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

以下转自:http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/10395599 rabbitMQ中consumer通过建立到queue的连接,创建channel对象,通过channel通道获取message, Consumer可以声明式的以API轮询poll的方式主动从queue的获取消息,也可以通过订阅的方式被动的从Queue中消费消息, 最近翻阅了基于java的客户端的相关源码,简单做个分析. 编程模型伪代码如下: ConnectionFactory

前言 人间清醒 目录 前言 业务场景 JUC(DelayQueue)方案 DelayQueue简介 JUC DelayQueue实现订单超时案例代码 案例代码 Redis Key过期事件方案 简介 Rabbit Key过期时间实现订单超时案例代码 JUC与Redis的不足 为什么使用RabbitMQ来实现? RabbitMQ死信队列方案 死信队列实现订单超时案例代码 延迟消息插件方案 延迟消息插件安装 延迟消息实现订单超时案例代码 案例源代码 业务场景 用戶在购买商品的时候通常会预购然后没付款,

本文主要摘录自:详细介绍Spring Boot + RabbitMQ实现延迟队列 并增加了自己的一些理解,记录下来,以便日后查阅. 项目源码: spring-boot-rabbitmq-delay-queue 实现 stream-rabbitmq-delay-queue 实现 背景 何为延迟队列? 顾名思义,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. 延迟队列能做什么?延迟队列多用于需要延迟工作的场景.最常见的是以下两种场景: 延迟消费

1.问题叙述: 该项目配置了10来个mq,应对新开发需求,我也加了一个mq配置,然后在本地代码当中调用,当中接受,与前面写法相似,项目上测试环境测试.发现发送了queue之后本地消费日志没有的bug. 处理方案: 1.检查我的mq的配置,检查代码中对应mq的配置,然后重试 看不出问题出在哪里,寻找方法本地测试 2.本地测试,本地项目启动,使用soapui调用发送queue的facade,测试成功过一次 3.测试环境再次测试,无效,怀疑mq配置有问题,重新配置,依旧无效,服务器代码本地调试,得到的

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

背景 最近遇到一个比较特殊需求,需要修改一个的RabbitMQ消费者,以实现在消费某种特定的类型消息时,延迟1小时再处理,几个需要注意的点: 延迟是以小时为单位 不是所有消息都延迟消费,只延迟特定类型的消息 只在第一次消费时延迟1小时,容错机制产生的重新消费(也即消息消费失败,多次进入延迟队列重试),则不再延迟1小时 消费者消费过程中可能会重启 考虑到这几点,我们需要一个标识以及持久化,不能简单使用Thread.Sleep或者Task.Delay:下面开始演示在不引入其它框架资源的前提下,利用现

坑 坑就像是恶梦,总是在最不设防的时候出现,打的你满地找牙.这里记录一些坑,遇到的朋友可以及时的跳出,避免带来损失. 使用事件方式去获取queue中的消息,然后再进行处理.这看起来没什么问题,但是如果queue中的消息有几万条甚至才几十万条,一股脑的全丢给consumer会造成什么情况呢? 下面模拟一个例子,我们的queue中有着二千多条消息,每个消息处理的时间需要1s.为了消息的可靠性我们手动交付消息的处理状态. using (var channel = RabbitMqHelper.GetC

WARN 7868 --- [cTaskExecutor-1] s.a.r.l.ConditionalRejectingErrorHandler : Execution of Rabbit message listener failed.org.springframework.amqp.rabbit.listener.exception.ListenerExecutionFailedException: Listener threw exception    at org.springframe

使用rabbitmqctl 管理 mq -n 指定节点 [root@logging-master zabbix]# rabbitmqctl -n rabbit@localhost list_queues Timeout: 60.0 seconds ... Listing queues for vhost / ... name messages q_game_bilog 6822 q_withdraw_record 0 q_commission_hourly_text 0 q_user_login

/** * 重复消费逻辑判断与处理 */ @Component public class RepeatMqConsumer { /** * 服务对象 */ private int count=1; @Autowired private DispatcherService dispatcherService; @RabbitHandler @RabbitListener(queues ="dead.direct.queue0") public void messageconsumer(S

RocketMQ 常用API 消息 消息消费模式 消息消费模式由消费者来决定,可以由消费者设置MessageModel来决定消息模式. 消息模式默认为集群消费模式 consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING); consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING); 集群消息 集群消息是指集群化部署消费者 当使用集群消费模式时,MQ 认为任意一条消息只需要被集群内的任意一个消费者处理即可. 特

关于安装和配置,见上一篇 1.RABBITMQ 入门 - WINDOWS - 获取,安装,配置 公司有需求,要求使用winform开发这个东西(消息中间件),另外还要求开发一个日志中间件,但是也是要求做成win form的,这明显不合理,因为之前,服务器上我已经放置了一个  短信的winform的服务.那么到后期的话,登录服务器之后,全是 一个个的窗体挂在那儿,这明显合不合常理,但是领导要求这么玩,也没办法, 因为卧虎要负责的是消费 消息,所以重点说明 消费端 该案例的接收端,源自网上的代码片段

A. 多线程消费同一队列 参考资料:https://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-two-java.html 消费一条消息往往比产生一条消息慢很多,为了防止消息积压,一般需要开启多个工作线程同时消费消息.在 RabbitMQ 中,我们可以创建多个 Consumer 消费同一队列.示意图如下: gordon.study.rabbitmq.workqueue.Sender.java public class Sender { private static f

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

前言 新公司项目使用的消息队列是RabbitMQ,之前其实没有在实际项目上用过RabbitMQ,所以对它的了解都谈不上入门.趁着周末休息的时间也猛补习了一波,写了两个窗体应用,一个消息发布端和消息消费端.园子里解释RabbitMQ基础的很多了,这里就不对RabbitMQ的基础再做叙述了,来点实际工作中一定会碰到的问题和解决的方案. RabbitMQ 消息发布确认机制 默认情况下消息发布端执行BasicPublish方法后,消息是否到达指定的队列的结果发布端是未知的.BasicPublish方法的

我们知道Kafka支持Consumer Group的功能,但是最近在应用Consumer Group时发现了一个Topic 的Partition不能100%覆盖的问题. 程序部署后,发现Kafka在pdb组的consumer消费topic时存在问题,consumer无法完全覆盖Topic的各个partition.如下图: 无论我在开启多少个consumer实例,最高覆盖只能达到66%. 进一步跟踪发现,pdb组的consumer覆盖到partition1和partion2. 在kafka的主消费

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

什么是消息队列 RocketMQ?_消息队列 RocketMQ-阿里云 https://help.aliyun.com/document_detail/29532.html 2019-01-30 16:29:47 消息队列 RocketMQ 是阿里巴巴集团自主研发的专业消息中间件. 产品基于高可用分布式集群技术,提供消息订阅和发布.消息轨迹查询.定时(延时)消息.资源统计.监控报警等一系列消息云服务,是企业级互联网架构的核心产品. 消息队列 RocketMQ 历史超过9年,为分布式应用系统提供异

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