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

rabbitmq 重复确认导致消息丢失 背景 rabbitmq 在应用场景中,大多采用工作队列 work-queue的模式. 在一个常见的工作队列模式中,消费者 worker 将不断的轮询从队列中拉取最新消息,当队列负载压力增大时允许添加多个worker 进行处理.然而执行一个任务可能需要相当的时长,这是由业务特性所决定的:如果 worker执行任务过程中出现异常甚至宕机,此时消息便会丢失,这是简单消息队列难以解决的问题. rabbitmq 采用了消息确认机制来防止此类问题,在该机制中,work

如果消费者 运行时候 报错了 package com.toov5.msg.SMS; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitHandler; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener; import org.springframework.stereotype.Component; @Component @RabbitListener(q

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

Concurrency与Prefetch 在通常的使用中(Java项目),我们一般会结合spring-amqp框架来使用RabbitMQ,spring-amqp底层调用RabbitMQ的java client来和Broker交互,比如我们会用如下配置来建立RabbitMQ的连接池.声明Queue以及指明监听者的监听行为: <rabbit:connection-factory id="connectionFactory" />   <!-- template非必须,主要

一.课程介绍 本次分享课程属于<C#高级编程实战技能开发宝典课程系列>中的第二部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集.整理和完善此系列课程!本次高级系列课程适合人群如下: 1.有一定的NET开发基础并对RabbitMQ技术有一定了解和认识. 2.喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们. 希望大家在选择阿笨的 C#高级编程实战技能开发宝典课程系列的时候,根据自身的情况进行选择,由于本次课程不是零基础教学课程系列,所以说.NET基础差的到了

consumer group consumer instance 一个消费组可能有一个或者多个消费者.同一个消费组可以订阅一个或者多个主题.主题的某一个分区只能被消费组的某一个消费者消费.那么分区和消费者之间是如何对应的呢? 假设消费组cg1(group.id=cg1)订阅了topic1,cg1有3个消费者c1.c2.c3,topic1有5个分区p1.p2.p3.p4.p5.那么c1消费topic1的哪个或者哪些分区呢?p1要被cg1的哪个消费者消费呢? kafka2.2.0源码中有一个Part

ElementUI+Vue在使用el-dialog时,如何做到在弹出dialog时,外部呈锁定状态,而不是点击外部导致dialog直接关闭. 问题描述 今天,在做Element+Vue项目时发现:Dialog打开状态下,点击该Dialog以外的区域会导致该Dialog关闭:正确的状态应该是只有在点击关闭按钮,或者是Dialog内的其他操作性按钮才能使得Dialog的状态变为关闭. 问题分析 如果用vue的逻辑,可能需要做导航守卫什么的,显得很复杂,其实: elementUi在对Dialog组件做

查看本章节 查看作业目录 需求说明: 根据消费金额和消费者是否为会员确定折扣,最终核算实际应该支付的金额 消费金额在 200 元以上的会员折扣是 7.5 折,消费金额没有达到 200 元的会员折扣是 9 折 非会员只有消费金额在 100 元以上才有 9 折优惠 实现思路: 创建站点,新建HTML页面,在页面中嵌入 <script></script> 脚本标签 定义变量分别用于保存身份和消费的金额 用 if 语句判断身份和消费的金额,计算出各个情况下的实际消费金额 使用浏览器预览效果

公司开发和测试环境采用的erlang版本是19.0.3,rabbitmq版本为3.6.10.集群条件下稳定使用了近一年时间,没什么问题. 为了保持和线下一致,线上生产环境采用了相同的版本,运行几个月后,出现问题.现象如下: 在几天时间内,有三个队列出现没有消费者的问题.查看rabbitmq的日志. operation queue.declare caused a channel exception not_found: failed to perform operation on queue '

rabbitmq作为消息队列可以有消息消费确认机制,之前写个基于redis的通用生产者 消费者 并发框架,redis的list结构可以简单充当消息队列,但不具备消费确认机制,随意关停程序,会丢失一部分正在程序中处理但还没执行完的消息.基于redis的与基于rabbitmq相比对消息消费速度和消息数量没有天然的支持. 使用rabbitmq的最常用库pika 不管是写代码还是运行起来都比celery使用更简单,基本能够满足绝大多数场景使用,用来取代celery  worker模式(celery有三个

同事说如果同步的配置的正确的话不会出现这种问题 只有异常的情况下才会,但是 我就真的出现了//TODO 等我有时间的时候再查查看. 如果是异步的出现这种问题的话 包进AmqpRejectAndDontRequeueException交给rabbitmq自己处理就可以

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,

1, 创建一个 springboot 项目, 导入依赖(和生产者一致) 2, application.properties (基础配置和生产者一致, 消费者需要再额外配置一些) # rabbitmq spring.rabbitmq.addresses=106.12.35.176:5672 spring.rabbitmq.username=guest spring.rabbitmq.password=guest spring.rabbitmq.virtual-host=/ spring.rabbi

(一)安装一个消息中间件,如:rabbitMQ (二)生产者 sendmq.py import pika import sys import time # 远程rabbitmq服务的配置信息 username = 'admin' # 指定远程rabbitmq的用户名密码 pwd = 'admin' ip_addr = '10.1.7.7' port_num = 5672 # 消息队列服务的连接和队列的创建 credentials = pika.PlainCredentials(username,

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

更多详情参考官方文档:https://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-six-python.html 参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_41896508/article/details/80997828 下载第三方模块pika,版本差异语法差别需指定版本 pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple pika==0.13.1 (1)简单的生产者和消费者(无确认无持久化) 生产

所谓模式,就是在某种场景下,一类问题及其解决方案的总结归纳.生产消费者模式与订阅发布模式是使用消息中间件时常用的两种模式,用于功能解耦和分布式系统间的消息通信,以下面两种场景为例: 数据接入   假设有一个用户行为采集系统,负责从App端采集用户点击行为数据.通常会将数据上报和数据处理分离开,即App端通过REST API上报数据,后端拿到数据后放入队列中就立刻返回,而数据处理则另外使用Worker从队列中取出数据来做,如下图所示.   这样做的好处有:第一,功能分离,上报的API接口不关心数据

在学习本章节前,请先学习之前的章节:Java访问RabbitMQ:https://www.cnblogs.com/duanjt/p/10057330.htmlRabbitMQ消息发布时的权衡:https://www.cnblogs.com/duanjt/p/10075308.html 一.推送Consume 前面我们使用到的都是这种模式,注册一个消费者后,RabbitMQ会在消息可用时,自动将消息进行推送给消费者.这种方式效率最高最及时.核心代码如下: // 接收消息,第二个参数表示是否自动应答

Rabbitmq 重消费处理 一 处理流程图: 业务交换机:正常接收发送者,发送过来的消息,交换机类型topic AE交换机: 当业务交换机无法根据指定的routingkey去路由到队列的时候,会全部发送到AE交换机.发送到此队列的消息属于,业务垃圾消息,或者攻击消息类型,交换机类型fanout 死信交换机:用于处理消费者,消费失败回退的消息,根据死信交换机的routingkey发送到死信队列,交换机类型 topic EXAMPLE: 业务routingkey: hello/task_queue