在企业项目中,利用RocketMQ接收数据,存库. 由于是第一次在项目中具体的使用RocketMQ,一直采坑. 1.发现问题:在最终的联调过程中,并发压测,订单数据丢失,同一时刻,oms推送900+的数据,结果消费者只获取并入库了20几条,绝大部分消息丢失. 自己手写了一个生产者测试类,用最原始的循环的方式快速存入多条数据(此处为了测试方便,并不是重复消费问题,实际项目中消费端要加幂等去重).一次就存5条但是每次都丢两条,好像最后两条数据永远消费不到的样子. 但在,RocketMQ在控制台上明显

当我们说顺序时,我们在说什么? 日常思维中,顺序大部分情况会和时间关联起来,即时间的先后表示事件的顺序关系. 比如事件A发生在下午3点一刻,而事件B发生在下午4点,那么我们认为事件A发生在事件B之前,他们的顺序关系为先A后B. 上面的例子之所以成立是因为他们有相同的参考系,即他们的时间是对应的同一个物理时钟的时间.如果A发生的时间是北京时间,而B依赖的时间是东京时间,那么先A后B的顺序关系还成立吗? 如果没有一个绝对的时间参考,那么A和B之间还有顺序吗,或者说怎么断定A和B的顺序? 显而易见的,

RocketMQ本身支持顺序消息,在使用上发送顺序消息和非顺序消息有所区别 发送顺序消息 SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() { @Override public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) { Integer id = (Integer) arg; int index = id %

其实最好的学习方式就是互相交流,最近也有跟网友讨论了一些关于 RocketMQ 消息拉取与重平衡的问题,我姑且在这里写下我的一些总结. ## 关于 push 模式下的消息循环拉取问题 之前发表了一篇关于重平衡的文章:「[Kafka 重平衡机制](https://mp.weixin.qq.com/s/4DFup_NziFJ1xdc4bZnVcg)」,里面有说到 RocketMQ 重平衡机制是每隔 20s 从任意一个 Broker 节点获取消费组的消费 ID 以及订阅信息,再根据这些订阅信息进行分配

注意异常情况导致整个消费无限重试 阻塞消费 mq支持局部消息顺序消费,可以确保同一个消息消费队列中的消息被顺序消费.看下针对顺序消息在整个消费过程中做的调整: 队列负载: DefaultMQPushConsumerImpl#consumeOrderly决定是否是顺序消息, org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.RebalanceImpl#rebalanceByTopic: 在新分配到队列时,新添加消息拉取任务之前会先检查是否是顺序消息.如果是顺序消息检

消息消费以组的的模式开展: 一个消费组内可以包含多个消费者,每一个消费组可订阅多个主题: 消费组之间有集群模式与广播模式两种消费模式:集群模式-主题下的同一条消息只允许被其中一个消费者消费.广播模式-主题下的同一条消息将被集群内的所有消费者消费一次.集群模式下消息队列负载机制遵循一个通用的思想:一个消息队列同一时间只允许被一个消息消费者消费,一个消费者可以消费多个消息队列. 消息服务器与消费者之间的消息传送也有两种方式 推模式,拉模式:拉模式-消费端主动发起啦消息请求.推模式-消息到达服务器后,

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

最近起了个项目消息中心,用来中转各个系统中产生的消息,用到的是RabbitMQ,由于UAT环境.生产环境每台消费者服务都是多台,有些消息要求按顺序消费,所以需要采取一定的措施保证消息的顺序消费,下面讲下我们不断优化的三种方法: 1.我们最开始考虑的比较简单,采用的direct交换机,指定特定消费者服务器监听队列,其他消费者服务器不监听.比如现在有C1.C2.C3三台消费者机器,我们决定C1消费消息,C2.C3不监听.我们在启动C1的时候,启动脚本中添加C1_IP,在代码中做处理,消费者服务器启动

消息中间件—RocketMQ消息消费(一) 消息中间件—RocketMQ消息消费(二)(push模式实现) 消息中间件—RocketMQ消息消费(三)(消息消费重试) MQ中Pull和Push的两种消费方式 Push方式 由消息中间件(MQ消息服务器代理)主动地将消息推送给消费者:采用Push方式,可以尽可能实时地将消息发送给消费者进行消费.但是,在消费者的处理消息的能力较弱的时候(比如,消费者端的业务系统处理一条消息的流程比较复杂,其中的调用链路比较多导致消费时间比较久.概括起来地说就是“慢消

mq系列文章 对mq了解不是很多的,可以看一下下面两篇文章: 聊聊mq的使用场景 聊聊业务系统中投递消息到mq的几种方式 聊聊消息消费的几种方式 如何确保消息至少消费一次 如何保证消息消费的幂等性 本章内容 从消费者的角度出发,分析一下消息消费的两种方式: push方式 pull方式 push方式 消息消费的过程: mq接收到消息 mq主动将消息推送给消费者(消费者需提供一个消费接口) mq属于主动方,消费者属于一种被动消费,一旦有消息到达mq,会触发mq推送机制,将消息推送给消费者,不管消费者

