目录 1、消息中间件在生产系统中的使用 2、经典生产案例：早教盒子APP的发货 3、死信队列的使用：处理失败的消息 1、消息中间件在生产系统中的使用 下图是一个非常典型的生产环境的问题...两个字：解耦 系统A要跟系统B通信，但是他不需要关注系统B如何处理的一些细节。我们来举几个例子说明： 比如，A不需要关注B什么时候处理完，这样假如系统B处理一个消息要耗费10分钟也不关系统A的事儿。...那么如果独立仓库系统或者第三方物流系统故障了，导致仓储系统消费到一条订单消息之后，尝试进行发货失败，也就是对这条消费到的消息处理失败。这种情况，怎么处理？ 这就是本文最核心的地方了！！！...3、死信队列的使用：处理失败的消息 一般生产环境中，如果你有丰富的架构设计经验，都会在使用MQ的时候设计两个队列：一个是核心业务队列，一个是死信队列。...一旦标志这条消息处理失败了之后，MQ就会把这条消息转入提前设置好的一个死信队列中。 然后你会看到的就是，在第三方物流系统故障期间，所有订单消息全部处理失败，全部会转入死信队列。
rabbitmq消息的发布确认 配置文件添加相关配置 # 消息到达交换机后会回调发送者 spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated # 消息无法路由到队列时回调大宋这...消息无法到达交换机 @Autowired RabbitTemplate rabbitTemplate; String msg = "一条用于发布确认的消息"; @GetMapping("/noExchange...Exchange 没有收到无法到达队列的消息,why?...ReturnCallback: 消息：(Body:'一条用于发布确认的消息' MessageProperties [headers={}, contentType=text/plain, contentEncoding...Exchange 发布确认流程
今天我们来介绍一下ActiveMQ消息队列消息发送失败的处理方案。 在介绍今天的内容之前，首先我们来探讨一下为什么要用MQ。 企业中系统为什么要用消息队列那？...然后系统 C 就是发送个消息到 MQ 中间件里，由系统 D 消费到消息之后慢慢的异步来执行这个耗时 2s 的业务处理。通过这种方式直接将核心链路的执行性能提升了 10 倍。 ? ...接下来，我们探讨一下ActiveMQ消息队列消息发送失败的处理方案 这个问题与其讨论MQ消息队列消息发送失败的解决方案，等同于探讨中间件如何保证消息的一致性的问题？...解决方案： 首先主动方（消息发送方）有个预处理的动作,就是发送消息的同时插入一条数据到数据库的表中， 这条数据的关键字段：状态的值为 待确认. ...—–>如果失败: 就回滚,捕捉异常，把预处理的这条数据给删除了,数据库就没有数据了,消费方就不会有消息执行。
类似这样的问题，都是在考察你对一个技术的实践经验，而这目前越来越成为了面试的重点。 所以本文将通过一道面试中的经典高频问题：消息中间件消费到的消息处理失败了怎么办？...两个字：解耦 系统A要跟系统B通信，但是他不需要关注系统B如何处理的一些细节。我们来举几个例子说明： 比如，A不需要关注B什么时候处理完，这样假如系统B处理一个消息要耗费10分钟也不关系统A的事儿。...那么如果独立仓库系统或者第三方物流系统故障了，导致仓储系统消费到一条订单消息之后，尝试进行发货失败，也就是对这条消费到的消息处理失败。这种情况，怎么处理？ 这就是本文最核心的地方了！！！ ?...4、死信队列的使用：处理失败的消息 一般生产环境中，如果你有丰富的架构设计经验，都会在使用MQ的时候设计两个队列：一个是核心业务队列，一个是死信队列。...一旦标志这条消息处理失败了之后，MQ就会把这条消息转入提前设置好的一个死信队列中。 然后你会看到的就是，在第三方物流系统故障期间，所有订单消息全部处理失败，全部会转入死信队列。
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。 ...消息永远不会从RabbitMQ中删除，只有当消费者正确发送ACK反馈，RabbitMQ确认收到后，消息才会从RabbitMQ服务器的数据中删除。 消息的ACK确认机制默认是打开的。...ACK的消息确认机制，这条消息被锁定Unacked，所以一直在控制台进行报错。...如何解决问题呢，如果消息发送的时候，程序出现异常，后果很严重的，会导致内存泄漏的，所以在程序处理中可以进行异常捕获，保证消费者的程序正常执行，这里不进行介绍了。
