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消息队列MQ

中途小结:消息队列对系统的并发处理的能力和扩展性有所提升 2.使用消息队列会带来什么问题: 可用性降低: 在加入MQ之前,你不用考虑MQ服务器挂掉的情况,引入MQ之后你就需要去考虑了,可用性降低。 实际项目中发送MQ消息,如果不做集群,其中mq机器出了故障宕机了,那么mq消息就不能发送了,系统就崩溃了,所以我们需要集群MQ,当其中一台MQ出了故障,其余的MQ机器可以接着继续运转,在生产中,没人使用单机的消息队列 ,调用一个MQ的确认方法就行了   3.如何保证从消息队列里拿到的数据按顺序执行?    ); } } } 消费者-订阅 /** 消息监听-订阅者一 @author Administrator * */ public class Listener implements messageConsumer.setMessageListener(new Listener()); // 注册消息监听 } catch (JMSException

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MQ消息丢失问题

消息中间件消息丢失问题,由于本人只用过rabbitmq和kafka,就这两种中间件简单说明一下 rabbitmq中间件 生产者消息丢失 这里生产者在发送的过程中,由于网络问题导致消息没有发送到mq,有两种解决办法 另外一种就是ack,开启confirm模式,发送的每一条消息都有一个唯一的表示id,当发送到rabbitmq成功之后,rabbitmq会返回一个ack消息,告诉消息正常发送了,如果rabbitmq没有接收到消息 ,就会回调接口nack接口,这里也可以进行重新发送消息,或者等待超时没有回调,也可以发送消息,这样就可以保证生产者不丢失消息 rabbitmq消息丢失 这里大多数原因是因为消息接收到了mq,但是服务挂了 ack机制,等到消息持久化到磁盘之后,在响应生产者ack消息 消费者丢失消息 这种当发送消息到我们的服务中的时候,此时我们可能还没有消费,就碰到异常或者服务宕机就会导致消息丢失,因为rabbitmq ,kafka消费者丢失是因为消息会自动提交offset,因此我们可以照样关闭自动提交offset,在我处理完消息的时候,手动提交offset消息,这样就可以保证消息不丢失了 broker消息丢失 比较常见的场景就是

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    消息队列简介(MQ)

    一、什么是消息队列 消息队列是一种异步的服务间通信方式,适用于无服务器和微服务架构。消息在被处理和删除之前一直存储在队列上。每条消息仅可被一位用户处理一次。 四、几种常见的MQ队列 1.RabbitMQ 官网: http://www.rabbitmq.com/ 开发语言: Erlang 支持客户端语言言: Erlang,java,Ruby等 协议: AMQP RabbitMQ是一个消息传递代理—消息传递的中介。它为您的应用程序提供了一个发送和接收消息的公共平台,并为您的消息提供了一个安全的地方,直到收到消息为止。它的特性包括可靠性、高可用性、集群和联合。 其中 NameServer: 为 producer 和 consumer 提供路由信息 Producer: 为消息生产者,生产者的作用就是将消息发送到MQ,生产者本身既可以产生消息 Consumer: 为消息消费者,消费 MQ 上的消息的应用程序就是消费者 Broker: RocketMQ系统的主要角色,及队列。

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    消息被拒MQ

    生产者 /** * 消息被拒的情况 */ public class Produce0001 { private static final String NORMAL_EXCHANGE NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); System.out.println("生产者发送消息 "+message); } } } 消费者: /** * 消息被拒的情况 */ public class Consumer0001 { //普通交换机 //正常队列设置的最大限制长度 params.put("x-max-length",6); System.out.println("等待接收消息 } else { System.out.println("01接收到消息

