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

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  

目录 消息可靠性 生产者消息确认 示例 消费者消息确认 示例 死信交换机 例子 高可用问题 消息堆积问题 惰性队列 参考 消息可靠性 确保消息至少被消费了一次(不丢失) 消息丢失的几种情况: 消息在网络传输时丢失,如生产者到交换机,交换机到队列的过程中 MQ宕机:消息到达Queue了,但在消费者消费之前,MQ就宕机了 消费者宕机:消费者接收了消息但是还没处理就宕机了 如何解决? RabbitMQ分别针对生产者, MQ和消费者这三个角色提供了一些解决方法 生产者消息确认 根据下图,消息的传输丢失可

前言 之前写了一篇文章,总体介绍了EQueue.在看这篇文章之前如果还没看过那篇文章,可能会看不懂这篇文章.所以建议没看过的朋友务必先看一下那篇文章中所提到的各种概念,这样才能更好的理解本文所说的内容.说实话我当初写EQueue也是抱着一种玩的态度的,就是想尝试写一个分布式消息队列,用来为ENode提供分布式消息通信的能力.后来写着写着,发现越来越好玩,因为觉得这个队列以后应该会很实用,所以就花了更多的时间去设计它,完善它.希望它最终能被更多的人使用.到目前为止,我觉得目前基本实现了以下特性:轻

在上篇<RabbitMQ-高效的Work模式>中,我们了解了Work模型,该模型包括一个生产者,一个消息队列和多个消费者. 我们已经通过实例看出消息队列中的消息是如何被一个或者多个消费者消费的了,但是对于具体的实现细节和原理并没有介绍.这篇就来详细介绍下在消息派发这个过程中还有那些我们需要关注的点和细节. 这篇主要讨论细节都集中在接收端,我们还是来看下上篇中,接收端的代码实现 package com.ximalaya.openapi.rabbitmq.work; import com.rabb

消息派发 上篇<RabbitMQ入门-消息派发那些事儿>发布之后,收了不少反馈,其中问的最多的还是有关消息确认以及超时等场景的处理. 楼主,有遇到消费者后台进程不在,但consumer连接还在,当前消息是unacked状态,导致这个消息一直不被消费 队列在等待回复的时候,这个消息是怎么存放的?如果一直没有返回有超时么? ... 这里再对消息确认做以下补充 有关超时 RabbitMQ是没有超时概念的,如果一个消费者消费一条消息要花费很长时间,比如10分钟,那么这个过程会一直进行下去.除非你采用其

前言 RabbitMQ虽然有对队列及消息等的一些持久化设置,但其实光光只是这一个是不能够保障数据的可靠性的,下面我们提出这样的质疑: (1)RabbitMQ生产者是不知道自己发布的消息是否已经正确达到服务器呢,如果中间发生网络异常等情况呢?消息必然会丢失! (2)RabbitMQ如果没有设置队列持久化,RabbitMQ服务器重后队列的元数据会丢失,消息自然也会丢失! (3)RabbitMQ如果消费者设置自动确认,即autoAck为true,那么不管消费者发生什么情况,该消息会自动从队列中移除,实

转载请注明出处 0.目录 RabbitMQ-从基础到实战(1)— Hello RabbitMQ RabbitMQ-从基础到实战(3)— 消息的交换 1.简介 RabbitMQ中,消息丢失可以简单的分为两种:客户端丢失和服务端丢失.针对这两种消息丢失,RabbitMQ都给出了相应的解决方案. 2.防止客户端丢失消息 如图,生产者P向队列中生产消息,C1和C2消费队列中的消息,默认情况下,RabbitMQ会平均的分发消费给C1C2(Round-robin dispatching),假设一个任务的执行

原文地址 https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/60875666/ 消息的可靠性是RabbitMQ的一大特色,那么RabbitMQ是如何保证消息可靠性的呢——消息持久化. 为了保证RabbitMQ在退出或者crash等异常情况下数据没有丢失,需要将queue,exchange和Message都持久化. queue的持久化queue的持久化是通过durable=true来实现的. 一般程序中这么使用: Connection connect

