问题思考 死信队列的应用场景? 死信队列中的数据是如何产生的? 如何查看死信队列中的数据? 死信队列的读写权限? 死信队列如何消费? 重试队列和死信队列的配置 消息轨迹 1.应用场景 一般应用在当正常业务处理时出现异常时,将消息拒绝则会进入到死信队列中,有助于统计异常数据并做后续的数据修复处理: 2.数据是如何产生的? 重试队列在重试16次(默认次数)将消息放入死信队列 参考: https://blog.csdn.net/hqwang4/article/details/99971596 3.如何

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

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

应用场景 前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略: 自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成功率. 自定义错误处理逻辑:如果业务上,消息处理失败之后有明确的降级逻辑可以弥补的,可以采用这种方式,但是2.0.x版本有Bug,2.1.x版本修复. 那么如果代码本身存在逻辑错误,无论重试多少次都不可能成功,也没有具体的降级业务逻辑,之前在深入思考中讨论过,可以通过日志,或者降级逻辑记录的方式把错

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

在遇到与第三方系统做对接时,MQ无疑是非常好的解决方案(解耦.异步).但是如果引入MQ组件,随之要考虑的问题就变多了,如何保证MQ消息能够正常被业务消费.所以引入MQ消费失败情况下,自动重试功能是非常重要的.这里不过细讲MQ有哪些原因会导致失败. MQ重试,网上有方案一般采用的是,本地消息表+定时任务,不清楚的可以自行了解下. 我这里提供一种另外的思路,供大家参考.方案实现在RabbitMQ(安装延迟队列插件)+.NET CORE 3.1 设计思路为: 内置一个专门做重试的队列,这个队列是一个延

应用场景 之前我们已经通过<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>一文介绍了Spring Cloud Stream默认的消息重试功能.本文将介绍RabbitMQ的binder提供的另外一种重试功能:重新入队. 动手试试 准备一个会消费失败的例子,可以直接沿用前文的工程,也可以新建一个,然后创建如下代码的逻辑: @EnableBinding(TestApplication.TestTopic.class) @SpringBootApplication pub

应用场景 上一篇<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>介绍了默认就会生效的消息重试功能.对于一些因环境原因.网络抖动等不稳定因素引发的问题可以起到比较好的作用.但是对于诸如代码本身存在的逻辑错误等,无论重试多少次都不可能成功的问题,是无法修复的.对于这样的情况,前文中说了可以利用日志记录消息内容,配合告警来做补救,但是很显然,这样做非常原始,并且太过笨拙,处理复杂度过高.所以,我们需要需求更好的办法,本文将介绍针对该类问题的一种处理方法:自定义错误处理逻

之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题,比如: 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊,当消息消费失败之后该如何处理的几种方式.不过不论哪种方式,都需要与具体业务结合,解决不同业务场景可能出现的问题. 今天第一节,介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案:重试! 应用场景 依然要明确一点,任何解决方案都要结合具体的业务实现来确定,不要有了锤子看什么问题都是钉子.那么重试可以解决什么问题呢?由

kafka消费失败 搞半天是路径错误,但是不会报错 改为 job 就对了

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

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.

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 在多个项目中,当我方接口给其他部门人员使用时出现了插入数据失败或者插入的数据在WMTS请求中无法显示出来的问题.针对这些问题,我在这篇文章中,将详细描述造成以上问题的原因.在此WebGIS产品的前台和后台接口中,此插入数据核心部分均是FeatureServer请求.所以我们首先对FeatureSever服务做一个大致的了解. 2.FeatureServer服

今天由于kafka集群搭建时的配置不当,由于一台主消费者挂掉(服务器崩了,需要维修),导致了所有新版消费者(新版的offset存储在kafka)都无法拉取消息. 由于是线上问题,所以是绝对不能影响用户的,使用老版客户端(offset存储在zk)进行消费,然后将kafka迁移到备用服务. 下面来说一下这次事故的具体处理思路 首先要确保获取到的消息不能丢失,所以老版消费者进行消费 线上服务通过均衡负载一台一台的进行切换kafka服务,当原生产者数据都消费完时,将消费者切换到备用服务 开始配置线上ka

应用场景:当前我们给微信小程序提供服务接口,接口中使用了权限认证这一块,当我使用 JWT Bearer 进行接口权限认证的时候,返回的结果不是我们客户端想要的,其它我们想要给客户端返回统一的数据结构,在结果中告知客户端是不是有权限即可,但是系统默认返回的是 401 Unauthorized 错误代码且不适用我们,所以我们将系统默认返回结果改变成我们自定义的数据结构,接下来看以下解决方法 // 添加Jwt Bearer权限认证 Add by Jason.Song(成长的小猪) on 2019/04

服务器故障描述: 客户使用Dell 2850服务器组建了raid5磁盘阵列,阵列中包含有6块硬盘(SCSI硬盘,单盘容量300G),服务器操作系统为linux Redhat4:文件系统为ext3文件系统.在使用过程中服务器瘫痪,管理员对阵列检查后发现有两块硬盘离线,对其中一块硬盘进行了强制上线操作,但操作系统启动异常.管理员此时意识到事情的严重程度,马上对服务器进行关机,然后联系到数据恢复中心进行数据恢复. 数据恢复中心初检结论:在服务器数据恢复工作中,raid5两块硬盘离线的情况十分常见,由于

服务器数据恢复故障描述: 服务器最初的设计思路为将两台SPARC SOLARIS系统通过光纤交换机共享同一存储作为CLUSTER使用,正常情况下A服务器工作,当A服务器发生故障宕机后即可将其关机然后开启B服务器进行接管.但由于服务器配置不当导致两台SERVER并未很好地对存储互斥,管理员对服务器进行运维检查时开启B服务器,查到B服务器连接了一组未知的大容量磁盘,由于B服务器并未启用,处于闲置状态,所以管理员以为磁盘也是闲置的,于是将整个磁盘的某个分区做了newfs.然而这个磁盘就是那个共享存储,

目录 一.管理方式 二.结构维护 三.数据调度 1.同步方案 2.中断和恢复 四.刷新策略 五.深度分页 六.参考源码 Index用不好,麻烦事不会少: 一.管理方式 ElasticSearch作为最常用的搜索引擎组件,在系统架构中发挥极其重要的能力,可以极大的提升数据的加载和检索效率:但不可否认的是,在长期的应用实践中,也发现很多不好处理的流程和场景: 从直观感觉上说,业务中对索引的使用主要涉及如图的几个流程,其核心也就是索引的结构维护与数据的流动管理两个模块: 如果数据结构比较简单且体量小,

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

本文部分内容节选自华为云帮助中心的分布式消息服务(DMS)服务的产品介绍 死信消息是什么 死信消息是指无法被正常消费的消息.分布式消息服务DMS支持对消息进行异常处理.当消息进行多次重复消费仍然失败后,DMS会将该条消息转存到死信队列中,有效期为72小时,用户可以根据需要对死信消息进行重新消费.消费死信消息时,只能消费该消费组产生的死信消息.全局有序的普通队列的死信消息依然按照先入先出(FIFO)的顺序存储在死信队列中. 如何消费死信消息 消费指定消费组产生的死信消息.可同时消费多条消息,每次消