前言 我们知道,消息从发送到签收的整个过程是 Producer-->Broker/Exchange-->Broker/Queue-->Consumer,因此如果只是要保证消息的可靠投递,我们需要考虑的仅是前两个阶段,因为消息只要成功到达队列,就算投递成功. 比如投递消息时指定的Exchange不存在,那么阶段一就会失败 如果投递到Exchange成功,但是指定的路由件错误或者别的原因,消息没有从Exchange到达Queue,那就是第二阶段出错. 而从生产者和消费者角度来看,消息成功投递

前言: RabbitMQ相关知识请参考: https://www.jianshu.com/p/cc3d2017e7b3 Linux安装RabbitMQ请参考: https://www.jianshu.com/p/ee9f7594212b Windows安装RabbitMQ请参考: https://www.jianshu.com/p/c7726ba4b046 一.先扔一张图 说明: 本文涵盖了关于RabbitMQ很多方面的知识点, 如: 消息发送确认机制 消费确认机制 消息的重新投递 消费幂等性,

转载自https://www.jianshu.com/p/dca01aad6bc8 一.先扔一张图   image.png 说明: 本文涵盖了关于RabbitMQ很多方面的知识点, 如: 消息发送确认机制 消费确认机制 消息的重新投递 消费幂等性, 等等 这些都是围绕上面那张整体流程图展开的, 所以有必要先贴出来, 见图知意 二.实现思路 简略介绍163邮箱授权码的获取 编写发送邮件工具类 编写RabbitMQ配置文件 生产者发起调用 消费者发送邮件 定时任务定时拉取投递失败的消息, 重新投递

1. 前情回顾 RabbitMQ使用教程(一)RabbitMQ环境安装配置及Hello World示例 RabbitMQ使用教程(二)RabbitMQ用户管理,角色管理及权限设置 在以上两篇博客发布后不久,有细心的网友就评论,创建的队列和发送的消息,如果在没有启动消费者程序的时候,重启了RabbitMQ服务,队列和消息都丢失了. 这就引出了一个非常重要的问题,也是面试中经常会问的:在使用RabbitMQ时,如何保证消息最大程度的不丢失并且被正确消费? 2. 本篇概要 RabbitMQ针对这个问题

1. 本篇概要 RabbitMQ针对这个问题,提供了以下几个机制来解决: 生产者确认 持久化 手动Ack 本篇博客我们先讲解下生产者确认机制,剩余的机制后续单独写博客进行讲解. 2. 生产者确认 要想保证消息不丢失,首先我们得保证生产者能成功的将消息发送到RabbitMQ服务器. 但在之前的示例中,当生产者将消息发送出去之后,消息到底有没有正确地到达服务器呢?如果不进行特殊配置,默认情况下发送消息的操作是不会返回任何消息给生产者的,也就是默认情况下生产者是不知道消息有没有正确的到达服务器. 从b

关于tcp三次握手.四次挥手可以看这里:TCP与UDP的差别以及TCP三次握手.四次挥手 1.TCP为甚要3次握手? 在谢希仁著<计算机网络>第四版中讲“三次握手”的目的是“为了防止已失效的连接请求报文段突然又传送到了服务端,因而产生错误”,书中的例子是这样的,“已失效的连接请求报文段”的产生在这样一种情况下:client发出的第一个连接请求报文段并没有丢失,而是在某个网络结点长时间的滞留了,以致延误到连接释放以后的某个时间才到达server.本来这是一个早已失效的报文段.但server收到此

在消息产生.流转的各个环节中,需要保证消息传输安全性.消息存储安全性.消息内容安全性. 一.消息传输安全性 消息传输的重要防范点有两个,一是访问入口安全,二是传输链路安全. 1.HttpDNS保证访问入口安全 访问入口指的是即时消息服务中提供的一个公网的接入服务,作为用户收发消息的出入口,它通过域名的方式提供给客户端.常见的问题有DNS劫持. DNS劫持的原因 1)路由器的DNS设置被非法侵入篡改: 2)运营商的LocalDNS可能会导致接入域名的解析被劫持. 这里先解释一下:LocalDNS是

