前言 关于消息中间件的应用场景，小伙伴们应该都耳熟能详了吧，比如经常提到的削峰填谷、分布式事务、异步业务处理、大数据分析等等，分布式消息队列成为其中比较关键的桥梁，也就意味着小伙伴们得掌握相关技能；当下相对比较热门的消息中间件有RabbitMQ、Kafaka、RocketMQ、ActiveMQ等，在实
一、消息队列概述 MQ（Message Queue）消息队列，是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。指把要传输的数据（消息）放在队列中，用队列机制来实现消息传递——生产者产生消息并把消息放入队列，然后由消费者去处理。消费者可以到指定队列拉取消息，或者订阅相应的队列，由MQ服务端给其推送消
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍 我们从四种消息中间件的介绍到基本使用，以及高可用，消息重复性，消息丢失，消息顺序性能方面进行分析介绍！ 一、消息中间件的使用场景 消息中间件的使用场景总结就是六个字：解耦、异步、削峰 1.解耦 如果我方系统A要与三方B系
RabbitMQ学习笔记 1、添加用户，进行登录 创建账号 rabbitmqctl add_user 用户名 密码 设置用户角色 rabbitmqctl set_user_tags 用户名 角色 设置用户权限 rabbitmqctl set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read> # 例如 rabbitmqctl set_per
先看顺序会错乱的场景：RabbitMQ，一个queue，多个consumer，这不明显乱了； 解决： 1、拆分多个queue，每个queue一个consumer，就是多一些queue而已，确实有点麻烦， 2、或者就一个queue就是对应一个consumer，然后这个consumer内部调用内存队列做排队，然后分发给底层不同的worker来处理。
数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中生产者丢失：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，因为网络问题啥的，都有可能。此时可以选择用RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ事务channel.txSelect，然后发送消息，如果消息没有成功
十年河东，十年河西，莫欺少年穷 学无止境，精益求精 上篇博客介绍了RabbitMQ的六种工作模式 RabbitMQ的六种工作模式 RabbitMQ的简单模式和Work工作模式请参考：NetCore RabbitMQ 简介及兔子生产者、消费者 【简单模式，work工作模式，竞争消费】 RabbitMQ发布订阅模式之消息广播请参考：Net
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十年河东，十年河西，莫欺少年穷 学无止境，精益求精 先盗用一张图，介绍下RabbitMQ的架构图 简介 Producer ： 生产者 channel ： 通信信道，节约Tcp链接资源 Broker : MQ Server接点，做集群用的 VirtualHost ： 虚拟机，一个RabbitMQ中可以有多个虚拟机，我们可以通过RabbitMQ提供的可视化网
软件环境 Windows10 家庭版 Erlang 版本24.0 RabbitMQServer 3.8.19 安装方式网上随意可以搜到 比如： https://blog.csdn.net/weixin_43876186/article/details/108344733 总体步骤为： 安装Erlang 配置Erlang系统环境变量 并 添加到path中 验证是否安装成
原因： 下午先是收到钉钉告警有一个消费者系统任务积压， 当时以为就是有范围上量没有当回事，后来客服群开始反馈说有客户的数据没有生成。这个时候查看mq的后台，发现任务堆积数量还是很多。 这个时候登录一台消费者系统查看日志，发现OOM [2022-07-09 16:40:34.640] [ERROR] [org.spring
前提是已经安装好docker，那么直接执行下面的命令，即可开启服务。 一 运行一个基础的rabbitmq容器，注意，这里使用这个基础容器，进行插件安装后，生成我们自己带有插件的容器，供后续使用.为方便测试，这里使用带 management 的镜像 docker run -d --hostname rabbit --name=rabbit
基于消费者 reject requeue设置为false 消息进入死信队列 # 应用名称 spring.application.name=rabbitmq # 应用服务 WEB 访问端口 server.port=8080 spring.rabbitmq.host=192.168.1.137 spring.rabbitmq.port=5672 spring.rabbitmq.username=guest spring.rabbitmq.pass
reject nack requeue set false 就会成为死信队列消息被消费者拒绝 requeue设置为false消费者拿到消息后 并没有正常执行 执行了nack或者reject 在默认情况下 这个消息会被重新放到队列中给其他消费者再次消费但是如果开启了 requeue=false 那么这个消息就不会
1.pom <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId>
/*普通发送消息*/ @Test void publishWithConfirm() throws IOException { rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() { @Override public void confirm(CorrelationData correlationData, boole
二、RabbitMQ入门 2.1、RabbitMQ安装 ①、拉取镜像 docker pull rabbitmq:3.8-management ②、创建容器 docker run \ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=root \ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=root \ -v mq-plugins:/plugins \ --name mq \ --hostname mq \ -p 15672:15672 \
1 RocketMQ是什么？ RocketMQ作为一款纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等 2RocketMQ具有的优点： （1） 消息低延迟：在消息不不堆积情况下，消息到达Broker后，能⽴立刻到达Consumer。RocketMQ使⽤用⻓长轮询Pull⽅方式，可保证消息
转载自微信公众号:楼仔 常见的消息队列很多，主要包括 RabbitMQ、Kafka、RocketMQ 和 ActiveMQ，这篇文章只讲 RabbitMQ，先讲原理，后搞实战。 思维导图： 1. 消息队列 1.1 消息队列模式 消息队列目前主要 2 种模式，分别为“点对点模式”和“发布/订阅模式”。 1.1.1 点对点模式 一个具体
服务异步调用:服务A如何保证异步请求一定能被服务B就收到并处理 削峰：海量请求,如何实现削峰效果,将请求全部放到一个队列中 慢慢消费 这个队列怎么实现？ 服务解耦：如何尽量降低服务之间的耦合问题,如果在订单服务与积分服务解耦 需要一个队列 而这个队列依然
先明确什么是交换机 RabbitMQ 消息传递模型的核心思想是: 生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上，通常生产 者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。 相反，生产者只能将消息发送到交换机(exchange)，交换机工作的内容非常简单，一方面它接收来 自生产者的消息，另一方面将
RabbitMq简介1.1消息队列中间件简介消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性[架构] 使用较多的消息队列有 ActiveMQ（安全），RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka（大数据），MetaMQ，RocketMQ以下介绍消息队列在实际应用中常用的使
RabbitMQ 什么是RabbitMQ RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。 AMQP ：Advanced Message Queue，高级消息队列协议。它是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计，基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受产品、开发语言等条件的限制。 RabbitMQ
通过容器部署RabbitMQ环境 1、脚本如下： # 拉镜像 docker pull rabbitmq:management # 实例化rabbitmq服务 docker run -itd --name rabbitmq -p 15672:15672 -p 5672:5672 -p 15692:15692 -v /opt/rabbitmq/data:/var/lib/rabbitmq -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=zduo -e RABBITMQ_DE
怎么保证消息不被重复消费？ 解决思路：保证消息的唯一性 写入消息队列的数据做唯一标识， 消费消息时，根据唯一标识判断是否消费过。若第二次消费消息，则直接丢弃。 项目中实现： 1. 生产者投递消息时每个消息都包含一个全局唯一ID来标识每条