原文:RabbitMQ(三):消息持久化策略 一.前言 在正常的服务器运行过程中,时常会面临服务器宕机重启的情况,那么我们的消息此时会如何呢?很不幸的事情就是,我们的消息可能会消失,这肯定不是我们希望见到的结果.所以我们希望AMQP服务器崩溃了也可以将消息恢复,这称之为消息持久化.RabbitMQ自然存在这种策略可以帮助我们完成这件事情. 二.持久化的消息 当RabbitMQ服务器重启后,原先的队列和交换器会随同里面的消息一同消失.原因在于每个队列和交换器都有durable属性,该属性默认是fa

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

做支付平台的时候.需要实现接受上游支付消息,通知给下游渠道. 针对下游渠道:要实现 按通知次数 递进 延时通知 下游渠道的支付/签约/代扣的状态 可参考微信按照 15/15/30/180/1800/1800/1800/1800/3600 单位s 等5个level去通知下游业务端 当时采用rabbitmq死信队列实现延时消息的通知: 当一个消息过期后,会自动变成死信.如果消息绑定了dead letter change,那么消息过期后会被转发到相应队列.从而实现消息延迟消费            具

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() #

消息的可靠性是RabbitMQ的一大特色,那么RabbitMQ是如何保证消息可靠性的呢——消息持久化. 为了保证RabbitMQ在退出或者crash等异常情况下数据没有丢失,需要将queue,exchange和Message都持久化. queue的持久化queue的持久化是通过durable=true来实现的. 一般程序中这么使用: Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connec

1 消息确认 在一些场合,如转账.付费时每一条消息都必须保证成功的被处理.AMQP是金融级的消息队列协议,有很高的可靠性,这里介绍在使用RabbitMQ时怎么保证消息被成功处理的.消息确认可以分为两种:一种是生产者发送消息到Broke时,Broker给生产者发送确认回执,用于告诉生产者消息已被成功发送到Broker:一种是消费者接收到Broker发送的消息时,消费者给Broker发送确认回执,用于告诉消费者消息已成功被消费者接收. 下边分别介绍生产者端和消费者端的消息确认方法.准备条件:使用We

前言 前段时间在编写通用的消息通知服务时,由于需要实现类似通知失败时,需要延后几分钟再次进行发送,进行多次尝试后,进入定时发送机制.此机制,在原先对接银联支付时,银联的异步通知也是类似的,在第一次通知失败后,支付标准服务会重发,最多发送五次,每次的间隔时间为1.4.8.16分钟等.本文就简单讲解下使用RabbitMQ实现延时消息队列功能. 前言 一点知识 延时队列使用场景 RabbitMQ实现延时队列 存活时间(Time-To-Live 简称 TTL) 死信交换(Dead Letter Exch

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

1.RabbitMQ的消息持久化处理,消息的可靠性是 RabbitMQ 的一大特色,那么 RabbitMQ 是如何保证消息可靠性的呢——消息持久化. 2.autoDelete属性的理解. 1).@Queue: 当autoDelete属性设置到该注解的时候,含义即是,当所有消费者客户端连接断开后,是否自动删除队列,当设置值是true的时候删除该队列,当值是false的时候不删除该队列. 2).@Exchange:当autoDelete属性设置到该注解的时候,含义即是,当所有绑定队列都不在使用时,是

文章目录 1. 原生的实现方式 2. Spring AMQP 的实现方式   要从奔溃的 RabbitMQ 中恢复的消息,我们需要做消息持久化.如果消息要从 RabbitMQ 奔溃中恢复,那么必须满足三点,且三者缺一不可. 交换器必须是持久化. 队列必须是持久化的. 消息必须是持久化的. 原生的实现方式 原生的 RabbitMQ 客户端需要完成三个步骤. 第一步,交换器的持久化. // 参数1 exchange :交换器名 // 参数2 type :交换器类型 // 参数3 durable :是

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

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