每日一题rabbitMq 如何防止消息不丢失我们使用 rabbitMq 用来传递消息的时候，至少有三个参与者，分别是 生产者、MQ、消费者
从三个参与者的角度来说都有可能出现消息丢失的情况生产者生产消息 保证消息投递到MQ在生产者发送到RabbitMQ Server时有可能因为网络问题导致投递失败，从而丢失数据。我们可以使用confirm模式（或者事务机制 但是影响性能）防止数据丢失和消息落库保证
目录一、分析思路二、mq队列阻塞二、查看MQ消息队列情况 三、消息队列阻塞临时处理 四、消息队列阻塞处理一、分析思路RabbitMQ 消息队列阻塞的解决方法可以有多种途径，以下是几种常见的解决方案：增加消费者：如果消息队列的消费者数量不足，可能会导致消息堆积和阻塞。可以尝试增加消费者的数量，以提高消息的处理速度。提高消费者的处理能力：检查消费者的代码逻辑和处理方式，确保其能够高
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2024-05-31 12:45:17
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不重复消费和顺序消费不重复消费生产端由于生产者发送消息给MQ，在MQ确认的时候出现了网络波动或者其他情况，生产者没有收到确认，实际上MQ已经接收到了消息。这时候生产者就会重新发送一遍这条消息。 生产者中如果消息未被确认，或确认失败，我们可以使用定时任务+（redis/db）来进行消息重试 在发送消息的时候写入redis 或者 db ，当没有收到确认的时候，通过定时任务先查reids或者db里面是否
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2023-11-12 09:23:37
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保证消息不被重复消费（保证消息消费的幂等性）首先，消息重复处理一定在消费端。 1、定义消息ID ，之后根据ID判断消息是否进行过消费了 数据库方式：消息进行消费之前先通过数据库确认是不是已经消费过的消息。或消息在数据库中创建唯一键约束，重复消息不让落库。 Redis方式：可以使用Redis存下进行消费过的消息ID，从而防止重复消费。防止重复消费并不复杂，根据实际业务选择方式自定义方式最合适。保证消
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2024-01-28 00:28:54
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autoDelete 属性 保持消息持久化@Queue: 当所有消费客户端连接断开后，是否自动删除 队列 true：删除 false：不删除@Exchange：当所有绑定队列都不在使用时，是否自动 删除交换器 true：删除 false：不删除什么是消息确认ACK?如果在处理消息的过程中，消费者的服务器在处理消息时出现异常，那可能这条正 在处理的消息就没有完成消息消费，数据就会丢失。为了确保数据不
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2024-01-28 00:22:55
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想想为什么要使用MQ？1.解耦，系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如果将来D系统接入，系统A还需要修改代码，过于麻烦！2.异步，将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，加快响应速度3.削峰，并发量大的时候，所有的请求直接怼到数据库，造成数据库连接异常使用了消息队列会有什么缺点?1.系统可用性降低:你想啊，本来其他系统只要运行好好的，那你的系统就是正常的。现在你非要加个消息队
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2024-06-05 10:33:22
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今天遇到了rabbitmq宕机，具体现象是java publisher发送消息后，consumer没有收到消息，publisher也没有报错（未使用ack机制
原创
2023-12-06 13:56:14
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RabbitMQ性能虽然比不上
Kafka，但其以
可靠性成为金融行业首选的消息队列，最近后端同事反馈过俩次RabbitMQ消息队列阻塞的情况，都是磁盘告警以及内存告警导致的，该项目的mq消息量较大，以前也没遇到过RabbitMQ队列阻塞的情况，便记录下。
当磁盘或内存告警时，
服务器就会临时阻塞连接，
且连接心跳也会断开，所有生产者连接会被阻塞
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2024-04-03 09:55:38
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1. 问题描述与解决方案问题: 查看业务日志发现, 生产者和消费者都被"卡死", 没有看到错误日志. 查看 RabbitMQ 控制台发现 connection 都被 blocked. 同时看到磁盘空间警告.解决方案: 修改配置文件把 disk_free_limit.absolute 从 20 GB 降低到 10GB, 重启 RabbitMQ, 解决问题.2. 原因探究在运行期间, RabbitMQ
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2023-09-27 13:06:42
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前言通过上图可知消息投递失败将会发生在三个地方，生产者到交换机，交换机到队列，队列到消费者。所以为了保证消息的可靠性，需要开启消息确认机制（confirmCallback、returnCallback）以及消费端手动确认模式（手动ack）或者消费者重试机制。confirm 确认模式return 退回模式RabbitMQ 整个消息投递的路径为：producer—>RabbitMQ broker
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2023-11-29 07:03:36
