转载自 https://blog.csdn.net/quliuwuyiz/article/details/79301054 使用RabbitMQ实现延迟任务 场景一：物联网系统经常会遇到向终端下发命令...延迟任务的模型如下图： 基于 RabbitMQ 实现的分布式延迟重试队列 场景一：在消费该消息的时候，发现条件不满足，需要等待30分钟，重新消费该消息，再次判断是否满足条件，如果满足则消费该消息，如果不满足...在消息队列的监听过程中，先判断条件是否满足，满足，则直接消费。不满足，则将该消息发送到上图的死信队列，但是在死信队列失效之后，需要重新转发到当前队列进行消费就可以实现该功能。...RabbitMQ可以对队列和消息分别设置TTL。对队列设置就是队列没有消费者连着的保留时间，也可以对每一个单独的消息做单独的设置。超过了这个时间，我们认为这个消息就死了，称之为死信。...不会被消费者消费到。这个消息后面的，没有“死掉”的消息对顶上来，被消费者消费。死信在队列中并不会被删除和释放，它会被统计到队列的消息数中去。
所以消息重复也就出现在两个阶段： 1、生产者多发送了消息给MQ； 2、MQ的一条消息被消费者消费了多次。 第一种场景很好控制，只要保证消息生成者不重复发送消息给MQ即可。...再次启动消费者服务，消息从第7913个消息开始消费,而不是第7914个消息 解决方案 为了保证消息不被重复消费，首先要保证每个消息是唯一的，所以可以给每一个消息携带一个全局唯一的id，流程如下： 1.../** * @Description: 发送消息 模拟消息重复消费 * 消息重复消费情景：消息生产者已把消息发送到mq，消息消费者在消息消费的过程中突然因为网络原因或者其他原因导致消息消费中断...这时候消费者就接收到了两条一样的消息 * @param: * @return: java.lang.String * @Author: chenping */ @GetMapping("/rabbitmq...2：将id存入list中(多消费者场景) 这个方案可以解决多消费者的问题，但是随着mq的消息增加，redis数据越来越多，需要去清除redis数据。
一 重复消息 为什么会出现消息重复？消息重复的原因有两个：1.生产时消息重复，2.消费时消息重复。...msgLog.getTryCount() + 1) + " 次重新投递消息"); } }); log.info("定时任务执行结束(重新投递消息)"); } } 1.2消费时消息重复...System.currentTimeMillis()); System.out.println(message); int i = 1 / 0; } 配置yml重试策略 spring: rabbitmq...: 5 # 最大重试次数 initial-interval: 3000 # 重试时间间隔 由于重复消息是由于网络原因造成的，因此不可避免重复消息。...jsonObject.getString("message"); jedis.set("messageId",messageId); } } 如果需要存入db的话，可以直接将这个ID设为消息的主键，下次如果获取到重复消息进行消费时
这篇博客呢，就跟大家一起聊一下 kafka 消费者如何消费的？如何避免重复消费？...三、如何避免重复消费？...其他消费者会从没有提交的位置消费，从而导致重复消费。...五、如何延迟消费？ kafka是无状态的，没有延迟的功能。pulsar和rabbitmq实现更加方便。 开发延迟推送服务，定时检索延迟消息，发送给kafka。...，以及消费会遇到的 重复消费，顺序消费，延迟消费等问题都也解释了给出了解决方案。
但是，在这样的机制下，又带来了新的问题，就是消息可能会重复投递，进而导致，消息重复消费，例如一个员工入职了，结果收到了两封入职欢迎邮件，这是不对的，所以，今天松哥又给大家带来了一个新的视频，聊一聊如何确保一条消息只消费一次...了解了问题，那么解决方案就很好整了，常见的方案有： MVCC Token 机制 设计去重表 ......2.微人事解决方案 松哥这次在微人事的 RabbitMQ 消费端实际上就是采用了 Token 这种方式。...大致的思路是这样，首先将 RabbitMQ 的消息自动确认机制改为手动确认，然后每当有一条消息消费成功了，就把该消息的唯一 ID 记录在 Redis 上，然后每次收到消息时，都先去 Redis 上查看是否有该消息的...那么具体是怎么实现的呢，请看大屏幕： 好了，通过昨天和今天一共三个视频，松哥主要和大家分享了微人事中是如何解决 RabbitMQ 消息可靠性的，如果小伙伴们没看昨天的视频，不妨去瞅一瞅：我是如何在微人事项目中提高
