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

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

JMS API中约定了Client端可以使用四种ACK模式,在javax.jms.Session接口中: AUTO_ACKNOWLEDGE = 1    自动确认 CLIENT_ACKNOWLEDGE = 2    客户端手动确认 DUPS_OK_ACKNOWLEDGE = 3    自动批量确认 SESSION_TRANSACTED = 0    事务提交并确认 此外AcitveMQ补充了一个自定义的ACK模式: INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE = 4    单条消息确认 我们在

本篇的代码使用的前面两篇文章<RabbitMQ与Spring整合之消息生产方>和<RabbitMQ与Spring整合之消息消费方>的代码,这两篇文件里配置文件的名称不正确,不可直接运行. 一 自动确认机制 在服务消费者rabbitmq.xml 做修改:   <!-- queue litener 观察 监听模式 当有消息到达时会通知监听在对应的队列上的监听对象 -->   <rabbit:listener-container acknowledge="au

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

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

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 紧接着上一篇文章: Hadoop3.1.1源码Client详解 : Packet入队后消息系统运作之DataStreamer(Packet发送) : 主干 ResponseProcessor是DataStreamer的一个内部类 DataNode接收到Packet后需要向客户端回复ACK,表示自己已经收到Packet了,而接收处理ACK的线程类就是ResponseProcessor. 对每一个块的传

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

一年前,当我第一次开发完EQueue后,写过一篇文章介绍了其整体架构,做这个框架的背景,以及架构中的所有基本概念.通过那篇文章,大家可以对EQueue有一个基本的了解.经过了1年多的完善,EQueue无论是功能上还是成熟性上都完善了不少.所以,希望再写一篇文章,介绍一下EQueue的整体架构和关键特性. EQueue架构 EQueue是一个分布式的.轻量级.高性能.具有一定可靠性,纯C#编写的消息队列,支持消费者集群消费模式. 主要包括三个部分:producer, broker, consume

说起消息重入队列还得从队列注册消费者说起,客户端在向队列注册消费者之后,创建的channel也会被主队列进程monitor,当channel挂掉后,主队列进程(rabbit_amqqueue_process)收到'DOWN'通知,将未ack的消息重入队列,并根据消息的deliver tag,也就是消费入队列的顺序,将消息重入队列中 主要代码如下: 1.注册消费者 handle_method(#'basic.consume'{queue = QueueNameBin, consumer_tag =

一种分类是推和拉 . 还有一种分类是 Queue 和 Pub/Sub . 先看的这一篇:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/50131089 先讲了JMS和遵守JMS的ActiveMQ.Java Message Service,JMS,指的是面向消息中间件(MOM),用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信. JMS中定义了两种消息模型:点对点(point to point, queue)和发布/订阅(publish

使用ESPlus.Application.CustomizeInfo.Passive.ICustomizeInfoOutter接口的Send方法,我们已经可以给服务端或其它在线客户端发送自定义信息了,那么,如何得知接收方是否已经收到了我们发出的信息了呢?特别是针对一些非常重要的信息,确认对方已经收到是非常重要的.ICustomizeInfoOutter接口增加了SendCertainly方法来解决这个问题. 一.启用ACK机制 ACK,即确认的意思.当我们发送一个自定义信息给对方时,对方收到信息

http://blog.csdn.net/lulongzhou_llz/article/details/42270113 ActiveMQ消息传送机制以及ACK机制详解 AcitveMQ是作为一种消息存储和分发组件,涉及到client与broker端数据交互的方方面面,它不仅要担保消息的存储安全性,还要提供额外的手段来确保消息的分发是可靠的. 一. ActiveMQ消息传送机制 Producer客户端使用来发送消息的, Consumer客户端用来消费消息:它们的协同中心就是ActiveMQ br

前言 本文欢迎转载,实属原创,本文原始链接地址:http://www.cnblogs.com/DjlNet/p/7603554.html 废话 既然都是废话了,所以大家就可以跳过了,这里是博主有事没事儿的一点瞎说哈,国庆节+中秋节一共8天,有些人回家了,有些人堵在路上了,有些人可能还要加班或者值班,233333,博主这里还好是没有加班一般也不需要值班,可能偶尔需要的时候远程瞅瞅就行.相信很多小伙伴,在放假前夕都做好了要去哪里玩,要去哪里吃,要怎么过好节假日,当然也有要看书的,有假期学习计划,有锻

