场景 消费者接受消息,进行一系列处理,但是由于某些原因处理过程中该消费者的抛出了异常,并且不捕获(直接 throws IOException 抛出去): 由于抛出了IOException,那么这条消息就会再次被发送到该队列,消费者就再次收到,而消费者抛出异常,该消息又会入队……所以就形成了一个死循环(除非不再有类似IO的异常),那么控制台日志就一直打印该消费者的抛出异常. 下面模拟消费者收到一条消息,抛出IOException 没有捕获 控制台一直抛出异常,打印堆栈 就算把这个消费者停了,然后再

项目是一个数据同步项目,线下Android客户端把本地sqllite数据提交到云端队列,php做守护进程消费队列,以同步数据.初测没有问题,可是时不时出现诡异的崩溃,因为设置了错误邮件报警,发现错误代码如下: PHP Warning 'yii\base\ErrorException' with message 'Error while sending QUERY packet. PID=45905' in /home/muffycat_takeout/vendor/yiisoft/yii2/db

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

什么是幂等 幂等本来是数学上的概念,它的定义是这样的: 如果一个函数 f(x) 满足:f(f(x)) = f(x),则函数 f(x) 满足幂等性. 在计算机领域用来描述一个操作.方法或者服务.一个幂等操作的特点是,其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同. 场景 将林志玲账户的余额加 100 元 方法一:利用数据库的唯一约束实现幂等 我们在数据库中建一张转账流水表,这个表有三个字段:转账单 ID.账户 ID 和变更金额,然后给转账单 ID 和账户 ID 这两个字段联合起来创建一个唯一约束

使用rabbitmqctl 管理 mq -n 指定节点 [root@logging-master zabbix]# rabbitmqctl -n rabbit@localhost list_queues Timeout: 60.0 seconds ... Listing queues for vhost / ... name messages q_game_bilog 6822 q_withdraw_record 0 q_commission_hourly_text 0 q_user_login

1.引入maven依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency>2.在application.yml的配置: spring: rabbitmq: host: 106.52.82.241 port: 5672 username: yang

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

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

消息无序产生的原因 消息队列,既然是队列就能保证消息在进入队列,以及出队列的时候保证消息的有序性,显然这是在消息的生产端(Producer),但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer),尽管消费端在拉取消息时是有序的,但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序. 场景分析 先后两次修改了商品信息,消息A和消息B先后同步写入MySQL,接着异步写入消息队列中发送消息,此时消息队列生产端(Producer)按时序先后发出了A和B两条消息(消息A先发出,消息B后发出)

使用场景 消费端ACK和重回队列 消费端ACK使用场景: 1.消费端进行消费的时候,如果由于业务异常我们可以进行日志记录,然后进行补偿. 2.由于服务器宕机等严重问题,那我们就需要手工进行ACK保障消费端消费成功. 消费端的重回队列 消费端的重回队列是为了对没有处理成功的消息,把消息重新投递给broker 一般在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为false 创建生产者 package com.dwz.rabbitmq.ack; import java.io.IOException; im

1.引入依赖 pom.xml 1 <!-- activemq --> 2 <dependency> 3 <groupId>org.springframework</groupId> 4 <artifactId>spring-jms</artifactId> 5 <version>4.3.23.RELEASE</version> 6 </dependency> 7 8 <dependency&g

RabbitMQ如何保证消息的可靠性 RabbitMQ消息丢失的三种情况 生产者弄丢消息时的解决方法 方法一:生产者在发送数据之前开启RabbitMQ的事务(采用该种方法由于事务机制,会导致吞吐量下降,太消耗性能.) 方法二:开启confirm模式(使用springboot时在application.yml配置文件中做如下配置,实现confirm回调接口,生产者发送消息时设置confirm回调) 小结: 事务机制和 confirm机制最大的不同在于,事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那

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

  一.本文章包含的内容 1.列举了ActiveMQ中通过Queue方式发送.消费队列的代码(普通文本.json/xml字符串.对象数据) 2.spring+activemq方式   二.配置信息 1.activemq的pom.xml信息 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 <!--activemq  Begin-->        <dependency>            <groupId>org.springfr