配置RabbitTemplate的确认回调和返回回调，可以捕捉消息传输状态，处理不同传输结果。测试场景包括消息无法到达交换机、消息到达交换机但无法到达队列以及消息成功到达队列。...RabbitMQ发布确认机制概述 发布确认（Publisher Confirms）是RabbitMQ提供的一种机制，用于确保消息从生产者发送到RabbitMQ服务器并被成功处理。...异步处理：使用回调函数处理确认结果，不阻塞消息发送。 可靠性高：确保消息成功到达交换机和队列，提高系统可靠性。 缺点 实现复杂：需要配置和处理回调函数，增加了代码复杂度。...延迟高：确认机制引入了额外的网络延迟。 8.3 发布确认机制的应用场景 金融支付系统：确保支付消息的可靠传输，避免重复支付或支付丢失。 电商系统：确保订单消息的可靠传输，避免订单丢失或重复处理。...优化回调函数：回调函数中避免复杂逻辑，确保回调处理快速完成。 监控和报警：建立监控机制，及时发现和处理消息投递失败问题。 9.
【生产者确认发送成功】 将信道设置成confirm模式，则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的ID。...一旦消息被发送到队列后，或者消息被写到磁盘上，信道就会发送一个确认信息（包含消费的唯一ID）给生产者。 如果RabbitMQ发生了内部错误从而导致了消息的丢失，那么会发送一条NACK消息。...confirm模式是异步的，生产者在等待确认的同时，可以继续发送消息。当确认消息到达生产者，生产者的回调方法就会被触发来处理确认消息。...此处没有用到超时机制，RabbitMQ仅通过Consumer的连接是否中断来确认是否需要重新发送消息，也就是说，只要连接不中断，那么RabbitMQ会给消费者足够长的时间来处理消息。...如果消费者接收到消息，在确认之前断开了连接或者取消了对RabbitMQ的订阅，那么RabbitMQ会认为消息没有被分发，然后，重新将消息发送给下一个订阅的消费者，此处就会造成消息被重复的消费，因此需要消费者端进行消息去重的逻辑处理
知行之桥EDI系统在后台自动运行的时候，有时会遇到处理文件失败的情况，导致失败的原因有很多，部分客户希望把处理失败的文件都汇总起来，便于分析失败原因，减少未来再出现类似的错误，同时也能够方便后期排查，更正错误后重发...要想汇总EDI系统处理失败的文件，首先我们需要了解知行EDI系统的File端口。...例如，企业通过知行之桥EDI系统进行数据处理的时候，希望将工作流中Excel端口处理失败的文件汇总到指定的文件夹中。我们可以按照以下步骤进行配置。...端口输入的路径下查看处理失败的文件。...将端口自动化情况下处理失败的文件汇总到指定的文件夹中，可以方便客户更好地排查失败原因，大大降低了后期纠错排查的工作量。更多 EDI 信息，请参阅: EDI 是什么？
本文是基于社区版rocketmq client 4.9.3， 其余客户端抓包的方法修改下即可。 1. 下载，启动arthas。...找到生产者对应的机器，下载arthas， 启动 2. attach arthas 到生产者进程 图片 3. 抓包发送方法。...查看最耗时的方法 trace org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl sendDefaultImpl 图片 输出如下...重复步骤3，再抓包最耗时的方法， 直到找到谁耗时。
生产者进行接收应答，用来确定这条消息是否正常的发送到 Broker ，这种方式也是消息的可靠性投递的核心保障! Confirm 确认机制流程图 ? 如何实现Confirm确认消息?...listener);, 监听成功和失败的返回结果，根据具体的结果对消息进行重新发送、或记录日志等后续处理!...用于处理一-些不可路由的消息!...消费端重回队列是为了对没有处理成功的消息，把消息重新会递给Broker!一般我们在实际应用中，都会关闭重回队列，也就是设置为False。...，即消费失败，并且将 requeue属性设置为true，即消费失败的消息重回队列末端。
