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.

上篇写了掌握Rabbitmq几个重要概念,从一条消息说起,这篇来总结关于消息丢失让人头痛的事情.网络故障.服务器重启.硬盘损坏等都会导致消息的丢失.消息从生产到消费主要结果以下几个阶段如下图. ①生产阶段,生产者创建消息,经过网络发送到rabbit服务器 ②消息存储阶段,首先被发送到交换器然后经过路由算法,到达队列,等待被拉取消费 ③消费阶段,消费者经过网络从rabbit服务器拉取消息进行消费 这三个阶段都有可能消息丢失,下面一一分析. 消息存储阶段 正常情况下,我们使用BasicPublish

一.消息为什么丢失 RabbitMQ默认情况下的交换机和队列以及消息是非持久化的,也就是说在服务器重启或者宕机恢复后,之前创建的交换机和队列都将不复存在,之前未消费的消息也就消失不见了.原因在于每个队列和交换机的durable属性.该属性默认情况是false,它决定了RabbitMQ是否需要在崩溃或者重启之后重新创建队列(或者交换机). 二.持久化交换机和队列 将交换机和队列的durable属性设置为true,这样你就不需要在服务器断电后重新创建队列和交换机了.你也许会认为把队列和交换机的dur

前言:实际项目中经常遇到消息消费失败了,要进行消息的重发.比如支付消息消费失败后,要分不同时间段进行N次的消息重发提醒. 本文模拟场景 当金额少于100时,消息消费成功 当金额大于100,小于200时,会进行3次重发,第一次1秒:第二次2秒:第三次3秒. 当金额大于200时,消息消费失败,会进行5次重发,第一次1秒:第二次2秒:第三次3秒:第四次4秒:第五次5秒.重试五次后,消息自动进入死信队列,在死信队列存活60秒后消失. 代码实例 特别注意代码与配置文件中的注释,各个使用说明都已经详细写在配

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

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

每个Consumer可能需要一段时间才能处理完收到的数据.如果在这个过程中,Consumer出错了,异常退出了,而数据还没有处理完成,那么 非常不幸,这段数据就丢失了. 因为我们采用no-ack的方式进行确认,也就是说,每次Consumer接到数据后,而不管是否处理完 成,RabbitMQ Server会立即把这个Message标记为完成,然后从queue中删除了. 如果一个Consumer异常退出了,它处理的数据能够被另外的Consumer处理,这样数据在这种情况下就不会丢失了(注意是这种情况

1.背景引入 在使用消息中间件(rabbitmq)时,令开发者最头痛的就是防止消息丢失问题,而消息丢失可能发生的位置主要为三种,分别为(1)消息发送到MQ中消费者消费未成功时突然宕机:(2)消息发送到MQ中MQ集群整体宕机:(3)消息发送到队列但未持久化到磁盘前MQ集群整体宕机 2.解决消息发送到MQ中消费者消费未成功时宕机问题 对于稍微了解RabbitMQ的开发者而言一定会知道RabbitMQ中ack消息确认机制,默认情况下只要消息从队列中发送到消费者,队列就会将消息删除,此时将会出现以上所说

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

一:确认种类 RabbitMQ的消息确认有两种. 一种是消息发送确认.这种是用来确认生产者将消息发送给交换器,交换器传递给队列的过程中,消息是否成功投递.发送确认分为两步,一是确认是否到达交换器,二是确认是否到达队列. 第二种是消费接收确认.这种是确认消费者是否成功消费了队列中的消息. 二:消息发送确认 (1)ConfirmCallback 通过实现ConfirmCallBack接口,消息发送到交换器Exchange后触发回调. 使用该功能需要开启确认,spring-boot中配置如下: spr

