消息应答机制是一个很重要的功能,它能保证消息队列中的某个消息是否被成功处理.如果RabbitMQ server收到Consumer端发来的应答信号,就会将Consumer刚才处理的消息删除,并发送下一个消息给Consumer去处理:如果Consumer端没有回发确认消息给RabbitMQ server,那么当前消息就一直存在消息队列中,如果Consumer端的连接断掉了,RabbitMQ server就会将该消息发送给另外的Consumer去处理. 因此可以看出,消息应答机制是针对Consume

RabbitMQ是一个开源的消息中间件,自带管理界面友好.开发语言支持广泛.没有对其它中间件的依赖,而且社区非常活跃,特别适合中小型企业拿来就用.这篇文章主要探讨提升RabbitMQ消费速度的一些方法和实践,比如增加消费者.提高Prefetch count.多线程处理.批量Ack等. 增加消费者 这个道理比较容易理解,多个人搬砖的速度肯定比一个人要快很多. 不过实际情况中还需要面对一些技术挑战,比如后端处理能力.并发冲突,以及处理顺序. 后端处理能力:比如多个消费者都要操作数据库,那么数据库连接

几天前去物管交物业费,物管工作人员说小区引进高新产品,使用银行卡消费后,不需要拿笔在银联机上签名,直接用手指触摸实现消费签名,当时心想,果然是高科技,机子外形如下左图,签名如下右图.         仔细一看,其实就是一个触摸屏,用户在上面直接手动签名,实现这个功能其实并不复杂,我们自定义一个控件,继承view,使用Canvas的drawLine,drawPoint这两个方法来实现这个功能. 首先自定义控件MDrawLineView package com.view; import androi

一.课程介绍 本次分享课程属于<C#高级编程实战技能开发宝典课程系列>中的第二部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集.整理和完善此系列课程!本次高级系列课程适合人群如下: 1.有一定的NET开发基础并对RabbitMQ技术有一定了解和认识. 2.喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们. 希望大家在选择阿笨的 C#高级编程实战技能开发宝典课程系列的时候,根据自身的情况进行选择,由于本次课程不是零基础教学课程系列,所以说.NET基础差的到了

最近RabbitMQ安装后始终不能运行,发现异常关键信息如下 =CRASH REPORT==== 10-Nov-2017::13:41:09 === crasher: initial call: application_master:init/4 pid: <0.120.0> registered_name: [] exception exit: {bad_return, {{rabbit,start,[normal,[]]}, {'EXIT', {badarg, [{io,format, [

最近在使用kafka,过程中遇到了一些疑问,在查阅了一些资料和相关blog之后,关于手动提交offset的问题,做一下总结和记录. 消费端手动提交offset代码如下: /** * 这是手动提交的消费方式 * @param record * @param ack * @throws Exception */ @KafkaListener(topics = TopicConstants.COMMON_PAY,groupId = "写自己的消费组 id") public void list

在学习本章节前,请先学习之前的章节:Java访问RabbitMQ:https://www.cnblogs.com/duanjt/p/10057330.htmlRabbitMQ消息发布时的权衡:https://www.cnblogs.com/duanjt/p/10075308.html 一.推送Consume 前面我们使用到的都是这种模式,注册一个消费者后,RabbitMQ会在消息可用时,自动将消息进行推送给消费者.这种方式效率最高最及时.核心代码如下: // 接收消息,第二个参数表示是否自动应答

目录 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 2.限流的 api 讲解 3.如何对消费端进行限流 TTL 1.消息的 TTL 2.队列的 TTL 死信队列 实现死信队列步骤 总结 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 假设一个场景,首先,我们 Rabbitmq 服务器积压了有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现这样情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据! 当数据量特别大的时候,我们对生产端限流肯定是不科学的,因为有时候并发量就是特别大,

消费过程发生错误容易造成死循环 1.控制重发次数 2.try+catch+手动ack 3.try+catch+手动ack+死信队列(重试次数就失效了,因为捕捉确认后被打入了相应的死信队列) void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException;第一个参数deliveryTag:发布的每一条消息都会获得一个唯一的deliveryTag,(任何channel上发布的第一条消息的deliveryTag为1,此后的每一条

