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…

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: 1 package com.zxy.demo.rabbitmq; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.concurrent.TimeoutExcepti…

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: package com.zxy.demo.rabbitmq; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; impo…

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…

目录 说明 生产端 消费端 说明 本文 SpringBoot 与 RabbitMQ 进行整合的时候,包含了三种消息的确认模式,如果查询详细的确认模式设置,请阅读:RabbitMQ的三种消息确认模式 同时消费端也采取了限流的措施,如果对限流细节有兴趣请参照之前的文章阅读:消费端限流 生产端 首先引入 maven 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spr…

人生终将是场单人旅途,孤独之前是迷茫,孤独过后是成长. 楔子 本篇是消息队列RabbitMQ的第五弹. 上篇本来打算讲述RabbitMQ的一些高级用法: 如何保证消息的可靠性? 消息队列如何进行限流? 如何设置延时队列进行延时消费? 最终因为篇幅缘故,上篇只讲了如何保证消息的可靠性?,本篇将会把剩下两个讲完,本篇也可能是RabbitMQ系列的最后一篇了~ 我所讲的知识点在工作中基本上也够用了,希望大家好好消化. 旧坑填上之后可能会慢慢开新坑了,同时因为现在到九月中旬这段时间我有一场考试需要筹备,…

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…

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…

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…

1.环境声明 jmeter3.0 后端为内网环境 2.检查内网闲置的ip 工具地址,无需复杂安装,解压点击就可以用啦~~ https://pan.baidu.com/s/1Yzs1vezfFMoy-m3XsCqVdg   密码:tfcr 3.jmeter配置一个CSV文件 4.jmeter配置 改下协议 再引用csv中ip…

TTL概念 TTL是Time To Live的缩写,也就是生存时间. RabbitMQ支持消息的过期时间,在消息发送时可以进行指定. RabbitMQ支持队列的过期时间,从消息入队列开始计算,只要超过了队列的超时时间配置,那么消息会自动的清除. 这与 Redis 中的过期时间概念类似.我们应该合理使用 TTL 技术,可以有效的处理过期垃圾消息,从而降低服务器的负载,最大化的发挥服务器的性能. TTL是Time To Live的缩写,也就是生存时间.RabbitMQ支持消息的过期时间,在消息发送时…

使用场景 消费端ACK和重回队列 消费端ACK使用场景: 1.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记录,然后进行补偿. 2.由于服务器宕机等严重问题,那我们就需要手工进行ACK保障消费端消费成功. 消费端的重回队列 消费端的重回队列是为了对没有处理成功的消息,把消息重新投递给broker 一般在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为false 创建生产者 package com.dwz.rabbitmq.ack; import java.io.IOException; im…

RabbitMQ 的优化 channel prefetch Count 死信队列 什么是死信队列 使用场景 代码实现 延迟队列 什么是延迟队列 使用场景 实现延迟队列的方式 Queue TTL Message TTL 使用 Queue TTL 设置过期时间 使用 Message TTL 设置过期时间 使用插件还是Queue TTL处理延迟队列呢? 参考 RabbitMQ 的优化 channel 生产者,消费者和 RabbitMQ 都会建立连接.为了避免建立过多的 TCP 连接,减少资源额消耗.…

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…

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我们经常的使用,但是它有很多高级的特性我们也需要熟练的掌握才能应对现实场景中复杂的业务逻辑. 二.面试 面试官:小奇是吧,我们开始面试吧 我:快点吧,早就饥渴难耐了 面试官:有用过RabbitMQ吗 我:用过 三.RabbitMQ发送消息长时间没人处理过期怎么办? 面试官:RabbitMQ发送消息长时间没人处理过期…

前言 在业务开发过程中,我们常常需要做一些定时任务,这些任务一般用来做监控或者清理任务,比如在订单的业务场景中,用户在创建订单后一段时间内,没有完成支付,系统将自动取消该订单,并将库存返回到商品中,又比如在微信中,用户发出红包24小时后,需要对红包进行检查,是否已领取完成,如未领取完成,将剩余金额退回到发送者钱包中,同时销毁该红包. 在项目初始阶段,或者是一些小型的项目中,常常采用定时轮询的方法进行检查,但是我们都知道,定时轮询将给数据库带来不小的压力,而且定时间隔无法进行动态调整,特别是一个系…

  来自一个队列的消息可以被当做‘死信’,即被重新发布到另外一个“exchange”去,这样的情况有: 消息被拒绝 (basic.reject or basic.nack) 且带 requeue=false 参数 消息的TTL-存活时间已经过期 队列长度限制被超越(队列满)   Dead letter exchanges (DLXs) are normal exchanges.   For any given queue, a DLX can be defined by clients usin…

