文章目录前言消息积压产生的原因消息积压问题解决 前言之前进行了一系列各种模式的配置、使用和测试操作。但是都只是应用于使用阶段，暂未面向问题解决分析方向。最近看了一篇资料，有大佬说到了消息积压问题的产生原因等问题。对此做出个人见解说明记录。好记性不如烂笔头！消息积压产生的原因正常而言，一般的消息从消息产生到消息消费需要经过以下几种阶段。以Direct模式为例： 消息由生产者产生，比如新订单的创建等
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2024-04-24 10:57:32
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大家好，我是小菜。 一个希望能够成为 吹着牛X谈架构 的男人！如果你也想成为我想成为的人，不然点个关注做个伴，让小菜不再孤单！消息可靠性问题：如何确保发送的消息至少被消费一次？延迟消息问题：如何实现消息的延迟投递？消息堆积问题：如何解决数百万级以上消息堆积，无法及时消费问题？我们在上篇已经说明了如何解决消息丢失的问题，也就是保证了消息的可靠性，那么其余两个问题同样重要，这篇我们将讲述其余两个问题的
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2024-03-07 08:49:36
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最近业务中有有这样一个场景，就是用户在商城下单之后，如果30分钟没有付款，那么就需要将这个订单处理掉，要么直接删除，要么直接标识为失效状态，为什么要这么做？1、库存，用户在下单之后，会锁定一个库存，如果用户一直不支付，那么就会占用库存，影响别的用户购买，2、随着业务的发展，用户量的增加，我们的订单数据会越来越多，那么我们要及时的清理无效的订单，提升系统的性能；曾经的纯洁无瑕首先说下，我曾经那些纯洁
从图中可以看出RabbitMQ主要由Exchange和Queue两部分组成，然后通过RoutingKey关联起来，消息投递到Exchange然后通过Queue接收。RabbitMQ消息队列基本概念RabbitMQ Server： 也叫broker server，它是一种传输服务。他的角色就是维护一条从Producer到Consumer的路线，保证数据能够按照指定的方式进行传输。Producer：
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2024-06-19 21:32:22
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因为原来使用了MQ作为rpc机制，随着客户交易量越来越大，很多服务器推送行情的压力很大，最近打算重写为批量模式，又重新看了下qos和prefetch设置的作用以确定优化的具体细节。消费者在开启acknowledge的情况下，对接收到的消息可以根据业务的需要异步对消息进行确认。然而在实际使用过程中，由于消费者自身处理能力有限，从rabbitmq获取一定数量的消息后，希望rabbitmq不
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2024-08-31 15:34:03
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1.生成者不知道消息是否真正到达broker(confirm模式)
(1)普通confirm模式：同步确认发布，publish一条消息后，等待服务器端confirm,如果服务端返回false或者超时时间内未返回，客户端进行消息重传
channel.confirmSelect();//开启发布确认
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message
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2024-06-04 07:44:38
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一、队列持久化的概念队列的声明默认是存放到内存中的，如果rabbitmq重启会丢失，如果想重启之后还存在就要使队列持久化，保存到Erlang自带的Mnesia数据库中，当rabbitmq重启之后会读取该数据库。二、排他简单理解就是在连接关闭时是否会删除队列（无论队列中有没有消息） 三、自动删除当队列中有消息时，无论是否排他，关闭连接都不会删除队列，此时消费者消费完消息后再断开消费者，队列
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2023-12-18 19:29:43
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入门案例生产者
1、生产者和Broker建立TCP连接。
2、生产者和Broker建立通道。
3、生产者通过通道消息发送给Broker，由Exchange将消息进行转发。
4、Exchange将消息转发到指定的Queue（队列） 基本上参考这个写代码
部分示例代码
public class Producer01 {
private static final String QUEU
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2024-07-14 07:41:05
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# RabbitMQ批量发送消息Python
RabbitMQ是一个开源的消息中间件，它实现了AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议，并提供了可靠的消息传递机制。在分布式系统中，消息队列是常用的一种通信方式，它可以解耦发送者和接收者之间的关系，提高系统的可伸缩性和可靠性。
Python是一种简单而强大的编程语言，拥有丰富的第三方库支持，包括与Rabb
原创
2023-10-27 13:00:04
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文章目录一、准备工作二、channel方法讲解1、queueDeclare2、basicPublish3、basicConsume三、简单模式四、Work模式五、发布/订阅模式六、路由模式七、通配符模式八、总结一、准备工作为了方便后续代码的简洁性以及可读性，我们先准备一个工具类，代码如下：public class RabbitMqUtils {
//创建连接的方法
public s