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    MQ回退消息 springboot

    Mandatory参数   在仅开启了生产者确认机制的情况下,交换机接收到消息后,会直接给消息生产者发送确认消息,如果发现该消息不可路由,那么消息会被直接丢弃,此时生产者是不知道消息被丢弃这个事件的。 那么如何让无法被路由的消息帮我想办法处理一下?最起码通知我一声,我好自己处理啊。通过设置mandatory参数可以在当消息传递过程中不可达目的地时将消息返回给生产者。     消息生产者: @Slf4j @RestController public class MessageProduce implements RabbitTemplate.ConfirmCallback , ,会将该消息返回给生产者 * false: * 如果发现消息无法进行路由,则直接将消息扔掉 */ rabbitTemplate.setMandatory } else { log.error("消息id{}未成功投递到交换机,原因是:{}",id,s); } } @Override

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    消息中间件-MQ

    消息中间件 MQ 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一。 如何测试MQ 举个例子 以某银行为例,它包括许多并行运行的系统,从而构成一个完整的应用程序。假设银行2019年的年利润率为1亿美元。 这个利润是储蓄账户、信用卡账户、住房贷款账户等所有系统的总和。 MQ 中的关键配置是设置队列管理器。 关于队列管理器的一些重要细节 拥有/管理 WebSphere MQ Application 的全部功能 不负责传输数据 包含一个通道和端口,用于将数据传输到特定的目标队列,或在内部存储消息,直到其他队列选择消息为止 应用程序可以有多个队列管理器/通道来通信消息 使用 MQ 进行功能测试 应用程序配置 队列配置 信息格式 消息正确性和完整性 信息传递 消息失败时,当它们发生了什么 遵循与技术示例中所示的方法类似的方法

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    消息队列 MQ 专栏】消息队列之 Kafka

    即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条消息的传输。 2. 消息持久化 将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如 ETL 以及实时应用程序。 分布式 支持 Server 间的消息分区及分布式消费,同时保证每个 partition 内的消息顺序传输。 Partition 中的每条消息都会被分配一个有序的 id(offset) 4. Producer 消息和数据的生产者,可以理解为往 Kafka 发消息的客户端 5. Consumer 消息和数据的消费者,可以理解为从 Kafka 取消息的客户端 6. 所以单纯的去测试 MQ 的速度没有任何意义,Kafka 的这种暴力的做法已经脱了 MQ 的底裤,更像是一个暴力的数据传送器。 ----

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    消息队列 MQ 专栏】RabbitMQ

    消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取,消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。 为何用消息队列 从上面的描述中可以看出消息队列是一种应用间的异步协作机制,那什么时候需要使用 MQ 呢? 这种场景下就可以用 MQ ,在下单的主流程(比如扣减库存、生成相应单据)完成之后发送一条消息MQ 让主流程快速完结,而由另外的单独线程拉取MQ消息(或者由 MQ 推送消息),当发现 MQ 中有发红包或发短信之类的消息时 RabbitMQ 中的概念 消息模型 所有 MQ 产品从模型抽象上来说都是一样的过程:消费者(consumer)订阅某个队列。 生产者(producer)创建消息,然后发布到队列(queue)中,最后将消息发送到监听的消费者。 ?

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    PHP使用MQ消息队列

    composer.json配置 { "require": { "php-amqplib/php-amqplib": ">=2.6.1" } } 2.执行composer.phar install 来安装 3.引入mq \synchronous\model\RabbitMqModel; use PhpAmqpLib\Connection\AMQPStreamConnection; 4.发送到队列数据代码 /** * MQ */ public function MqPublish($queueName , $msg = []){ try{ if(empty($queueName)) return false; //获取mq MQ发送队列数据正常'); return true; }catch (\Exception $e){ //打印日志 DeShangLog::log(1, $e->getMessage() ,'MQ发送队列数据异常 ') , C('config_mq.port') , C('config_mq.user') , C('config_mq.password')); $channel = $connection->channel

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    消息队列 MQ 专栏】消息队列之 ActiveMQ

