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

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

#!/bin/bash QUE=`rabbitmqctl list_queues messages_ready name durable|grep -v "^Listing" |grep -v "^Timeout"` echo "$QUE" | while read line do ready=`echo "$line" | awk -F' ' '{print $1}'` name=`echo "$line"

在我们实际的开发过程中,我们肯定会用到MQ中间件,常见的MQ中间件有kafka,RabbitMQ,RocketMQ.在使用的过程中,我们必须要考虑这样一个问题,在使用MQ的时候,我们怎么确保消息100%不丢失? 案例背景 以我们熟悉的淘宝系统为例子,在用户下订单的时候,通常会给客户发放一下优惠劵.在整个过程中,交易服务和发优惠劵服务就是通过MQ消息队列进行通信.在交易服务完成后,交易服务可以发送"发一个满100减5的优惠劵"的消息给MQ.优惠劵服务则在消费端消费这个消息,从而实现真正的

消息队列 为什么要用消息队列,都有什么优缺点? 要问的是消息队列都有哪些场景,然后项目里具体实现的什么场景,你在这个场景里用的什么消息队列? 期望的回答是,你们公司有个什么业务,这个业务场景有什么技术挑战,如果不用MQ可能会很麻烦,但是你现在用了MQ带给你什么好处? 场景比较多,但是比较核心的是3个:解耦.异步.削峰 解耦 ​ 需要去考虑你负责的系统中是否有类似的场景,一个系统调用了多个系统和模块,互相之间的调用很复杂,维护起来很麻烦.但是这个调用并不需要直接同步调用接口,如果用MQ给它异步化解

文章目录 一.引言 二.基本使用 1. 简单示例 2. work queue和公平消费消息 3. 交换机 三.高级特性 1. 消息过期 2. 死信队列 3. 延迟队列 4. 优先级队列 5. 流量控制 a. 服务端限流 b. 客户端限流 6. 消息可靠性 a. 如何确保消息发送到交换机 b. 如何确保消息正确路由到队列 c. 消息持久化存储 d. 如何确保消息正确投递到消费者 e. 如何保证消息幂等性 f. 如何保证消息的顺序 四.总结 一.引言 Rabbit是基于AMQP协议并使用Erlang

正文: 1.什么是 rabbitmq 采用 AMQP 高级消息队列协议的一种消息队列技术,最大的特点就是消费并不需要确保提供方存在,实现了服务之间的高度解耦 2.为什么要使用 rabbitmq 在分布式系统下具备异步,削峰,负载均衡等一系列高级功能; 拥有持久化的机制,进程消息,队列中的信息也可以保存下来. 实现消费者和生产者之间的解耦. 对于高并发场景下,利用消息队列可以使得同步访问变为串行访问达到一定量的限流,利于数据库的操作. 可以使用消息队列达到异步下单的效果,排队中,后台进行逻辑下单.

一.消息队列 消息队列(Messeage Queue,MQ)是在分布式系统架构中常用的一种中间件技术,从字面表述看,是一个存储消息的队列,所以它一般用于给 MQ 中间的两个组件提供通信服务. 1.1 消息队列介绍 我们引入一个削峰填谷实际场景来介绍 MQ ,削峰填谷是指处理短时间内爆发的请求任务,将巨量请求任务"削峰",平摊在平常请求任务较低的时间段,也就是"填谷". 比如组件1 发布请求任务,组件2接受请求任务并处理.如果没有 MQ , 组件2 就会在大量的请求任

在本人的上一篇博客文章:Netty构建分布式消息队列(AvatarMQ)设计指南之架构篇 中,重点向大家介绍了AvatarMQ主要构成模块以及目前存在的优缺点.最后以一个生产者.消费者传递消息的例子,具体演示了AvatarMQ所具备的基本消息路由功能.而本文的写作目的,是想从开发.设计的角度,简单的对如何使用Netty,构建分布式消息队列背后的技术细节.原理,进行一下简单的分析和说明. 首先,在一个企业级的架构应用中,究竟何时需引入消息队列呢?本人认为,最经常的情况,无非这几种:做业务解耦.事件

