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

消息派发 上篇<RabbitMQ入门-消息派发那些事儿>发布之后,收了不少反馈,其中问的最多的还是有关消息确认以及超时等场景的处理. 楼主,有遇到消费者后台进程不在,但consumer连接还在,当前消息是unacked状态,导致这个消息一直不被消费 队列在等待回复的时候,这个消息是怎么存放的?如果一直没有返回有超时么? ... 这里再对消息确认做以下补充 有关超时 RabbitMQ是没有超时概念的,如果一个消费者消费一条消息要花费很长时间,比如10分钟,那么这个过程会一直进行下去.除非你采用其

在之前的有关线程,进程的博客中,我们介绍了它们各自在同一个程序中的通信方法.但是不同程序,甚至不同编程语言所写的应用软件之间的通信,以前所介绍的线程.进程队列便不再适用了:此种情况便只能使用socket编程了,然而不同程序之间的通信便不再像线程进程之间的那么简单了,要考虑多种情况(比如其中一方断线另一方如何处理:消息群发,多个程序之间的通信等等),如果每遇到一次程序间的通信,便要根据不同情况编写不同的socket,还要维护.完善这个socket这会使得编程人员的工作量大大增加,也使得程序更易崩溃

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

上一章,我们讲到,用redis共享数据,以及用redis中的队列来实现一个简单的消息传递.其实在真实的过程中,不应该用redis来传递,最好用专业的消息队列,我们python中,用到最广泛的就是rabbitmq,虽然它是用erlang开发的,但真的非常好用,经过无数次验证.如果大家不会安装rabbitmq,请看我这篇文章,http://www.cnblogs.com/yueerwanwan0204/p/5319474.html   这篇文章讲解了怎么安装rabbitmq以及简单的使用它. 我们把

RabbitMQ消息队列服务器在Windows下的安装和部署-> 一.Erlang语言环境的搭建 RabbitMQ开源消息队列服务是使用Erlang语言开发的,因此我们要使用他就必须先进行Erlang语言环境的搭建,其实是非常简单的. 登录Erlang官网,进入下载页,官网地址->http://www.erlang.org/downloads 然后按照自己的系统环境来选择需要下载的安装文件. 我选择 64-bit下载包,因为我的操作系统是64位的 接下来我们需要对Erlang语言的环境变量的配

在上篇<RabbitMQ-高效的Work模式>中,我们了解了Work模型,该模型包括一个生产者,一个消息队列和多个消费者. 我们已经通过实例看出消息队列中的消息是如何被一个或者多个消费者消费的了,但是对于具体的实现细节和原理并没有介绍.这篇就来详细介绍下在消息派发这个过程中还有那些我们需要关注的点和细节. 这篇主要讨论细节都集中在接收端,我们还是来看下上篇中,接收端的代码实现 package com.ximalaya.openapi.rabbitmq.work; import com.rabb

从前面文章可以看出,消息总线是EDA(事件驱动架构)与微服务架构的核心部件,没有消息总线,就无法很好的实现微服务之间的解耦与通讯.通常我们可以利用现有成熟的消息代理产品或云平台提供的消息服务来构建自己的消息总线:也可以自己完全写一个消息代理产品,然后基于它构建自己的消息总线.通常我们不用重复造轮子(除非公司有特殊的要求,比如一些大型互联网公司考虑到自主可控的白盒子),可以利用比如像RabbitMq这样成熟的消息代理产品作为消息总线的底层支持. RabbitMq核心组件解释: Connection

前言 RabbitMQ虽然有对队列及消息等的一些持久化设置,但其实光光只是这一个是不能够保障数据的可靠性的,下面我们提出这样的质疑: (1)RabbitMQ生产者是不知道自己发布的消息是否已经正确达到服务器呢,如果中间发生网络异常等情况呢?消息必然会丢失! (2)RabbitMQ如果没有设置队列持久化,RabbitMQ服务器重后队列的元数据会丢失,消息自然也会丢失! (3)RabbitMQ如果消费者设置自动确认,即autoAck为true,那么不管消费者发生什么情况,该消息会自动从队列中移除,实

1.消息投递服务 RabbitMQ是一种消息投递服务,怎么理解这句话呢?即RabbitMQ即不是消息的生产者,也是消息的消费者.他就像现实生活中快递模式,消费者在电商网站上下单买了一件商品,此时对应的生产者(商家)则生产了一件货物(概念上的生产,可能已经生产好了),接着生产者(商家)将货物发送给快递公司,因为消费者下单了这个货物,相当于订阅了这件货物,所以快递公司将会把这件货物发送给对应的消费者.RabbitMQ就相当于这里面的快递公司.服务在生产者和消费者之间建立桥梁,即通信. 2.Rabbi

