本文转载自RabbitMq手动确认时的重试机制 消息手动确认模式的几点说明 监听的方法内部必须使用channel进行消息确认,包括消费成功或消费失败 如果不手动确认,也不抛出异常,消息不会自动重新推送(包括其他消费者),因为对于rabbitmq来说始终没有接收到消息消费是否成功的确认,并且Channel是在消费端有缓存的,没有断开连接 如果rabbitmq断开,连接后会自动重新推送(不管是网络问题还是宕机) 如果消费端应用重启,消息会自动重新推送 如果消费端处理消息的时候宕机,消息会自动推给其他

以 Direct 类型的 交换机和 Queue 的 get 方法为例. producer.php // 连接设置 $conConfig = [ 'host' => '127.0.0.1', 'port' => 5672, 'login' => 'root', 'password' => 'root', 'vhost' => '/' ]; try { // RabbitMQ 连接实例 $con = new AMQPConnection($conConfig); // 发起连接

如果要手动ack,需要将Listener container 的 acknowledge 设置为manul,在消费消息的类中需实现ChannelAwareMessageListener接口. override onMessage(Message,Channel) 方法,之后channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),false); 具体的一些,可参见:http://m.blog.csdn.net/article

#手动应答#spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual#spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=none#不发生异常才应答#spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=auto @Component @RabbitListener(queues="first",containerFactory="r

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

描述问题 最近项目中因为有些数据,需要推送到第三方系统中,因为数据会一直增加,并且需要与第三方系统做相关交互. 相关业务 本着不影响线上运行效率的思想,我们将增加的消息放入rabbitmq,使用另一个应用获取消费,因为数据只是推送,并且业务的数据有15分钟左右的更新策略,对实时性不是很高所以我们需要一个定时任务来主动链接rabbit去消费,然后将数据以网络方式传送 相关分析 网络上大致出现了相关的解决办法,但由于实现相关数据丢失及处理.性能和效率等相关基础业务的工作量,望而却步...... 还好

原文:https://blog.csdn.net/qq_38439885/article/details/88982373 进入正题,本文会介绍两种实现rabbitmq的ack模式的方法,分别为: 一.通过配置文件配置. 二.通过手动注册 SimpleMessageListenerContainer容器实现. 先介绍方法一:通过配置文件配置.此类实现起来较为方便,通过springboot的配置文件以及注解的形式即可完成. 1.首先引入依赖:<dependency> <groupId>

RabbitMQ是一款使用Erlang开发的开源消息队列.本文假设读者对RabbitMQ是什么已经有了基本的了解,如果你还不知道它是什么以及可以用来做什么,建议先从官网的 RabbitMQ Tutorials 入门教程开始学习. 本文将会讲解如何使用RabbitMQ实现延时重试和失败消息队列,实现可靠的消息消费,消费失败后,自动延时将消息重新投递,当达到一定的重试次数后,将消息投递到失败消息队列,等待人工介入处理.在这里我会带领大家一步一步的实现一个带有失败重试功能的发布订阅组件,使用该组件后可

1.什么是消息确认ACK. 答:如果在处理消息的过程中,消费者的服务器在处理消息的时候出现异常,那么可能这条正在处理的消息就没有完成消息消费,数据就会丢失.为了确保数据不会丢失,RabbitMQ支持消息确定-ACK. 2.ACK的消息确认机制. 答:ACK机制是消费者从RabbitMQ收到消息并处理完成后,反馈给RabbitMQ,RabbitMQ收到反馈后才将此消息从队列中删除. 如果一个消费者在处理消息出现了网络不稳定.服务器异常等现象,那么就不会有ACK反馈,RabbitMQ会认为这个消息没

原文链接:要做重试机制,就只能选择 DelayQueue ?其实 RabbitMQ 它上它也行! 一.场景 最近研发一个新功能,后台天气预警:后台启动一条线程,定时调用天气预警 API,查询现有城市的相关天气预警信息,如果发现有预警或取消预警的信息,给指定预警部门配置的相关人员发送短信:而如果第一次发送失败,我们需要隔几分钟再重新发送,最多可以重发5次. 二.技术选型 1.JDK 原生 DelayQueue: 重试机制最简单的就是直接利用 JDK 提供的 DelayQyeye,而 DelayQu

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:

