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

1. 概述 在本文中,我们将向您介绍Spring Cloud Stream,这是一个用于构建消息驱动的微服务应用程序的框架,这些应用程序由一个常见的消息传递代理(如RabbitMQ.Apache Kafka等)连接. Spring Cloud Stream构建在现有Spring框架(如Spring Messaging和Spring Integration)之上.尽管这些框架经过了实战测试,工作得非常好,但是实现与使用的message broker紧密耦合.此外,有时对某些用例进行扩展是困难的.

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

相关源码: spring cloud demo 微服务的目的: 松耦合 事件驱动的优势:高度解耦 Spring Cloud Stream 的几个概念 Spring Cloud Stream is a framework for building message-driven microservice applications. 官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架. Spring Cloud Stream Application 应用程序通过 inpu

可参照github代码:https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-tutorials/blob/master/java/EmitLogTopic.java 1. 新建maven项目 2. 在pom.xml中添加rabbitmq依赖 <dependency> <groupId>com.rabbitmq</groupId> <artifactId>amqp-client</artifactId> <version

服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana https://www.cnblogs.com/xishuai/p/elk-elasticsearch-kibana.html 阅读目录: ELK Stack 简介 环境准备 安装 Elasticsearch 安装 Kibana Kibana 使用 Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + S

Spring Cloud Stream 是消息中间件组件,它集成了 kafka 和 rabbitmq .本篇文章以 Rabbit MQ 为消息中间件系统为基础,介绍 Spring Cloud Stream 的使用.如果你没有用过消息中间件,可以到 RabbitMQ 的官网看一下,或者参考这个 http://rabbitmq.mr-ping.com/.理解了消息中间件的设计,才能更好的使用它. 消息中间的几大应用场景 1.异步处理 比如用户在电商网站下单,下单完成后会给用户推送短信或邮件,发短信和

在实际开发过程中,服务与服务之间通信经常会使用到消息中间件,消息中间件解决了应用解耦.异步处理.流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构. 不同中间件内部实现方式是不一样的,这些中间件的差异性导致我们实际项目开发给我们造成了一定的困扰,比如项目中间件为 Kafka,如果我们要替换为 RabbitMQ,这无疑就是一个灾难性的工作,一大堆东西都要重做,因为它跟我们系统的耦合性非常高.这时我们可以使用 Spring Cloud Stream 来整合我们的消息中间件,降低系统和中间件的

阅读目录: 1. ELK Stack 简介 2. 环境准备 3. 安装 Elasticsearch 4. 安装 Kibana 5. Kibana 使用 6. Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 中间件,默认使用内存存储数据,但这样应用于生产环境,就不太合适了. 最终我采用的方案:服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch +

上一篇:ELK 架构之 Elasticsearch 和 Kibana 安装配置 阅读目录: 1. 环境准备 2. 安装 Logstash 3. 配置 Logstash 4. Logstash 采集的日志数据,在 Kibana 中显示 5. 安装配置 Filebeat 6. Filebeat 采集的日志数据,在 Kibana 中显示 7. Filebeat 采集日志数据,Logstash 过滤 8. Filebeat 采集的日志数据,Logstash 过滤后,在 Kibana 中显示 上一篇主要说

本文会以一个简单而完整的业务来阐述Spring Cloud Finchley.RELEASE版本常用组件的使用.如下图所示,本文会覆盖的组件有: Spring Cloud Netflix Zuul网关服务器 Spring Cloud Netflix Eureka发现服务器 Spring Cloud Netflix Turbine断路器监控 Spring Cloud Sleuth + Zipkin服务调用监控 Sping Cloud Stream + RabbitMQ做异步消息 Spring Da

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

百度上查的大部分都是一些很简单的单消费者或者单生产者的例子,并且多是同一个服务器的配置,本文的例子为多服务器配置下的消费生产和消费者配置. 参考资料:https://docs.spring.io/spring-cloud-stream/docs/Elmhurst.RELEASE/reference/htmlsingle/#_binder_implementations 1.POM引入spring-cloud-starter-stream-rabbit <dependency> <grou

在写这个文章前不得不吐槽目前国内一些blog的文章,尽是些复制粘贴的文章,提到点上但没任何的深入和例子.......... 经过测试下来总结一下RabbitMQ的Exchange的特性: 1.direct 生产者可以指定路由键,消费者可以指定路由键,但不能讲路由键设置为#(全部). 2.topic 生产者可以指定路由键,消费者可以指定路由键,也可以不指定(或者是#). 3.fanout 生产者和消费都忽略路由键. 在现实的场景里,通常是生产者会生产多个路由键的消费,然后多个消费来消费指定路由键的

https://blog.csdn.net/m0_37867405/article/details/80793601 四.docker中使用rabbitmq 1. 搭建和启动 使用地址:rabbitmq docker #1. 拉去rabbitmq的镜像 docker pull hub.c.163.com/library/rabbitmq:3.6.11-management #2. 由于rabbitmq远程访问是不允许guest的,所以启动时候需要设置一个用户名和密码 docker run -d

benthos 是一个stream 处理框架,streamsets 也是,但是两者可以通过不同的工具进行集成起来 一般我们可以使用http 服务,消息中间件(kafka.rabbitmq ...) 使用docker-compose 运行 服务配置 docker-compose 文件 version: "3" services: sets: image: streamsets/datacollector volumes: - "./ms/data:/data" - &

简介 Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动微服务的框架,应用程序通过input(相当于consumer).output(相当于producer)来与Spring Cloud Stream中Binder交互,而Binder负责与消息中间件交互:因此,我们只需关注如何与Binder交互即可,而无需关注与具体消息中间件的交互. 使用 1.添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId&g

简介 Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动微服务的框架,应用程序通过input(相当于consumer).output(相当于producer)来与Spring Cloud Stream中Binder交互,而Binder负责与消息中间件交互:因此,我们只需关注如何与Binder交互即可,而无需关注与具体消息中间件的交互. 使用 1.添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId&g

1.RabbitMQ与Spring Cloud Stream整合实战.SpringCloud Stream整体结构核心概念图,如下所示: 图示解释:Outputs输出,即消息的发送端.Inputs输入,即消息的接收端.Application Core即核心的应用.Binder是协调者的角色.Middleware是消息中间件. 2.SpringCloud Stream整体结构核心概念图,如下所示: 图示解释:SpringCloud Stream在RabbitMQ在生产者发送消息之前.消费者接收监听

应用场景 通常在应用开发中我们会碰到定时任务的需求,比如未付款订单,超过一定时间后,系统自动取消订单并释放占有物品. 许多同学的第一反应就是通过spring的schedule定时任务轮询数据库来实现,这种方案有一下几点劣势: (1)消耗系统内存,由于定时任务一直在系统中占着进程,比较消耗内存 (2)增加了数据库的压力,这个提现在两方面,一是长时间占着数据库的连接,而是查询基数大 (3)存在较大的时间误差 如果我们利用第三方插件如rabbitmq来实现,就可以解决以上几种问题. 对于任务的执行时间