RabbitMQ解决大量unacked问题 为了快速响应用户请求,我们需要消息异步处理机制,比较简单的做法是用redis的List结构,我们项目使用更专业的RabbitMQ.关于redis和RabbitMQ队列处理的性能比较可以查看这篇文章http://blog.csdn.net/educast/article/details/34521603 这里不扯RabbitMQ的一些定义了,我们遇到的问题是,入队并发和速度速度很快,但是消费端的处理速度慢得惊人.为了数据安全我们做了持久化而且消费端需要a

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

RabbitMQ是一个消息代理,它接受和转发消息,是一个由 Erlang 语言开发的遵循AMQP协议的开源实现.在RabbitMQ中生产者不会将消息直接发送到队列当中,而是将消息直接发送到交换机(exchange),交换机用来接受生产者发送的消息并将这些消息发送给绑定的队列,即:生产者-->交换机-->队列. 在RabbitMQ中最主要的三种交换机:1. fanout(广播交换机)  2. direct(直连交换机)  3. topic(话题交换机) 1. fanout(广播交换机) fano

将redis发布订阅模式用做消息队列和rabbitmq的区别: 可靠性redis :没有相应的机制保证消息的可靠消费,如果发布者发布一条消息,而没有对应的订阅者的话,这条消息将丢失,不会存在内存中:rabbitmq:具有消息消费确认机制,如果发布一条消息,还没有消费者消费该队列,那么这条消息将一直存放在队列中,直到有消费者消费了该条消息,以此可以保证消息的可靠消费,那么rabbitmq的消息是如何存储的呢?(后续更新):实时性redis:实时性高,redis作为高效的缓存服务器,所有数据都存在在

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.

1.消息的确认 RabbitMQ需要对每一条发送的消息进行确认.消费者必须通过AMQP的basic.ack命令显式地向RabbitMQ发送一个确认,或者在订阅到队列的时候就将auto_ack参数设置为true.当auto_ack为true时,一旦消费者接收消息,RabbitMQ会自动视其确认了消息.需要注意的是消费者对消息的确认和告诉生产者消息已经被接收了这两件事毫不相关.以此,消费者通过确认命令告诉RabbitMQ它已经确认地接收到消息,同时RabbitMQ才能安全的把消息从队列中删除. 如果

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器,可以通过基本协议在完全不同的应用之间共享数据,可以将作业排队以便让分布式服务进行处理. 本篇介绍下消息通信,首先介绍基础概念,将这些概念映射到AMQP协议,然后介绍消息持久化.发送方确认模式等消息可靠性保证. 通过本篇介绍,你会了解到: 消息通信概念:消费者.生产者和代理 AMQP元素:队列.交换器.绑定 虚拟主机 消息持久化 发送方确认模式 消息通信概念 此部分的介绍,会牵涉到AMQP的元素,如果之前没接触过的,可以结合下面的「AMQP元素」进

转载地址:http://www.jianshu.com/p/6579e48d18ae http://www.jianshu.com/p/4112d78a8753 接这篇 在上文中,主要实现了可靠模式的consumer.而可靠模式的sender实现的相对简略,主要通过rabbitTemplate来完成.本以为这样的实现基本是没有问题的.但是前段时间做了一个性能压力测试,但是发现在使用rabbitTemplate时,会有一定的丢数据问题. 当时的场景是用30个线程,无间隔的向rabbitmq发送数据

生产者会生产出很多消息 , 但是不同的消费者可能会有不同的需求,只需要接收指定的消息,其他的消息需要被过滤掉. 这时候就可以对消息进行过滤了. 在消费者端设置好需要接收的消息类型. 如果不使用默认的Exchange发送消息,而是使用我们自定定义的Exchange发送消息,那么下面这个方法的第二个参数就不是QueueName了,而是消息的类型. channel.basicPublish( exchangeName , messageType , null , msg.getBytes()); 示例

从本节开始称Sender为生产者 , Recv为消费者   一.消息确认 为了确保消息一定被消费者处理,rabbitMQ提供了消息确认功能,就是在消费者处理完任务之后,就给服务器一个回馈,服务器就会将该消息删除,如果消费者超时不回馈,那么服务器将就将该消息重新发送给其他消费者 默认是开启的,在消费者端通过下面的方式开启消息确认,  首先将autoAck自动确认关闭,等我们的任务执行完成之后,手动的去确认,类似JDBC的autocommit一样 QueueingConsumer consumer