rabbitmq的消息消费有两种方式，推模式和拉模式。推模式采用basic.consume进行消费，而拉模式则是调用的basic.Get进行消费。...3：由于推模式是信息到达RabbitMQ后，就会立即被投递给匹配的消费者，所以实时性非常好，消费者能及时得到最新的消息。...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。...结论 1：不能在循环中使用拉模式来模拟推模式，因为拉模式每次都需要去消息中间件中拉取消息来消费，所以会严重影响RabbitMQ性能。 2：要想实现高吞吐量，消费者需要使用推模式。...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
RabbitMQ是一个功能强大的开源消息队列系统，用于构建可靠的消息传递系统。消费者是RabbitMQ中的一个重要组件，负责从消息队列中获取并处理消息。...消费者负责从队列中获取消息，并执行相应的业务逻辑，例如处理订单、发送通知等。消费者的工作原理建立连接： 消费者首先与RabbitMQ建立连接，连接包括主机名、端口号、用户名和密码等认证信息。...消费消息： 消费者使用basicConsume()方法从队列中获取消息。当有消息可用时，RabbitMQ将会将消息推送给消费者。消费者通过设置回调函数来处理接收到的消息。...消息确认： 在消费者成功处理消息后，可以向RabbitMQ发送确认消息（ack）表示该消息已被处理。RabbitMQ将会从队列中删除已确认的消息。...以下是一个基于Java的RabbitMQ消费者示例：import com.rabbitmq.client.
前言 本文介绍RabbitMq各个消息类型，以及用使用Fanout 类型进行消息的发送和消费，让大家对RabbitMq有一个简单的认识。...所以本文案例创建了三个工程，分别是一个商品服务、消费者、模型。...配置 spring.rabbitmq.host=localhost spring.rabbitmq.port=5672 spring.rabbitmq.username=yanlin spring.rabbitmq.password...goods-change") @RabbitHandler public void goodsChange( Order order) { System.out.println("消费消息...这样，一个简单的生产和消费就完成了。 项目如图 github地址 https://github.com/362460453/rabbitMQ-demo ?
1 消息过载场景 假设Rabbitmq服务器有上万条未处理的消息，随便打开一个消费端，会造成巨量消息瞬间全部推送过来，然而我们单个客户端无法同时处理这么多数据。...因此，我们需要Con限流 2 Con限流机制 RabbitMQ提供了一种qos (服务质量保证)功能，在非自动确认消息的前提下，若一定数目的消息 (通过基于Con或者channel设置Qos的值) 未被确认前...，不消费新的消息。...这些设置强加数据的服务器将需要确认之前，为消费者发送的消息数量限制。 因此，他们提供消费者发起的流量控制的一种手段。 ?...prefetchCount: 一次最多能处理多少条消息 global: 是否将上面设置true应用于channel级别还是取false代表Con级别 prefetchSize和global这两项，RabbitMQ
，就意味着，我们的消息永远不会消费多次，即使我们收到了多条一样的消息。...在业务高峰期最容易产生消息重复消费问题,当Con消费完消息时,在给Pro返回ack时由于网络中断,导致Pro未收到确认信息,该条消息就会重新发送并被Con消费,但实际上该消费者已成功消费了该条消息,这就造成了重复消费...优势 实现简单 弊端 高并发下有数据库写入的性能瓶颈 解决方案 根据ID进行分库分表算法路由 小结 首先我们需要根据消息生成一个全局唯一ID，然后还需要加上一个指纹码。...，若落库，数据库和缓存如何做到原子性 若不落库，那么都存储到缓存中，如何设置定时同步策略 这里只提用Redis的原子性去解决MQ幂等性重复消费的问题 MQ的幂等性问题 根本在于的是生产端未正常接收ACK...但是有人可能会说，万一Con，ProRedis命令执行失败了怎么办，虽然又出现重复消费又出现Redis非正常执行命令的可能性极低，但是万一呢？