转载请注明出处 0.目录 RabbitMQ-从基础到实战(1)— Hello RabbitMQ RabbitMQ-从基础到实战(3)— 消息的交换 1.简介 RabbitMQ中,消息丢失可以简单的分为两种:客户端丢失和服务端丢失.针对这两种消息丢失,RabbitMQ都给出了相应的解决方案. 2.防止客户端丢失消息 如图,生产者P向队列中生产消息,C1和C2消费队列中的消息,默认情况下,RabbitMQ会平均的分发消费给C1C2(Round-robin dispatching),假设一个任务的执行

RabbitMQ生产者消息确认Confirm模式,分为普通模式.批量模式和异步模式,本次举例为普通模式. 源码: package org.study.confirm4; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import org.junit.Test; import org.study.utils.ConnectionUtils; import java.io.IOException;

一:确认种类 RabbitMQ的消息确认有两种. 一种是消息发送确认.这种是用来确认生产者将消息发送给交换器,交换器传递给队列的过程中,消息是否成功投递.发送确认分为两步,一是确认是否到达交换器,二是确认是否到达队列. 第二种是消费接收确认.这种是确认消费者是否成功消费了队列中的消息. 二:消息发送确认 (1)ConfirmCallback 通过实现ConfirmCallBack接口,消息发送到交换器Exchange后触发回调. 使用该功能需要开启确认,spring-boot中配置如下: spr

前言 上篇介绍了AMQP的基本概念,组成及其与rabbitmq的关系.了解了这些东西后,下面我们开始学习rabbitmq(消息队列)的作用以及用java代码和rabbitmq通讯进行消息发布和接收.因为消息的的接收以及路由都是通过交换机实现的,所以接下来我们要学习如何利用不同的交换机进行消息的发布.最后会再学习如何利用rabbitmq进行rpc的调用. 一.rabbitmq(消息队列)的作用 1.异步处理消息 假设用户在网站注册成功后,需要向用户发送邮件和信息提示其注册成功.正常的做法是,后台将

原文地址 https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/60875666/ 消息的可靠性是RabbitMQ的一大特色,那么RabbitMQ是如何保证消息可靠性的呢——消息持久化. 为了保证RabbitMQ在退出或者crash等异常情况下数据没有丢失,需要将queue,exchange和Message都持久化. queue的持久化queue的持久化是通过durable=true来实现的. 一般程序中这么使用: Connection connect

原文:RabbitMQ(三):消息持久化策略 一.前言 在正常的服务器运行过程中,时常会面临服务器宕机重启的情况,那么我们的消息此时会如何呢?很不幸的事情就是,我们的消息可能会消失,这肯定不是我们希望见到的结果.所以我们希望AMQP服务器崩溃了也可以将消息恢复,这称之为消息持久化.RabbitMQ自然存在这种策略可以帮助我们完成这件事情. 二.持久化的消息 当RabbitMQ服务器重启后,原先的队列和交换器会随同里面的消息一同消失.原因在于每个队列和交换器都有durable属性,该属性默认是fa

消息均发 前言 由前文 RabbitMq初探——消息分发 可知,rabbitmq自带分发机制——消息会按顺序的投放到该队列下的多个消费者,例如1,3,5投放消费者C1,2,4,6投放消费者C2. 这就有个隐含的缺点:每个消息的消费时间可能不一样,极端情况下,投放给C1的每个消息消费都需要很长时间,而投放给C2的每个消息消费需要很短,就会导致C1进程 负担重,C2进程很悠闲. 所以,我们需要根据任务量来均发消息. 均发消息实现 1. 开启消息确认机制. 2. 为每个消费者分配且只分配一个消息,待r

消息确认机制 前言 消息队列的下游,业务逻辑可能复杂,处理任务可能花费很长时间.若在一条消息到达它的下游,任务刚处理了一半,由于不确定因素,下游的任务处理进程 被kill掉啦,导致任务无法执行完成.而沿用我们前面几章的消息删除[消息一旦抛给下游,就立马从队列删除],这可能会引发问题——消息没有处理完,但是队列 里的消息已经被删除了. 因此,rabbitmq内含 消息确认机制[Message acknowledgment],简称ack.rabbitmq将消息发送给consumer,此刻消息不会从队

RabbitMQ 队列消息持久化 假如消息队列test里面还有消息等待消费者(consumers)去接收,但是这个时候服务器端宕机了,这个时候消息是否还在? 1.队列消息非持久化 服务端(producer): import pika # 声明一个socket 实例 connect = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("localhost")) # 声明一个管道 channel = connect.channel() #

概述 在 Rabbitmq 中我们可以通过持久化来解决因为服务器异常而导致丢失的问题,除此之外我们还会遇到一个问题:生产者将消息发送出去之后,消息到底有没有正确到达 Rabbit 服务器呢?如果不错得数处理,我们是不知道的,(即 Rabbit 服务器不会反馈任何消息给生产者),也就是默认的情况下是不知道消息有没有正确到达; 导致的问题:消息到达服务器之前丢失,那么持久化也不能解决此问题,因为消息根本就没有到达 Rabbit 服务器! RabbitMQ 为我们提供了两种方式 : 1. 通过 AMQ