1.场景:上千万条消息在mq里积压了几个小时了还没解决 2.解决: 1)先修复consumer的问题,确保其恢复消费速度,然后将现有cnosumer都停掉 2)新建一个topic,partition是原来的10倍,临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量 3)然后写一个临时的分发数据的consumer程序,这个程序部署上去消费积压的数据, 消费之后不做耗时的处理,直接均匀轮询写入临时建立好的10倍数量的queue 4)接着临时征用10倍的机器来部署consumer,每一批consumer消

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

在日常工作中使用RabbitMQ偶尔会遇不可预料的情况导致的消息积压,一般出现消息积压基本上分为几种情况: 消费者消费消息的速度赶不上生产速度,这总问题主要是业务逻辑没设计好消费者和生产者之间的平衡,需要改业务流程或逻辑已保证消费度跟上生产消息的速,譬如增加消费者的数量等. 消费者出现异常,导致一直无法接收新的消息,这种问题需要排查消费的逻辑是不是又问题,需要优化程序. 除了上面的者两种问题,还有一些其他情况会导致消息积压,譬如一些系统是无法预计成产消息的速度和频率,又或者消费者的速度已经被限制

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

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

问题背景 所谓"延时消息"是指当消息被发送以后,并不想让消费者立即拿到消息,而是等待指定时间后,消费者才拿到这个消息进行消费. 场景一:客户A在十二点下了一个订单,我想半个小时后来检查一下这个订单的付款状态,根据付款状态来作下一步的处理. a. 针对场景一,建议采用方案数据库保存+schedule的方式也许更合适. 场景二:mdc系统更新了一个A信息,我要通知给A门店信息发生了变化,通知他们回调API来读取最新的值. 如果拿到消息后立即回调,可能因为mdc事务.缓存.从库延迟等原因,拿

消息确认机制 前言 消息队列的下游,业务逻辑可能复杂,处理任务可能花费很长时间.若在一条消息到达它的下游,任务刚处理了一半,由于不确定因素,下游的任务处理进程 被kill掉啦,导致任务无法执行完成.而沿用我们前面几章的消息删除[消息一旦抛给下游,就立马从队列删除],这可能会引发问题——消息没有处理完,但是队列 里的消息已经被删除了. 因此,rabbitmq内含 消息确认机制[Message acknowledgment],简称ack.rabbitmq将消息发送给consumer,此刻消息不会从队

1.RabbitMQ的消息持久化处理,消息的可靠性是 RabbitMQ 的一大特色,那么 RabbitMQ 是如何保证消息可靠性的呢——消息持久化. 2.autoDelete属性的理解. 1).@Queue: 当autoDelete属性设置到该注解的时候,含义即是,当所有消费者客户端连接断开后,是否自动删除队列,当设置值是true的时候删除该队列,当值是false的时候不删除该队列. 2).@Exchange:当autoDelete属性设置到该注解的时候,含义即是,当所有绑定队列都不在使用时,是

1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多.线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕.这个肯定不行.一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条. 所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来. 解决方案:" 这种时候只能操作临时扩容,以更快的速

一.可靠性问题分析 消息的可靠性投递是使用消息中间件不可避免的问题,不管是使用哪种MQ都存在这种问题,接下来要说的就是在RabbitMQ中如何解决可靠性问题:在前面 在前面说过消息的传递过程中有三个对象参与分别是:生产者.RabbitMQ(broker).消费者:接下来就是要围绕这三个对象来分析消息在传递过程中会在哪些环节出来可靠性问题: RabbitMQ消息的可靠性投递主要两种实现: 1.通过实现消费的重试机制,通过@Retryable来实现重试,可以设置重试次数和重试频率: 2.生产端实现消

前言 前段时间写过一篇: # RabbitMQ:消息丢失 | 消息重复 | 消息积压的原因+解决方案+网上学不到的使用心得 很多人加了我好友,说很喜欢这篇文章,也问了我一些问题. 因为最近工作比较忙,隔了一段时间没写,忙完后专门花时间把RabbitMQ剩下的一个重要技术点通过案例的方式整理出来,就是延迟消息的用法. 延迟消息含义不解释了,就是字面意思. 用法一共两种方式,死信队列和延迟插件,两种各有利弊,我会一一陈述并给出最佳用法. 死信队列方式 死信队列不要理解成很玄乎的东西,它就是普通队列绑