1.RocketMQ消息队列简单介绍 这里简单介绍一下RocketMQ的消息队列的模型 一个topic对应多个队列如下图: 生产者和消费者分别向队列中发送和消费消息,生产者和消费者都可以是多个,通过组名进行群组约束.由于负载因素造成生产消息会生产到各个queue中. 消费群组进行queue消费时首先因为负载因素,queue会分配给各自的消费实例中,如果消费组有变化会重新分配,导致queue分配乱序. 另外一个消费者实例消费对应的queue时,消费者使用线程池进行处理消息. 以上各种操作都会导致消

1. 顺序消息原理图 2. 什么是顺序消息? 消费消息的顺序要求同发送消息的顺序一致,在RocketMQ中,主要指的是局部顺序,即一类消息为满足顺序性,必须Producer单线程顺序发送,并且发送给到同一队列,这样Consumer就可以按照Producer发送的顺序去消费消息. 2.1 普通顺序消息 正常情况下可以保证完全的顺序消息,但是一旦发生通信异常,Broker重启,由于队列总数发生变化,哈希取模后定位的队列会变化,产生短暂的消息顺序不一致. 如果业务能够容忍在集群异常(如某个Broker

rocketmq的顺序消息需要满足2点: 1.Producer端保证发送消息有序,且发送到同一个队列.2.consumer端保证消费同一个队列. 生产端: RocketMQ可以严格的保证消息有序.但这个顺序,不是全局顺序,只是分区(queue)顺序.要全局顺序只能一个分区. 但是同一条queue里面,RocketMQ的确是能保证FIFO的 确保消息放到同一个queue中,需要使用 MessageQueueSelector 列如: String body = dateStr + " Hello R

接上一篇:RocketMQ入门到入土(一)新手也能看懂的原理和实战! 一.事务消息的由来 1.案例 引用官方的购物案例: 小明购买一个100元的东西,账户扣款100元的同时需要保证在下游的积分系统给小明这个账号增加100积分.账号系统和积分系统是两个独立是系统,一个要减少100元,一个要增加100积分.如下图: 2.问题 账号服务扣款成功了,通知积分系统也成功了,但是积分增加的时候失败了,数据不一致了. 账号服务扣款成功了,但是通知积分系统失败了,所以积分不会增加,数据不一致了. 3.方案 Ro

当需要异步发送和接收大量消息时,需要在Crystal项目中引入MetaQ消息收发机制. 关于MetaQ使用的官方例子可参考:https://github.com/killme2008/Metamorphosis/wiki/%E7%AE%80%E5%8D%95%E4%BE%8B%E5%AD%90 Crystal框架将MetaQ进行封装,简化MetaQ的使用,具体如下: 消息生产端 引入crystal-metaq-producer项目最为依赖: <dependency> <groupId&g

消费端消费消息的原理 我们通过上一节课的讲解,知道有两种方法可以接收消息,一种是使用同步阻塞的MessageConsumer#receive方法.另一种是使用消息监听器MessageListener.这里需要注意的是,在同一个session下,这两者不能同时工作,也就是说不能针对不同消息采用不同的接收方式.否则会抛出异常.至于为什么这么做,最大的原因还是在事务性会话中,两种消费模式的事务不好管控 消费端消费消息源码分析 ActiveMQMessageConsumer.receive消费端同步接收

本篇的代码使用的前面两篇文章<RabbitMQ与Spring整合之消息生产方>和<RabbitMQ与Spring整合之消息消费方>的代码,这两篇文件里配置文件的名称不正确,不可直接运行. 一 自动确认机制 在服务消费者rabbitmq.xml 做修改:   <!-- queue litener 观察 监听模式 当有消息到达时会通知监听在对应的队列上的监听对象 -->   <rabbit:listener-container acknowledge="au

摘选:https://my.oschina.net/u/3613230/blog/1457227 摘要: 最近在项目开发中,需要用到activemq,用的时候,发现在同一个项目中point-to-point模式中,配置多个队列,消息生成者只能往一个队列中发消息或者往多个队列发送相同消息,并且监听器只能监听一个队列,这样配置多个队列也没有意义,作者想要实现的是:配置多个队列,并且生产者可以往多个队列中发送不同的消息,监听器消费时,可以判断根据不同的队列进行相应的业务处理,网上搜了一个,发现都是单个

ConsumeQueue,IndexFile需要及时更新,否则无法及时被消费,根据消息属性查找消息也会出现较大延迟. mq通过开启一个线程ReputMessageService来准时转发commitLog文件更新事件,相应的任务处理器根据转发的消息及时更新ConsumeQueue,IndexFile文件 DefaultMessageStore#start ReputMessageService线程每执行一次任务推送休息1毫秒旧继续尝试推送消息到消息消费队列和索引文件. 返回reputFromOf

在https://www.cnblogs.com/lccsblog/p/12249265.html中,PullMessageService负责对消息队列进行消息拉取,从远端服务器拉取消息后将消息存入ProcessQueue消息队列处理队列中,然后调用ConsumeMessageService#submitConsumeRequest方法进行消息消费,使用线程池来消费消息,确保了消息拉取于消息消费的解偶. public interface ConsumeMessageService { void

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