    作为主题模式下异步接收消息监听器,主题模式用两个监听器是为了演示多个消费者时都能收到消息消息监听器类 package org.study.mq.activeMQ.spring; import javax.jms.JMSException; import javax.jms.Message; ; } } } 队列消息监听器在收到消息时校验是否是文本消息类型,是的话则打印出内容。 ; } } } 主题监听器的代码与队列监听器类似,只是打印时通过不同字符串表示当前是不同监听器接收的消息。 接收到文本消息 队列监听监听到了一条消息,两个主题监听器分别监听到了两条消息

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    消息队列 MQ 专栏】消息队列之 RocketMQ

    所以 Push 称为被动消费类型,但从实现上看还是从消息服务器中拉取消息,不同于 Pull 的是 Push 首先要注册消费监听器,当监听器处触发后才开始消费消息。 最主要的是注册消息监听器才能消费消息,示例中用的是 Consumer Push 的方式,即设置监听器回调的方式消费消息,默认监听回调方法中 List 里只有一条消息,可以通过设置参数来批量接收消息。 当然,有了消费者对象还需要消息监听器在接收到消息后执行具体的处理逻辑。 Java 示例中注册消息监听器时声明的匿名内部类代码抽取出来定义成单独一个类而已。 ,多了一个消息监听器对象的定义和绑定。

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    消息队列MQ面试专题(rabbitmq)

    消息生产时,MQ 内部针对每条生产者发送的消息生成一个 inner-msg-id,作为去重的依据(消息投递失败并重传),避免重复的消息进入队列; 在消息消费时,要求消息体中必须要有一个 bizId(对于同一业务全局唯一 MQ 挂了,整套系统崩溃了,你不就完了么。 系统复杂性提高 硬生生加个 MQ 进来,你怎么保证消息没有重复消费?怎么处理消息丢失的情况?怎么保证消息传递的顺序性? 假设 1 万个订单积压在 mq 里面,没有处理,其中 1000个订单都丢了,你只能手动写程序把那 1000 个订单给查出来,手动发到 mq 里去再补一次 mq消息队列块满了:如果消息积压在 mq 里,你很长时间都没有处理掉 ,此时导致 mq 都快写满了,咋办? 然后走第二个方案,到了晚上再补数据吧 18、设计MQ的思路 比如说这个消息队列系统,我们从以下几个角度来考虑一下: 首先这个 mq 得支持可伸缩性吧,就是需要的时候快速扩容,就可以增加吞吐量和容量,那怎么搞

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    mq监听死信队列后如何处理

    昨天试了半天为啥监听不到死信队列的消息,原因是打开方式不对,还有死信队列就一条消息,没意思。 什么事务啊?我都没启用事务,他怎么就进去了呢? 你不说重试是默认6次吗?我都没改配置,怎么就进了? 1.如何让消息进入死信队列? 1.给ActiveMQConnectionFactory配上重发机制; 2.给DefaultMessageListenerContainer配置事务; 或者给消息设置过期时间,过期后进入死信队列 我都没启用事务 ,说那些都是扯淡,将一个业务消费者干掉,然后将此消费者变为监听死信队列消费者,jmeter开10000线程循环去调 [z1djrt5wdj.png] 消费者消费不到,然后每次消息出列+1,然后死信队列+ 第一次失败后重新发送之前等待500毫秒,第二次失败再等待500 * 2毫秒,这里的2就是value redeliveryPolicy.setBackOffMultiplier(2); //是否避免消息碰撞

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    MQ(Message Queue) 消息队列概念

    MQ(Message Queue) 消息队列 1. 概念 是一种先进先出的数据结构 ? 2. 应用场景 应用解耦 ? 使用消息队列后,下游应用不可用时,上游应用可将要处理的请求缓存在MQ中。当下游应用恢复后处理在消息队列中保存的请求。上游应用感知不到下游应用发生中断。 数据分发 ? 使用消息队列进行数据分发,可使数据生产方不需要关心谁来使用数据。只需要将数据发送至消息队列,数据消费方直接在消息队列中获取数据即可。 流量消峰 ? 消息队列可将大量请求缓存起来,分散到更长的一段时间处理,从而提高系统稳定性和用户体验。 如果出于经济性角度考量,为了应对流量高峰配置高性能服务器显然不划算,此时可以使用消息队列进行消峰。

