存储机制待...消息结构惰性队列惰性队列会尽可能将消息存入到磁盘中,消费者消费相应的消息才会加载到内存,它可以支持更长的队列默认情况下生产者消息会尽可能存储到内存中就算设置持久化消息 也会再内存中备份一份 当rabbitMQ需要释放内存时会将内存中的队列持久化到磁盘中(消息堆积很耗时)惰性队列无论持久化和非持久化都会存储到磁盘 所以带来了io开销,就算非持久化设置惰性队列重启后消息也会丢失(所以持
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2023-12-01 15:28:22
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一、背景 日志收集并入hbase1、框架 2、日志量每日产生数十亿条日志，其中有15%~20%为有效日志，高峰期有效日志的写入QPS为25万/秒。 3、日志过滤80%的日志需要过滤掉【由于特殊性，无法将需要的日志生成到一个指定文件，这里不做过多讨论】 4、机器部署4台机器，每台20个线程，kafka80个partition
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2023-12-14 21:06:17
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MQ的优势1. 应用解耦使用了MQ之后 ，订单系统的数据只需要放到MQ里面，其他的系统想请求获取数据只需要去MQ里面消费即可，如果突然不想请求了，就取消对MQ的消费就行了，订单系统根本不需要考虑给谁去响应这个数据，也不需要去维护代码，也不用考虑其他系统是否调用成功，失败超时等情况。总结：通过MQ发布订阅消息的模型，订单系统就成功的跟其他系统解耦了。使用 MQ 使得应用间解耦，提升容错性和可维护性。
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2024-06-05 12:41:55
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一.性能
1.速度需求1.消息持久化服务器会把消息写到磁盘上，性能最高可以达到10倍，一般正常运行也会达到三四倍2.消息确认订阅队列时，no-ack设置为true，那么处理完消息之后就无须再发送确认消息回服务器，这样就能极大加快消费者消费消息的速度3.路由算法和绑定规则在服务器端，交换器和绑定作为记录存储在Mnesia，会将这些信息复制到集群其他节点，基于ETS（Erlang T
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2024-04-08 13:51:41
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kafka是变态的“快”，峰值时每秒钟会发布超过百万条消息，即使是在普通服务器里，每秒十万条数据，并且还能持久化存储快的原因1、顺序写入以日志追加的形式去存储新消息
不支持随机删除以及随机访问，只能通过调整消费位移的方式顺序读取两种缓存的使用消息都持久化到磁盘里了，消费者在消费时需要走io从磁盘读取出来2、页缓存和零拷贝使用页面缓存，消息直接 由磁盘->页缓存->socket网关，不
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2023-12-10 02:27:28
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消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息
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2024-06-13 14:02:08
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**消费消息(队列-消费端)**
总结：当消费端发送basicAck给MQ时，说明消息消费成功！
当消费端发送basicNack给MQ时，说明消息消费失败，消息回退至MQ
注意：当消费端未给MQ发送basicAck或basicNack，消息则会一直在mq里面进行堆积。
除非与mq断开或者mq宕机才会自动将消息回退至MQ
消费端信息消费确认、消
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2024-09-09 16:22:18
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问题python 脚本进行 MQ 消费过慢， rabbitmq 服务端开始累积队列的时候, 会发现 python 脚本跑满 CPU 假如消费队列中， 消息具有前后依赖关系，那么多线程并发 python 脚本可以保持这个依赖关系吗例如 消息 ID 1 openstack NOVA 发送消息我要创建云主机 消息 ID 2 openstack CINDER 发送信息，我要创建一个 10GB 的云盘 消息
面试题如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？面试官心理分析你看这问法，其实本质针对的场景，都是说，可能你的消费端出了问题，不消费了；或者消费的速度极其慢。接着就坑爹了，可能你的消息队列集群的磁盘都快写满了，都没人消费，这个时候怎么办？或者是这整个就积压了几个小时，你这个时候怎么办？或者是你积压的时间太长了，导致比如 Rabbi
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2024-06-28 10:50:34
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六、交易性能优化缓存库存所引起的事务不一致的问题， 使用了异步化的事务型消息解决了最终一致性的问题。 同时引入库存售馨这样的方案解决过载击穿的问题。交易系统性能瓶颈jemter压测交易验证完全依赖数据库库存行锁后置处理器方案一：活动发布同步库存缓存下单交易减缓存库存异步同步数据库：（1） 活动发布同步缓存库存（2） 下单交易减缓存库存（3） 异步消息扣减数据库存（消息队列 mq 技术 ）MQ概述:
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2024-10-09 09:15:43
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1、生产者发送失败怎么办，消费者消费失败怎么办？参考springboot+rabbitmq两小时入门（七）：生产者发送失败和消费者消费失败处理。2、如何保证消息按顺序执行参考如何保证消息按顺序执行。3. 如何避免消息重复投递或重复消费？在消息生产时，MQ内部针对每条生产者发送的消息生成一个inner-msg-id，作为去重和幂等的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列；在消息消费时，要
