生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能数据就在半路给搞丢了,因为网络啥的问题,都有可能。
数据的丢失问题,可能出现在生产者、MQ、消费者中,咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。
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。不能少,就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。
2007 年发布,是一个在 AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的,可复用的企业消息系统,是当前最主流的消息中间件之一。
前几天,突然发生线上报警,钉钉连发了好几条消息,一看是RabbitMQ相关的消息,心头一紧,难道翻车了?
若这是用MQ传递非常核心的消息,如计费系统,就是很重的业务,操作很耗时,设计上经常将计费做成异步化,就是用MQ。
笔者最近研究了下rabbitmq,便很好奇它是怎么保证不丢失消息的呢?于是便整理了这篇文章来跟大家分享下,自己的理解,如有不准确的地方或者不同的意见,还请各位能够给出反馈,我们可以讨论,相互学习,相互成长。
要想保证消息不丢失,首先我们得保证生产者能成功的将消息发送到RabbitMQ服务器。
在使用RabbitMQ的时候,我们可以通过消息持久化操作来解决因为服务器的异常奔溃导致的消息丢失,除此之外我们还会遇到一个问题,当消息的发布者在将消息发送出去之后,消息到底有没有正确到达broker代理服务器呢?如果不进行特殊配置的话,默认情况下发布操作是不会返回任何信息给生产者的,也就是默认情况下我们的生产者是不知道消息有没有正确到达broker的,如果在消息到达broker之前已经丢失的话,持久化操作也解决不了这个问题,因为消息根本就没到达代理服务器,你怎么进行持久化,那么这个问题该怎么解决呢?
消息队列,即MQ,是典型的生产者、消费者模型。生产者不断生成消息添加到队列中,消费者不断的从队列中获取消息。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。
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。虽然说,目前状况是Kafka更为火热,但更为广泛的应该还属老牌的RabbtiMQ和Alibaba自主研发的RocketMQ。
怎么解决呢? 思路很简单,让 MQ 发一个 接受确认声明(ack) 就行了,就像快递需要签收一样。
producer->exchange:确保消息发送到RabbitMQ服务器的交换机上
今天我们来分享RabbitMQ消息队列。 其中,MQ(Message Queue)翻译过来就是消息队列的意思。RabbitMQ作为消息队列中的优秀平台且开源,被很多公司使用。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的,基于AMQP,本篇给大家总结了29道RabbitMQ知识点或者说面试题,可以收藏一波了,持续更新中…
今天我们来分享RabbitMQ消息队列。 其中,MQ(Message Queue)翻译过来就是消息队列的意思。RabbitMQ作为消息队列中的优秀平台且开源,被很多公司使用。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的,基于AMQP,本篇给大家总结了33道RabbitMQ知识点或者说面试题,可以收藏一波了,持续更新中...
今天我们来分享RabbitMQ消息队列。 其中,MQ(Message Queue)翻译过来就是消息队列的意思。RabbitMQ作为消息队列中的优秀平台且开源,被很多公司使用。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的,基于AMQP,本篇给大家总结了29道RabbitMQ知识点或者说面试题,可以收藏一波了,持续更新中...
这一节我们来讲解如何通过 CAP 组件和 RabbitMQ 来实现 EventBus
消息队列作为高并发系统的核心组件之一,能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性。主要具有以下优势:
生产者发送6条消息, messageData分别为1, 2, 3, 4, 5, 6
RabbitMQ和Kafka都提供持久的消息保证。两者都提供至少一次和至多一次的保证,另外,Kafka在某些限定情况下可以提供精确的一次(exactly-once)保证。
这是我上周去面试的,技术问题一共问了十多个问题,项目介绍以及一些软技能的,这类就不提了。
大家平时也有用到一些消息中间件(MQ),但是对其理解可能仅停留在会使用API能实现生产消息、消费消息就完事了。
前文介绍了 rabbitMQ 消息持久化、TTL、消息优先级、生产者确认机制和消费者确认机制,接下来我们学习关于rabbitMQ的其他特性及在springboot中的使用
如上图,在不使用消息队列服务器的时候,用户的请求数据直接写入数据库,在高并发的情况下数据库压力剧增,使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后,用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回,再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据,异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库(消息队列也比数据库有更好的伸缩性),因此响应速度得到大幅改善。
RabbitMQ 是一个基于 AMQP 协议实现的企业级消息系统,想要顺畅的玩耍的前提是得先了解它,本文将主要介绍 rabbitmq 的一些基本知识点
核心思路就是根据业务数据关键值划分成多个消息集合,而且每个消息集合中的消息数据都是有序的,每个消息集合有自己独立的一个consumer。多个消息集合的存在保证了消息消费的效率,每个有序的消息集合对应单个的consumer也保证了消息消费时的有序性。
MQ消息丢失的可能存在于方方面面,比如网络问题、MQ挂掉、服务器断电,都会导致消息丢失,那我们如何保障消息的可靠传输就成了很重要的问题。如果是你的话你会怎么回答这个问题呢?
