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:
我们有一个 Spring 的客户端,在处理消息的时候因为程序的原因出现消息处理异常。
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案,支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制(GEO replication)、快速扩容、灵活容错等特性。在很多场景下,用户需要通过 MQ 实现消息的重新推送能力,比如超时重推、处理异常时重推等,本文介绍 Apache Pulsar 提供的几种消息重推方案。
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。
1. 消息可靠性 ---- RabbitMQ 的消息可靠性,一般是业务系统接入消息中间件时首要考虑的问题,一般通过三个方面保障: 发送可靠性:确保消息成功发送到 Broker。 存储可靠性:Broker 对消息持久化,确保消息不会丢失。 消费可靠性:确保消息成功被消费。 1. 发送可靠性 一般消息发送可靠性分为 3 个层级: At most once:最多一次,消息可能会丢失,但绝不会重复传输。 At least once:最少一次,消息绝不会丢失,但可能会重复传输。 Exactly once:
系统处理方式,因消息中间件不同而异。如果应用没有配置错误处理,那么error将会被传播给binder,binder将error回传给消息中间件。消息中间件可以丢弃消息、requeue(重新排队,从而重新处理)或将失败的消息发送给DLQ(死信队列)。
在无服务器计算的世界中,AWS Lambda 已经成为构建可伸缩和高效应用程序的基石。虽然 Lambda 简化了代码的部署和执行,但强大的错误处理对于确保无服务器函数的可靠性至关重要。本指南探讨在 AWS Lambda 中进行错误处理的最佳实践,帮助构建具有弹性的无服务器应用程序。
RocketMQ中当重试消息超过最大重试次数(默认16次),会被发送到%DLQ%开头的死信队列,默认死信队列为只写权限。在有些情况下,想看看死信队列里的内容。
ActiveMQ 支持同步、异步两种发送的模式将消息发送到 Broker,模式的选择对发送延时有巨大的影响。producer 能达到怎样的产出率(产出率=发送数据总量/时间)主要受发送延时的影响,使用异步发送可以显著的提高发送的性能。ActiveMQ 默认使用异步发送通的模式:除非明确指定使用同步发送的方式或者在未使用事务的前提下发送持久化的消息,这两种情况都是同步发送的。 如果没有使用事务且发送的是持久化的消息,每一次发送都是同步发送的且会阻塞 producer 直到 Broker 返回一个确认,表示消息己经被安全的持久化到磁盘。确认机制提供了消息安全的保障,但同时会阻塞客户端带来了很大的延时。很多高性能的应用,允许在失败的情况下有少量的数据丢失。如果你的应用满足这个特点,你可以使用异步发送来提高生产率,即使发送的是持久化的消息。 异步投递可以最大化 produer 端的发送效率。通常在发送消息量比较密集的情况下使用异步发送,它可以很大的提升 producer 性能;不过这也带来了额外的问题,就是需要消耗较多的 Client 端内存同时也会导致 Broker 端性能消耗增加;此外它不能有效的确保消息的发送成功。
producer向broker发送消息后,没有收到broker的ack时,rocketmq会自动重试。重试的次数可以设置,默认为2次
我们的RocketMQ集群为4.6.0版本,按照3个nameserver,2个broker,每个broker为主从双节点部署。
消费者中我们注册了一个监听器回调函数,当Consumer获取消息后,就会交给我们的回调函数来进行处理。如果处理完了,就返回一个ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS,提交这批消息的offset到broker去,然后继续从broker获取下一批消息来进行处理。 如果上面代码回调函数中,对一批消息处理的时候,数据库宕机了就不能再能返回CONSUME_SUCCESS,如果你返回的话,下一次就会处理下一批消息,但是这批消息其实没处理成功,此时必然导致这批消息就丢失了;
在使用Django爬虫进行数据抓取时,经常会面临一个常见的问题,那就是部分请求由于网络问题、服务器故障或其他原因而失败。为了确保数据的完整性,我们通常会配置重试机制,以在请求失败时重新尝试。然而,当请求超过一定的重试次数后,如果仍然无法成功获取数据,就会面临数据不完整的风险。本文将深入探讨如何使用一种特定的机制来处理这一问题。
原本想开个Spring Cloud Stream系列文章连载,写Spring Cloud Stream算是个人夙愿了——首先这是个人非常喜欢的组件,它屏蔽了各种MQ的差异,统一了编程模型(可以类比成基于MQ通信圈的”Spring Data”);其次个人实体书《Spring Cloud 与 Docker 微服务架构实战》没有包含这部分内容也是一大遗憾;更重要的是,这货细节其实挺多,而且上手是稍微有一点曲线的。
在本系列的前两篇文章中,我分别讲到了后端项目的代码模板和DDD编码实践,在本文中,我将继续以编码实践的方式分享如何落地事件驱动架构。
processRequest方法主要三件事情: 1.处理consumer发回broker的消息重试 2.处理批量发送 3.处理单条消息发送
1. 了解 MQ ---- 一款分布式消息中间件,基于 erlang 语言开发,具备语言级别的高并发处理能力。 RabbitMQ 和 Spring 框架是同一家公司。 支持持久化、高可用。 5 个核心
本文主要研究一下rocketmq broker的CONSUMER_SEND_MSG_BACK
Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性,让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。
在这个博客系列的第1部分之后,Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持,在这里的第2部分中,我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
一款分布式消息中间件,基于erlang开发, 具备语言级别的高并发处理能力。和Spring框架是同一家公司。支持持久化、高可用。