如何保证 Kafka 消息不重复消费？...我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，但是因为网络的一些原因，设置了重试就有可能导致有些消息重复发送了（当然导致消息重复也有可能是其他原因），那么怎么解决消息重复这个问题呢...解决方案 方案一 / 保存并查询 给每个消息都设置一个独一无二的 key，消费的时候把 key 记录下来，然后每次消费新的消息的时候都查询一下，看当前消息的这个 key 是否消费过，如果没有消费过才进行消费...所以，通过这两个例子，我们可以想到如果系统消费消息的业务逻辑具备幂等性，那就不用担心消息重复的问题了，因为同一条消息，消费一次和消费多次对系统的影响是完全一样的。也就可以认为，消费多次等于消费一次。...设置前置条件.png 最后 今天给大家提供的消息重复的解决方案，也参考了《消息队列高手课》里的思路，大家如果有什么好的解决方案，欢迎讨论！
问题分析 导致kafka的重复消费问题原因在于，已经消费了数据，但是offset没来得及提交（比如Kafka没有或者不知道该数据已经被消费）。...总结以下场景导致Kakfa重复消费： 原因1：强行kill线程，导致消费后的数据，offset没有提交（消费系统宕机、重启等）。...解决方法：设置offset自动提交为false 整合了Spring配置的修改如下配置 spring配置： spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false spring.kafka.consumer.auto-offset-reset...原因3:（重复消费最常见的原因）：消费后的数据，当offset还没有提交时，partition就断开连接。...比如，通常会遇到消费的数据，处理很耗时，导致超过了Kafka的session timeout时间（0.10.x版本默认是30秒），那么就会re-blance重平衡，此时有一定几率offset没提交，会导致重平衡后重复消费
直觉告诉我，segments没合并和logtash重复消费两者肯定有关系。...logtash重复消费 关于logstash重复消费问题，这篇文章https://www.jianshu.com/p/6492b762c171介绍了原因。...同时也给出了解决方案：将max_poll_records 调小，将session_timeout_ms调大即可。...将其减少为原来的一半，logstash不在重复消费kafka，终于恢复正常了。 当天索引的segments没合并 查了一圈资料也没找到segmetns没合并的原因。...没错就是因为其他业务突然增长了10倍，使集群写压力增大，然后logstash向ES写数据的时候耗费的时间更长，session才会timeout，才会一直重复消费，引起当天索引变大。
前情 出现了重复消费的问题，同一个消息被重复消费了多次，导致了用户端收到了多条重复的消息，最终排查发现，是因为消费者在处理消息的方法onMessage中有异常没有捕获到，导致异常上抛，被consumeMessage...捕获并判定为消费失败，从而放到了重试队列当中进行重试，下面我们就来看看RocketMq中会引起消息重试的两种情况，内部异常和消费超时。...源码 在Consumer中处理消息时，会在消费完消息后判断消费的总时长，如果比超时时间要长则返回TIME_OUT,注意这里的超时是在consumeMessage内部逻辑处理完毕之后在进行判断的，如果内部逻辑处理成功...在DefaultMQPushConsumer.java中定义了消费的超时时间为15分钟。...如果消费时长超过超时时间那么即便consumeMessage方法处理成功，返回状态也是TIME_OUT。
背景 许久没有分享 Java 相关的问题排查了，最近帮同事一起排查了一个问题： 在使用 Pulsar 消费时，发生了同一条消息反复消费的情况。...排查 当他告诉我这个现象的时候我就持怀疑态度，根据之前使用的经验 Pulsar 在官方文档以及 API 中都解释过： 只有当设置了消费的 ackTimeout 并超时消费时才会重复投递消息，默认情况下是关闭的...复现 为了捋清楚整个事情的来龙去脉，详细了解了他的使用流程； 其实也就是业务出现了 bug，他在消息消费时 debug 然后进行单步调试，当走完一次调试后，没多久马上又收到了同样的消息。...但奇怪的是也不是每次 debug 后都能重复消费，我们都说如果一个 bug 能 100% 完全复现，那基本上就解决一大半了。 所以我们排查的第一步就是完全复现这个问题。...为了验证这个问题，在能复现的基础上我在框架的 Pulsar 消费处打了断点： 果然破案了，异常提示已经非常清楚了：加锁已经过了超时时间。
