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

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 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

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

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

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

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

使用同步模式的时候,有3种状态保证消息被安全生产,在配置为1(只保证写入leader成功)的话,如果刚好leader partition挂了,数据就会丢失.还有一种情况可能会丢失消息,就是使用异步模式的时候,当缓冲区满了,如果配置为0(还没有收到确认的情况下,缓冲池一满,就清空缓冲池里的消息),数据就会被立即丢弃掉. 在数据生产时避免数据丢失的方法: 只要能避免上述两种情况,那么就可以保证消息不会被丢失.就是说在同步模式的时候,确认机制设置为-1,也就是让消息写入leader和所有的副本.还有,

一.如何保证百万级写入速度: 目录 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 2.零拷贝技术 3.最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理,这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点. Kafka是高吞吐低延迟的高并发.高性能的消息中间件,在大数据领域有极为广泛的运用.配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万.上百万的超高并发写入. 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来一点一点说一下. 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数据都会往

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?

1.mq原则 数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决:不能少,就是说不能丢失数据.如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的. 2.丢失数据场景 丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了.下面从rabbitmq和kafka分别说一下,丢失数据的场景, (1)rabbitmq A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了. B:rabbit

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发

在企业应用系统领域,会面对不同系统之间的通信.集成与整合,尤其当面临异构系统时,这种分布式的调用与通信变得越发重要.其次,系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的地方,比如发送短信,邮件提醒,更新文章阅读计数,记录用户操作日志等等,如果实时处理的话,在用户访问量比较大的情况下,对系统压力比较大. 面对这些问题,我们一般会将这些请求,放在消息队列中处理:异构系统之间使用消息进行通讯.消息传递相较文件传递与远程过程调用(RPC)而言,似乎更胜一筹,因为它具有更好的平台无关性,并能

本文转载来自 [http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-RabbitMQ.html]写的很详细. 文件安装包官方DEMO下载地址是:http://pan.baidu.com/s/1c1vgdiC 在企业应用系统领域,会面对不同系统之间的通信.集成与整合,尤其当面临异构系统时,这种分布式的调用与通信变得越发重要.其次,系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的地方,比如发送短信,邮件提醒,更新文章阅读计数,记录用户操作日志等等,如果

转载地址:http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/4227535.html .NET 环境中使用RabbitMQ   在企业应用系统领域,会面对不同系统之间的通信.集成与整合,尤其当面临异构系统时,这种分布式的调用与通信变得越发重要.其次,系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的地方,比如发送短信,邮件提醒,更新文章阅读计数,记录用户操作日志等等,如果实时处理的话,在用户访问量比较大的情况下,对系统压力比较大. 面对这些问题,我们一般会将这些请求,

消息分发 在[RabbitMQ] HelloWorld中我们写了发送/接收消息的程序.这次我们将创建一个Work Queue用来在多个消费者之间分配耗时任务. Work Queues(又称为:Task Queues)的主要思想是:尽可能的减少执行资源密集型任务时的等待时间.我们将任务封装为消息并发送到队列,在后台的工作进程将弹出任务并进行作业.当你运行很多worker,任务将在他们之间共享. 这个概念在WEB应用中尤为有效,因为在一个HTTP请求进行复杂操作是不可能的. 准备 在上一节我们发送了

http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-two-java.html 在第一个教程中,我们通过一个命名队列来发送消息和接受消息.在这一节,我们将创建一个工作队列,在多个工作者之间,分发比较耗时的任务 工作队列主要是为了避免资源密集型任务的立即执行,然后一直等待它执行结束.相反,我们可以安排好任务,然后在执行.我们可以将一个任务封装成一个消息,发送到队列中.由工作者在后台取出任务然后执行.当有多个工作者时,他们共同处理这些任务. 在web应用中,当一次h

在企业应用系统领域,会面对不同系统之间的通信.集成与整合,尤其当面临异构系统时,这种分布式的调用与通信变得越发重要.其次,系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的地方,比如发送短信,邮件提醒,更新文章阅读计数,记录用户操作日志等等,如果实时处理的话,在用户访问量比较大的情况下,对系统压力比较大. 面对这些问题,我们一般会将这些请求,放在消息队列中处理:异构系统之间使用消息进行通讯.消息传递相较文件传递与远程过程调用(RPC)而言,似乎更胜一筹,因为它具有更好的平台无关性,并能

Memcached: 简介.安装.使用 python操作Memcached Memcached天生支持集群 Redis: 简介.安装.使用.实例 Python操作Redis String.Hash.List.Set 管道 发布订阅 RabbitMQ: 简介.安装.使用 使用API操作RabbitMQ 消息不丢失 发布订阅 关键字发送 模糊匹配 一.Memcached 1.简介.安装.使用 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态 Web 应用以减轻数据库负载压力.它通过

RabbitMQ内建集群机制,利用Erlang提供的开放电信平台(OTP,Open telecom Platform)通信框架,使得集群很容易进行横向扩展,提高系统吞吐量.这里只讨论集群的概念.原理,关于如何创建集群见官方介绍: http://www.rabbitmq.com/clustering.html 内存节点和磁盘节点 RabbitMQ将队列.exchange.绑定.vhost的配置信息(也就是创建时提供的信息)称为元数据(集群状态时,集群节点地址.节点与其它元数据的关系也是元数据),简

工作队列 (使用Java客户端) 在这第一指南部分,我们写了通过同一命名的队列发送和接受消息.在这一部分,我们将会创建一个工作队列,在多个工作者之间使用分布式时间任务. 工作队列(亦称:任务队列)背后主要的思想是避免立即处理一个资源密集型任务并且不得不一直等待完成.相反我们可以计划着让任务后续执行.我们将任务封装 成消息,发送到队列中.一个工作者进程在后台运行,获取任务并最终执行任务.当你运行多个工作者,所有的任务将会被他们所共享. 在web应用程序中,这个理念是特别有用的,你无法在一个短暂的h