问题思考 死信队列的应用场景? 死信队列中的数据是如何产生的? 如何查看死信队列中的数据? 死信队列的读写权限? 死信队列如何消费? 重试队列和死信队列的配置 消息轨迹 1.应用场景 一般应用在当正常业务处理时出现异常时,将消息拒绝则会进入到死信队列中,有助于统计异常数据并做后续的数据修复处理: 2.数据是如何产生的? 重试队列在重试16次(默认次数)将消息放入死信队列 参考: https://blog.csdn.net/hqwang4/article/details/99971596 3.如何

RocketMQ的消息重试包含了producer发送消息的重试和consumer消息消费的重试. producer发送消息重试 producer在发送消息的时候如果发送失败了,RocketMQ会自动重试. private SendResult sendDefaultImpl( Message msg, final CommunicationMode communicationMode, final SendCallback sendCallback, final long timeout ) t

1. 概念 Producer端重试: 生产者端的消息失败,也就是Producer往MQ上发消息没有发送成功,比如网络抖动导致生产者发送消息到MQ失败. 这种消息失败重试我们可以手动设置发送失败重试的次数. Consumer端重试: Consumer消费消息失败后,要提供一种重试机制,令消息再消费一次,Consumer消费消息失败通常可以认为有以下几种情况 1. 由于消息本身的原因,例如反序列化失败,消息数据本身无法处理(例如话费充值,当前消息的手机被注销,无法充值)等.这种错误通常需要跳过这条消

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

目录 消息存储 消息存储方式 非持久化 持久化 消息存储介质 消息存储与读写方式 消息存储结构 刷盘机制 同步刷盘 异步刷盘 小结 高可用 高可用实现 主从复制 负载均衡 消息重试 顺序消息重试 无序消息重试 死信队列 消息幂等 消息重复消费 消息幂等 消息存储 消息存储方式 非持久化 消息生成者发送消息到 MQ MQ 返回 ACK(Acknowledge Character)给生产者 MQ push 消息给对应的消费者 消息消费者返回 ACK 给 MQ 持久化 消息生成者发送消息到 MQ MQ

分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 RocketMQ基础:https://github.com/apache/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.5.1/docs/cn 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性

前言 之前我们一起了解了使用RocketMQ事务消息解决生产者发送消息时消息丢失的问题,但使用了事务消息后消息就一定不会丢失了吗,肯定是不能保证的. 因为虽然我们解决了生产者发送消息时候的消息丢失问题,但也只是保证Broker正确的接收到了消息,实际上接收到的消息会保存在os cache中,如果此时broker机器突然宕机,os cache中的消息数据就丢失掉了. 而且就算是os cache中的消息已经刷盘到了磁盘中,如果磁盘突然就坏了,消息是不是也就丢失了. 所以我们还要考虑Broker如何保

前 言 三此君看了好几本书,看了很多遍源码整理的 一张图进阶 RocketMQ 图片链接,关于 RocketMQ 你只需要记住这张图!觉得不错的话,记得点赞关注哦. [重要]视频在 B 站同步更新,欢迎围观,轻轻松松涨姿势.一张图进阶 RocketMQ-消息发送(视频版) 本文是"一张图进阶 RocketMQ" 系列第 3 篇,对 RocketMQ 不了解的同学可以先看看三此君的 一张图进阶 RocketMQ-整体架构,一张图进阶 RocketMQ - NameServer. 在了解了

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 在之前的篇章中,我们学习了RocketMQ的原理,以及RocketMQ中 命名服务 ServiceName 的运行流程,本篇从消息的生产.消费来理解一条消息的生命周期. 1 消息生产 在RocketMQ中,消息生产指的是 消息生产者往消息队列中写入数据的过程.因为业务场景的复杂性,RocketMQ架构设计了多种不同的发送策略.下面先讨论几种常见的场

最近在看消息队列框架 ,alibaba的RocketMQ单机支持1万以上的持久化队列,支持诸多特性, 目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景 比kafka还是有过之无不及,其实kafka文档很丰富 但RocketMQ网上的文章太少,找不到相关的操作教程 于是研究了下源码 做个单机操作的教程,如果你也对此有兴趣不妨共同研究 下载源码的地址 https://github.com/alibaba/RocketMQ/relea

最近在调试RocketMQ消息发送与消费的Demo时,发现一个问题:只要重启程序,RocketMQ消息就会重复消费. 那么这是什么原因导致的,又该如何解决呢? 经过一番排查,发现程序使用的RocketMQ客户端版本是3.6.2,而测试环境安装的RocketMQ环境的版本是4.1.0.原来是客户端和服务器端版本不一样导致的,消息并没有最终被消费,即没有ACK消息确认,只要程序重启就会重复消费. 解决方案:RocketMQ客户端版本使用与服务器端的同一版本,即4.1.0版本. 划重点:使用Rocke

