简介:Supervisor是用Python开发的一套通用的进程管理程序,能将一个普通的命令行进程变为后台daemon,并监控进程状态,异常退出时能自动重启. 1.安装 apt-get install supervisor 2.复制配置文件(否则会无法启动) cp /etc/supervisor/supervisor.conf /etc/说明:默认/etc/supervisor.conf为空,需要将/etc/supervisor/supervisor.conf的内容复制一份到/etc/superv

目录 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 2.限流的 api 讲解 3.如何对消费端进行限流 TTL 1.消息的 TTL 2.队列的 TTL 死信队列 实现死信队列步骤 总结 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 假设一个场景,首先,我们 Rabbitmq 服务器积压了有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现这样情况: 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! 当数据量特别大的时候,我们对生产端限流肯定是不科学的,因为有时候并发量就是特别大,

消费端限流: 什么是消费端限流? 场景: 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.(导致服务器崩溃,线上故障) 生产端一次推送几百条数据库,客户端只接收一两条,在高并发的情况下,不能再生产端做限流,只能在消费端处理. 解决方法: RabbitMQ提供了一种qos(服务质量保证)功能,在非自动确认消息的前提下, 如果一定数据的消息(通过基于consumer或者channel

消费端的手工ACK和NACK 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的记录,然后进行补偿. 如果由于服务器宕机等严重问题,那么我们就需要手工进行ACK保障消费端成功. 消费端重回队列 为了对没有处理成功的消息,把消息重新回递给Broker. 一般我们在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为false. //生产端代码 ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); connectionFactory

场景: 我们一般在代码中编写while循环,进行consumer.nextDelivery方法进行获取下一条消息,然后进行消费处理. 实际环境: 我们使用自定义的Consumer更加的方便,解耦性更强,也在实际工作中最常用. 操作: //生产端代码 ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); connectionFactory.setHost("127.0.0.1"); connectionFactory

控制频率之前用的是线程池的数量来控制,很难控制.因为做一键事情,做一万次,并不是每次消耗的时间都相同,所以很难推测出到底多少线程并发才刚好不超过指定的频率. 现在在框架中加入控频功能,即使开200线程,也能保证1秒钟只运行10次任务. 里面的rabbitpy后来加的,然来是使用pika的,就框架本身得实现写法上违反了开闭原则,没设计太好.好在不影响调用方式. 与celery相比 在推送任务方面比celery的delay要快,推送的任务小. 使用更简单,没那么花哨给函数加装饰器来注册函数路由. 可

1[短链接]:BasicGet(String queue, Boolean autoAck) 通过request的方式独自去获取消息,断开式,一次次获取,如果返回null,则说明队列中没有消息. 隐患:每次获取消息都会创建channel. 优点:最安全的获取方式且性能不算太差. 2[长链接]: 1).EventingBasicConsumer[订阅式] 使用这种方式消息会全部打入当前消费者中,不管是否启用确认机制. 隐患:①根据消息的长短多少将影响当前消费者的占用资源. ②如果当前消费者挂掉,那

Func<bool> run = () => { try { using (IConnection conn = cf.CreateConnection()) { using (IModel channel = conn.CreateModel()) { var consumer = createConsumer(channel); while (channel.IsOpen) { Thread.Sleep(10); BasicDeliverEventArgs ea = null; tr

哈喽!大家好,我是小奇,一位不靠谱的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新 一.前言 RabbitMQ有很多高级特性,一般项目用不到,但是总有面试官会问到,被问到的时候我们要假装这些对我们来说就是小意思一样. 二.面试

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

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: 1 package com.zxy.demo.rabbitmq; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.concurrent.TimeoutExcepti

目录 说明 生产端 消费端 说明 本文 SpringBoot 与 RabbitMQ 进行整合的时候,包含了三种消息的确认模式,如果查询详细的确认模式设置,请阅读:RabbitMQ的三种消息确认模式 同时消费端也采取了限流的措施,如果对限流细节有兴趣请参照之前的文章阅读:消费端限流 生产端 首先引入 maven 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spr

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: package com.zxy.demo.rabbitmq; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; impo

RabbitMQ是一个开源的消息中间件,自带管理界面友好.开发语言支持广泛.没有对其它中间件的依赖,而且社区非常活跃,特别适合中小型企业拿来就用.这篇文章主要探讨提升RabbitMQ消费速度的一些方法和实践,比如增加消费者.提高Prefetch count.多线程处理.批量Ack等. 增加消费者 这个道理比较容易理解,多个人搬砖的速度肯定比一个人要快很多. 不过实际情况中还需要面对一些技术挑战,比如后端处理能力.并发冲突,以及处理顺序. 后端处理能力:比如多个消费者都要操作数据库,那么数据库连接

Supervisor(http://supervisord.org/)是用Python开发的一个client/server服务,是Linux/Unix系统下的一个进程管理工具,不支持Windows系统.它可以很方便的监听.启动.停止.重启一个或多个进程.用Supervisor管理的进程,当一个进程意外被杀死,supervisort监听到进程死后,会自动将它重新拉起,很方便的做到进程自动恢复的功能,不再需要自己写shell脚本来控制. 因为Supervisor是Python开发的,安装前先检查一下

spring cloud消费端调用服务提供者,有两种方式rest+ribbon和Feign,Feign是一个声明式的伪Http客户端更为简单易用,所以我们项目选用Feign作为服务通讯方式 项目有6个模块,A,B,C,D,E,F,模块之前必不可少的会存在相互调用的情况 问题来了.通过FeignClient的方式调用服务端,需要在消费端建立对服务端的调用的FeignClient接口 假如A和B都需要调用C. A调用C需要在A模块中建立一个C的FeignClient接口 B调用C也需要在B模块建立一

在linux中supervisor是用来管理后台进程的,是一个用python写的进程管理工具,可以让宕机的进程重启.这里我们大概讲一下用他来管理uWSGI. 一.安装supervisor 1.python2下的安装 supervisor不支持python3,所以你安装可以使用自带的python2安装,但是自带的python2没有安装pip (1)要安装pip,首先要安装setuptools wget https://pypi.python.org/packages/ff/d4/209f4939c

centos7 supervisor管理redis 标签(空格分隔): linux,redis 概念 Supervisor 相当强大,提供了很丰富的功能,不过我们可能只需要用到其中一小部分 supervisor:名称 supervisord:服务端 supervisorctl:客户端 安装supervisor 推荐yum安装[需要安装python环境] sudo root yum install epel-release yum install -y supervisor # 开机自启动 sys

Kafka 提供了 3 种提交 offset 的方式 自动提交 复制 1234 consumer.commitSync(); 手动异步提交 offset 复制 1 consumer.commitAsync(); 上面说了既然异步提交 offset 可能会重复消费, 那么我使用同步提交是否就可以表明这个问题呢? 复制 1234567 )); records.forEach(record -> { insertIntoDB(record); consumer.commitSync(); });} 很

0x01 应用场景: 使用rabbitmq的exchange模式,type为direct,消费端不需要向生产端返回结果no_ack=True 其中某个consumer任务耗时较长(5min以上),结果consumer端出现如下报错: Exception in thread test:Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files (x86)\python\lib\threading.py", line 530, in