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

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

最近工作中存储服务器由于压力太大无法及时消费消息.这个过程中,导致RabbitMQ意外挂掉,无法访问.下面是部分问题分析过程. 麒麟系统服务器分析 1.服务器异常信息: [root@localhost ~]# service rabbitmq-server status Status of node rabbit@localhost ... Error: unable to connect to node rabbit@localhost: nodedown DIAGNOSTICS ======

#!/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"

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

在云计算环境中,很多时候需要用它其他机器的计算资源,我们有可能会在接收到Message进行处理时,会把一部分计算任务分配到其他节点来完成.那么,RabbitMQ如何使用RPC呢?在本篇文章中,我们将会通过其它节点求来斐波纳契完成示例. 1. 客户端接口 Client interface 为了展示一个RPC服务是如何使用的,我们将创建一段很简单的客户端class. 它将会向外提供名字为call的函数,这个call会发送RPC请求并且阻塞知道收到RPC运算的结果.代码如下: fibonacci_rp

在使用RabbitMQ之前,需要了解RabbitMQ的工作原理. RabbitMQ的工作原理 RabbitMQ是消息代理.从本质上说,它接受来自生产者的信息,并将它们传递给消费者.在两者之间,它可以根据你给它的路由,缓冲规则进行传递消息. 示例图 RabbitMQ的术语解释 生产者:生产消息,发送消息.类似工厂. 消费者:接受消息,使用消息.类似顾客. 队列:存储消息.类似仓库.中转站.队列可以存储很多的消息,因为它基本上是一个无限制的缓冲区,前提是你的机器有足够的存储空间.多个生产者可以将消息

        在云计算环境中,很多时候需要用它其他机器的计算资源,我们有可能会在接收到Message进行处理时,会把一部分计算任务分配到其他节点来完成.那么,RabbitMQ如何使用RPC呢?在本篇文章中,我们将会通过其它节点求来斐波纳契完成示例. 1. 客户端接口 Client interface 为了展示一个RPC服务是如何使用的,我们将创建一段很简单的客户端class. 它将会向外提供名字为call的函数,这个call会发送RPC请求并且阻塞知道收到RPC运算的结果.代码如下: fibo

有很多人问过我这么一类问题:RabbitMQ如何确保消息可靠?很多时候,笔者的回答都是:说来话长的事情何来长话短说.的确,要确保消息可靠不只是单单几句就能够叙述明白的,包括Kafka也是如此.可靠并不是一个绝对的概念,曾经有人也留言说过类似全部磁盘损毁也会导致消息丢失,笔者戏答:还有机房被炸了也会导致消息丢失.可靠性是一个相对的概念,在条件合理的范围内系统所能确保的多少个9的可靠性.一切尽可能的趋于完美而无法企及于完美. 我们可以尽可能的确保RabbitMQ的消息可靠.在详细论述RabbitMQ

RabbitMQ流程简介(带Exchange) RabbitMQ使用一些机制来保证可靠性,如持久化.消费确认及发布确认等. 先看以下这个图: P为生产者,X为中转站(Exchange),红色部分为消息队列,C1.C2为消费者. 整个流程分成三部分:第一,生产者生产消息,发送到中转站:第二,中转站按定义的规则转发消息到消息队列:第三,消费者从消息队列获取消息进行消费(处理). RabbitMQ消息可靠性分析和应用 应用代码均使用C#客户端代码实现. 一.发布确认 生产者生产消息,发送到中转站的过程

消息中间件的可靠性是指对消息不丢失的保障程度:而消息中间件的可用性是指无故障运行的时间百分比,通常用几个 9 来衡量.不存在绝对的可靠性只能尽量趋向完美.并且通常可靠性也意味着影响性能和付出更大的成本,因此实际应用时还要根据业务需求,对真正关键的信息来做可靠性保证,并要从生产者.消息队列.消费者三个维度来努力. 1.生产者发送信息的可靠性  生产者客户端发送出去之后可以发生网络丢包.网络故障等造成消息丢失.一般情况下如果不采取措施,生产者无法感知消息是否已经正确无误的发送到交换器中.如果消息在传

安装参考    详细介绍   学习参考 RabbitMQ 消息队列 RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议. MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术.

