在企业项目中,利用RocketMQ接收数据,存库. 由于是第一次在项目中具体的使用RocketMQ,一直采坑. 1.发现问题:在最终的联调过程中,并发压测,订单数据丢失,同一时刻,oms推送900+的数据,结果消费者只获取并入库了20几条,绝大部分消息丢失. 自己手写了一个生产者测试类,用最原始的循环的方式快速存入多条数据(此处为了测试方便,并不是重复消费问题,实际项目中消费端要加幂等去重).一次就存5条但是每次都丢两条,好像最后两条数据永远消费不到的样子. 但在,RocketMQ在控制台上明显

前言 当消费者端接收消息处理业务时,如果出现异常或是拒收消息将消息又变更为等待投递再次推送给消费者,这样一来,则形成循环的条件. 循环场景 生产者发送100条消息到RabbitMQ中,消费者设定读取到第50条消息时,设置拒收,同时设定是否还留存在当前队列中(当requeue为false时,设置了死信队列则进入死信队列,否则移除消息). consumer.Received += (model, ea) => {     var message = ea.Body;     Console.Writ

1.问题描述 线上项目A部署两台机器,每台机器两个实例,订阅同一个topic,消费心跳数据. (两台机器host1,host2) 运维同事 部署时 有一个实例用root账户重启的, 然后该实例出现两个线程同时消费一个消息的情况,并且后台查看该消费group delay很多. 图一  host1机器两个实例 一个为root启动 图二  rocketmq 监控后台  该group共5个消费者 delay 60多万 图三  host1 实例2(即root启动那个) 日志    显示同时有两个线程消费同

RocketMq对于消费者对于消息的如何处理的 1:如果设置了自动提交 返回: ConsumeOrderlyStatus.COMMIT, ConsumeOrderlyStatus.ROLLBACK, ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS , 返回者三种状态都是会提交offset, 但是返回ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT 会校验是否重试.达到重试次数(达到设定的重试次数会投递到重试队列,见下文)还是失败也会

导读 目前很多互联网公司的系统都在朝着微服务化.分布式化系统的方向在演进,这带来了很多好处,也带来了一些棘手的问题,其中最棘手的莫过于数据一致性问题了.早期我们的软件功能都在一个进程中,数据的一致性可以通过数据库本地事务来加以控制.而在分布式架构下,原本比较完整的本地功能可能被拆分成了多个独立的服务进程.与之前相比,同样一笔业务订单此时可能会经历很多服务模块的处理,调用链路会变得很长,例如某电商平台,一笔购物订单可能会经过:商品中心.订单.支付.物流等多个服务的调用,而这可能还只是比较粗粒度的划

一.RocketMq有3中消息类型 1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 顺序消费场景 在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费. rocketMq实现顺序消费的原理 produce在发送消息的时候,把消息发到同一个队列(queue)中,消费者注册消息监听器为MessageListenerOrderly,这样就可以保证消费端只有一个线程去消费消息

RocketMQ事务消费和顺序消费详解 转载说明:该文章纯转载,若有侵权或给原作者造成不便望告知,仅供学习参考. 一.RocketMq有3中消息类型 1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 顺序消费场景 在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费. rocketMq实现顺序消费的原理 produce在发送消息的时候,把消息发到同一个队列(queue)中

1. 事务消息原理图 RocketMQ除了支持普通消息,顺序消息之外,还支持了事务消息. 1. 什么是分布式事务? 分布式事务就是指事务的参与者.支持事务的服务器.资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上.以上是百度百科的解释,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败.本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性. 2. RocketMQ中分布式事务的

1. 顺序消息原理图 2. 什么是顺序消息? 消费消息的顺序要求同发送消息的顺序一致,在RocketMQ中,主要指的是局部顺序,即一类消息为满足顺序性,必须Producer单线程顺序发送,并且发送给到同一队列,这样Consumer就可以按照Producer发送的顺序去消费消息. 2.1 普通顺序消息 正常情况下可以保证完全的顺序消息,但是一旦发生通信异常,Broker重启,由于队列总数发生变化,哈希取模后定位的队列会变化,产生短暂的消息顺序不一致. 如果业务能够容忍在集群异常(如某个Broker

