使用RabbitMQ,业务需求,想要知道队列中还有多少待消费待数据. 方式一: @Value("${spring.rabbitmq.host}") private String host; @Value("${spring.rabbitmq.port}") private Integer port; @Value("${spring.rabbitmq.username}") private String username; @Value(&quo

RabbitMQ消息队列服务器在Windows下的安装和部署-> 一.Erlang语言环境的搭建 RabbitMQ开源消息队列服务是使用Erlang语言开发的,因此我们要使用他就必须先进行Erlang语言环境的搭建,其实是非常简单的. 登录Erlang官网,进入下载页,官网地址->http://www.erlang.org/downloads 然后按照自己的系统环境来选择需要下载的安装文件. 我选择 64-bit下载包,因为我的操作系统是64位的 接下来我们需要对Erlang语言的环境变量的配

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

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

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() #

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

前言 我在刚接触使用中间件的时候,发现,中间件的使用并不是最难的,反而是中间件的下载,安装,配置才是最难的. 所以,这篇文章我们从头开始学习RabbitMq,真正的从头开始. 关于消息队列 其实消息队列没有那么神秘,我们这样想一下,用户访问网站,最终是要将数据以HTTP的协议的方式,通过网络传输到主机的某个端口上的. 那么,接收数据的方式是什么呢?自然是端口监听啦. 那消息队列是什么就很好解释了? 它就是端口监听,接到数据后,将数据排列起来. 那这件事,我们不用中间件能做吗? 当然能做啦,写个T

目的: RabbitMQ之消息模式(上):https://www.cnblogs.com/huangting/p/11994539.html 消费端限流 消息的ACK与重回队列 TTL消息 死信队列 消费端限流 什么是消费端的限流? 假设一个场景,首先,我们RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现下面情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据 消费端限流RabbitMQ提供的解决方案 RabbitMQ提供了一种qos(服务

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 先给大家说声抱歉,最近一周都没有发文,有一些比较要紧重要的事需要处理. 今天正好得空,本来说准备写SpringIOC相关的东西,但是发现想要梳理一遍还是需要很多时间,所以我打算慢慢写,先把MQ给写了,再慢慢写其他相关的,毕竟偏理论的东西一遍要比较难写,像MQ这种偏实战的大家可以clone代码去玩一玩,还是比较方便的. 同时MQ也是Java进阶不必可少的技术栈之一,所以Java开发从业者对它是必须要了解的. 现在市面上有三种消息队列比较

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

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

前言 前段时间写过一篇: # RabbitMQ:消息丢失 | 消息重复 | 消息积压的原因+解决方案+网上学不到的使用心得 很多人加了我好友,说很喜欢这篇文章,也问了我一些问题. 因为最近工作比较忙,隔了一段时间没写,忙完后专门花时间把RabbitMQ剩下的一个重要技术点通过案例的方式整理出来,就是延迟消息的用法. 延迟消息含义不解释了,就是字面意思. 用法一共两种方式,死信队列和延迟插件,两种各有利弊,我会一一陈述并给出最佳用法. 死信队列方式 死信队列不要理解成很玄乎的东西,它就是普通队列绑

上一章,我们讲到,用redis共享数据,以及用redis中的队列来实现一个简单的消息传递.其实在真实的过程中,不应该用redis来传递,最好用专业的消息队列,我们python中,用到最广泛的就是rabbitmq,虽然它是用erlang开发的,但真的非常好用,经过无数次验证.如果大家不会安装rabbitmq,请看我这篇文章,http://www.cnblogs.com/yueerwanwan0204/p/5319474.html   这篇文章讲解了怎么安装rabbitmq以及简单的使用它. 我们把

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

在之前的有关线程,进程的博客中,我们介绍了它们各自在同一个程序中的通信方法.但是不同程序,甚至不同编程语言所写的应用软件之间的通信,以前所介绍的线程.进程队列便不再适用了:此种情况便只能使用socket编程了,然而不同程序之间的通信便不再像线程进程之间的那么简单了,要考虑多种情况(比如其中一方断线另一方如何处理:消息群发,多个程序之间的通信等等),如果每遇到一次程序间的通信,便要根据不同情况编写不同的socket,还要维护.完善这个socket这会使得编程人员的工作量大大增加,也使得程序更易崩溃

从前面文章可以看出,消息总线是EDA(事件驱动架构)与微服务架构的核心部件,没有消息总线,就无法很好的实现微服务之间的解耦与通讯.通常我们可以利用现有成熟的消息代理产品或云平台提供的消息服务来构建自己的消息总线:也可以自己完全写一个消息代理产品,然后基于它构建自己的消息总线.通常我们不用重复造轮子(除非公司有特殊的要求,比如一些大型互联网公司考虑到自主可控的白盒子),可以利用比如像RabbitMq这样成熟的消息代理产品作为消息总线的底层支持. RabbitMq核心组件解释: Connection

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

1.消息投递服务 RabbitMQ是一种消息投递服务,怎么理解这句话呢?即RabbitMQ即不是消息的生产者,也是消息的消费者.他就像现实生活中快递模式,消费者在电商网站上下单买了一件商品,此时对应的生产者(商家)则生产了一件货物(概念上的生产,可能已经生产好了),接着生产者(商家)将货物发送给快递公司,因为消费者下单了这个货物,相当于订阅了这件货物,所以快递公司将会把这件货物发送给对应的消费者.RabbitMQ就相当于这里面的快递公司.服务在生产者和消费者之间建立桥梁,即通信. 2.Rabbi

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;

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