控制频率之前用的是线程池的数量来控制,很难控制.因为做一键事情,做一万次,并不是每次消耗的时间都相同,所以很难推测出到底多少线程并发才刚好不超过指定的频率. 现在在框架中加入控频功能,即使开200线程,也能保证1秒钟只运行10次任务. 里面的rabbitpy后来加的,然来是使用pika的,就框架本身得实现写法上违反了开闭原则,没设计太好.好在不影响调用方式. 与celery相比 在推送任务方面比celery的delay要快,推送的任务小. 使用更简单,没那么花哨给函数加装饰器来注册函数路由. 可

rabbitmq作为消息队列可以有消息消费确认机制,之前写个基于redis的通用生产者 消费者 并发框架,redis的list结构可以简单充当消息队列,但不具备消费确认机制,随意关停程序,会丢失一部分正在程序中处理但还没执行完的消息.基于redis的与基于rabbitmq相比对消息消费速度和消息数量没有天然的支持. 使用rabbitmq的最常用库pika 不管是写代码还是运行起来都比celery使用更简单,基本能够满足绝大多数场景使用,用来取代celery  worker模式(celery有三个

Rabbitmq 重消费处理 一 处理流程图: 业务交换机:正常接收发送者,发送过来的消息,交换机类型topic AE交换机: 当业务交换机无法根据指定的routingkey去路由到队列的时候,会全部发送到AE交换机.发送到此队列的消息属于,业务垃圾消息,或者攻击消息类型,交换机类型fanout 死信交换机:用于处理消费者,消费失败回退的消息,根据死信交换机的routingkey发送到死信队列,交换机类型 topic EXAMPLE: 业务routingkey: hello/task_queue

消费端限流: 什么是消费端限流? 场景: 我们RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现下面情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据.(导致服务器崩溃,线上故障) 生产端一次推送几百条数据库,客户端只接收一两条,在高并发的情况下,不能再生产端做限流,只能在消费端处理. 解决方法: RabbitMQ提供了一种qos(服务质量保证)功能,在非自动确认消息的前提下, 如果一定数据的消息(通过基于consumer或者channel

本地安装RabbitMQ后总是不能正常的使用.. 命令行输入 rabbitMQctl Status  报下边的错 Error: unable to connect to node 'rabbit@YOS-0409161412': nodedown 报上边的错..弄了很久很久.. 最终突然发现是不是服务虽然安装了..也显示正在运行..但是依然连不上是不是真实的服务没有跑起来或者怎样.. 最终发现少执行了一句命令.. rabbitmq-server -detached //让服务在后台运行 报这个错

1.安装完后 我们进入到我们安装到 sbin目录C:\Program Files\RabbitMQ Server\rabbitmq_server-3.7.2\sbin执行:rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 命令2.输入https://localhost:15672/ 地址登录即可 不能访问控制台的原因是没有执行在命令行窗口执行这个命令:rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

一.接手项目 接手项目后,按别人说的先安装什么,后安装什么然后就可以用了,也不去看什么.先开始安装的是otp_win64_19.1工具包和rabbitmq-server-3.6.5服务端,在win10 和SERVER 2008R2上都可以正常,安装完后按别人说的访问 HTTP: localhost:5672,输入guest 进入页面管理添加账号就可以访问了.后来迁移到server 2016服务器,还是按原来装好,可是15672访问不了,百度了下, 1种方法:安装sbin 目录执行 rabbitm

1, 创建一个 springboot 项目, 导入依赖(和生产者一致) 2, application.properties (基础配置和生产者一致, 消费者需要再额外配置一些) # rabbitmq spring.rabbitmq.addresses=106.12.35.176:5672 spring.rabbitmq.username=guest spring.rabbitmq.password=guest spring.rabbitmq.virtual-host=/ spring.rabbi

消费端的手工ACK和NACK 消费端进行消费的时候,如果由于业务异常我们可以进行日志的记录,然后进行补偿. 如果由于服务器宕机等严重问题,那么我们就需要手工进行ACK保障消费端成功. 消费端重回队列 为了对没有处理成功的消息,把消息重新回递给Broker. 一般我们在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为false. //生产端代码 ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); connectionFactory

场景: 我们一般在代码中编写while循环,进行consumer.nextDelivery方法进行获取下一条消息,然后进行消费处理. 实际环境: 我们使用自定义的Consumer更加的方便,解耦性更强,也在实际工作中最常用. 操作: //生产端代码 ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); connectionFactory.setHost("127.0.0.1"); connectionFactory

具体出错信息如下: [root@blockstorage ~]# rabbitmqctl change_password guest RABBIT_PASS Changing password for user "guest" ... Error: unable to connect to node rabbit@blockstorage: nodedown DIAGNOSTICS =========== nodes in question: [rabbit@blockstorage]

同事说如果同步的配置的正确的话不会出现这种问题 只有异常的情况下才会,但是 我就真的出现了//TODO 等我有时间的时候再查查看. 如果是异步的出现这种问题的话 包进AmqpRejectAndDontRequeueException交给rabbitmq自己处理就可以