候选者：嗯，到这里其实我已经说了三个场景了，分别是：producer -> broker ，broker->broker之间同步，以及broker->磁盘 候选者：要解决上面所讲的问题也比较简单，这块也没什么好说的...候选者：一般来说，还是client 消费 broker 丢消息的场景比较多 面试官：那你们在消费数据的时候是怎么保证数据的可靠性的呢？...如果当前msgId<=sort Set第一个ID，则提交当前offset 候选者：七、系统即便挂了，在下次重启时就会从sortSet队首的消息开始拉取，实现至少处理一次语义 候选者：八、会有少量的消息重复...面试官：你们那边遇到过顺序消费的问题吗？...），又能解决大部分消费顺序的问题了呢。
为什么要对消费端限流 假设一个场景，首先，我们 RabbitMQ 服务器积压了有上万条未处理的消息，我们随便打开一个消费者客户端，会出现这样情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来，但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据...会告诉 RabbitMQ 不要同时给一个消费者推送多于 N 个消息，即一旦有 N 个消息还没有 ack，则该 consumer 将 block 掉，直到有消息 ack。...注意：prefetchSize 和 global 这两项，rabbitmq 没有实现，暂且不研究。...RabbitMQ 系列面试题我都整理好了，关注公众号Java技术栈，回复：面试，免费获取哦。...import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory
前提 前一篇文章介绍到RabbitMQ相关组件的声明，组件声明完成之后，就可以发送消息和消费消息，消费消息的时候需要考虑消息的确认。...消息消费之推模式 推模式下，消息的消费依赖于Channel的basicConsume方法(用的是最新的RabbitMQ的Java驱动，关于消息消费的方法新增了不少，在3.X版本只有几个方法)： String...可以从Web管理界面看到消费者已经启动，消费者标签是由RabbitMQ代理随机生成的，我们开启了消息自动确认，所以Ack required一栏是空心的圆形，也就是不需要进行消息消费确认。...消息消费确认其实是手动确认，如果针对的是basicConsume方法，则其autoAck属性需要设置为false，否则有可能会出现重复确认导致异常。...，否则很有可能导致消息一直重复消费失败并且重复重新入队，表现为消费者线程出现死循环逻辑，耗尽服务器CPU资源。
消费者 RabbitMQ_Consumer static void Main(string[] args) { string path = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory...; var factory = new ConnectionFactory(); factory.HostName = "localhost";//RabbitMQ...消费消息 //rabbitMq消费消息是通过事件驱动的： var consumer = new EventingBasicConsumer...(channel); consumer.Received += (model, ea) => //如果有消息进入到Rabbitmq，就会触发这个事件来完成消息的消费...准备1个生产者，2个消费者效果图
在上篇介绍了如何简单的发送一个消息队列之后，我们本篇来看下RabbitMQ的另外一种模式，工作队列。 什么是工作队列 我们上篇文章说的是，一个生产者生产了消息被一个消费者消费了，如下图 ?...A和消费者B的消费情况 消费者B ?...消费者A ?...有没有发现什么问题，我总共模拟发送了20条消息，细心的同学可以发现，消费者A和消费者B消费了同样多的消息，都消费了10天，但是我在消费者A和消费者B中,什么sleep不通的时长,按道理说消费者B要比消费者...RabbitMQ工作队列的默认配置 默认情况下，RabbitMQ会将每个消息依次发送给下一个消费者，每个消费者收到的消息数量其实是一样的，我们把这种分发消息的方式称为轮训分发模式。
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