一种分类是推和拉 . 还有一种分类是 Queue 和 Pub/Sub . 先看的这一篇:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/50131089 先讲了JMS和遵守JMS的ActiveMQ.Java Message Service,JMS,指的是面向消息中间件(MOM),用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信. JMS中定义了两种消息模型:点对点(point to point, queue)和发布/订阅(publish

消费端消费消息的原理 我们通过上一节课的讲解,知道有两种方法可以接收消息,一种是使用同步阻塞的MessageConsumer#receive方法.另一种是使用消息监听器MessageListener.这里需要注意的是,在同一个session下,这两者不能同时工作,也就是说不能针对不同消息采用不同的接收方式.否则会抛出异常.至于为什么这么做,最大的原因还是在事务性会话中,两种消费模式的事务不好管控 消费端消费消息源码分析 ActiveMQMessageConsumer.receive消费端同步接收

1.概念:SpringCloudStream 2.具体内容 2.1.SpringCloudStream 简介 SpringCloudStream 就是使用了基于消息系统的微服务处理架构.对于消息系统而言一共分为两类:基于应用标准的 JMS.基于协议标准的 AMQP,在整个 SpringCloud 之中支持有 RabbitMQ.Kafka 组件的消息系统.利用 SpringCloudStream 可以实现更加方便的消息系统的整合处理,但是推荐还是基于 RabbitMQ 实现会更好一些. 为什么 S

消费端消费消息: 在 初识ActiveMQ 中我提到过,两种方法可以接收消息,一种是使用同步阻塞的ActiveMQMessageConsumer#receive方法.另一种是使用消息监听器MessageListener.这里需要注意的是,在同一个session下,这两者不能同时工作,也就是说不能针对不同消息采用不同的接收方式.否则会抛出异常.至于为什么这么做,最大的原因还是在事务性会话中,两种消费模式的事务不好管控. 先通过ActiveMQMessageConsumer#receive 方法来对

问题背景 所谓"延时消息"是指当消息被发送以后,并不想让消费者立即拿到消息,而是等待指定时间后,消费者才拿到这个消息进行消费. 场景一:客户A在十二点下了一个订单,我想半个小时后来检查一下这个订单的付款状态,根据付款状态来作下一步的处理. a. 针对场景一,建议采用方案数据库保存+schedule的方式也许更合适. 场景二:mdc系统更新了一个A信息,我要通知给A门店信息发生了变化,通知他们回调API来读取最新的值. 如果拿到消息后立即回调,可能因为mdc事务.缓存.从库延迟等原因,拿

消息队列持久化 Python操作rabbit消息队列的持久化,如下: # 创建一个名为balance的队列,对queue进行durable持久化设为True(持久化第一步)channel.queue_declare(queue='balance', durable=True) # 设置消息持久化(持久化第二步),将要发送的消息的属性标记为2,表示该消息要持久化properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2, ) 持久化后,即便是重启了rabbitm

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

1.       Windows 的历史 中国人喜欢以史为鉴,而事实也确实是,如果你能知道一件事情的来龙去脉,往往可以更容易地理解事物为什么会表现为当前这样的现状.所以,我的介绍性开场白通常会以一段历史开始.不过,我不会以精确到年月日的那种方式详细讲述,而是选取几个对我们的编程生涯有重要影响的关键点. Windows 是真正的图形化界面操作系统的普及者,无论任何人,争夺什么第一个实现的GUI.第一个商业化的GUI之类的虚名,都替代不了 Windows 的历史功绩,让最普通的用户能够容易地操纵PC

由于生产者和消费者不直接通信,生产者只负责把消息发送到队列,消费者只负责从队列获取消息(不管是push还是pull). 消息被"消费"后,是需要从队列中删除的.那怎么确认消息被"成功消费"了呢? 是消费者从队列获取到消息后,broker 就从队列中删除该消息? 那如果消费者收到消息后,还没来得及"消费"它,或者说还没来得及进行业务逻辑处理时,消费者所在的信道或者连接因某种原因断开了, 那这条消息岂不是就被无情的抛弃了... 我们更期望的是,消费者

本篇主要记录Spring boot 集成Rabbitmq,分为两部分, 第一部分为创建普通消息队列, 第二部分为延时消息队列实现: spring boot提供对mq消息队列支持amqp相关包,引入即可: [html] view plain copy   <!-- rabbit mq --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boo