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

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

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

一.阻塞队列 1.阻塞队列BlockingQueue ---->可以理解成生产者消费者的模式---->消费者要等待到生产者生产出来产品.---->而非阻塞队列ConcurrentLinkedQueue是非阻塞的,所以它取出来的时候可能为空. 2.注意使用BlockingQueue接口的时候. add方法和remove方法是会抛出异常的 put和take是阻塞的 Offer和Poll是有带返回值的 3.BlockingQueue的底层实现也是由wait,notifyAll,Conditio

描述问题 最近项目中因为有些数据,需要推送到第三方系统中,因为数据会一直增加,并且需要与第三方系统做相关交互. 相关业务 本着不影响线上运行效率的思想,我们将增加的消息放入rabbitmq,使用另一个应用获取消费,因为数据只是推送,并且业务的数据有15分钟左右的更新策略,对实时性不是很高所以我们需要一个定时任务来主动链接rabbit去消费,然后将数据以网络方式传送 相关分析 网络上大致出现了相关的解决办法,但由于实现相关数据丢失及处理.性能和效率等相关基础业务的工作量,望而却步...... 还好

目的: 利用rabbit_mq队列消息实现对一组主机进行命令下发 server: #!/usr/bin/env python3.5 # -*- coding:utf8 -*- import os,sys BASEDIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(BASEDIR) import pika from conf import setting def rabbit(cmd):

首先是关于flume的基础介绍 组件名称 功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,运行在一个独立线程. Channel通道 连接 sources 和 sinks ,这个有点像一个队列. Events事件 传输的基本数据负

Skynet之消息队列 - 消息的存储与分发 http://www.outsky.org/code/skynet-message-queue.html Sep 8, 2014 按我的理解,消息队列是Skynet的核心,Skynet就是围绕着消息队列来工作的. 这个消息队列分为两部分:全局队列和服务队列.每个服务都有一个自己的服务队列,服务队列被全局队列引用.主进程通过多个线程来不断的从全局队列中取出服务队列,然后分发服务队列中的消息到对应的服务. 今天,我将拨开消息队列的面纱,一探究竟. 既然是

版本 apache-activemq-5.15.3 1.消息过期设置 参数详情 1)message过期则客户端不能接收 2)ttlCeiling:表示过期时间上限(程序写的过期时间不能超过此时间,超过则以此时间为准) 3)zeroExpirationOverride:表示过期时间(给未分配过期时间的消息分配过期时间) 配置示例 <broker> ... <plugins> <!-- 86,400,000ms = 1 day --> <timeStampingBro

RabbitMQ 队列消息持久化 假如消息队列test里面还有消息等待消费者(consumers)去接收,但是这个时候服务器端宕机了,这个时候消息是否还在? 1.队列消息非持久化 服务端(producer): import pika # 声明一个socket 实例 connect = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("localhost")) # 声明一个管道 channel = connect.channel() #

前言:本文是基于Spring和ActiveMQ的一个示例文章,包括了Point-To-Point的异步队列消息和PUB/SUB(发布/订阅)模型,只是做了比较简单的实现,无任何业务方面的东西,作为一个入门教程. 适合对象:希望学习ActiveMQ的朋友,以及利用Spring将ActiveMQ集成到系统中 目录结构: Maven依赖: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 3

利用Apache Flume 读取JMS 消息队列消息.并将消息写入HDFS,flume agent配置例如以下: flume-agent.conf #name the  components on this agent   agentHdfs.sources  = jms_source   agentHdfs.sinks =  hdfs_sink   agentHdfs.channels  = mem_channel   #  Describe/configure the source  ag

原文:(六)RabbitMQ消息队列-消息任务分发与消息ACK确认机制(PHP版) 在前面一章介绍了在PHP中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ

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

#邮件通知并发送队列消息#!/bin/bash maillog="/var/log/mq.maillog" message_file="/tmp/mq_message" echo "$(date +%Y-%m-%d-%H:%M:%S)" >> $maillog receiver="xxx01@xxx.com xxx02@xxx.com"user="xxx"password="xxxx&

// ====================Windows消息分类==========================在Windows中,消息分为以下三类:标准消息——除WM_COMMAND之外,所有以WM_开头的消息都是标准消息.从CWnd派生的类,都可以接收到这类消息.命令消息——来自菜单.加速键或工具栏按钮的消息.这类消息都以WM_COMMAND形式呈现.在MFC中,通过菜单项的标识(ID)来区分不同的命令消息:在SDK中,通过消息的wParam参数识别.从CCmdTarget派生的类,

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析

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

两台计算机的操作系统都是Windows Server 2008两台计算机都安装了MSMQ+Http支持两台计算机的防火墙全部关闭本地Ip:192.168.1.104远程Ip:192.168.1.142远程建立专有队列:Test本地发送消息的代码:System.Messaging.MessageQueue mq =    new System.Messaging.MessageQueue ("FormatName:Direct=http://192.168.1.142/msmq/Private$/

就像在日常生活中,事情有轻重缓急一样.我们对于需要处理的消息也有这样的需求. 例如重要的消息我要尽快的得到处理,当然我们可以给重要的消息开个“VIP通道”,但是VIP数量很多,并且VIP也分层次呢? 这时给消息加上优先级是一个很好的选择. 在RMQ中想要使用优先级特性需要的版本为3.5+. 然后我们只需做两件事情: 1. 将队列声明为优先级队列,即在创建队列的时候添加参数 x-max-priority 以指定最大的优先级,值为0-255(整数). 2. 为优先级消息添加优先级. 注意,没有指定优