消息处理问题 在从Kafka主题接收消息之后立即处理消息的消费者的实现非常简单.不幸的是,现实要复杂得多,并且由于各种原因,消息处理可能会失败.其中一些原因是永久性问题,例如数据库约束失败或消息格式无效.其他,如消息处理中涉及的依赖系统的临时不可用,可以在将来解决.在这些情况下,重试消息处理可能是一种有效的解决方案. 非阻塞重试逻辑 在像Kafka这样的流媒体系统中,我们不能跳过消息并在以后回复它们.一旦我们移动当前消息中指向Kafka的指针,我们就无法返回.为简单起见,我们假设消息偏移在成功的

kafka消费失败 搞半天是路径错误,但是不会报错 改为 job 就对了

这是一个基于消息的分布式事务的一部分,主要通过消息来实现,生产者把消息发到队列后,由消费方去执行剩下的逻辑,而当消费方处理失败后,我们需要进行重试,即为了最现数据的最终一致性,在rabbitmq里,它有消息重试和重试次数的配置,但当你配置之后,你的TTL达到 后,消息不能自动放入死信队列,所以这块需要手工处理一下. rabbitmq关于消息重试的配置 rabbitmq: host: xxx port: xxx username: xxx password: xxx virtual-host: x

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

本文主要分享下Spring Boot和Spring Kafka如何配置整合,实现发送和接收来自Spring Kafka的消息. 先前我已经分享了Kafka的基本介绍与集群环境搭建方法.关于Kafka的介绍请阅读Apache Kafka简介与安装(一),关于Kafka安装请阅读Apache Kafka安装,关于Kafka集群环境搭建请阅读Apache Kafka集群环境搭建 .这里关于服务器环境搭建不在赘述. Spring Kafka整合Spring Boot创建生产者客户端案例 创建一个kafk

之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题,比如: 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊,当消息消费失败之后该如何处理的几种方式.不过不论哪种方式,都需要与具体业务结合,解决不同业务场景可能出现的问题. 今天第一节,介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案:重试! 应用场景 依然要明确一点,任何解决方案都要结合具体的业务实现来确定,不要有了锤子看什么问题都是钉子.那么重试可以解决什么问题呢?由

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

应用场景 之前我们已经通过<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>一文介绍了Spring Cloud Stream默认的消息重试功能.本文将介绍RabbitMQ的binder提供的另外一种重试功能:重新入队. 动手试试 准备一个会消费失败的例子,可以直接沿用前文的工程,也可以新建一个,然后创建如下代码的逻辑: @EnableBinding(TestApplication.TestTopic.class) @SpringBootApplication pub

应用场景 前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略: 自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成功率. 自定义错误处理逻辑:如果业务上,消息处理失败之后有明确的降级逻辑可以弥补的,可以采用这种方式,但是2.0.x版本有Bug,2.1.x版本修复. 那么如果代码本身存在逻辑错误,无论重试多少次都不可能成功,也没有具体的降级业务逻辑,之前在深入思考中讨论过,可以通过日志,或者降级逻辑记录的方式把错

应用场景 上一篇<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>介绍了默认就会生效的消息重试功能.对于一些因环境原因.网络抖动等不稳定因素引发的问题可以起到比较好的作用.但是对于诸如代码本身存在的逻辑错误等,无论重试多少次都不可能成功的问题,是无法修复的.对于这样的情况,前文中说了可以利用日志记录消息内容,配合告警来做补救,但是很显然,这样做非常原始,并且太过笨拙,处理复杂度过高.所以,我们需要需求更好的办法,本文将介绍针对该类问题的一种处理方法:自定义错误处理逻

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

前言:实际项目中经常遇到消息消费失败了,要进行消息的重发.比如支付消息消费失败后,要分不同时间段进行N次的消息重发提醒. 本文模拟场景 当金额少于100时,消息消费成功 当金额大于100,小于200时,会进行3次重发,第一次1秒:第二次2秒:第三次3秒. 当金额大于200时,消息消费失败,会进行5次重发,第一次1秒:第二次2秒:第三次3秒:第四次4秒:第五次5秒.重试五次后,消息自动进入死信队列,在死信队列存活60秒后消失. 代码实例 特别注意代码与配置文件中的注释,各个使用说明都已经详细写在配

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader

接上文的集群模式,监听器返回RECONSUME_LATER,需要将将这些消息发送给Broker延迟消息.如果发送ack消息失败,将延迟5s后提交线程池进行消费. 入口:ConsumeMessageConcurrentlyService#sendMessageBack 命令编码:RequestCode.CONSUMER_SEND_MSG_BACK: MQClientAPIImpl#consumerSendMessageBack: public void consumerSendMessageBac

在遇到与第三方系统做对接时,MQ无疑是非常好的解决方案(解耦.异步).但是如果引入MQ组件,随之要考虑的问题就变多了,如何保证MQ消息能够正常被业务消费.所以引入MQ消费失败情况下,自动重试功能是非常重要的.这里不过细讲MQ有哪些原因会导致失败. MQ重试,网上有方案一般采用的是,本地消息表+定时任务,不清楚的可以自行了解下. 我这里提供一种另外的思路,供大家参考.方案实现在RabbitMQ(安装延迟队列插件)+.NET CORE 3.1 设计思路为: 内置一个专门做重试的队列,这个队列是一个延

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

实战一 , 实战二 介绍了ActiveMQ的基本概念和配置方式. 本篇将通过一个实例介绍使用spring发送,消费topic, queue类型消息的方法. 不懂topic和queue的google 之. 如图示, TOPIC和QUEUE分别代表一个topic和一个queue消息通道. TopicMessageProducer向topic发送消息, TopicConsumerA和TopicConsumerB则从topic消费消息. QueueMessageProducer向Queue发送消息, Q

Elasticsearch使用 详细使用请看我写的Go操作Elasticsearch专篇 https://www.cnblogs.com/you-men/p/13391265.html example1 package main import ( "context" "fmt" "github.com/olivere/elastic/v7" ) var eshost = "http://192.168.43.176:9200"

1. 引言 默认情况下,Spring批处理作业在执行过程中出现任何错误都会失败.然而有些时候,为了提高应用程序的弹性,我们就需要处理这类间歇性的故障. 在这篇短文中,我们就来一起探讨 如何在Spring批处理框架中配置重试逻辑. 2. 简单举例 假设有一个批处理作业,它读取一个CSV文件作为输入: username, userid, transaction_date, transaction_amount sammy, 1234, 31/10/2015, 10000 john, 9999, 3/