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？ 借助这道经典题目，来阐述一下这个问题。我们应该从哪些角度思考，才能做出满分回答。 ?...但是系统A不关注系统B到底怎么处理或者有没有处理好，所以系统A把消息发送给MQ，然后就不管这条消息的“死活”了，接着系统B从MQ里消费出来处理即可。...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！！！ ?...比如说要是第三方物流系统故障了，此时无法请求，那么仓储系统每次消费到一条订单消息，尝试通知发货和配送，都会遇到对方的接口报错。 此时仓储系统就可以把这条消息拒绝访问，或者标志位处理失败！...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。
但是系统A不关注系统B到底怎么处理或者有没有处理好，所以系统A把消息发送给MQ，然后就不管这条消息的“死活”了，接着系统B从MQ里消费出来处理即可。...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！！！...比如说要是第三方物流系统故障了，此时无法请求，那么仓储系统每次消费到一条订单消息，尝试通知发货和配送，都会遇到对方的接口报错。 此时仓储系统就可以把这条消息拒绝访问，或者标志位处理失败！...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。...一旦发现对方恢复正常，这个后台线程就从死信队列消费出来处理失败的订单，重新执行发货和配送的通知逻辑。 死信队列的使用，其实就是MQ在生产实践中非常重要的一环，也就是架构设计必须要考虑的。
摘要：如果Consumer端消费消息失败，那么RocketMQ是如何对失败的异常情况进行处理？...（可能是业务工程本身的异常、JVM内存异常或者系统所在的虚拟机宕机等），而导致MQ中间件发送过来的业务消息消费失败而无法再次消费该消息的情况。...二、RocketMQ消费失败后的消费重试机制 对比了另外两款MQ中间件后，接下来进入正题，主要来说说RocketMQ在消费失败后的是如何来保证消息消费的可靠性？...倘若上面的回发消息流程失败，则会延迟5S后重新在Consumer端进行重新消费。...（ps：这里只是描述了消息消费失败后重试拉取的部分重要过程）： ?
会自动地、不断地投递消息给匹配的消费者，而不需要消费端手动来拉取，当然投递消息的个数还是会受到channel.basicQos的限制。...2：推模式将消息提前推送给消费者，消费者必须设置一个缓冲区缓存这些消息。优点是消费者总是有一堆在内存中待处理的消息，所以当真正去消费消息时效率很高。缺点就是缓冲区可能会溢出。...2：拉模式在消费者需要时才去消息中间件拉取消息，这段网络开销会明显增加消息延迟，降低系统吞吐量。...3：由于拉模式需要消费者手动去RabbitMQ中拉取消息，所以实时性较差；消费者难以获取实时消息，具体什么时候能拿到新消息完全取决于消费者什么时候去拉取消息。...这个参数的含义是一次性可以消费多少条消息，如果设置了改参数，消费者会通过队列进行缓存，同事rabbitmq队列中将有消费者数量*prefetch数量的消息没有收到ack，知道rabbitmq中的消息全部被
日常Bug排查-消息不消费 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查，笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材^_^。...开发突然找到笔者，线上某个系统突然消费不了queue了。Queue不消费也算是日常问题了。淡定的先把流量切到另一个机房，让问题先恢复再说。...消息累积 然后就是看不消费的queue到哪去了，打开mq(消息中间件)控制台，全部累积到mq上了。 同时开发对笔者反映，只有这个queueu积累了，其它queue还是能正常消费的。...9次 /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_intvl 75s 每次探测间隔75s tcp保活定时器默认在7200s也就是两小时后开启，探测9次，每次间隔75s，如果有明确失败或者...况且有几十个线程在消费，卡一两个无关大局。
滴滴滴，就在本周遇见一个kafka下游消费失败，但是下游持久化失败，兜底任务不起作用。笔者对RabbitMQ了解和实战比较多。...3.程序断开于rabbitmq的链接后，unacked的消息状态会重新变为ready 等待消费。重新发版，server应用连接rabbitmq 就会重新消费掉消息。...先说一下具体的场景，ofc通知vpos的时候，vpos远程接口调用失败，异常消息未落库，兜底没有起作用。...3.失败的消息体，插入到持久化表，兜底任务重新保证一致性。 4.重设消费者组位移。...反观 Kafka，由于它是基于日志结构（log-based）的消息引擎，消费者在消费消息时，仅仅是从磁盘文件上读取数据而已，是只读的操作，因此消费者不会删除消息数据。
，我们按如下所示“describe”消费者组： ....kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 10.1.3.84:9098 --describe --group group1 --members 查看kafka消息消费情况...消息堆积是消费滞后(Lag)的一种表现形式，消息中间件服务端中所留存的消息与消费掉的消息之间的差值即为消息堆积量，也称之为消费滞后(Lag)量。...每个Partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到Partition中。...ConsumerOffset：消费位移，表示Partition的某个消费者消费到的位移位置。