原文:RabbitMQ消息可靠性分析 - 简书 有很多人问过我这么一类问题:RabbitMQ如何确保消息可靠?很多时候,笔者的回答都是:说来话长的事情何来长话短说.的确,要确保消息可靠不只是单单几句就能够叙述明白的,包括Kafka也是如此.可靠并不是一个绝对的概念,曾经有人也留言说过类似全部磁盘损毁也会导致消息丢失,笔者戏答:还有机房被炸了也会导致消息丢失.可靠性是一个相对的概念,在条件合理的范围内系统所能确保的多少个9的可靠性.一切尽可能的趋于完美而无法企及于完美.我们可以尽可能的确保Rabb

原文:(十一)RabbitMQ消息队列-如何实现高可用 在前面讲到了RabbitMQ高可用集群的搭建,但是我们知道只是集群的高可用并不能保证应用在使用消息队列时完全没有问题,例如如果应用连接的RabbitMQ集群突然宕机了,虽然这个集群时可以使用的,但是应用订阅的连接就断开了,如果有个机房外网出口带宽被挖掘机弄断了,那集群依然是不可用的.所以我们后面会介绍应用APP如何与连接集群来保证两者配合默契,以及如何实现跨机房的集群复制. 应用连接集群高可用 前面讲到应用服务器通过一个负载均衡服务将连接的

原文:(八)RabbitMQ消息队列-通过Topic主题模式分发消息 前两章我们讲了RabbitMQ的direct模式和fanout模式,本章介绍topic主题模式的应用.如果对direct模式下通过routingkey来匹配消息的模式已经有一定了解那fanout也很好理解.简单的可以理解成direct是通过routingkey精准匹配的,而topic是通过routingkey来模糊匹配. 在topic模式下支持两个特殊字符的匹配. * (星号) 代表任意 一个单词 # (井号) 0个或者多个单

原文:(七)RabbitMQ消息队列-通过fanout模式将消息推送到多个Queue中 前面第六章我们使用的是direct直连模式来进行消息投递和分发.本章将介绍如何使用fanout模式将消息推送到多个队列. 有时我们会遇到这样的情况,多个功能模块都希望得到完整的消息数据.例如一个log的消息,一个我们希望输出在屏幕上实时监控,另外一个用户持久化日志.这时就可以使用fanout模式.fanout模式模式不像direct模式通过routingkey来进行匹配,而是会把消息发送到所以的已经绑定的队列

原文:(五)RabbitMQ消息队列-安装amqp扩展并订阅/发布Demo(PHP版) 本文将介绍在PHP中如何使用RabbitMQ来实现消息的订阅和发布.我使用的系统依然是Centos7,为了方便,应用服务器我使用Docker进行部署,容器环境:centos7+nginx+php5.6. 运行环境,安装AMQP扩展: 如何安装Docker我就不说了,网上很多教程非常简单,如果有现成的php环境可以直接使用.Docker中我使用的镜像名为webdevops/php-nginx,tag为:cent

原文:(六)RabbitMQ消息队列-消息任务分发与消息ACK确认机制(PHP版) 在前面一章介绍了在PHP中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ

最近运维跟我反馈我负责的应用服务线上监控到消费RabbitMQ消息队列过慢,目前只有20左右,监控平台会有消息积压的告警. 开发修改了一版应用服务的版本,提交给我做压测验证. 之前没有做过消息中间件的压测,网上找了一圈测试方法,并且和开发沟通,最终确认通过压测RabbitMQ event消息处理的接口来完成本次的压测验证. 压测脚本: import pika import multiprocessing as mp import time def main(counter): routing_k

文章目录 1. 事务机制2. Confirm模式2.1 生产者2.1.1 普通Confirm模式2.1.2 批量Confirm模式2.1.3 异步Confirm模式2.2 消费者3. 其他 消费者如何确保消息一定能够消费成功呢? 由于在前面工作队列模式里面我们了解了应答模式,所以我们可以很自信的回答如上题目. 通过应答形式,默认自动应答,可以修改为手动应答来保证消息消费成功. 其实应答形式就是 RabbitMQ 消息确认机制的一种体现,我们再来看看问题的产生背景: 生产者发送消息出去之后,不知道

原文链接(作者一个人):https://juejin.im/post/5d468591f265da03b810427e 工作中经常用到消息中间件来解决系统间的解耦问题或者高并发消峰问题,但是消息的可靠性如何保证一直是个很大的问题,什么情况下消息就不见了?如何防止消息丢失?下面通过这篇文章,我们就聊聊RabbitMQ 消息可靠性如何解决的? 本文分三部分说明 RabbitMQ 消息丢失场景有哪些? 如何避免消息丢失? 如何设计部署消息中间件保证消息可靠性? RabbitMQ 消息丢失场景有哪些?