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

消费者模型: import pika,time consumer = pika.BlockingConnection\ (pika.ConnectionParameters('localhost'))#创建socket连接 channel = consumer.channel()#创建管道 channel.exchange_declare(exchange='logs',exchange_type = 'fanout') result = channel.queue_declare(exclus

消息发布者向RabbitMQ进行消息投递时默认情况下是不返回发布者该条消息在broker中的状态的,也就是说发布者不知道这条消息是否真的抵达RabbitMQ的broker之上,也因此会发生消息丢失的情况. 对此,RabbitmQ提供了两种解决方案(以官方提供的SDK为例) 1.通过AMOP提供的事务机制: C#代码: try { channel.TxSelect(); channel.BasicPublish("yu.exchange", "yu.1", props

一:确认种类 RabbitMQ的消息确认有两种. 一种是消息发送确认.这种是用来确认生产者将消息发送给交换器,交换器传递给队列的过程中,消息是否成功投递.发送确认分为两步,一是确认是否到达交换器,二是确认是否到达队列. 第二种是消费接收确认.这种是确认消费者是否成功消费了队列中的消息. 二:消息发送确认 (1)ConfirmCallback 通过实现ConfirmCallBack接口,消息发送到交换器Exchange后触发回调. 使用该功能需要开启确认,spring-boot中配置如下: spr

在 rabbitmq 中我们可以通过持久化数据解决 rabbitmq 服务器异常的数据丢失问题. 问题:生产者将消息发送出去之后,消息到底有没有到达 rabbitmq 服务器.默认情况下是不知道的. 两种方式: AMQP 实现了事务机制 Confirm 模式 事务机制 txSelect:用户将当前的 channel 设置成 transaction 模式 txCommit:用于提交事务 txRollback:回滚事务 缺点:降低了 rabbitmq 的吞吐量. 生产者 public class T

概述 在 Rabbitmq 中我们可以通过持久化来解决因为服务器异常而导致丢失的问题,除此之外我们还会遇到一个问题:生产者将消息发送出去之后,消息到底有没有正确到达 Rabbit 服务器呢?如果不错得数处理,我们是不知道的,(即 Rabbit 服务器不会反馈任何消息给生产者),也就是默认的情况下是不知道消息有没有正确到达; 导致的问题:消息到达服务器之前丢失,那么持久化也不能解决此问题,因为消息根本就没有到达 Rabbit 服务器! RabbitMQ 为我们提供了两种方式 : 1. 通过 AMQ

1.什么是消息确认ACK. 答:如果在处理消息的过程中,消费者的服务器在处理消息的时候出现异常,那么可能这条正在处理的消息就没有完成消息消费,数据就会丢失.为了确保数据不会丢失,RabbitMQ支持消息确定-ACK. 2.ACK的消息确认机制. 答:ACK机制是消费者从RabbitMQ收到消息并处理完成后,反馈给RabbitMQ,RabbitMQ收到反馈后才将此消息从队列中删除. 如果一个消费者在处理消息出现了网络不稳定.服务器异常等现象,那么就不会有ACK反馈,RabbitMQ会认为这个消息没

在使用 RabbitMQ 的时候,有时候当我们生产者发送一条消息到 RabbitMQ 服务器后,我们 生产者想知道消息是否到达了 RabbitMQ 服务器上.这个时候我们应该如何处理? 针对上述问题,RabbitMQ 提供了2中解决方案. 通过事务机制实现(不推荐) 通过发送方确认(publisher confirm)机制实现(推荐) 注意: 1.上方2中方式不可共存,只能选取一种,如果一个channel上开启事务又开启confirm则会报错. 2.如果发送消息的交换器没有匹配的队列,那么消息也

使用消息队列,必须要考虑的问题就是生产者消息发送失败和消费者消息处理失败,这两种情况怎么处理. 生产者发送消息,成功,则确认消息发送成功;失败,则返回消息发送失败信息,再做处理. 消费者处理消息,成功,则消息队列自动删除消息;失败,则消息重新返回队列,等待处理. 对于消费者处理失败的情况,如果仅仅只是让消息重新返回队列,等待处理,那么久有可能会出现很多消息一直无法处理的情况;因此,是否让消息返回队列,还有待商榷. 现在,我一步步来分析RabbitMQ的消息确认(这次的代码同样是在上次的代码基础上

RabbitMQ生产者消息确认Confirm模式,分为普通模式.批量模式和异步模式,本次举例为普通模式. 源码: package org.study.confirm4; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import org.junit.Test; import org.study.utils.ConnectionUtils; import java.io.IOException;