概念性解读(Ack的灵活) 首先啊,有的人不是太理解这个Ack是什么,讲的接地气一点,其实就是一个通知,怎么说呢,当我监听消费者,正常情况下,不会出异常,但是如果是出现了异常,甚至是没有获取的异常,那是不是这条数据就会作废,但是我们肯定不希望这样的情况出现,我们想要的是,如果在出现异常的时候,我们识别到,如果确实是一个不良异常,肯定希望数据重新返回队列中,再次执行我们的业务逻辑代码,此时我就需要一个Ack的通知,告诉队列服务,我是否已经成功处理了这条数据,而如果不配置Ack的话呢,我测试过他会自

目标: 利用RabbitMQ实现消息重试和失败处理,实现可靠的消费消费.在消息消费异常时,自动延时将消息重试,当重试超过一定次数后,则列为异常消息,等待后续特殊处理. 准备: TTL:Time-To-Live,通过给消息.队列设置过期时间(单位:毫秒),来控制消息.队列的生命周期.在达到时间后,消息会变成dead message. Dead Letter Exchanges:同普通的exchange无区别 消息重制本质是通过消息转发来实现的.消息转发的触发是: rejected - the me

默认情况下如果一个 Message 被消费者所正确接收则会被从 Queue 中移除 如果一个 Queue 没被任何消费者订阅,那么这个 Queue 中的消息会被 Cache(缓存),当有消费者订阅时则会立即发送,当 Message 被消费者正确接收时,就会被从 Queue 中移除 消息发送确认 发送的消息怎么样才算失败或成功?如何确认? 当消息无法路由到队列时,确认消息路由失败.消息成功路由时,当需要发送的队列都发送成功后,进行确认消息,对于持久化队列意味着写入磁盘,对于镜像队列意味着所有镜像接

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

rabbitmq springboot ack 监控 一.测试环境 二.启动测试 一直以来,学习rabbitmq都是跟着各种各样的教程.博客.视频和文档,撸起袖子就是干!!!最后,也成功了. 当然,成功的标志也仅仅是生产者发送了消息,消费者消费了消息. 真正在实际项目中,一旦出问题,需要分析问题的时候,仅仅了解这些是不够的. 老祖宗说过:实践,是检验真理的唯一标准.所以,研究分析一下消息确认模式ack的整个过程,到底怎么回事 一.测试环境 使用springboot环境: 一个Fanout交换机f

以RabbitMQ为例,默认情况下 RabbitMQ 是自动ACK机制,就意味着 MQ 会在消息发送完毕后,自动帮我们去ACK,然后删除消息的信息.这样依赖就存在这样一个问题:如果消费者处理消息需要较长时间,最好的做法是消费端处理完之后手动去确认. 1.配置文件: rabbitmq: host: ${yun.activity.rabbitmq.host} port: ${yun.activity.rabbitmq.port} username: ${yun.activity.rabbitmq.u

一.应用背景 今天做一个需求,要将RabbitMQ中的任务取出并执行,为防止任务执行期间出错,设置NO_ACK=FALSE标志,这样.一旦任务没有应答的话,相应的任务就会被RabbitMQ自动Re-Queue,避免丢失任务.然而.由于任务执行时间较长,通常需要五.六分钟,甚至更长:我们都知道一旦一个任务被取出执行,该任务就从Ready状态更改成Unacked状态.如图所示: 当这个任务执行完之后,程序将向RabbitMQ发送ACK消息确认,RabbitMQ在收到ACK消息后,会将该任务移出队列:

目录 交换器.队列.绑定的声明 关于消息序列化 同一个队列多消费类型 注解将消息和消息头注入消费者方法 关于消费者确认 关于发送者确认模式 消费消息.死信队列和RetryTemplate RPC模式的消息(不常用) 关于消费模型 关于RabbitMq客户端的线程模型 在公司里一直在用RabbitMQ,由于api已经封装的很简单,关于RabbitMQ本身还有封装的实现没有了解,最近在看RabbitMQ实战这本书,结合网上的一些例子和spring文档,实现了RabbitMQ和spring的集成,对着

RabbitMQ 即一个消息队列,主要是用来实现应用程序的异步和解耦,同时也能起到消息缓冲.消息分发的作用.RabbitMQ是实现AMQP(高级消息队列协议)的消息中间件的一种,AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol, 高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计.在项目中,将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来,进行了异步处理,而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间, 提高了系统的吞吐量. 简单概念