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

由于生产者和消费者不直接通信,生产者只负责把消息发送到队列,消费者只负责从队列获取消息(不管是push还是pull). 消息被"消费"后,是需要从队列中删除的.那怎么确认消息被"成功消费"了呢? 是消费者从队列获取到消息后,broker 就从队列中删除该消息? 那如果消费者收到消息后,还没来得及"消费"它,或者说还没来得及进行业务逻辑处理时,消费者所在的信道或者连接因某种原因断开了, 那这条消息岂不是就被无情的抛弃了... 我们更期望的是,消费者

1.什么是消息确认ACK. 答:如果在处理消息的过程中,消费者的服务器在处理消息的时候出现异常,那么可能这条正在处理的消息就没有完成消息消费,数据就会丢失.为了确保数据不会丢失,RabbitMQ支持消息确定-ACK. 2.ACK的消息确认机制. 答:ACK机制是消费者从RabbitMQ收到消息并处理完成后,反馈给RabbitMQ,RabbitMQ收到反馈后才将此消息从队列中删除. 如果一个消费者在处理消息出现了网络不稳定.服务器异常等现象,那么就不会有ACK反馈,RabbitMQ会认为这个消息没

1):什么是消息确认ACK. 答:如果在处理消息的过程中,消费者的服务器在处理消息的时候出现异常,那么可能这条正在处理的消息就没有完成消息消费,数据就会丢失.为了确保数据不会丢失,RabbitMQ支持消息确定-ACK. 2):ACK的消息确认机制. 答:ACK机制是消费者从RabbitMQ收到消息并处理完成后,反馈给RabbitMQ,RabbitMQ收到反馈后才将此消息从队列中删除. 如果一个消费者在处理消息出现了网络不稳定.服务器异常等现象,那么就不会有ACK反馈,RabbitMQ会认为这个消

本文只针对springboot整合rabbitmq的消息防丢失,话不多说,上干货.... 设置发送mq消息不丢失实现思路 执行的方案: 第一步,要对队列,消息以及交换机进行持久化操作(保存到物理磁盘中) 因为mq消息默认是保存在内存中 交换机我们在声明的时候可以进行持久化 @Bean(EX_BUYING_ADDPOINTUSER) public Exchange EX_BUYING_ADDPOINTUSER(){ return ExchangeBuilder.directExchange(EX_

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

一.Routing(路由) (using the Java client) 在前面的学习中,构建了一个简单的日志记录系统,能够广播所有的日志给多个接收者,在该部分学习中,将添加一个新的特点,就是可以只订阅一个特定的消息源,也就是说能够直接把关键的错误日志消息发送到日志文件保存起来,不重要的日志信息文件不保存在磁盘中,但是仍然能够在控制台输出,那么这便是我们这部分要学习的消息的路由分发机制. 二.Bindings(绑定) 在前面的学习中已经创建了绑定(bindings),代码如下: channel

在上篇<RabbitMQ-高效的Work模式>中,我们了解了Work模型,该模型包括一个生产者,一个消息队列和多个消费者. 我们已经通过实例看出消息队列中的消息是如何被一个或者多个消费者消费的了,但是对于具体的实现细节和原理并没有介绍.这篇就来详细介绍下在消息派发这个过程中还有那些我们需要关注的点和细节. 这篇主要讨论细节都集中在接收端,我们还是来看下上篇中,接收端的代码实现 package com.ximalaya.openapi.rabbitmq.work; import com.rabb

在之前的有关线程,进程的博客中,我们介绍了它们各自在同一个程序中的通信方法.但是不同程序,甚至不同编程语言所写的应用软件之间的通信,以前所介绍的线程.进程队列便不再适用了:此种情况便只能使用socket编程了,然而不同程序之间的通信便不再像线程进程之间的那么简单了,要考虑多种情况(比如其中一方断线另一方如何处理:消息群发,多个程序之间的通信等等),如果每遇到一次程序间的通信,便要根据不同情况编写不同的socket,还要维护.完善这个socket这会使得编程人员的工作量大大增加,也使得程序更易崩溃

转自:http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. Topolog