消息确认机制 前言 消息队列的下游,业务逻辑可能复杂,处理任务可能花费很长时间.若在一条消息到达它的下游,任务刚处理了一半,由于不确定因素,下游的任务处理进程 被kill掉啦,导致任务无法执行完成.而沿用我们前面几章的消息删除[消息一旦抛给下游,就立马从队列删除],这可能会引发问题——消息没有处理完,但是队列 里的消息已经被删除了. 因此,rabbitmq内含 消息确认机制[Message acknowledgment],简称ack.rabbitmq将消息发送给consumer,此刻消息不会从队

参考地址:<C#使用RabbitMQ> C#操作RabbitMQ需要引用RabbitMQ的DLL,地址是:http://www.rabbitmq.com/releases/rabbitmq-dotnet-client/ 下载最新版本即可,因为我使用的.Net Framework 4.5,所以选择 下载后解压 创建工程后,先引用RabbitMQ的库RabbitMQ.Client.dll,即第一个dll文件 这里我使用了一个新通用Class,首先需要引用RabbitMQ的命令空间 using Ra

最近阅读了rabbitmq的官方文档,然后结合之前面试时被问到关于消息队列的问题来探索一下关于消息队列的消息确认机制. 其实消息确认就是消费者确认消息被消费了, 生产者确认消息已经发送到了消息队列中了. 我们知道rabbitmq有四种消息机制,下图是为了我们对消息确认的理解从官网盗了一张工作队列的图如下: 一. 关于消费者确认方面问题 在我们的mq推送了消息给消费者后,我们怎么知道消息被消费者消费了呢?万一消费者没有消费该消息,或者消费者挂了,这消息是不是就永久丢失了,所以根据此有下列几个关于消

问题描述 Service Bus如何确保消息发送成功,发送端是否有Ack机制(是否有回调API告诉发送端,服务端已经收到消息)?根据对.NET发送Service Bus消息代码的分析,发送方法queueClient.SendAsync(message)并没有返回值,所以无法知道发送消息是否成功. 问题根源 Azure 服务总线已针对持久性进行优化,会确保在服务确认请求成功之前,发送到服务总线的所有数据将提交到存储.一旦服务总线成功"ACK"(确认)请求,即表示服务总线已成功处理该请求.

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

本系列文章总结 Linux 网络栈,包括: (1)Linux 网络协议栈总结 (2)非虚拟化Linux环境中的网络分段卸载技术 GSO/TSO/UFO/LRO/GRO (3)QEMU/KVM + VxLAN 环境下的 Segmentation Offloading 技术(发送端) (4)QEMU/KVM + VxLAN 环境下的 Segmentation Offloading 技术(接收端) 1. 测试环境 1.1 总体环境 宿主机:Ubuntu Linux/KVM + VxLAN + Linu

package WebProgramingDemo; import java.io.IOException; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.InetAddress; public class UDPSendDemo { /** * @param args * @throws IOException */ /* * 创建UDP传输的发送端的步骤; * 1.建立UDP的s

1. 数据来自于键盘录入 键盘录入数据要自己控制录入结束. 2. 代码实现: (1)发送端: package com.himi.updDemo1; import java.io.IOException; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.InetAddress; import java.util.Scanner; /** * * UDP协议发送数据: * 1. 创建发送端

UDP不属于面向连接的通信,在选择使用协议的时候,选择UDP必须要谨慎.在网络质量令人十分不满意的环境下,UDP协议数据包丢失会比较严重.但是由于UDP的特性:它不属于连接型协议,因而具有资源消耗小,处理速度快的优点,所以通常音频.视频和普通数据在传送时使用UDP较多,因为它们即使偶尔丢失一两个数据包,也不会对接收结果产生太大影响.比如我们聊天用的ICQ和QQ就是使用的UDP协议.我们通过UDP进行信息收发的时候,没有严格客户端和服务端的区别,它不同于UDP,UDP 必须建立可靠连接之后才可以通

网络编程 UDP 发送端 bind 作用 upd 发送端 调用bind函数的效果:把socket特定到一个指定的端口,如果不调用bind,内核会随机分配一个端口. upd 发送端 调用bind函数的目的:假如有2个发送端,接收端需要识别是从哪个发送端过来的,就可以分别在发送端调用bind函数,这样一来,接收端就能够知道是哪个发送端过来的数据了. 运行方法:先运行[1,先接收再发送],再运行[2,先发送再接收] 1,先接收再发送: #include <stdio.h> #include <

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