消息队列是大型复杂系统解耦利器.本文根据应用广泛的消息队列RabbitMQ,介绍Spring Boot应用程序中队列中间件的开发和应用. 一.RabbitMQ基础 1.RabbitMQ简介 RabbitMQ是Spring所在公司Pivotal自己的产品,是基于AMQP高级队列协议的消息中间件,采用erlang开发,所以你的RabbitMQ队列服务器需要erlang环境. 可以直接官方的说法:RabbitMQ is the most widely deployed open source mess

TCP的延迟ACK机制 TCP的延迟ACK机制一说到TCP,人们就喜欢开始扯三步握手之类的,那只是其中的一个环节而已.实际上每一个数据包的正确发送都是一个类似握手的过程,可以简单的把它视为两步握手.一个发送,一个反馈.但无论发送还是反馈都是有成本的,所以就有了延迟ACK机制. TCP虽然是传输层协议的,但它毕竟是一个高级协议,它的数据传输也是基于上一层协议的数据帧的.即使一次发送一个字节的数据,也需要一个几十字节的IP包头来装配,更何况TCP的传输是两步的,是需要反馈确认的,那样的话效率就非常低

本文大概围绕如下几点进行阐述: 为什么使用消息队列? 使用消息队列有什么缺点? 消息队列如何选型? 如何保证消息队列是高可用的? 如何保证消息不被重复消费? 如何保证消费的可靠性传输? 如何保证消息的顺序性? 1.为什么要使用消息队列? 分析:一个用消息队列的人,不知道为啥用,这就有点尴尬.没有复习这点,很容易被问蒙,然后就开始胡扯了.回答:这个问题,咱只答三个最主要的应用场景(不可否认还有其他的,但是只答三个主要的),即以下六个字:解耦.异步.削峰 2.使用了消息队列会有什么缺点? 分析:一个

1.引言 RabbitMQ——Rabbit Message Queue的简写,但不能仅仅理解其为消息队列,消息代理更合适. RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的AMQP(高级消息队列协议)的开源实现,其内部结构如下: RabbitMQ作为一个消息代理,主要和消息打交道,负责接收并转发消息. RabbitMQ提供了可靠的消息机制.跟踪机制和灵活的消息路由,支持消息集群和分布式部署. 适用于排队算法.秒杀活动.消息分发.异步处理.数据同步.处理耗时任务.CQRS等应用场景. 下面我们

消费端消费消息: 在 初识ActiveMQ 中我提到过,两种方法可以接收消息,一种是使用同步阻塞的ActiveMQMessageConsumer#receive方法.另一种是使用消息监听器MessageListener.这里需要注意的是,在同一个session下,这两者不能同时工作,也就是说不能针对不同消息采用不同的接收方式.否则会抛出异常.至于为什么这么做,最大的原因还是在事务性会话中,两种消费模式的事务不好管控. 先通过ActiveMQMessageConsumer#receive 方法来对

持久化消息和非持久化消息的发送策略:消息同步发送和异步发送 ActiveMQ支持同步.异步两种发送模式将消息发送到broker上.同步发送过程中,发送者发送一条消息会阻塞直到broker反馈一个确认消息,表示消息已经被broker处理.这个机制提供了消息的安全性保障,但是由于是阻塞的操作,会影响到客户端消息发送的性能.异步发送的过程中,发送者不需要等待broker提供反馈,所以性能相对较高.但是可能会出现消息丢失的情况.所以使用异步发送的前提是在某些情况下允许出现数据丢失的情况. 默认情况下,非

消息队列已经逐渐成为分布式应用场景.内部通信.以及秒杀等高并发业务场景的核心手段,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. 无论是 RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka还是其它等,都有的一些基本原理.术语.机制等,总结分享出来,希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解. 1. 消息生产者.消息者.队列 消息生产者Producer:发送消息到消息队列 消息消费者Consumer:从消息队列接收消息. Broker:概念来自与Apache A