场景 消费者接受消息,进行一系列处理,但是由于某些原因处理过程中该消费者的抛出了异常,并且不捕获(直接 throws IOException 抛出去): 由于抛出了IOException,那么这条消息就会再次被发送到该队列,消费者就再次收到,而消费者抛出异常,该消息又会入队……所以就形成了一个死循环(除非不再有类似IO的异常),那么控制台日志就一直打印该消费者的抛出异常. 下面模拟消费者收到一条消息,抛出IOException 没有捕获 控制台一直抛出异常,打印堆栈 就算把这个消费者停了,然后再

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

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

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

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

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

一.创建线程安全的okhttp单例 import service.NetworkIntercepter;import service.RetryIntercepter;import okhttp3.*;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory; import java.io.IOException;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.con

Mq的使用中,延迟队列是很多业务都需要用到的,最近我也是刚在项目中用到,就在跟大家讲讲吧. 何为延迟队列? 延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列.而一般的队列,消息一旦入队了之后就会被消费者马上消费. 业务场景 延迟队列能做什么?最常见的是以下两种场景: 消费 比如:用户生成订单之后,需要过一段时间校验订单的支付状态,如果订单仍未支付则需要及时地关闭订单:用户注册成功之后,需要过一段时间比如一周后校验用户的使用情况,如果发现用户活跃度较低,则发送邮件或者短信来提醒用户使用. 重试 比如

出现错误的原因是消费端war没有启动成功, 但是zkClient和Dubbo的对应Thread启动了, web container无法加载对应的类, INFO: Initializing ProtocolHandler ["http-bio-8081"] Jun , :: PM org.apache.coyote.AbstractProtocol init INFO: Initializing ProtocolHandler ["ajp-bio-8010"] Jun

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

通过前面文章详解,我们知道Dubbo服务消费者标签dubbo:reference最终会在Spring容器中创建一个对应的ReferenceBean实例,而ReferenceBean实现了Spring生命周期接口:InitializingBean,接下来应该看一下其afterPropertiesSet方法的实现. 1.源码分析ReferenceBean#afterPropertiesSet ReferenceBean#afterPropertiesSet if (getConsumer() ==

Demo结构介绍 Demo使用Maven聚合功能,里面有三个模块,目录如下: 其中Consumer模块为服务消费者,里面TestConsumer和consumer.xml组成了基于Spring配置方式的服务调用,TestConsumerApi是基于Dubbo API方式的服务调用,TestConsumerApiGeneric是泛化方式的服务调用,TestConsumerAsync是异步调用的方式. 其中Provider模块为服务提供者,里面TestProvider和provider.xml组成了

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