文章摘要：在发送消息给RocketMQ后，消费者需要消费。消息的消费比发送要复杂一些，那么RocketMQ是如何来做的呢？...1.1 MQ中Pull和Push的两种消费方式 对于任何一款消息中间件而言，消费者客户端一般有两种方式从消息中间件获取消息并消费： （1）Push方式：由消息中间件（MQ消息服务器代理）主动地将消息推送给消费者...概括起来地说就是“慢消费问题”)，而MQ不断地向消费者Push消息，消费者端的缓冲区可能会溢出，导致异常； （2）Pull方式：由消费者客户端主动向消息中间件（MQ消息服务器代理）拉取消息；采用Pull...基本设计思路是：消费者如果第一次尝试Pull消息失败（比如：Broker端没有可以消费的消息），并不立即给消费者客户端返回Response的响应，而是先hold住并且挂起请求（将请求保存至pullRequestTable...如1.2节内容所述，如果第一次尝试Pull消息失败（比如Broker端没有可以消费的消息），则通过长轮询机制先hold住并且挂起该请求，然后通过Broker端的后台线程PullRequestHoldService
1 注解的字段 @RabbitListener注解指定目标方法作为消费消息的方法，通过注解参数指定所监听的队列或者Binding。...RabbitListenerContainerFactory的bean名称用以创建负责服务于这个端点的消息监听器容器。 如果没有指定，使用默认的容器工厂。如果指定了，则返回其工厂bean名称。...queues = "zhihao.miao.order") public void handleMessage(byte[] message){ System.out.println("消费消息...rabbit service startup"); TimeUnit.SECONDS.sleep(60); context.close(); } } 如果发送的消息...content_type的属性是text，那么接收的消息处理方法的参数就必须是String类型，如果是byte[]类型就会报错。
本次实战的内容是开发Flink应用，消费来自kafka的消息，进行实时计算； 环境情况 本次实战用到了三台机器，它们的IP地址和身份如下表所示： IP地址 身份 备注 192.168.1.104 http...(接收http请求时生产一条消息) 192.168.1.102 Flink应用 此机器部署了Flink，运行着我们开发的Flink应用，接收kafka消息做实时处理 注意： 本文的重点是Flink，所以在...192.168.1.101这台机器上通过Docker快速搭建了kafka server和消息生产者，只要向这台机器的消息生产者容器发起http请求，就能生产一条消息到kafka； 192.168.1.104...bootstrap.servers", "kafka1:9092"); props.setProperty("group.id", "flink-group"); //数据源配置，是一个kafka消息的消费者...至此，Flink消费kafka消息的实战就全部完成了，本次实战从消息产生到实时处理全部实现，希望在您构建基于kafak的实时计算环境时可以提供一些参考；
activemq完整流程 程序代码 前面分析了一篇博客关于producer如何生产消息：activemq源码笔记（一），最终还是没有找到与ack相关的内容，因为ack的提交逻辑主要在消费者。...本篇博客继续跟踪消费者消费消息的源码。...，有注册消费者则迭代判断每个消费者是否有注册Listener（异步等待消息），如果有注册Listener并且当前刚好取得到消息，就调用consumer的dispatch由消费者主动去转发消息。...如果没有，就dequeue，如果刚好有消息就调用executor的dispatch去转发消息（最终是去迭代是否有注册消费者使用消费者来转发消息），没有则继续挂起等待有人继续调用wakeup修改pending...ackCounter减去配置的额外窗口大小 >= prefetchSize的一半，ackLater方法也会发送pendingAck，将累计的已消费消息都提交。
在消息传递过程中，如果出现传递失败的情况，发送会执行重试，重试可能会产生重复的消息。对系统来说，如果没有对重复消费进行处理，会导致系统数据发生错误。...解决消息重复消费，其实就是保证消息的消费幂等性。 幂等性的定义： 多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。所以需要从业务逻辑上设计，将消费的业务逻辑设计成幂等性。...利用数据库的唯一约束 在进行消息消费，需要取一个唯一个标识，比如 id 作为唯一约束字段，先添加数据，如果添加失败，后续做错误提示，或者不做后续操作。...Redis 设置全局唯一id 每次生产者发送消息前设置一个全局唯一id放在消息体中，并存放的 redis 里，在消费端接口上先找在redis 查看是否存在全局id，如果存在，调用消费接口并删除全局id，...多版本（乐观锁）机制 给业务数据添加一个版本号，每次更新数据前，比如当前版本和消息中的版本是否一致，如果一致就更新数据并且版本号+1，如果不一致就不更新。这有点类似乐观锁处理机制。
在spring boot 应用中我们通常会用rabbitMQ或是kafka来做消息中间件，应用中均需代码实现具体消息中间件的通信细节。...时如果再更换一个新的消息中间件，这会我们又需新增这些通信代码，写起来会比较繁琐，而stream出现就是为了简化这一过程。 ?...Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动微服务应用的框架。...它基于Spring Boot构建独立的、生产级的Spring应用，并使用Spring Integration为消息代理提供链接。 整合stream之后整个生产消费流程图： ?