在分布式系统中,消息队列(MQ)是实现服务解耦、异步消息处理、流量削峰等目的的关键组件。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。
来源 | http://r6d.cn/b2u2p Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性,让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。 同时,我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生(换句话说就是迟早会发生)的问题,我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。 在本文中,我们将重点介绍其中的一个陷阱:尝试处理消息时遭遇失败。首先,我们需要意识到消息消费可能会,而且迟早会遭遇失败。其次,我们需要确保在处理此类故障时不会引入更多问题。 Kafka
今天下游同事反馈,有一些以取消的订单库存还原异常了,导致部分商品库存没有还原。查日志发现没有收到还原消息,但是查看发送方是可以确认消息是已经发了的,那么是什么原因导致消费者没有收到,或者收到后没有处理消息呢。最后发现这些消息的状态都是NOT_ONLINE,原因是服务挂了,重启之后便可以重新消费了。让我们看看这个调查过程。
今天的 IT 系统正在生成、收集和处理比以往更多的数据。而且,他们正在处理高度复杂的流程(正在自动化)以及跨越典型组织边界的系统和设备之间的集成。同时,预计 IT 系统的开发速度更快、成本更低,同时还具有高可用性、可扩展性和弹性。 为了实现这些目标,开发人员正在采用架构风格和编程范式,例如微服务、事件驱动架构、DevOps 等。正在构建新的工具和框架来帮助开发人员实现这些期望。 开发人员正在结合事件驱动架构 (EDA) 和微服务架构风格来构建具有极强可扩展性、可用、容错、并发且易于开发和维护的系统。 在本文
rocketmq-client-4.5.2-sources.jar!/org/apache/rocketmq/client/consumer/DefaultMQPushConsumer.java
注意这里的场景是延时,不是定时。当然,解决了延时,定时就很简单了(定时=当前时刻+间隔时间)。
点对点模型是基于队列的,生产者发消息到队列,消费者从队列接收消息,队列的存在使得消息的异步传输成为可能。
应该是处理此条消息的时候,实体类未序列化?然后我重试下,将实体类序列化去掉,这在运行时会直接异常的,目前原因不详。
同步发送消息是指,Producer发出⼀条消息后,会在收到MQ返回的ACK之后才发下⼀条消息。该方式的消息可靠性最高,但消息发送效率太低。
有两种方法可以接收消息,一种是使用同步阻塞的MessageConsumer#receive方法。另一种是使用消息监听器MessageListener。这里需要注意的是,在同一个session下,这两者不能同时工作,也就是说不能针对不同消息采用不同的接收方式。否则会抛出异常。
一款分布式消息中间件,基于erlang语言开发, 具备语言级别的高并发处理能力。和Spring框架是同一家公司。 支持持久化、高可用
其实借助RocketMQ-Dashboard就能高效的排查,里面有很多你想象不到的功能
JMS API中约定了Client端可以使用四种ACK模式,在javax.jms.Session接口中:
ActiveMQ默认的使用的协议是openWire,端口号:61616 一条消息从producer端发出之后,一旦被broker正确保存,那么它将会被consumer消费,然后ACK,broker端才会删除;不过当消息过期或者存储设备溢出时,也会终结它
1.创建订阅组 bin/mqadmin updateSubGroup -n localhost:9876 -c DefaultCluster -g zto-tst-consumer 2.删除订阅组 bin/mqadmin deleteSubGroup -n 192.168.1.x:9876 -c AdpMqCluster -g CODCANCELSIGN Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; sup
最近看到了我在Github上写的rabbitmq-examples陆续被人star了,就想着写个rocketmq-examples。对rabbitmq感兴趣的小伙伴可以看我之前的文章。下面把RocketMQ的各个特性简单介绍一下,这样在用的时候心里也更有把握
非底层操作系统软件,非业务应用软件,不是直接给最终用户使用的,不能直接给客户带来价值的软件统称为中间件。
Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性,于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。
死信队列监听一开始的逻辑是正确的,但关于监听的内容以及动态判断有了新的思路,不断发现不断改善。
ActiveMQ消息队列的使用及应用 这里就不说怎么安装了,直接解压出来就行了。 谢绝转载,作者保留所有权力 目录: 复制代码 一:JMQ的两种消息模式 1.1:点对点的消息模式 1.2:订阅模式 二:点对点的实现代码 2.1:点对点的发送端 2.2:点对点的接收端 三:订阅/发布模式的实现代码 3.1:订阅模式的发送端 3.2:订阅模式的接收端 四:发送消息的数据类型 4.1:传递javabean对象 4.2:发送文件 五:ActiveMQ的应用 5.1:保证消息的成功处理 5.2:避免消息队列的并发 5
并且,索性咱就直接把这个坑填得满满的,直接盘点RocketMQ支持的11种消息类型以及背后的实现原理
PushConsumer为了保证消息肯定消费成功,只有使用方明确表示消费成功,RocketMQ才会认为消息消费成功。中途断电,抛出异常等都不会认为成功——即都会重新投递。
activeMQ 是一种开源的,实现了 JMS1.1 规范的,面向消息(MOM)的中间件,为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信
不会永久保存消息文件,而是启用文件过期策略,在磁盘空间不足或在凌晨4点删除过期文件,文件默认保存72小时,删除时不会判断该文件上的消息是否被消费
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