最近公司某个行情推送的rabbitmq服务器由于客户端异常导致rabbitmq队列中消息快速堆积,还曾导致过内存积压导致rabbitmq客户端被block的情况.考虑到行情信息从业务上来说可以丢失部分消息,并不要求完全可靠.为了尽量避免某个客户端未及时消费影响整个mq,故考虑对某些队列中的消息设置TTL.如下: rabbitmqctl set_policy TTL "ttl.*" '{"message-ttl":60000}' --apply-to queues具体

在RabbitMQ(二)AMQP协议mandatory和immediate标志位区别中我们提到,在RabbitMQ3.0以后的版本里,去掉了immediate参数支持,要实现类似的确认功能要使用TTL和DLX.   TTL,Time-To-Live Extensions(过期时间) RabbitMQ 允许你对 message 和 queue 设置 TTL 值. Per-Queue Message TTL 通过在 queue.declare 中设置 x-message-ttl 参数,可以控制被 p

未路由的消息 当生产这发送的消息到达指定的交换器后,如果交换器无法根据自身类型.绑定的队列以及消息的路由键找到匹配的队列,默认情况下消息将被丢弃.可以通过两种方式 处理这种情况,一是在发送是设置mandatory参数,二是通过备份交换器. 设置mandatory参数 在发送消息是,可以设置mandatory参数未true,这样当消息在交换器上无法被路由时,服务器将消息返回给生产者,生产者实现回调函数处理被服务端返回的消息. public class NoRouteMessage { privat

RabbitMQ是一个消息代理,它接受和转发消息,是一个由 Erlang 语言开发的遵循AMQP协议的开源实现.在RabbitMQ中生产者不会将消息直接发送到队列当中,而是将消息直接发送到交换机(exchange),交换机用来接受生产者发送的消息并将这些消息发送给绑定的队列,即:生产者-->交换机-->队列. 在RabbitMQ中最主要的三种交换机:1. fanout(广播交换机)  2. direct(直连交换机)  3. topic(话题交换机) 1. fanout(广播交换机) fano

理解Confirm消息确认机制: 消息的确认,是指生产者投递消息后,如果Broker收到消息,则会给我们生产这一个应答. 生产者进行接收应答,用来确定这条消息是否正常的发送到Broker,这种方式也是消息的可靠性投递的核心保障. 如何实现Confirm确认消息? 第一步:在channel上开启确认模式:channel.confirmSelect() 第二步:在channel上添加监听:addConfirmListener,监听成功和失败的返回结果, 根据具体的结果对消息进行重新发送.或者记录日志

如题: 存在两个交换器 exchange1,exchange2 存在一个队列 queue1 存在三个绑定关系:exchange1绑定exchange2 ,exchange1绑定queue1,exchange2绑定queue1 现在生产者向exchange1发送一条消息message+routingKey 假设上面三个绑定关系的routingKey都与之匹配.即message经由exchange1,可以直接到达queue1,:经由exchange1,到达exchange2,也可最终到达queue1

转自:http://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/9438186.html 实现了AMQP与MQTT(至多一次)后,用多个队列以topic exchange的方式用相同交换机监听同一个主题(topic),发现情况存在不同,觉得有点意思,所以记录了下来. 用2个MQTT(分别记作A.B).2个AMQP(分别记作C.D)同时监听一个topic, 然后向这个topic先以MQTT的方式发送4条消息(分别记作1.2.3.4), 再以AMQP方式发送4条消息(分别记作5.6.

实现了AMQP与MQTT(至多一次)后,用多个队列以topic exchange的方式用相同交换机监听同一个主题(topic),发现情况存在不同,觉得有点意思,所以记录了下来. 用2个MQTT(分别记作A.B).2个AMQP(分别记作C.D)同时监听一个topic, 然后向这个topic先以MQTT的方式发送4条消息(分别记作1.2.3.4), 再以AMQP方式发送4条消息(分别记作5.6.7.8), 结果如下: A:1.2.3.4.5.6.7.8: B:1.2.3.4.5.6.7.8: C:1

从AMQP协议可以看出,MessageQueue.Exchange和Binding构成了AMQP协议的核心.下面我们就围绕这三个主要组件,从应用使用的角度全面的介绍如何利用RabbitMQ构建消息队列以及使用过程中的注意事项. 声明MessageQueue: 在RabbitMQ中,无论是生产者发送消息还是消费者接收消息,都首先需要声明一个MessageQueue.这就存在一个问题,是生产者声明还是消费者声明呢?要解决这个问题,首先要明确: 1)消费者是无法订阅或者获取不存在的MessageQue

