RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 第一种:消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.

这是一个基于消息的分布式事务的一部分,主要通过消息来实现,生产者把消息发到队列后,由消费方去执行剩下的逻辑,而当消费方处理失败后,我们需要进行重试,即为了最现数据的最终一致性,在rabbitmq里,它有消息重试和重试次数的配置,但当你配置之后,你的TTL达到 后,消息不能自动放入死信队列,所以这块需要手工处理一下. rabbitmq关于消息重试的配置 rabbitmq: host: xxx port: xxx username: xxx password: xxx virtual-host: x

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

1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信桥梁.XA之所以需要引入事务管理器是因为,在分布式系统中,从理论上讲(参考Fischer等的论文),两台机器理论上无法达到一致的状态,需要引入一

一.为什么要集群? 1.JavaEE项目,如果部署在一台Tomcat上,所有的请求,都由这一台服务器处理,存在很大风险: A:并发处理能力有限(一般单台服务器处理的并发量为250左右,超过250,可能会出现数据丢失,链接不稳定的情况).因为单服务器的性能有限制.所以单台Tomcat的最大连接数有限制, B:容错率低,一旦服务器故障,整个服务就无法访问了. eBay于 1999年6月停机22小时的事故,中断了约230万的拍卖,使eBay的股票下降了9.2个百分点. C:单台服务器计算能力低,无法完

1.概述 1.大多应用中,可通过消息服务中间件来提升系统异步通信.扩展解耦能力 2.消息服务中两个重要概念: ​ 消息代理(message broker)即消息服务器 和目的地(destination) 当消息发送者发送消息以后,将由消息代理接管,消息代理保证消息传递到指定目的地. 3.消息队列主要有两种形式的目的地 1.队列(queue):点对点消息通信(point-to-point) 2.主题(topic):发布(publish)/订阅(subscribe)消息通信 1.1.1.解释消息中间

接口补偿机制需求分析&方案设计文章目录接口补偿机制需求分析&方案设计需求分析背景解决方案业务示例注意事项示例业务Controller实现重试信息类&数据处理入库接口重试的主要方法需求分析背景业务系统逐渐开始与多个第三方系统进行对接,在对接时,需要调用外部系统接口进行数据的交换,如果在接口请求的过程中发生了网络抖动或其他问题,会导致接口调用失败:对于此类问题,需要一个长效的接口重新调用机制,在发生网络抖动时可以进行自动地补偿调用,或者记录下来通知人工处理.解决方案建立 “补偿接口信息

RabbitMQ持久化机制 RabbitMQ内存控制 RabbitMQ磁盘控制 RabbitMQ持久化机制 重启之后没有持久化的消息会丢失 package com.study.rabbitmq.a134; import com.rabbitmq.client.*; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; /** * 持久化示例 */ public class Producer { publ

最近,我们有些在阿里云上的应用总是有客户端出现异常和信息推送不及时的情况,检查mq日志,发现高峰期不停的有心跳超时,如下: =ERROR REPORT==== 21-Dec-2016::12:38:00 ===closing AMQP connection <0.909.1> (125.120.15.131:5060 -> 120.27.140.42:5672):Missed heartbeats from client, timeout: 10s =ERROR REPORT==== 2

public static void SendMessage() { var factory = new ConnectionFactory(); factory.HostName = "192.168.1.117"; factory.UserName = "witbank"; factory.Password = "123456"; using (var connection = factory.CreateConnection()) { us

消费端在处理消息过程中可能会报错,此时该如何重新处理消息呢?解决方案有以下两种. 在redis或者数据库中记录重试次数,达到最大重试次数以后消息进入死信队列或者其他队列,再单独针对这些消息进行处理: 使用spring-rabbit中自带的retry功能: 第一种方案我们就不再详细说了,我们主要来看一下第二种方案,老规矩,先上代码: spring: rabbitmq: listener: simple: acknowledge-mode: auto # 自动ack retry: enabled:

一.持久化 如果看到这一篇文章的朋友,都是有经验的开发人员,对持久化的概念就不用再做过多的解析了,经过前面的几篇文章,其实不难发现RabbitMQ 的持久化其实就只分交换器持久化.队列持久化和消息持久化这三个部分: 定义持久化交换器,通过第三个参数 durable 开启/关闭持久化 channel.exchangeDeclare(exchangeName, exchangeType, durable) 定义持久化队列,通过第二个参数 durable 开启/关闭持久化 channel.queueD

static void Main(string[] args) { // More.SendMessage(); var factory = new ConnectionFactory(); factory.HostName = "192.168.1.117"; factory.UserName = "witbank"; factory.Password = "123456"; using (var connection = factory.Cr

现象: 手动在后台创建两个消息反馈队列 代码中监听到消息队列后,对消息进行处理并确认,代码为: 运行代码后,消息未从队列扔出去. 原因及解决方案:后台手动创建队列后,在监听消息中又对队列进行声明创建,导致错误,且每次启动该队列中消息会严重丢失,去掉声明队列即可,如下:

AMQP中消息的路由过程和Java开发者熟悉的JMS存在一些差别,AMQP中增加了Exchange和Binding的角色,生产者把消息发布到Exchange上,Binding决定发布到Exchange上的消息应该发送到那个队列上,消息最终到达队列并被消费者接收. Exchange(交换器)类型 Exchange分发消息时根据类型的不同分发策略也不相同,目前共有4种类型:direct(默认,点对点,提前预知性的绑定).fanout(群发性的绑定,类似于多播).topic(正则,归类性的绑定).he

高性能消息队列RabbitMQ 1.为什么要使用mq 主要解决应用解耦,流量削峰,异步消息,实现高性能,可升缩,最终一致性的架构. 2.activeMq的通讯模式 基于队列(点对点)与发布订阅(有多个消费者) 3.与其他mq 的区别 4.rabbitMq的协议 AMQP 高级消息队列模式,是一个异步消息传递所使用的应用层协议规范, 此协议的客户端和中间件可以无视消息来源,不受客户端,消息中间件,不同开发语言环境等条件限制. 5.rabbitMQ windows版本安装 1.下载并安装erlang

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(que

这里原来有一句话,触犯啦天条,被阉割!!!! 首先不去讨论我的日志组件怎么样.因为有些日志需要走网络,有的又不需要走网路,也是有性能与业务场景的多般变化在其中,就把他抛开,我们只谈消息RabbitMQ. 那么什么是RabbitMQ,它是用来解决什么问题的,性能如何,又怎么用?我会在下面一一阐述,如有错误,不到之处,还望大家不吝赐教. RabbitMQ简介 必须一提的是rabbitmq是由LShift提供的一个消息队列协议(AMQP)的开源实现,由以高性能.健壮以及可伸缩性出名的Erlang写成(

本文来自 网易云社区 . RabbitMQ在金融系统,OpenStack内部组件通信和通信领域应用广泛,它部署简单,管理界面内容丰富使用十分方便.笔者最近在研究RabbitMQ部署运维和代码架构,本篇文章主要记录下RabbitMQ存储机制相关内容和源码分析. 一.RabbitMQ进程架构 Erlang是基于Actor模型的一门天然多进程.分布式和高并发的语言.一个Erlang虚拟机对应一个操作系统进程,一个Erlang进程调度器对应一个操作系统线程,一般来说,有多少个CPU核就有多少个调度器.

一.问题的引出 RabbitMQ的一大特色是消息的可靠性,那么它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,服务重启或者crash等异常情况下,也不会丢失消息,我们可以将Queue,Exchange,Message都设置为可持久化的(durable),这样可以保证绝大部分情况下我们的RabbitMQ消息不会丢失.当然还是会有一些小概率事件会导致消息丢失. 二.Queue的持久化 1.查看存在的队列和消息数量 在windows环境下,在rabbitmq的安装目录/sb

package com.study.rabbitmq.a132.confirm; import com.rabbitmq.client.*; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.concurrent.TimeoutException; // 可靠生产 // https://www.rabbitmq.com/confirms.html public class Producer { pub