一.摘要 BlockingQueue通常用于一个线程在生产对象,而另外一个线程在消费这些对象的场景,例如在线程池中,当运行的线程数目大于核心的线程数目时候,经常就会把新来的线程对象放到BlockingQueue中去. 二.阻塞队列原理 原理简单的来讲:就是一个线程往队列里面放,而另外的一个线程从里面取 当线程持续的产生新对象并放入到队列中,直到队列达到它所能容纳的临界点.注意,队列的容量是有限的,不可能一直往里面插入对象.如果队列到达了临界点时,这个时候再想往队列中插入元素则会产生阻塞,直到另一

队列: 从概念上来讲,AMQP消息路由必须有三部分:交换器.队列和绑定.生产者把消息发布到交换器上:消息最终到达队列,并被消费者接收:绑定决定了消息如何从路由器路由到特定的队列. 消费者通过以下两种方式从特定的队列中接收消息: 1)通过AMQP的basic.consume命令订阅.这样做会将信道置为接收模式,知道取消对队列的订阅为止.订阅了消息后,消费者在消费(或者拒绝)最近接收的那道消息后,就能从队列中(可用的)自动接收下一条消息.如果消费者处理队列消息,并且/或者需要在消息已到达队列时就自动

介绍 MQ全称为Message Queue, 是一种分布式应用程序的的通信方法,它是消费-生产者模型的一个典型的代表,producer往消息队列中不断写入消息,而另一端consumer则可以读取或者订阅队列中的消息.RabbitMQ是MQ产品的典型代表,是一款基于AMQP协议可复用的企业消息系统 系统架构 Rabbitmq系统最核心的组件是Exchange和Queue,Exchange和Queue是在rabbitmq server(又叫做broker)端,producer和consumer在应用

在说死信队列之前,我们先介绍下为什么需要用死信队列. 如果想直接了解死信对接,直接跳入下文的"死信队列"部分即可. ack机制和requeue-rejected属性 我们还是基于上篇<Spring Boot系列--7步集成RabbitMQ>的demo代码来说. 在项目springboot-demo我们看到application.yaml文件部分配置内容如下 ... listener: type: simple simple: acknowledge-mode: auto c

JAVA队列的使用 今天跟大家来看看如何在项目中使用队列.首先我们要知道使用队列的目的是什么?一般情况下,如果是一些及时消息的处理,并且处理时间很短的情况下是不需要使用队列的,直接阻塞式的方法调用就可以了.但是,如果在消息处理的时候特别费时间,这个时候如果有新的消息来了,就只能处于阻塞状态,造成用户等待.这个时候在项目中引入队列是十分有必要的.当我们接受到消息后,先把消息放到队列中,然后再用新的线程进行处理,这个时候就不会有消息的阻塞了.下面就跟大家介绍两种队列的使用,一种是基于内存的,一种是基

定义 队的操作是在两端进行,一端只能进行插入操作(入队),称为队尾,一端只能进行删除操作(出队),称为队尾. 队列的运算规则是FIFO(first in first out). 队列的入队.出队操作分别具有入队和出队的指针,通常以f(front) 表示队首指针,r(rear)表示队尾指针. 队列的存储具有顺序存储和链式存储两种方式. 基本运算: 初始化: 判断空: 判断满: 入队: 出队: 取出队首元素. package com.wuwii.test; /** * 队列 * @author Zh

转载声明:http://blog.csdn.net/lzy_lizhiyang/article/details/48311925 先我们要知道使用队列的目的是什么?一般情况下,如果是一些及时消息的处理,并且处理时间很短的情况下是不需要使用队列的,直接阻塞式的方法调用就可以了.但是,如果在消息处理的时候特别费时间,这个时候如果有新的消息来了,就只能处于阻塞状态,造成用户等待.这个时候在项目中引入队列是十分有必要的.当我们接受到消息后,先把消息放到队列中,然后再用新的线程进行处理,这个时候就不会有消