Redis 小白指南(三)- 事务.过期.消息通知.管道和优化内存空间 简介 <Redis 小白指南(一)- 简介.安装.GUI 和 C# 驱动介绍> 讲的是 Redis 的介绍,以及如何在 Windows 上安装并使用,一些 GUI 工具和自己简单封装的 RedisHelper. <Redis 小白指南(二)- 聊聊五大类型:字符串.散列.列表.集合和有序集合>讲的是 Redis 中最核心的内容,最常用的就是和数据类型打交道. 目录 事务 过期时间 消息通知 管道 优化内存空间

1. 消息顺序 场景:比如下单操作,下单成功之后,会发布创建订单和扣减库存消息,但扣减库存消息执行会先于创建订单消息,也就说前者执行成功之后,才能执行后者. 不保证完全按照顺序消费,在 MQ 层面支持消息的顺序处理开销太大,为了极少量的需求,增加整体上的复杂度得不偿失. 所以,还是在应用层面处理比较好,或者业务逻辑进行处理. 应用层解决方式: 1. 消息实体中增加:版本号 & 状态机 & msgid & parent_msgid,通过 parent_msgid 判断消息的顺序(需要

上一篇最后提到了mandatory这个参数,对于设置mandatory参数个人感觉还是很重要的,尤其在RabbitMQ镜像队列发生故障转移时. 模拟个测试环境如下: 首先在集群队列中增加两个镜像队列的策略: 对于ha-promote-on-shutdown这个参数,可以参考文档,其作用就是当集群中master出现故障时强制进行故障转移从而选出新的master节点,这里的master出现故障表示的是人为的故障比如通过命令行rabbitmqctl.bat start_app之类的关闭RabbitMQ

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() #

1.消息的优先级 假如现在有个需求,我们需要让一些优先级最高的通知推送到客户端,我们可以使用redis的sortedset,也可以使用我们今天要说的rabbit的消息优先级属性 Producer代码 using RabbitMQ.Client; using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namesp

面试题 为什么使用消息队列? 消息队列有什么优点和缺点? Kafka.ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景? 面试官心理分析 其实面试官主要是想看看: 第一,你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西? 不少候选人,说自己项目里用了 Redis.MQ,但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西.其实说白了,就是为了用而用,或者是别人设计的架构,他从头到尾都没思考过. 没有对自己的架构问过为什么的人,一定是平时没有思考的人,面试官对这类候选人印象通

使用此参考解释显示在 Internet Explorer 11 的控制台 和调试程序中的错误消息. 简介 使用 F12 开发人员工具进行调试时,错误消息(例如 EC7111 或 HTML1114)将显示在控制台和调试程序工具中. 我们在此处列出了常见的控制台错误代码及其关联消息.我们还提供了更多详细说明和/或建议,用于在适当位置修复该问题.尽管该表中的说明向你提供了问题调试的起点,但获取详细信息的最佳方法是在线搜索开发人员论坛或 Internet Explorer 开发人员中心. 安全性错误 安

Binding:绑定,Exchange和Exchange.Queue之间的连接关系 Binding中可以包含RoutingKey或者参数 Queue:消息队列,实际存储消息数据 Durability:是否持久化,Durable:是,Transient:否 Auto Delete:如选yes,代表当最后一个监听被移除之后,该Queue会自动被删除 Message:服务器和应用程序之间传送的数据 本质上是一段数据,有Properties和Payload(Body)组成 常用属性:delivery m

人生终将是场单人旅途,孤独之前是迷茫,孤独过后是成长. 楔子 本篇是消息队列RabbitMQ的第四弹. RabbitMQ我已经写了三篇了,基础的收发消息和基础的概念我都已经写了,学任何东西都是这样,先基础的上手能用,然后遇到问题再去解决,无法理解就去深入源码,随着时间的积累对这一门技术的理解也会随之提高. 基础操作已经熟练后,相信大家不可避免的会生出向那更高处攀登的心来,今天我就罗列一些RabbitMQ比较高级的用法,有些用得到有些用不上,但是一定要有所了解,因为大部分情况我们都是面向面试学习~

消息堆积 解决方案: 增加消费者或后台相关组件的吞吐能力 增加消费的多线程处理 根据不同的业务实现不同的丢弃任务,选择不同的策略淘汰任务 默认情况下,RabbitMQ消费者为单线程串行消费,设置并行消费两个关键属性,他们设置的是对每个消费者在初始化的时候设置的并发消费者个数,prefetchCount 是每次一次性从broker中获取的待消费的消息个数. concurrentConsumer prefetchConcurrentConsumer  消息丢失 解决方案: 持久化 消息确认机制  

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参