最近运维跟我反馈我负责的应用服务线上监控到消费RabbitMQ消息队列过慢,目前只有20左右,监控平台会有消息积压的告警. 开发修改了一版应用服务的版本,提交给我做压测验证. 之前没有做过消息中间件的压测,网上找了一圈测试方法,并且和开发沟通,最终确认通过压测RabbitMQ event消息处理的接口来完成本次的压测验证. 压测脚本: import pika import multiprocessing as mp import time def main(counter): routing_k

从压力测试说起 压力测试是确立系统稳定性的一种测试方法,通常在系统正常运作范围之外进行,以考察其功能极限和隐患.与功能测试不同,压测是以软件响应速度为测试目标的,尤其是针对在较短时间内大量并发用户的访问时,软件的抗压能力. 至于为什么产品或业务系统在通过功能测试后还需要进行压力测试,原因很简单,因为它重要,为什么重要?众所周知,响应速度是用户体验的核心指标之一. SmartBear 数据表明,如果 Amazon 的加载时间延长1秒,那么一年就会减少16亿美元的营收.用户与网站互动的过程中,如果加

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1[短链接]:BasicGet(String queue, Boolean autoAck) 通过request的方式独自去获取消息,断开式,一次次获取,如果返回null,则说明队列中没有消息. 隐患:每次获取消息都会创建channel. 优点:最安全的获取方式且性能不算太差. 2[长链接]: 1).EventingBasicConsumer[订阅式] 使用这种方式消息会全部打入当前消费者中,不管是否启用确认机制. 隐患:①根据消息的长短多少将影响当前消费者的占用资源. ②如果当前消费者挂掉,那

Func<bool> run = () => { try { using (IConnection conn = cf.CreateConnection()) { using (IModel channel = conn.CreateModel()) { var consumer = createConsumer(channel); while (channel.IsOpen) { Thread.Sleep(10); BasicDeliverEventArgs ea = null; tr

一.下载安装包 https://www.rabbitmq.com/download.html 选择Windows下载 3.下载RabbitMQ安装包和运行环境Erlang安装包 (1)比对下载对应的版本:此次下载的是 RabbitMQ 3.8.17 对应的是 Erlang/OTP 23.2,看下图 (2)进入Erlang下载的地址:https://www.erlang.org/downloads/ (3)进入RabbitMQ下载的地址:https://www.rabbitmq.com/insta

哈喽!大家好,我是小奇,一位不靠谱的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新 一.前言 RabbitMQ有很多高级特性,一般项目用不到,但是总有面试官会问到,被问到的时候我们要假装这些对我们来说就是小意思一样. 二.面试

1.安装erlang语言环境 1.1 创建 erlang安装目录 mkdir erlang 1.2 上传解压压缩包 上传到: /root/ 解压缩# tar -zxvf otp_src_22.0.tar.gz 1.3 进入解压缩目录,指定目录并安装 进入解压目录,指定安装目录# ./configure --prefix=/usr/local/kh96/erlang 安装# make install 添加环境变量# echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/kh96/e

RabbitMQ简介 AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol,高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计.消息中间件主要用于组件之间的解耦,消息的发送者无需知道消息使用者的存在,反之亦然. AMQP的主要特征是面向消息.队列.路由(包括点对点和发布/订阅).可靠性.安全. RabbitMQ是一个开源的AMQP实现,服务器端用Erlang语言编写,支持多种客户端,如:Python.Ruby..NET.Java.JMS.C.PHP.A