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[list][*][b]优先级队列[/b][/list] [color=red]只有当消费者不足，不能及时进行消费的情况下，优先级队列才会生效[/color] RabbitMQ3.5以后已经集成了rabbitmq_priority_queue
[quote][url]http://www.rabbitmq.com/community-plugins.html[/url][/quote] 验证方式
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2024-09-09 00:43:05
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关于RabbitMQ出身：诞生于金融行业的消息队列语言：Erlang协议：AMQP（Advanced Message Queuing Protocol 高级消息队列协议）关键词：内存队列，高可用，一条消息队列结构 Producer/Consumer：生产者消费者Exchange：交换器，可以理解为队列的路由逻辑，交换器主要有三种，图中是Direct交换器Queue：队列B
一. 为什么有消息确认机制在RabbitMq中，一个消息从产生到最终的消息接受，中间大致会有三个环节，首先是消息到达交换机、然后是消息通过交换机到达队列，最后消费者消费绑定的队列消息。 但是在这个过程中，如果出现网络或者系统的异常，就会导致消息不能被正常消费。如果不能正常消费消息，会造成两方面的问题。 1.1 在服务端消息到达队列，但是没有消费者去消费，就会造成消息积压，被积压
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2023-08-04 16:21:37
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一、RabbitMQ出现消息丢失的情况及其解决办法 如图所示，RabbitMQ丢失消息的情况可以发送在任何一个节点。1.1 生产者没有成功把消息发送到MQ a、丢失的原因：因为网络传输的不稳定性，当生产者在向MQ发送消息的过程中，MQ没有成功接收到消息，但是生产者却以为MQ成功接收到了消息，不会再次重复发送该消息，从而导致消息的丢失。 b、解决
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2023-12-17 21:04:32
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思维导图一、什么是消息队列消息指的是两个应用间传递的数据。数据的类型有很多种形式，可能只包含文本字符串，也可能包含嵌入对象。“消息队列(Message Queue)”是在消息的传输过程中保存消息的容器。在消息队列中，通常有生产者和消费者两个角色。生产者只负责发送数据到消息队列，谁从消息队列中取出数据处理，他不管。消费者只负责从消息队列中取出数据处理，他不管这是谁发送的数据。二、为什么使用消息队列解
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2024-04-08 12:26:18
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RabbitMQ介绍 RabbitMQ介绍RabbitMQ介绍一、核心概念二、RabbitMQ消息流三、应用场景异步解耦削峰填谷分布式缓存同步四、Connection和ChannelConnectionChannel 一、核心概念RabbitMQ的核心概念如下：生产者：发送消息的应用。消费者：接收消息的应用。Exchange：将消息路由到Queue的组件。Queue：存储消息的缓冲区。二、Rabb
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2023-11-23 23:07:32
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# 使用 Python 和 RabbitMQ 消费消息的入门指南
在现代的分布式系统中，消息队列（Message Queue）是非常重要的组成部分。RabbitMQ 是一个流行的开源消息代理，它能够有效地处理消息传递。本文将带你通过一个简单的示例，学习如何在 Python 中使用 RabbitMQ 来消费消息。
## 一、流程概述
在实现 RabbitMQ 消费消息之前，先了解一下整个流程。
Rabbitmq 重消费处理一 处理流程图: 业务交换机:正常接收发送者,发送过来的消息,交换机类型topicAE交换机: 当业务交换机无法根据指定的routingkey去路由到队列的时候,会全部发送到AE交换机.发送到此队列的消息属于,业务垃圾消息,或者攻击消息类型,交换机类型fanout死信交换机:用于处理消费者,消费失败回退的消息,根据死信交换机的routingkey发送到死信队列,交换机
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2024-06-21 09:54:58
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basic.comsume会订阅消息并不断收取消息。直到取消订阅为止。basic.get会获取单条消息，不能把basic.get放在一个循环里来替代basic.comsume，这样会影响性能。当队列有多个消费之时，队列将以 round-robin的方式发送给消费者。每条消息值发送给一个消费者。消费者接受到一条消息必须进行确认，通过basic.ack方式确认消息。或者在订阅消息的时候就讲auto_a
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2023-12-09 16:42:24
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WAHT ？ 什么是MQ 生产消费模型生产消费模型: 生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者把资料做成产品. 两种消息模型 (1) 队列模型 最初的一种消息模型：队列模型。 生产者（Producer）发消息就是入队操作，消费者（
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2024-10-08 14:27:33
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