目录一.RabbitMQ消息丢失的三种情况二.RabbitMQ消息丢失解决方案1.针对生产者方案1 ：开启RabbitMQ事务方案2： 使用confirm机制 2.针对RabbitMQ（1）消息持久化（2）设置集群镜像模式（3）消息补偿机制3.针对消费者方案一：ACK确认机制三.总结一.RabbitMQ消息丢失的三种情况第一种：生产者弄丢了数据。生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时
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2024-07-01 09:53:51
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<bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
<property name="locations"> <value>file:${activemq.conf}/credentials.properties</value>
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2024-05-14 08:58:34
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JMS 在介绍ActiveMQ之前，首先简要介绍一下JMS规范。1．1 JMS的基本构件1．1．1 连接工厂 连接工厂是客户用来创建连接的对象，例如ActiveMQ提供的ActiveMQConnectionFactory。1．1．2 连接 JMS Connection封装了客户与JMS提供者之间的一个虚拟的
1.先讲严重的：服务挂掉。这得从ActiveMQ的储存机制说起。在通常的情况下，非持久化消息是存储在内存中的，持久化消息是存储在文件中的，它们的最大限制在配置文件的<systemUsage>节点中配置。但是，在非持久化消息堆积到一定程度，内存告急的时候，ActiveMQ会将内存中的非持久化消息写入临时文件中，以腾出内存。虽然都保存到了文件里，但它和持久化消息的区别是，重启后持久化消息会
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2024-04-30 18:36:21
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一.RabbitMQ消息丢失的三种情况 第一种：生产者弄丢了数据。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。第二种：RabbitMQ 弄丢了数据。MQ还没有持久化自己挂了第三种：消费端弄丢了数据。刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了。二.RabbitMQ消息丢失解决方案 1.针对生产者方案1 ：开启RabbitMQ事务可以选择用
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2024-06-21 10:52:56
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⚫ activeMq的几种通信方式？
1、发布订阅模式
2、点对点⚫ 丢消息怎么办？如何解决消息丢失？
持久化
不推荐使用消息事务，会验证降低性能
生产者确认（publisher confirm）：生产者发送消息后，等待mq的ACK，如果没有收到或者收到失败信息，则重试。如果收到成功消息则业务结束⚫ 点对点消息消费者出异常怎么办？⚫ 持久化消息非常慢。⚫ 消息的不均匀消费。⚫ 如何避免
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2024-04-29 21:08:27
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丢消息的情况有多种，可能是生产者丢了，可能是MQ丢了，可能是消费者丢了。 1、rabbitMQ 一般是用来承载核心业务的，数据是绝对不能丢的。解决方案的核心是接收消息方给发送消息方返回ack 一句话总结：生产者开启confirm模式 + MQ持久化消息 + 消费者关闭autoAck，手动提交 a
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2024-08-15 00:11:37
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1 ActiveMQ是啥ActiveMQ 就是一个消息中间件，市面上现在有很多的消息中间件开源产品，比如，RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等。拿一个简单的比喻来说，消息中间件就是一个中转站，在程序中加的一个中转站，有了这样一个类似快递的存储站点，可以大大的减轻物流的压力，而对应到程序中，也就是减轻了程序的压力。另外不得不说的是，ActiveMQ是遵从 JMS 规范的消息中间件，那么什
大量的消息每页被消费，能否发生oom异常？可以控制每个消息队列中数据的大小，不允许无线填充数据，避免该队列多大，导致过度消耗系统资源问题； 可以控制队列的内存大小；activeMQ数据丢失怎么办？可以使用对数据进行持久化JDBC，AMQ(日志文件)，KahaDB和LevelDB，activeMQ如何持久化数据？ *** 准确答案：http://www.360doc.com/content/11/1
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2024-05-09 09:54:35
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MQ 消息队列中的数据丢失处理办法 2.丢消息。这得从java的java.net.SocketException异常说起。简单点说就是当网络发送方发送一堆数据，然后调用close关闭连接之后。这些发送的数据都在接收者的缓存里，接收者如果调用read方法仍旧能从缓存中读取这些数据，尽管对方已经关闭了连接。但是当接收者尝试发送数据时，由于此时连接已关闭，所以会发生异常，这个很好理解。不过需要注意的是，
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2024-05-15 12:19:56
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如何处理消息丢失的问题？rabbitmq生产者弄丢了数据rabbitmq弄丢了数据消费端弄丢了数据kafka消费端弄丢了数据kafka弄丢了数据生产者会不会弄丢数据 这个丢数据，mq一般分为两种，要么是mq自己弄丢了，要么是我们消费的时候弄丢了。咱们从rabbitmq和kafka分别来分析一下吧 rabbitmq这种mq，一般来说都是承载公司的核心业务的，数据是绝对不能弄丢的rabbitmq生