转载请注明来源:http://blog.csdn.net/loongshawn/article/details/51086876 相关文章: <RocketMQ 消息队列单机部署及使用> < java编写简单消息队列.实现高德坐标变形服务> 0 RocketMQ简单介绍 0.1 介绍 RocketMQ是一个消息中间件. 消息中间件中有两个角色:消息生产者和消息消费者.RocketMQ里相同有这两个概念.消息生产者负责创建消息并发送到RocketMQ服务器.RocketMQ服务器会将

目标: 利用RabbitMQ实现消息重试和失败处理,实现可靠的消费消费.在消息消费异常时,自动延时将消息重试,当重试超过一定次数后,则列为异常消息,等待后续特殊处理. 准备: TTL:Time-To-Live,通过给消息.队列设置过期时间(单位:毫秒),来控制消息.队列的生命周期.在达到时间后,消息会变成dead message. Dead Letter Exchanges:同普通的exchange无区别 消息重制本质是通过消息转发来实现的.消息转发的触发是: rejected - the me

其实最好的学习方式就是互相交流,最近也有跟网友讨论了一些关于 RocketMQ 消息拉取与重平衡的问题,我姑且在这里写下我的一些总结. ## 关于 push 模式下的消息循环拉取问题 之前发表了一篇关于重平衡的文章:「[Kafka 重平衡机制](https://mp.weixin.qq.com/s/4DFup_NziFJ1xdc4bZnVcg)」,里面有说到 RocketMQ 重平衡机制是每隔 20s 从任意一个 Broker 节点获取消费组的消费 ID 以及订阅信息,再根据这些订阅信息进行分配

目录 1.消息轨迹数据格式 2.记录消息轨迹 3.如何存储消息轨迹数据 @(本节目录) RocketMQ消息轨迹主要包含两篇文章:设计篇与源码分析篇,本节将详细介绍RocketMQ消息轨迹-设计相关. RocketMQ消息轨迹,主要跟踪消息发送.消息消费的轨迹,即详细记录消息各个处理环节的日志,从设计上至少需要解决如下三个核心问题: 消费轨迹数据格式 记录消息轨迹(消息日志) 消息轨迹数据存储在哪? 1.消息轨迹数据格式 RocketMQ4.5版本消息轨迹主要记录如下信息: traceType

目录 1.发送消息轨迹流程 1.1 DefaultMQProducer构造函数 1.2 SendMessageTraceHookImpl钩子函数 1.3 TraceDispatcher实现原理 2. 消息轨迹数据如何存储 2.1 使用系统默认的主题名称 2.2 用户自定义消息轨迹主题 本文沿着<RocketMQ消息轨迹-设计篇>的思路,从如下3个方面对其源码进行解读: 发送消息轨迹 消息轨迹格式 存储消息轨迹数据 @(本节目录) 1.发送消息轨迹流程 首先我们来看一下在消息发送端如何启用消息轨

rocketMq消息的发送和消息消费 一.消息推送 public void pushMessage() { String message = "推送消息内容!"; try { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer(producerGroup); // 设置NameServer地址 producer.setNamesrvAddr("服务器地址+端口号"); producer.setInstanceName

生产者产生消息发送给RocketMQ RocketMQ接收到了消息之后,必然需要存到磁盘中,否则断电或宕机之后会造成数据的丢失 消费者从RocketMQ中获取消息消费,消费成功之后,整个流程结束 1.场景1中生产者将消息发送给Rocket MQ的时候,如果出现了网络抖动或者通信异常等问题,消息就有可能会丢失 2.场景2中消息需要持久化到磁盘中,这时会有两种情况导致消息丢失 RocketMQ为了减少磁盘的IO,会先将消息写入到os cache中,而不是直接写入到磁盘中,消费者从os cache中获

rocketmq在存储消息的时候,最终是通过mmap映射成磁盘文件进行存储的,本文就消息的存储流程作一个整理.源码版本是4.9.2 主要的存储组件有如下4个: CommitLog:存储的业务层,接收"保存消息"的请求 MappedFile:存储的最底层对象,一个MappedFile对象就对应了一个实际的文件 MappedFileQueue:管理MappedFile的容器 AllocateMappedFileService:异步创建mappedFile的服务 对于rocketmq来说,存

一个topic有多个队列,分散在不同的broker.producer在发送消息的时候,需要选择一个队列 producer发送消息全局时序图: 队列选择与容错策略结论: 在不开启容错的情况下,轮询队列进行发送,如果失败了,重试的时候过滤失败的Broker 如果开启了容错策略,会通过RocketMQ的预测机制来预测一个Broker是否可用 如果上次失败的Broker可用那么还是会选择该Broker的队列 如果上述情况失败,则随机选择一个进行发送 在发送消息的时候会记录一下调用的时间与是否报错,根据该

目录 1.现象 2.原理解读 2.1 RocketMQ 网络处理机制概述 2.2 pair.getObject1().rejectRequest() 2.3 漫谈transientStorePoolEnable机制 2.3.1 MappedFile 2.3.2 TransientStorePool初始化 3.现象解答 3.1 [REJECTREQUEST]system busy 3.2 too many requests and system thread pool busy, Rejected