我们在做消息队列的技术选型时,往往会结合业务场景进行考虑。今天来聊一聊消息队列可能会用到的 7 种消息场景。
RabbitMQ 就是 AMQP 协议的 Erlang 的实现(当然 RabbitMQ 还支持 STOMP2、 MQTT3 等协议 ) AMQP 的模型架构和 RabbitMQ 的模型架构是一样的,生产者将消息发送给交换器,交换器和队列绑定 。
当初我学RabbitMQ的时候,第一时间就上GitHub找相应的教程,但是令我很失望的是没有找到,Spring,Mybatis之类的教程很多,而RabbitMQ的教程几乎找不到,看的最多的就是朱小厮大佬的博客。后来想着索性自己总结一下吧,有不恰当的地方欢迎小伙伴指出。
在消息队列选型时,我们调研了市场上比较常用ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka。
MQ和分布式事务 MQ 项目中RabbitMQ实现了at least once,包括mq反馈provider,消息持久化,consumer主动反馈mq.线程池消费防止消息积压等 mq 通知时,消费者没消费到怎么办 简单聊聊消息中间件? 你了解那些具体的消息中间件产品? mq的消费端是怎么处理的?整理一下你的消费端的整个处理逻辑流程,然后说说你的ack是在哪里返回的。按照你这样画的话,如果数据库突然宕机,你的消息该怎么确认已经接收?那如果发送端的服务是多台部署呢?你保存消息的时候数据库就一直报唯一性的错误?
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
面试指南系列,很多情况下不会去深挖细节,是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式,所以我默认大部分的东西,作为面试官的你,肯定是懂的。
消息确认是保证消息传递可靠性的重要步骤,上一节我们说到持久化,持久化只能保证消息不丢失,但是如果消息如果投递失败我们怎么进行补偿操作呢?解决办法就是实现回调函数进行操作,在消息的发送和消息的消费都可以进行补偿操作,下面我们就要讲解消息确认。
ZeroMQ和RabbitMQ是目前两种业界最为流行的消息队列,ZeroMQ的优势在于性能和轻量级,使用上类似于Socket通信,帮助应用封装了底层通信的细节,同时异步和不持久化消息的特点使得ZeroMQ拥有极其出色的性能,适用于高吞吐量/低延迟的应用场景。同时ZeroMQ与一般的消息中间件不同,它不需要部署和运行消息服务器,其客户端扮演了消息服务器的角色。但是,过于专注底层通信的设计理念让ZeroMQ灵活的同时也让应用披上沉重的包袱,对于一些不允许丢失消息的应用场景,应用不得不考虑消息的持久化的问题或者通过重发避免消息丢失。同时,异步发送消息的实现方式使得客户端无法参与消息的发送过程,这也是ZeroMQ设计上本身就无法支持事务的一个原因。
教学视频地址:学相伴-飞哥-rabbitmq 代码地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1-N0vQRhAO4kbkRk9w8BS2w 提取码:zoh7
◆ RabbitMQ如何保证消息的可靠性# RabbitMQ消息丢失的三种情况 ◆生产者弄丢消息时的解决方法# 方法一:生产者在发送数据之前开启RabbitMQ的事务(采用该种方法由于事务机制,会导致吞吐量下降,太消耗性能。) 方法二:开启confirm模式(使用springboot时在application.yml配置文件中做如下配置,实现confirm回调接口,生产者发送消息时设置confirm回调) 小结:事务机制和 confirm机制最大的不同在于,事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那儿
我们都知道事务的四大特性,但是那是针对的数据库的事务。但是Rabbitmq的事务到底是表达何种意思?根据一般概念的规律来说,mq的事务和数据库事务是类似的。我们可以将mq看做是数据库。
针对问题(1),我们可以通过生产者的确认消息机制来解决,主要分为两种:第一是事务机制、第二是发送方确认机制
上篇文章介绍了rabbitmq的基本知识、交换机类型实战《【消息队列之rabbitmq】学习RabbitMQ必备品之一》 这篇文章主要围绕着消息确认机制为中心,展开实战;接触过消息中间件的伙伴都知道,消息会存在以下问题: 1、消息丢失问题和可靠性投递问题; 2、消息如何保证顺序消费; 3、消息如何保证幂等性问题,即重复消费问题等等… 本文主要以Rabbitmq消息中间件解决问题一的实践,其他问题小编会重新写文章总结;
我们知道在单数据库系统中,实现数据的一致性,通过数据库的事务来处理比较简单。在微服务或分布式系统中,各个独立的服务都会有自己的数据库,而不是在同一个数据库中,所以当一组事务(如商品交易中,商品的库存、用户的账户资金和交易记录等)的处理是分布在不同数据库中的,分布式事务就是为了解决在多个数据库节点中保证这些数据的一致性。
根据RabbitMQ的工作模式,一条消息从生产者发出,到消费者消费,需要经历以下4个步骤:
**Connection** **极大减少了操作系统建立** **TCP connection** **的开销**
很多人面试之前,可能没有在互联网公司工作过或者说工作过但年头较短,不知道互联网公司技术面试都会问哪些问题? 再加上可能自己准备也不充分,去面试没几个回合就被面试官几个问题打蒙了,最后以惨败收场。针对这
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