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2024-07-23 10:40:59
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Activemq介绍对于消息的传递有两种类型：一种是点对点的，即一个生产者和一个消费者一一对应；另一种是发布/订阅模式，即一个生产者产生消息并进行发送后，可以由多个消费者进行接收。JMS定义了五种不同的消息正文格式，以及调用的消息类型，允许你发送并接收以一些不同形式的数据，提供现有消息格式的一些级别的兼容性。 · StreamMessage -- Java原始值的数据流 · Map
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2024-04-03 20:48:22
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今天就来说下 这个项目中使用ActiveMQ的情况, MQ: message queue, 顾名思义就是消息队列的意思. 一: 使用场景: 消息队列在大型电子商务类网站，如京东、淘宝、去哪儿等网站有这深入的应用，队列的主要作用是消除高并发访问高峰，加快网站的响应速度。在不使用消息队列的情况下，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下，会对数据库造成巨大的压力，同时也使得系
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2023-07-09 21:40:49
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1 概述最近生产环境的消息通知队列发生了大量的数据积压问题，从而影响到整个平台商户的交易无法正常进行，最后只能通过临时关闭交易量较大的商户来缓解消息队列积压的问题，经线上数据分析，我们的消息队列在面对交易突发洪峰的情况下无法快速的消费并处理队列中的数据，考虑到后续还会出现各种交易量突发状况，以下为针对消息队列（ActiveMQ）的优化过程。2 消息队列通信图3 问题定位与分析3.1 消息通知数据为
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2024-04-24 14:59:42
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步骤1:模式步骤2:先运行，看到效果，再学习步骤3:模仿和排错步骤4:管理界面步骤5:pom.xml步骤6:ActiveMQUtil步骤7:TestProducer步骤8:TestConsumer步骤 1 : 模式activeMQ 有两种模式，分别是队列模式和主题模式。 队列模式，其实就是分食模式。 比如生产方发了 10条消息到 activeMQ 服务器， 而此时有多
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2024-05-20 20:58:46
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一：JMQ的两种消息模式消息列队有两种消息模式，一种是点对点的消息模式，还有一种就是订阅的模式.1.1:点对点的消息模式 点对点的模式主要建立在一个队列上面，当连接一个列队的时候，发送端不需要知道接收端是否正在接收，可以直接向ActiveMQ发送消息，发送的消息，将会先进入队列中，如果有接收端在监听，则会发向接收端，如果没有接收端接收，则会保存在activemq服务器，直到接收端接收消息
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2024-01-04 19:44:00
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1、为什么消息会积压？ 平台中每个交易的发生可能会产生一到多条的消息通知数据，这些通知数据会通过消息队列（ActiveMQ）来中转消费并处理，那么在交易量突发洪峰的情况下会产生大量的消息通知数据，如果消息队列（ActiveMQ）的消费能力被阻塞的话会严重影响到数据的吞吐量，从而积压大量数据无法被快速处理！2、为什么配置多个消费者还是无法缓解？ ①：经过分析消息队列的数据消费处理模块的代码，消息的消
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2024-03-05 03:51:57
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一、简介消息消费者有没有接收到消息，需要有一种机制让消息提供者知道，这个机制就是消息确认机制。ACK（Acknowledgement）即确认字符，在数据通信中，接收站发给发送站的一种传输类控制字符。表示发来的数据已确认接收无误。二、ACK_MODE有几类我们在开发JMS应用程序的时候,会经常使用到上述ACK_MODE,其中"INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE "只有Active
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2024-08-05 19:38:03
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文章目录问题分析解决官网类型AMQ Message Store(了解)kahaDB消息存储(默认)说明kahaDB的存储原理LeveDB消息存储(了解)JDBC消息存储过程总结注意JDBC Message store with ActiveMQ Journal说明总结 问题MQ服务器宕机了,消息丢失怎么解决?分析为了避免意外宕机以后丢失信息,需要做到重启后可以恢复消息队列,消息系统一般都会采用持
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2024-07-01 10:03:46
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1.有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？（快速处理消息积压）一般这个时候，只能临时紧急扩容了，具体操作步骤和思路如下：先修复 consumer 的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有 consumer 都停掉。新建一个 topic，partition 是原来的 10 倍，临时建立好原先 10 倍的 queue 数量。然后写一个临时的分发数据的 consumer 程序，这个程序部署上去消费积压
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2024-05-29 11:47:04
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