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    MQ消息队列应用研究

    https://blog.csdn.net/linzhiqiang0316/article/details/80721242 分布式项目中有一个框架基本是必不可少的,那就是消息队列(简称 MQ)。 消息队列的话,我们项目中最经常用到就是两个功能,一个是MQ是几种消息发送接收模式(简单模式、工作模式、消息发布和订阅、*路由模式、主题模式)、另一个就是MQ的延时队列。 基于这种情况我们就可以采用MQ的延迟队列来实现了,通过设置消息发送的时间,就可以随意的让它在规定的时间内执行了。 基于这种情况,我们肯定必须将MQ也进行集群,来提高MQ系统的高可用性。这里的方案就是采用Kubernetes(k8s)来实现MQ的集群。我们可以部署多个MQ,然后通过k8s来进行负载均衡这些MQ

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    消息中间件MQ科普

    消息机制: ? 什么是MQ 消息队列(Message Queue),是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。 因为消息的生产和消费都是异步的,而且只关心消息的发送和接收,没有业务逻辑的侵入,这样就实现了生产者和消费者的解耦。 使用了MQ之后,消息发送上游只需要依赖MQ,逻辑上和物理上都不用依赖其他服务。 解耦: 1)评论发布成功后,向MQ发一个消息 2)哪个下游关注“评论发布成功”的消息,主动去MQ订阅 ? 使用MQ消息缓冲。由MQ-server推模式,升级为MQ-client拉模式。MQ-client根据自己的处理能力,每隔一定时间,或者每次拉取若干条消息,实施流控,达到保护自身的效果。 并且这是MQ提供的通用功能,无需上下游修改代码。 ? 问:如果上游发送流量过大,会不会导致消息MQ中堆积? 为了避免消息MQ中堆积,下游消息接收方可以批量处理消息,提升整体吞吐量。

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    盘点 常见MQ : 消息队列总览

    我是你们的老朋友Java学术趴,今天给大家分享一下常见的MQ消息队列的技术。消息队列是日常大数据开发中必不可少的技术,也是分布式中最重要的一个环节。 1.什么是MQ MQ(message queue),字面上看就是一个队列,FIFO先入先出,只不过队列中存放的内容是message而已,还是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。 在互联网架构中,MQ是以中国非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后,消息发送上游只需要依赖MQ,不用依赖其他服务。 这种方式很麻烦,使用MQ之后,A调用B服务之后,只需要监听B处理完成的消息。此时A可以继续处理自己的事情。当B处理完消息之后,会发送一条消息MQMQ会将此消息转发给A服务。 优点: 单机吞吐量十万级,可用性非常高,是分布式架构,消息可以做到0丢失,MQ功能较为完善,还是发呢分布式的,扩展性好, 支持10亿级别的消息堆积。

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    MQ消息队列详解、四大MQ的优缺点分析

    MQ消息队列详解、四大MQ的优缺点分析 前言 面试题切入 面试官心理分析 面试题剖析 ①为什么要使用MQ 系统解耦 异步调用 流量削峰 消息队列的优缺点 四大主流MQ(kafka、ActiveMQ 详细看下图↓↓↓↓↓↓↓↓ 总结:通过MQ发布订阅消息的模型,A系统就成功的跟其他系统解耦了。 如果用了MQ,用户发送请求到A系统耗时3ms,A系统发送三条消息MQ,假如耗时5ms,用户从发送请求到相应3ms+5ms=8ms,仅用了8ms,用户的体验非常好。 ②系统复杂程度提高:非要加个MQ进来,如何保证没有重复消费呢?如何处理消息丢失的情况?怎么保证消息传递的顺序?问题太多。 消息队列其实是一套非常复杂的架构,你在享受MQ带来的好处的同时,也要做各种技术方案把MQ带来的一系列的问题解决掉,等一切都做好之后,系统的复杂程度硬生生提高了一个等级。

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