然而，消息传递过程中不可避免会遇到失败情况，如何处理MQ的重试失败和数据异常，是每个Java高级开发者必须面对的问题。本文将从设计和架构的角度出发，结合实际代码示例，深入探讨如何优雅地处理这些挑战。...消息重试机制的设计 在MQ中，消息可能因为网络问题、消费者处理能力不足等原因导致初次消费失败，这时候重试机制就显得尤为重要。...消息追踪与监控 为了更好地处理MQ中的数据异常和重试失败，消息追踪和监控是不可或缺的。通过实时监控消息队列的状态，可以快速响应可能出现的问题。...追踪关键指标 消息积压数量：反映消费者处理能力是否足够。 消息消费失败率：反映当前系统处理消息的稳定性。 消息处理时间：反映系统处理单条消息所需的时间。...我们如何设计这个系统的消息处理逻辑呢？ 消息生产者 当订单支付成功时，生产者将消息发送到MQ。
本文是基于社区版rocketmq client 4.9.3， 其余客户端抓包的方法修改下即可。 1. 下载，启动arthas。...找到生产者对应的机器，下载arthas， 启动 https://arthas.aliyun.com/doc/quick-start.html 2. attach arthas 到生产者进程 3....查看最耗时的方法 trace org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl sendDefaultImpl 输出如下：...重复步骤3，再抓包最耗时的方法， 直到找到最耗时的方法。
一 SSH登录简介 SSH和Telnet是最常见的远程登录设备的方式，SSH相对于Telnet更加安全，那么如果SSH登录设备失败该如何处理呢？有哪些原因呢？...二 SSH登录失败处理 SSH登录失败通常有以下几种情况： 1、配置错误，例如设备没有开启STelnet服务功能等。 解决方法：检查配置是否正确和完整。...2、设备作为SSH服务器，协议版本号高于客户端的协议版本号，版本不一致导致SSH登录失败。...3、设备作为SSH客户端，首次访问SSH服务器时，由于没有配置SSH服务器端的公钥导致认证失败。...继续访问该SSH服务器，并在SSH客户端保存该服务器公钥，当下次再访问该SSH服务器时，就以保存的服务器公钥来认证该SSH服务器。 4、没有配置SSH的服务方式。缺省情况下，不支持任何服务方式。
如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。...； 第二: 发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为2，就是将消息设置为持久化的，此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上去。...但是可能消息消费的时候，刚消费(取得数据)就发送了ack，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，rabbitmq认为你都消费了，这数据就丢了。...这个时候得用rabbitmq提供的ack机制，简单来说，就是 关闭rabbitmq自动ack，可以通过一个api来调用就行，然后每次你自己代码里确保处理完的时候，再程序里ack一把。...这样的话，如果你还没处理完，不就没有ack？那rabbitmq就认为你还没处理完，这个时候rabbitmq会把这个消费分配给别的consumer去处理，消息是不会丢的。 消息确认Ack具体思考和实现
核心点有很多，为了更贴合实际场景，我从常见的面试问题入手： 如何保证消息不丢失？ 如何处理重复消息？ 如何保证消息的有序性？ 如何处理消息堆积？...生产消息 生产者发送消息至Broker，需要处理Broker的响应，不论是同步还是异步发送消息，同步和异步回调都需要做好try-catch，妥善的处理响应， 如果Broker返回写入失败等错误消息，需要重试发送...当多次发送失败需要作报警，日志记录等。 这样就能保证在生产消息阶段消息不会丢失。...如何处理重复消息 我们先来看看能不能避免消息的重复。 假设我们发送消息，就管发，不管Broker的响应，那么我们发往Broker是不会重复的。...如何处理消息堆积 消息的堆积往往是因为生产者的生产速度与消费者的消费速度不匹配。有可能是因为消息消费失败反复重试造成的，也有可能就是消费者消费能力弱，渐渐地消息就积压了。
