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RabbitMQ能告诉我一条消息已经投递了多少次吗?

RabbitMQ是一个开源的消息中间件,它提供了可靠的消息传递机制,用于在分布式系统中进行异步通信。在RabbitMQ中,可以通过消息的属性来获取消息的投递次数。

RabbitMQ通过消息的"delivery count"属性来记录消息的投递次数。每当消息被重新投递时,该属性的值会递增。通过检查该属性的值,我们可以了解到消息已经被投递了多少次。

这个特性在处理消息时非常有用。例如,当消费者无法处理某个消息时,可以将该消息重新放回队列中,让其他消费者尝试处理。通过检查消息的投递次数,我们可以判断是否需要进行一些特殊的处理,比如将消息发送到死信队列或者记录日志。

对于RabbitMQ来说,可以使用AMQP协议的客户端库来访问和操作消息队列。在腾讯云中,可以使用腾讯云消息队列 CMQ 来实现类似的功能。CMQ是腾讯云提供的一种高可靠、高可用的消息队列服务,支持消息的投递次数统计和消息重试机制。

更多关于腾讯云消息队列 CMQ 的信息和产品介绍,可以参考腾讯云官方文档:腾讯云消息队列 CMQ

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这样的话,如果生产端的服务接收到了这个confirm消息,就知道是已经持久化到磁盘了。...你就知道具体对应着哪一次消息递了,可以删除这条消息。 此外,如果RabbitMQ接收到一条消息之后,结果内部出错发现无法处理这条消息,那么他会回传一个nack消息给生产端。...6 消息中间件全链路100%数据不丢失能做到? 到此为止,我们已经把生产端和消费端如何保证消息不丢失的相关技术方案结合RabbitMQ这种中间件都给大家分析过了。...目前来说,我们初步的借着RabbitMQ举例,已经把从前到后一整套技术方案的原理、设计和实现都给大家分析了一遍了。 但是此时真的能做到100%数据不丢失?恐怕未必,大家再考虑一下个特殊的场景。...生产端投递了消息到MQ,而且持久化到磁盘并且回传ack给生产端了。

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如下面的伪代码: 上面代码中,一般发送消息就是这么写的,小伙伴们觉得有什么问题? 下边说一个场景,如果MQ服务器突然宕机了会出现什么情况?是不是我们订单服务发过去的消息全部没有了吗?...三、持久化 有经验的小伙伴会说,我知道一个方法就是把消息持久化,RabbitMQ中发消息的时候会有个durable参数可以设置,设置为true,就会持久化。...四、confirm机制 上面问题出现在,没有人告诉我们持久化是否成功。好在很多MQ有回调通知的特性,RabbitMQ就有confirm机制来通知我们是否持久化成功?...这样是不是就可以保障100%消息不丢失了呢? 我们看一下confirm的机制,试想一下,如果我们生产者每发一条消息,都要MQ持久化到磁盘中,然后再发起ack或nack的回调。...所以MQ持久化磁盘真实的实现,是通过异步调用处理的,他是有一定的机制,如:等到有几千条消息的时候,会一次性的刷盘到磁盘上面。而不是每来一条消息,就刷盘一次。

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RabbitMQ一旦向消费者传递了一条消息,便立即将该消息标记为删除。在这种情况下,突然有个消费者挂掉了,我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该对象的消息,因为它无法接收到。   ...为了保证消息在发送过程中不丢失,RabbitMQ引入了消息应答机制,消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后,告诉RabbitMQ已经处理了,RabbitMQ可以把该消息删除了。...3、消息应答的方法 Channel.basicAck(用于肯定确认) RabbitMQ已经知道该消息并且成功的处理消息,可以将其丢弃了。...,观察消费者C1和C2的处理过程,其中 我们设置消费者C1每处理一条消息休眠1秒 消费者C2每处理一条消息休眠30秒 生产者先发送四条消息 观察消费者C1和C2(默认使用的是轮询分发)...消费者C1处理了两条 消费者C2,由于消费者C2每30秒才能接收一条消息,所以这里还看不到它处理完成的响应。

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SpringBoot+RabbitMQ ,保证消息100%投递成功并被消费(附源码)

"); } }); log.info("定时任务执行结束(重新投递消息)"); } } 说明: 每一条消息都和exchange routingKey...去掉注释, 重启服务器, 由于有一条未被ack的消息, 所以重启后监听到消息, 进行消费, 但是由于消费前会判断该消息的状态是否未被消费, 发现status=3, 即已消费, 所以, 直接return...MQ就宕机了, 使得投递确认的回调方法ConfirmCallback没有被执行, 从而导致数据库该消息状态一直是投递中的状态, 此时就需要进行消息, 即使也许消息已经被消费了 定时任务只是保证消息100%...投递成功, 而多次投递的消费幂等性需要消费端自己保证 我们可以将回调和消费成功后更新消息状态的代码注释掉, 开启定时任务, 查看是否重 可以看到, 消息会重3次, 超过3次放弃, 将消息状态置为投递失败状态...我的代码都是经过自测验证过的, 图也都是一点一点自己画的或认真截的, 希望小伙伴学到一点东西, 路过的点个赞或点个关注呗, 谢谢。

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例如生产者向rabbitmq递了100条消息,消费者只从队列中接收到了80条消息,并且当前队列中已经没有任何消息。...那么这里有个问题:怎样正确统计到底有多少消息发送到了指定队列?尤其是生产、消费同时进行时,怎样进行正确统计?或者该问题变相的变成一条运维需求,即统计一个时间段内发布到指定队列的消息数。...首先,消息在队列中堆积,会占用rabbitmq的内存或磁盘空间,从而影响rabbitmq的整体性能。...该字段表示下一条进入队列的消息的序号。...每当有消息发送到队列时,该值会加1,同时每个消息的序号也作为消息索引的一部分持久化到文件中了,这样rabbitmq重启后,队列中的消息依然是可以按照有序的方式被消费者消费。

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rabbitmq基本原理_计算尺使用的是什么原理

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分析问题 小伙伴们对此会有些疑问,订单服务发起消息服务,返回成功不就成功了吗?如下面的伪代码 ? 上面代码中,一般发送消息就是这么写的,小伙伴们觉得有什么问题?...confirm机制 上面问题出现在,没有人告诉我们持久化是否成功。好在很多MQ有回调通知的特性,RabbitMQ就有confirm机制来通知我们是否持久化成功? ?...我们看一下confirm的机制,试想一下,如果我们生产者每发一条消息,都要MQ持久化到磁盘中,然后再发起ack或nack的回调。这样的话是不是我们MQ的吞吐量很不高,因为每次都要把消息持久化到磁盘中。...所以MQ持久化磁盘真实的实现,是通过异步调用处理的,他是有一定的机制,如:等到有几千条消息的时候,会一次性的刷盘到磁盘上面。而不是每来一条消息,就刷盘一次。...不过这样的方案,就会有可能发送多次相同的消息,很有可能MQ已经收到了消息,就是ack消息回调时出现网络故障,没有让生产者收到。那就要要求消费者一定在消费的时候保障幂等性。

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