 深层次的原因在于兔宝在中小企业普及更早,经受的考验也更久,很容易产生「回头客」,当初随RabbitMQ成长的一批人才如今大部分都已成为企业中的中坚骨干,技术选型亲睐RabbitMQ的几率就更高. 至于Kafka,主要还是用在大数据和日志采集方面,除了一些公司有特定的

消息确认机制 在之前异常处理部分就已经写了,对于consumer的异常退出导致消息丢失,可以时候consumer的消息确认机制.重复的就不说了,这里说一些不一样的. consumer的消息确认机制 当一个消费者收到一个快递,但是这个包裹是破损的,这时候一般会有以下选择 拒收快递,让快递员把快递寄回. (如果有多个consumer可能这条消息会到其它的consumer中,如果只有一个,那么下次获取还是可以拿到) 签收快递,然后偷偷的扔了(钱多任性) 拒收快递,联系商家再给我补发一个 下面是具体的方

 http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/19563091 RabbitMQ消息队列(一): Detailed Introduction 详细介绍 标签: 消息队列Message QueueRabbitMQ模块间通信系统内部通信 2014-02-20 20:13 79011人阅读 评论(11) 收藏 举报  分类: 架构探索(36)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   1. 历史 RabbitMQ是

1. 历史 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanced Message Queue )的开源实现.AMQP 的出现其实也是应了广大人民群众的需求,虽然在同步消息通讯的世界里有很多公开标准(如 COBAR的 IIOP ,或者是 SOAP 等),但是在异步消息处理中却不是这样,只有大企业有一些商业实现(如微软的 MSMQ ,IBM 的 Websphere MQ 等),因此,在 2006 年的 6 月,Cisco .Redhat.iMatix 等联合制定了 AMQP 的公开标

在前面的文章中提到了queue和consumer之间的消息确认机制:通过设置ack.那么Publisher能不到知道他post的Message有没有到达queue,甚至更近一步,是否被某个Consumer处理呢?毕竟对于一些非常重要的数据,可能Publisher需要确认某个消息已经被正确处理. 在我们的系统中,我们没有是实现这种确认,也就是说,不管Message是否被Consume了,Publisher不会去care.他只是将自己的状态publish给上层,由上层的逻辑去处理.如果Message

在前面的文章中提到了queue和consumer之间的消息确认机制:通过设置ack.那么Publisher能不到知道他post的Message有没有到达queue,甚至更近一步,是否被某个Consumer处理呢?毕竟对于一些非常重要的数据,可能Publisher需要确认某个消息已经被正确处理. 在我们的系统中,我们没有是实现这种确认,也就是说,不管Message是否被Consume了,Publisher不会去care.他只是将自己的状态publish给上层,由上层的逻辑去处理.如果Message

转载请注明出处 1.简介 RabbitMQ中,消息丢失可以简单的分为两种:客户端丢失和服务端丢失.针对这两种消息丢失,RabbitMQ都给出了相应的解决方案. 2.防止客户端丢失消息 如图,生产者P向队列中生产消息,C1和C2消费队列中的消息,默认情况下,RabbitMQ会平均的分发消费给C1C2(Round-robin dispatching),假设一个任务的执行时间非常长,在执行过程中,客户端挂了(连接断开),那么,该客户端正在处理且未完成的消息,以及分配给它还没来得及执行的消息,都将丢失.

小菜最近用到RabbitMQ,由于之前了解过其他消息中间件,算是有些基础,所以随手从网上搜了几篇文章,准备大概了解下RabbitMQ的消息模型,没想到网上文章千篇一律,写一大堆内容,就是说不明白到底怎么回事,真是逼小菜写博客… 首先说明本文只适合有消息中间件基础的读者,本文不会讲解基础概念,而是一针见血的指明RabbitMQ该怎么用,告诉读者RabbitMQ能做什么,而不是像网络上其他文章那样花里胡哨抓不住重点. 好了,直入正题. simple简单队列 这种队列,纯属RabbitMQ搞的一个花样

RabbitMQ消息队列 !!!  注意,保证服务器的内存足够,磁盘足够,以及删除/etc/hosts中没有用的dns解析 # 优点,能够保证消息数据持久化,不丢失,支持高并发 安装学习rabbitmq消息队列,配置好阿里云的yum源 1.yum -y install erlang rabbitmq-server 2.启动rabbitmq服务端 systemctl start rabbitmq-server 3.开启rabbitmq的web控制台 rabbitmq-plugins enable

1.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐

消息的交换 目录 RabbitMQ-从基础到实战(1)— Hello RabbitMQ RabbitMQ-从基础到实战(2)— 防止消息丢失 1.简介 在前面的例子中,每个消息都只对应一个消费者,即使有多个消费者在线,也只会有一个消费者接收并处理一条消息,这是消息中间件的一种常用方式. 另外一种方式,生产者生产一条消息,广播给一个或多个队列,所有订阅了这个队列的消费者,都可以消费这条消息,这就是消息订阅. 官方教程列举了这样一个场景,生产者发出一条记录日志的消息,消费者1接收到后写日志到硬盘,消

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

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