说明 前几天,突然发生线上报警,钉钉连发了好几条消息,一看是RabbitMQ相关的消息,心头一紧,难道翻车了? [橙色报警] 应用[xxx]在[08-15 16:36:04]发生[错误日志异常],alertId=[xxx].由[org.springframework.amqp.rabbit.listener.BlockingQueueConsumer:start:620]触发. 应用xxx 可能原因如下 服务名为:  异常为:org.springframework.amqp.rabbit.lis

一.背景介绍和描述 MQ消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段.它具有低耦合.可靠投递.广播.流量控制.最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一.何时需要消息队列?当你需要使用消息队列时,首先需要考虑它的必要性.可以使用mq的场景有很多,最常用的几种,是做业务解耦/最终一致性/广播/错峰流控等.本次分享课阿笨给大家分享的是MQ的广播场景使用,如何基于开源流行的消息中间件RabbitMQ来实现客户端应用程序(C/S.B/S.App等)之间消息互相通讯(收/发)以及模拟消息的

区别 https://www.zhihu.com/question/20795043 https://blog.csdn.net/dd18709200301/article/details/79077839 RabbitMQ安装 https://blog.csdn.net/weixin_39735923/article/details/79288578 然后http://localhost:15672 进得去 说明安装成功 有三种模式  fanout , direct topic fanout

  1.发送方   为保证消息到达exchange,在这个过程中不丢失.  用事务或者发送方确认机制  见<RabbitMQ实战指南>4.8节 2.为保证消息不会因为到达exchange后,无法路由到任何一个队列而丢失       解决方案一:发送方发送消息时 令mandatory参数=true,用ReturnListener异步接收没有任何队列接收而返回给发送方的消息.  见<RabbitMQ实战指南>4.1.1节       解决方案二:给exchange指定一个备份交换器及对

在上篇文章RabbitMQ消息队列(五):Routing 消息路由 中,我们实现了一个简单的日志系统.Consumer可以监听不同severity的log.但是,这也是它之所以叫做简单日志系统的原因,因为是仅仅能够通过severity设定.不支持更多的标准. 比如syslog unix的日志工具,它可以通过severity (info/warn/crit...) 和模块(auth/cron/kern...).这可能更是我们想要的:我们可以仅仅需要cron模块的log. 为了实现类似的功能,我们需

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 一.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.如何

例子1 Producer.java import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory; public class Producer { public final

RabbitMQ_Routing 本节内容我们将对发布订阅增加一个特性:订阅子集.比如我们将一些危险的错误消息保存进硬盘中,同时在控制台仍然能够读取所有的消息 Bingings 上一节内容我们将队列跟交换器进行binging: err = ch.QueueBind( q.Name, // queue name "", // routing key "logs", // exchange false, nil) 一个binging是将交换器跟队列进行关联,可以简单理解

通常我们谈到队列服务, 会有三个概念: 发消息者.队列.收消息者,RabbitMQ 在这个基本概念之上, 多做了一层抽象, 在发消息者和 队列之间, 加入了交换器 (Exchange). 这样发消息者和队列就没有直接联系, 转而变成发消息者把消息给交换器, 交换器根据调度策略再把消息再给队列. 交换器的功能主要是接收消息并且转发到绑定的队列,交换器不存储消息,在启用ack模式后,交换器找不到队列会返回错误.交换器有四种类型:Direct, topic, Headers and Fanout Di

接口使用两个queue监听信息,且有两个测试环境,所以需要向mq中发送测试数据: python使用pika包:Pika is a RabbitMQ (AMQP-0-9-1) client library for Python. 可以参照: https://github.com/pika/pika import pika connection = pika.BlockingConnection() channel = connection.channel() channel.basic_publi

RabbitMQ基本用法 进程queue用于同一父进程创建的子进程间的通信 而RabbitMQ可以在不同父进程间通信(例如在word和QQ间通信) 示例代码 生产端(发送) import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) #相当于建立一个socket,连接本地的RabbitMQ,默认端口:5672 channel = connection.channel()#声明一个