转 陶辉 taohui.org.cn 在上一篇中,我们已经建立好的TCP连接,对应着操作系统分配的1个套接字.操作TCP协议发送数据时,面对的是数据流.通常调用诸如send或者write方法来发送数据到另一台主机,那么,调用这样的方法时,在操作系统内核中发生了什么事情呢?我们带着以下3个问题来细细分析:发送方法成功返回时,能保证TCP另一端的主机接收到吗?能保证数据已经发送到网络上了吗?套接字为阻塞或者非阻塞时,发送方法做的事情有何不同? 要回答上面3个问题涉及了不少知识点,我们先在TCP层面上

转自:http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. Topolog

  1.发送方   为保证消息到达exchange,在这个过程中不丢失.  用事务或者发送方确认机制  见<RabbitMQ实战指南>4.8节 2.为保证消息不会因为到达exchange后,无法路由到任何一个队列而丢失       解决方案一:发送方发送消息时 令mandatory参数=true,用ReturnListener异步接收没有任何队列接收而返回给发送方的消息.  见<RabbitMQ实战指南>4.1.1节       解决方案二:给exchange指定一个备份交换器及对

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发

持久化消息和非持久化消息的发送策略:消息同步发送和异步发送 ActiveMQ支持同步.异步两种发送模式将消息发送到broker上.同步发送过程中,发送者发送一条消息会阻塞直到broker反馈一个确认消息,表示消息已经被broker处理.这个机制提供了消息的安全性保障,但是由于是阻塞的操作,会影响到客户端消息发送的性能.异步发送的过程中,发送者不需要等待broker提供反馈,所以性能相对较高.但是可能会出现消息丢失的情况.所以使用异步发送的前提是在某些情况下允许出现数据丢失的情况. 默认情况下,非

RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 一.消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.如何

一.kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了.下次我要是重启,就会继续从上次消费到的offset来继续消费. 但是当我们直接kill进程了,再重启.这会导致consumer有些消息处理了,但是没来得及提交offset.等重启之后,少数消息就会再次消费一次. 其他MQ也会有这种重复消费的问题,那么针对这种问题,我

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/high-availability-broker-design?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在要求严格顺序消息的场景下,消息的发送者,BROKER端(BROKER端和消息存储放在一起),消息的消费者都要求按照顺序进行,三者任何一个环节的乱序都会导致消息最终的消费顺序被打乱. 如果为每一个消息维护一个有序的ID,发送和存储消息无序,消费逻辑会变得非常复杂,消费端要对消息进行重

Twitter Storm如何保证消息不丢失 发表于 2011 年 09 月 30 日 由 xumingming 作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Guaranteeing-message-processing s

前面几篇记录了收发消息的demo,今天记录下关于 消息确认方面的 问题. 下面是几个问题: 1.为什么要进行消息确认? 2.rabbitmq消息确认 机制是什么样的? 3.发送方如何确认消息发送成功?什么样才算发送成功? 4.消费方如何告知rabbitmq消息消费成功或失败? 5.使用spring的代码示例 1.为什么要进行消息确认? 经常会听到丢消息的字眼, 对于前面的demo来说,就存在丢消息的隐患. 发送者没法确认是否发送成功,消费者处理失败也无法反馈. 没有消息确认机制,就会出现消息莫名

RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 第一种:消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.

消息的可靠性,即消息的不丢失和不重复,是im系统中的一个难点.当初qq在技术上(当时叫oicq)因为以下两点原因才打败了icq:1)qq的消息投递可靠(消息不丢失,不重复)2)qq的垃圾消息少(它antispam做得好,这也是一个难点,但不是本文重点讨论的内容)今天,本文将用十分通俗的语言,来讲述webim系统中消息可靠性的问题. 一.报文类型im的客户端与服务器通过发送报文(也就是请求包)来完成消息的传递,报文分为三种,请求报文(request,后简称为为R),应答报文(acknowledge

1. 前情回顾 RabbitMQ使用教程(一)RabbitMQ环境安装配置及Hello World示例 RabbitMQ使用教程(二)RabbitMQ用户管理,角色管理及权限设置 RabbitMQ使用教程(三)如何保证消息99.99%被发送成功? 在上一篇博客中,我们讲解了如何通过RabbitMQ的生产者确认机制,保证消息尽可能的成功的发送到RabbitMQ服务器,这只是从源头降低了消息丢失的几率,并没有真正解决之前提到的问题:如何保证RabbitMQ异常情况(人为重启.异常宕机等)下,队列和消

官方链接: http://storm.incubator.apache.org/documentation/Guaranteeing-message-processing.html What does it mean for a message to be “fully processed”? A tuple coming off a spout can trigger thousands of tuples to be created based on it. Consider, for ex