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2024-06-26 08:26:59
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如何保证RabbitMQ消息不重复消费消息中间件是无法保证消息重复消费，所以只能从业务上来保证消费不重复消费，在消费端保证接口的幂等性。什么是幂等性幂等性原本是数学上的概念，用在接口上就可以理解为：同一个接口，多次发出同一个请求，必须保证操作只执行一次。
调用接口发生异常并且重复尝试时，总是会造成系统所无法承受的损失，所以必须阻止这种现象的发生。
比如下面这些情况，如果没有实现接口幂等性会有很严重
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2023-08-26 10:30:36
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文章目录概述RabbitMQ 中实现消费端限流的步骤 概述在 RabbitMQ 中，可以通过消费者端限流（Consumer Prefetch）来控制消费端处理消息的速度，以避免消费端处理能力不足或处理过慢而导致消息堆积。消费者端限流的主要目的是控制消费者每次从 RabbitMQ 中获取的消息数量，从而实现消息处理的流量控制。 RabbitMQ 提供了一种 QOS(服务质量保证)功能，即在非自动确
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2024-05-31 05:12:17
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方案一：本地消息表 + 定时任务 本地消息表：主要用于存储 业务数据、交换机、队列、路由、次数 定时任务：定时扫描本地消息表，重新给业务队列投递消息。 具体思路：业务队列消费失败时，把 业务数据、交换机、队列、路由、次数(需要重新计算) 存储在本地消息表里，然后定时任务去扫描本地消息表，把符合条件(是否满足重试次数，是否达到重试时间)的数据筛选出来进行二次投递，消费者正常消费，在消费失败时需要入库
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2023-12-06 21:23:13
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RabbitMQ消息队列中数据的消费顺序问题场景:多个消费者绑定到同一个队列中 生产者: 有序发送一百条消息到队列中去,发送方法 rabbitTemplate.convertAndSend(“交换机”,“路由”,“消息内容”); 消费者:然后打印截图:消费者一: 测试消息队列消费顺利0
消费者三: 测试消息队列消费顺利2
消费者二: 测试消息队列消费顺利1
消费者三: 测试消息队列消费顺利5
消费
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2023-10-16 10:55:11
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以下例子代码可在github或者在gitee下载 github：代码链接 gitee：代码链接前两篇博文：springboot rabbitmq入门使用springboot rabbitmq不同交换机类型实战RabbitMQ的高可用主要体现在消息的发送、传输和接收的过程中，可以保证消息成功发送、不会丢失，以及被确认消费/不重复消费。对于消息是否发送成功，主要是针对生产者端的消息生产确认机制；对于消
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2023-10-17 18:13:14
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学习过前端的同学可能知道，这两行代码的是自上而下执行的，但必须是短信发送成功页面才开始倒计时，但如果当前网速不好，短信也就会被阻塞，那么倒计时也就会延迟。这样在实际使用中用户体验是不是很不好呢？生产者消费者设计模式要解决这个问题，我先介绍一下生产者消费者设计模式，那什么是生产者消费者设计模式呢？ 生产者消费者问题是线程模型中的经典问题：生产者和消费者在同一时间段内共用同一存储空间，生产者向空间里
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2023-11-26 10:01:28
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MQ有什么用？消息队列使用场景很多，最常见的是： 解耦、异步、削峰1.解耦： 使用消息队列避免模块间的直接调用。将所需共享的数据放在消息队列中，对于新增的业务模块，只要对该类消息感兴趣就可以订阅该消息，对原有系统无影响，降低各个模块的耦合度，提高系统可扩展性2.异步： 消息队列提供了异步处理机制，在很多时候应用不需要立即处理消息，允许应用把一些消息放入中间件中，不立即处理，而是在之后需要的时候慢慢
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2024-04-10 09:59:20
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上篇文章我们详细介绍了RabbitMQ的工作模式，根据它的工作模式，一条消息从生产者发出，到消费者消费，需要经历以下4个步骤：生产者将消息发送给RabbitMQ的Exchange交换机；Exchange交换机根据Routing key将消息路由到指定的Queue队列；息在Queue中暂存，等待消费者消费消息；消费者从Queue中取出消息消费。通过这种工作模式，很好地做到了两个系统之间的解耦，并且整
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2024-01-31 17:37:14
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1. 幂等性用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。 举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常， 此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱 了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再
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2023-11-23 13:23:03
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