RocketMQ顺序消费 如果要保证顺序消费,那么他的核心点就是:生产者有序存储.消费者有序消费. 一.概念 1.什么是无序消息 无序消息 无序消息也指普通的消息,Producer 只管发送消息,Consumer 只管接收消息,至于消息和消息之间的顺序并没有保证. 举例 Producer 依次发送 orderId 为 1.2.3 的消息,Consumer 接到的消息顺序有可能是 1.2.3,也有可能是 2.1.3 等情况,这就是普通消息. 2.什么是全局顺序 对于指定的一个 Topic,所有消息

前情 出现了重复消费的问题,同一个消息被重复消费了多次,导致了用户端收到了多条重复的消息,最终排查发现,是因为消费者在处理消息的方法onMessage中有异常没有捕获到,导致异常上抛,被consumeMessage捕获并判定为消费失败,从而放到了重试队列当中进行重试,下面我们就来看看RocketMq中会引起消息重试的两种情况,内部异常和消费超时. 源码 在Consumer中处理消息时,会在消费完消息后判断消费的总时长,如果比超时时间要长则返回TIME_OUT,注意这里的超时是在consumeMe

一.重试机制 由于MQ经常处于复杂的分布式系统中,考虑网络波动,服务宕机,程序异常因素,很有可能出现消息发送或者消费失败的问题.因此,消息的重试就是所有MQ中间件必须考虑到的一个关键点.如果没有消息重试,就可能产生消息丢失的问题,可能对系统产生很大的影响.所以,秉承宁可多发消息,也不可丢失消息的原则,大部分MQ都对消息重试提供了很好的支持. MQ 消费者的消费逻辑失败时,可以通过设置返回状态达到消息重试的结果. MQ 消息重试只针对集群消费方式生效:广播方式不提供失败重试特性,即消费失败后,失败

本文图片和部分总结来自于参考资料,半原创,侵删 问题 Rocketmq 重试是否有超时问题,假如超时了如何解决,是重新发送消息呢?还是一直等待 假如某个 msg 进入了重试队列(%RETRY_XXX%),然后成功消费了 概述     文章介绍了RocketMQ 的重试机制和消息重试的机制. 定时任务 定时任务概述     rocketmq为定时任务创建一个单独的 topic ,而 rocketmq的定时任务是定的时间是分等级的,而不同等级对应topic内不同的队列,然后通过一个“执行定时任务的服

一次 RocketMQ 顺序消费延迟的问题定位 问题背景与现象 昨晚收到了应用报警,发现线上某个业务消费消息延迟了 54s 多(从消息发送到MQ 到被消费的间隔): 2021-06-30T23:12:46.756 message processing is incredibly delayed! (Current delay time: 54725, incredible delay count in 10 seconds: 5677) 查看 RocketMQ 的监控,发现确实发生了比较多的消息

1. 消费者位置(consumer position) 因为kafka服务端不保存消息的状态,所以消费端需要自己去做很多事情.我们每次调用poll()方法他总是返回已经保存在生产者队列中还未被消费者消费的消息.消息在每一个分区中都是顺序的,那么必然可以通过一个偏移量去确定每一条消息的位置. 偏移量在消费消息的过程中处于重要的作用.如果是自动提交消息,那么poll()方法会去在每次获取消息的时候自动提交获取最后一条消息的偏移量,告诉服务器我们已经消费到这个位置,下次从下一个位置开始消费. 我们把更

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)做了性能比较. Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目.Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求

rocketMq实现顺序消费的原理 produce在发送消息的时候,把消息发到同一个队列(queue)中,消费者注册消息监听器为MessageListenerOrderly,这样就可以保证消费端只有一个线程去消费消息 注意:是把把消息发到同一个队列(queue),不是同一个topic,默认情况下一个topic包括4个queue 单个节点(Producer端1个.Consumer端1个) 1.Producer.java  package order; import java.util.List;

部分内容出处   https://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c rocketmq内部有4个默认的队里,在发送消息时,同一组的消息需要按照顺序,发送到相应的mq中,同一组消息按照顺序进行消费,不同组的消息可以并行的进行消费. 下面看一下producer的代码: package com.alibaba.rocketmq.example.message.order; import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQBroke

引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)做了性能比较. Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目.Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求

大部分的员工早上的心情可能不会很好,因为这时想到还有很多事情要做,压力会大点,一般到下午4点左右,状态会是一天中最好的,因为这时大部分的工作做得差不多了,又快要下班了,当然也不是绝对.要注意记录各下属一天中状态最好的时间,好展开工作 3种不同模式的Producer NormalProducer(普通) OrderProducer(顺序) TransactionProducer(事务) 生产者 /** * Copyright (C) 2010-2013 Alibaba Group Holding