上一章,我们讲到,用redis共享数据,以及用redis中的队列来实现一个简单的消息传递.其实在真实的过程中,不应该用redis来传递,最好用专业的消息队列,我们python中,用到最广泛的就是rabbitmq,虽然它是用erlang开发的,但真的非常好用,经过无数次验证.如果大家不会安装rabbitmq,请看我这篇文章,http://www.cnblogs.com/yueerwanwan0204/p/5319474.html   这篇文章讲解了怎么安装rabbitmq以及简单的使用它. 我们把

RabbitMQ消息队列服务器在Windows下的安装和部署-> 一.Erlang语言环境的搭建 RabbitMQ开源消息队列服务是使用Erlang语言开发的,因此我们要使用他就必须先进行Erlang语言环境的搭建,其实是非常简单的. 登录Erlang官网,进入下载页,官网地址->http://www.erlang.org/downloads 然后按照自己的系统环境来选择需要下载的安装文件. 我选择 64-bit下载包,因为我的操作系统是64位的 接下来我们需要对Erlang语言的环境变量的配

消息派发 上篇<RabbitMQ入门-消息派发那些事儿>发布之后,收了不少反馈,其中问的最多的还是有关消息确认以及超时等场景的处理. 楼主,有遇到消费者后台进程不在,但consumer连接还在,当前消息是unacked状态,导致这个消息一直不被消费 队列在等待回复的时候,这个消息是怎么存放的?如果一直没有返回有超时么? ... 这里再对消息确认做以下补充 有关超时 RabbitMQ是没有超时概念的,如果一个消费者消费一条消息要花费很长时间,比如10分钟,那么这个过程会一直进行下去.除非你采用其

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

从前面文章可以看出,消息总线是EDA(事件驱动架构)与微服务架构的核心部件,没有消息总线,就无法很好的实现微服务之间的解耦与通讯.通常我们可以利用现有成熟的消息代理产品或云平台提供的消息服务来构建自己的消息总线:也可以自己完全写一个消息代理产品,然后基于它构建自己的消息总线.通常我们不用重复造轮子(除非公司有特殊的要求,比如一些大型互联网公司考虑到自主可控的白盒子),可以利用比如像RabbitMq这样成熟的消息代理产品作为消息总线的底层支持. RabbitMq核心组件解释: Connection

前言 RabbitMQ虽然有对队列及消息等的一些持久化设置,但其实光光只是这一个是不能够保障数据的可靠性的,下面我们提出这样的质疑: (1)RabbitMQ生产者是不知道自己发布的消息是否已经正确达到服务器呢,如果中间发生网络异常等情况呢?消息必然会丢失! (2)RabbitMQ如果没有设置队列持久化,RabbitMQ服务器重后队列的元数据会丢失,消息自然也会丢失! (3)RabbitMQ如果消费者设置自动确认,即autoAck为true,那么不管消费者发生什么情况,该消息会自动从队列中移除,实

1.消息投递服务 RabbitMQ是一种消息投递服务,怎么理解这句话呢?即RabbitMQ即不是消息的生产者,也是消息的消费者.他就像现实生活中快递模式,消费者在电商网站上下单买了一件商品,此时对应的生产者(商家)则生产了一件货物(概念上的生产,可能已经生产好了),接着生产者(商家)将货物发送给快递公司,因为消费者下单了这个货物,相当于订阅了这件货物,所以快递公司将会把这件货物发送给对应的消费者.RabbitMQ就相当于这里面的快递公司.服务在生产者和消费者之间建立桥梁,即通信. 2.Rabbi

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

RabbitMQ生产者消息确认Confirm模式,分为普通模式.批量模式和异步模式,本次举例为普通模式. 源码: package org.study.confirm4; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import org.junit.Test; import org.study.utils.ConnectionUtils; import java.io.IOException;

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