问题 如何保证消息的可靠性传输？或者说，如何处理消息丢失的问题？ 分析 这个是肯定的，用 MQ 有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是前面说的重复消费和幂等性问题。...如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你的一个 nack 接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。...这样的话，如果你还没处理完，不就没有 ack 了？那 RabbitMQ 就认为你还没处理完，这个时候 RabbitMQ 会把这个消费分配给别的 consumer 去处理，消息是不会丢的。...为了保证消息从队列种可靠地到达消费者，RabbitMQ 提供了消息确认机制。...在 producer 端设置 retries=MAX （很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了。
消息消费失败，很多框架会自动执行重试，而重试就产生了重复消息。...接收者接收到 QoS 为 1 的消息时应该回应 PUBACK 报文，接收者可能会多次接受同一个消息，无论 DUP 标志如何，接收者都会将收到的消息当作一个新的消息并发送 PUBACK 报文应答。...4.3 若队列实现At least once，为了不丢消息，Broker Service会进行一定重试，但不可能一直重试，若就是一直重试还是失败怎么处理？...大部分MQ都是批量收发，但采用基于位置的确认机制，可保证顺序。...主要是检查的内容不一样： 前者检查余额，容易实现，但适用范围比较窄 后者检查消息执行状态，难实现，但适用范围更广泛 如何解决方案一和方案二日益增多的存储日志呀，有合适的删除策略吗？
这套机制不仅保证了消息从生产者到消费者的可靠传递，还提供了消息处理的确认和重试逻辑。 04 生产者的消息确认 在Kafka中，消息确认机制是确保消息从生产者到消费者可靠传递的关键环节。...工作原理：如果事务中的所有消息都成功写入，Kafka会发送一个整体的ACK；否则，如果任何一个消息写入失败，整个事务都会失败，并且生产者可以选择进行重试。...作用：事务支持确保了Kafka能够支持跨分区和Topic的原子写操作，即处于同一个事务内的所有消息要么全部写成功，要么全部写失败。这对于需要保证数据一致性的应用场景尤为重要。...以下是对这种影响的详细解释，以及如何在业务需求和系统环境之间权衡性能和可靠性。 7.2 消息确认机制对性能的影响 延迟增加：当生产者发送消息并等待Broker的ACK时，会产生一定的延迟。...7.3 如何在业务需求和系统环境之间权衡性能和可靠性 明确业务需求：首先，需要明确业务需求对可靠性和性能的要求。
若RabbitMQ未能处理该消息，就会回调你一个nack接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。可结合该机制，自己在内存里维护每个消息id的状态，若超过一定时间还没接收到该消息的回调，你就能重发。...生产者就是因为网络抖动等原因消息投递失败，或者 RocketMQ 自身的 Master 节点故障，主备切换故障之类的，消费者则有可能是异步处理导致还未处理成功就给 RocketMQ 提交了 offset...万一生产者发送 half 消息成功，但是处理其他业务失败，又该怎么办呢？ 生产者发送 rollback 请求回滚 RocketMQ 中该条消息，本次请求失败。...万一生产者发送 half 消息成功，但是请求 commit 或 rollback 的时候失败了呢？ 这个问题与上面的问题一样，都是通过 RocketMQ 的补偿机制来处理。...4 总结 本文分别从生产者、MQ 自身、消费者介绍了导致消息丢失的原因，消息丢失问题是一个比较常见但又必须解决的问题。 不同的 MQ 如何解决消息丢失问题的。
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