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2024-09-23 17:19:49
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生产者------到--------消息中间件Rabbit1.生产者数据保存失败，则进行补偿机制。2.生产者可以保存数据，但是保存后执行代码报错，事务进行回滚，消息已提交到消息中间件，解决办法：（1）生产者保存的数据存放到日志或redis里，并且消息是有唯一全局ID的。（2）添加一个消费者补单队列，补单队列与派单队列监听同一个队列，且补单队列先要通过唯一全局ID 查询数据库订单数据是否已保存，如事
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2024-09-09 15:54:02
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目录一、消息堆积问题二、解决消息堆积的三种思路三、惰性队列1、命令行修改惰性队列2、用SpringAMQP声明惰性队列@Bean的方式注解方式测试发送消息3、惰性队列的优点4、惰性队列的缺点代码 一、消息堆积问题当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，知道队列存储消息达到上限。最早接收到的消息，可能就会成为死信，会被丢弃，这就是消息堆积的问题。二、解决消息堆积
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2024-04-09 15:16:52
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RabbitMQ（七）RabbitMQ还有消费端限流在沙漠中行走，3天不喝水，突然喝水，如果使劲喝，容易猝死，要一口一口慢慢喝我们 Rabbitmq 服务器积压了成千上万条未处理的消息，然后随便打开一个消费者客户端，就会出现这样的情况: 巨量的消息瞬间全部喷涌推送过来，但是单个客户端无法同时处理这么多数据，就会被压垮崩溃所以，当数据量特别大的时候，我们对生产端限流肯定是不科学的，因为有时候并发量就
之前的学习了把消息直接publish到queue里面，然后consume掉，真实的情况，我们会把消息先发送到exchange里面，由它来处理，是发给某一个队列，还是发给某些队列，还是丢弃掉？exchange类型： direct,topic,headers,fanout下面以fanout为例子（把收到的消息，全部发给所有的队列） 如何查看服务器上面的所有的exchanges？&
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2024-01-28 14:55:49
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发送者模式是事务的改进，例如如果这些消息出错概率非常低，但每次发送消息都要通过事务，会导致效率非常低。而发送者确认模式和事务大致是一样的，都能保证消息能够发送成功，本质区别在于事务是如果程序出现问题，会拒绝事务提交；而发送者确认模式，如果程序出现问题，会补发消息。Confirm发送方确认模式使用和事务类似，也是通过设置Channel进行发送方确认的，最终达到确保所有的消息全部发送成功Confirm
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2024-06-16 21:25:51
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基本用法连接和资源管理管理MQ的核心类：ConnectionFactoryConnectionFactory封装了com.rabbitmq.client.Connection，官方提供的实现类为CachingConnectionFactory，它缓存了创建的信道（Channel），默认为25个，可以通过setChannelCacheSize来更改数量。@Bean(name="cwagConnect
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2024-04-10 10:34:29
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# Python RabbitMQ 处理消息
## 简介
RabbitMQ 是一个开源的消息队列软件，用于在应用程序之间传递消息。Python是一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来与RabbitMQ进行交互。在本文中，我们将探讨如何使用Python来处理RabbitMQ中的消息。
## RabbitMQ基础
在RabbitMQ中，消息的传递过程涉及到生产者和消费者两个角色。生产者负责将消
原创
2024-05-07 03:33:55
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本文将从三个方便了解的RabbitMQ1，RabbitMQ的是什么2，为什么要有的RabbitMQ 3，RabbitMQ的五种队列的实现一，RabbitMQ的是什么首先在了解RabbitMQ之间我们要知道什么是MQ，MQ的全称为Message Queue也就是消息队列，是一种应用程序之间的通信方法 ;应用程序通过读写消息队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专门用连接来链接它们。
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2024-03-26 06:19:41
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RabbitMQ1.什么是MQ生产者先将消息投递一个叫做「队列」的容器中，然后再从这个容器中取出消息，最后再转发给消费者。2.MQ有什么作用解耦：一个业务需要多个模块共同实现，或者一条消息有多个系统需要对应处理，只需要主业务完成以后，发送一条MQ，其余模块消费MQ消息，即可实现业务，降低模块之间的耦合。异步：业务执行结束后从属业务通过MQ，异步执行，减低业务的响应时间，提高用户体验(比如发短信)削
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2024-06-17 09:24:50
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