1）、消息丢失、消息重复、消息积压三个问题中，实际上主要解决的还是消息丢失，因为大部分公司遇不到消息积压的场景，而稍微有水准的公司核心业务都会解决幂等问题，所以几乎不存在消息重复的可能；2）、消息丢失的最常见企业级方案之一就是定时任务补偿，因为不论是SOA还是微服务的架构，必然会有分布式任务调度的存在，...
1)、消息丢失、消息重复、消息积压三个问题中,实际上主要解决的还是消息丢失,因为大部分公司遇不到消息积压的场景,而稍微有水准的公司核心业务都会解决幂等问题,所以几乎不存在消息重复的可能; 2)、消息丢失的最常见企业级方案之一就是定时任务补偿,因为不论是SOA还是微服务的架构,必然会有分布式任务调度的存在,自然也...
1)、消息丢失、消息重复、消息积压三个问题中,实际上主要解决的还是消息丢失,因为大部分公司遇不到消息积压的场景,而稍微有水准的公司核心业务都会解决幂等问题,所以几乎不存在消息重复的可能; 2)、消息丢失的最常见企业级方案之一就是定时任务补偿,因为不论是SOA还是微服务的架构,必然会有分布式任务调度的存在,自然也...
1)、消息丢失、消息重复、消息积压三个问题中,实际上主要解决的还是消息丢失,因为大部分公司遇不到消息积压的场景,而稍微有水准的公司核心业务都会解决幂等问题,所以几乎不存在消息重复的可能; 2)、消息丢失的最常见企业级方案之一就是定时任务补偿,因为不论是SOA还是微服务的架构,必然会有分布式任务调度的存在,自然也...
1、消息确认机制 主要是生产者使用的机制,用来确认消息是否被成功消费。 配置如下: spring: rabbitmq: address: 192.168.x.x:xxxx virtual-host: / username: guest password: guest connection-timeout: 5000 publisher-confirms: true # 消息成功确认
1、出现原因 消息积压出现的场景一般有两种: 1)、消费方的服务挂掉,导致一直无法消费消息; 2)、消费方的服务节点太少,导致消费能力不足,从而出现积压,这种情况极可能就是生产方的流量过大导致。 2、解决方案 1)、既然消费能力不足,那就扩展更多消费节点,提升消费能力; ...
消息积压# 消费者宕机积压 消费者消费能力不足积压 发送者发送流量太大 上线更多的消费者,进行正常消费 上线专门的队列消费服务,将消息先批量取出来,记录数据库,离线慢慢处理 这也是实现了柔性事务-可靠消息+最终一致性解决方案 做好消息确认机制(生产者、消费者)+手动确认机制 ...
消息重复# 1、消息消费成功,事务已经提交,ack时,机器宕机。导致没有ack成功,Broker的消息重新由unack变为ready,并发送给其他消费者 在ack的时候宕机,导致消息没有确认,又需要重新发送 2、消息消费失败,由于重试机制,自动又将消息发送出去 关闭订单的时候,没有成功,又重新进入队列再次执行,这种是可以允许的 ...
1、消息消费成功,事务已经提交,ack时,机器宕机,导致没有ack成功。 Broker的消息重新由 unack 变为ready,并发送给其他消费者 2、消息消费失败,由于重试机制,自动又将消息发送出去。 3、成功消费,ack时宕机,消息又unack变为ready,Broker又重新发送 解决方案# ...
简介:RabbitMQ消息丢失、积压、重复等解决方案 消息丢失 1、只要订单完成我们就会发送一条消息给MQ,这个途中突然MQ服务器网络中断,导致消息无法抵达 做好容错方法需要在消息发送前加上异常处理 try {rabbitTemplate.convertAndSend("order-event-exchange", "order.release.other", orderTo);}catch (Exception e) {...