（批量的处理海量的消息，可以考虑Kafka） 初步了解消息失败重试机制 消息失败，无非涉及到2端：从生产者端发往MQ的失败；消费者端从MQ消费消息的失败； 生产者端的失败重试 ?...消费者端的失败重试 消费者端的失败，分为2种情况，一个是timeout，一个是exception timeout，比如由于网络原因导致消息压根就没有从MQ到消费者上，在RocketMQ内部会不断的尝试发送这条消息...（比如集群中一个broker失败，就尝试另一个broker） exception，消息正常的到了消费者，结果消费者发生异常，处理失败了。...这里涉及到一些问题，需要我们思考下，比如，消费者消费消息的状态有哪些定义？如果失败，MQ将采取什么策略进行重试？...如果消费失败，那么1S后再次消费，如果失败，那么5S后，再次消费，......直至2H后如果消费还失败，那么该条消息就会终止发送给消费者了！
logger.info("消费者B消费topicB:{} partition:{}的消息 -> {}", consumerRecord.topic(), consumerRecord.partition...(),message); } 比如在上面的消费逻辑处理过程中，失败了。...那么此条消费要怎么处理呢？我是设置手动提交offset的。 第一种方案： 如果失败了以后，把失败的数据存入到数据库中，然后在提交offset。...然后后续在定时的从数据库中把失败的数据再次发送到对应的topic下，等待下次的消费。 但是这样的话有个问题，比如某条消息一直失败，不可能无限重复上面的操作吧？...第二种方案： 消费失败后把消息转发到另一个主题中，然后对于失败的消息你想怎么处理都可以，入库，写文件，程序处理都随你便，相当于 rabbitmq 的死信队列
依然没注意问题所在，查看以前写的代码，突然醒悟，因为最近在学 Kotlin，方法定义的时候可以直接定义方法，经常省略方法权限 public/private/protected 等，意识到接收 Event 消息必须是
打开客服提示链接失败，可以从以下几方面排查、检查入手： v4.3.0 之后版本 1.检查服务代理是否配置。
尽管消费端在拉取消息时是有序的，但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序。...假设1：消息A只包含修改的商品名称，消息B只包含修改的商品重量，此时消息队列的消费端实际上不需要关注消息时序，消息队列消费端（Consumer）只管消费即可。...消费端在接收消息时，通过缓存时间戳的方式，消费消息时判断消息产生的时间是否最新，如果不是则丢弃，如果是则执行下一步。...例如：消费端消费消息B，执行到获取时间戳缓存之后，并在重新设置新的缓存之前，此时另一个消费端恰好也正在消费B它也正执行到获取时间戳缓存，由于消息A此时并没有更新缓存，消息A拿到的缓存仍然是旧的缓存，这时就会存在两个消费端都认为自己所消费的消息时最新的...这是从业务角度保证消息在消费端有序消费。通过在消息发送端全量发送消息以及在消息消费端缓存时间戳就可以保证消息的有序消费。 在上述场景中是先同步写入MySQL，再获取商品全量数据，接着再异步发送消息。
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