RabbitMQ死信队列 场景说明 代码实现 简单的Util 生产者 消费者 场景说明 场景: 当队列的消息未正常被消费时,如何解决? 消息被拒绝并且不再重新投递 消息超过有效期 队列超载 方案: 未被消费的消息,可通过"死信队列"重新被消费 死信队列含义,发生以上情况时,该队列上的消息,可通过配置转发到死信队列,被重新消费 模拟实现: 1个生产者,2个交换机和队列(普通和死信),1个消费者(死信消费者) 通过消息超时,模拟未正常消费场景 启动死信队列消费者,等待消息... 启动生产者…

一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量控制策略:分流.降级.限流等.本文讨论下限流策略,虽然降低了服务接口的访问频率和并发量,却换取服务接口和业务应用系统的高可用. 实际场景中常用的限流策略: Nginx前端限流 按照一定的规则如帐号.IP.系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1.客户端限流 2.服务端限流 数据库限…

一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量控制策略:分流.降级.限流等.本文讨论下限流策略,虽然降低了服务接口的访问频率和并发量,却换取服务接口和业务应用系统的高可用. 实际场景中常用的限流策略: Nginx前端限流 按照一定的规则如帐号.IP.系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1.客户端限流 2.服务端限流 数据库限…

之前我们了解了 Sentinel 集成 SpringBoot实现限流,也探讨了Sentinel的限流基本原理,那么接下去我们来学习一下Sentinel整合Dubbo及 Nacos 实现动态数据源的限流以及分布式限流. 先来看一下我的工程目录: 单服务的限流: Provider : 首先从 api 模块开始: 其中只是定义了一个接口: public interface SentinelService { String sayHello(String txt); } 接下去来编写服务端的代码. 1.…

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD…

在一般的互联网应用中限流是一个比较常见的场景,也有很多常见的方式可以实现对应用的限流比如通过令牌桶通过滑动窗口等等方式都可以实现,也可以在整个请求流程中进行限流比如客户端限流就是在客户端通过随机数直接返回成功失败来决定是否发起请求.也可以在网关层直接根据一定策略丢弃一部分流量达到限流的目的,亦可请求到业务端后由业务端判断是否进行限流.而一般的service mesh框架会在代理的sidecar部分完成限流的工作.今天就讲讲dapr是如何通过简易的配置来实现一个限流的. 目录:一.通过Dapr实现…

为了防止某个消费者的QPS或是所有消费者的QPS总和突然飙升而导致的重要服务的失效,系统可以对访问流量进行控制,这种对集群的保护措施称为服务限流. Dubbo中能够实现服务限流的方式较多,可以划分为两类:直接限流与间接限流 直接限流:通过对连接数量直接进行限制来达到限流的目的.(官方方案汇总) 间接限流:通过一些非连接数量设置来达到限制流量的目的.(我的偶像总结-Reythor雷) 一.executes直接限流– 仅提供者端 该属性仅能设置在提供者端.可以设置为接口级别,也可以设置为方法级别.限…

这是一个基于消息的分布式事务的一部分,主要通过消息来实现,生产者把消息发到队列后,由消费方去执行剩下的逻辑,而当消费方处理失败后,我们需要进行重试,即为了最现数据的最终一致性,在rabbitmq里,它有消息重试和重试次数的配置,但当你配置之后,你的TTL达到 后,消息不能自动放入死信队列,所以这块需要手工处理一下. rabbitmq关于消息重试的配置 rabbitmq: host: xxx port: xxx username: xxx password: xxx virtual-host: x…

这部分将介绍一些相对深入的知识点,包括通过并发限流来保证服务的可用性,通过可靠会话机制保证会话信息的可靠性,通过队列服务来解耦客户端和服务端,提高系统的可服务数量并可以起到削峰的作用,最后还会对之前的事务知识做一定补充. 对于WCF服务来说,其寄宿在一个资源有限的环境中,为了实现服务性能最大化,需要提高其吞吐量即服务的并发性.然而在不进行流量控制的情况下,并发量过多,会使整个服务由于资源耗尽而崩溃.因此为相对平衡的并发数和系统可用性,需要设计一个闸门(Throttling)控制并发的数量. 由于…

系列文章: RabbitMQ从零到集群高可用(.NetCore5.0) - RabbitMQ简介和六种工作模式详解 RabbitMQ从零到集群高可用(.NetCore5.0) - 死信队列,延时队列 一.死信队列 描述:Q1队列绑定了x-dead-letter-exchange(死信交换机)为X2,x-dead-letter-routing-key(死信路由key)指向Q2(队列2) P(生产者)发送消息经X1(交换机1)路由到Q1(队列1),Q1的消息触发特定情况,自动把消息经X2(交换机2)…