1. 概念 Producer端重试： 生产者端的消息失败，也就是Producer往MQ上发消息没有发送成功，比如网络抖动导致生产者发送消息到MQ失败。 这种消息失败重试我们可以手动设置发送失败重试的次数。 Consumer端重试： Consumer消费消息失败后，要提供一种重试机制，令消息再消费一次，Consumer消费消息失败通常可以认为有以下几种情况 1. 由于消息本身的原
简介 RocketMQ 特点 RocketMQ 是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于2017年9月25日成为 Apache 的顶级项目。作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来已经也被越来越多的国内企业使用。其主要特点有： 1. 灵活可扩展性 Rock
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2024-10-17 11:07:01
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在RocketMQ4.3.0版本后，开放了事务消息这一特性，对于分布式事务而言，最常说的还是二阶段提交协议，那么RocketMQ的事务消息又是怎么一回事呢，这里主要带着以下几个问题来探究一下RocketMQ的事务消息： 事务消息是如何实现的 我们有哪些手段来监控事务消息的状态 事务消息的异常恢复机制 RocketMQ的事务消息是如何实现的RocketMQ作为一款消息中间件，主要作用就是帮助
喜欢作者的文档的请给作者一个免费的赞，你的一个赞作者来说就是最大的鼓励。关注下小兔子全站开发！！！！！一、需要保证MQ顺序消费的场景实际项目中，比如订单系统要同步订单表的数据到大数据部门的MySQL库中，通常做法是通过Canal这样的中间件去监听binlog，然后再把这些binlog 发送到MQ中， 然后消费者从MQ中获取binlog数据落地到大数据部门的MySQL中。在这个过程，可能有订单的增删
RocketMQ 简介RocketMQ 是一个队列模型的消息中间件，具有高性能，高可用，高实时等特性，它并不支持JMS（java消息服务）规范，但参考了JMS规范和kafak等的思想。Producer 、Consumer，队列都可以分布式。Producer可以向队列轮流发送消息，队列的集合称为Topic，Consumer可以做广播消费，也可以做集群消费。能够保证严格的消息顺序提供消费者水平订阅扩展
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2024-07-13 09:16:58
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以下代码基于SpringKafka 2.3.13.RELEASE + Boot 2.2.9.RELEASE 实现Producer 消息的可靠性实现方案：ack模式调整 + 重试机制 + 规避重试机制下带来的问题spring.kafka:
producer:
#这个参数可以是任意字符串，它是broker用来识别消息是来自哪个客户端的。在broker进行打印日志、衡量指标或者配额限制时会
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2024-03-18 14:01:08
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生产者消息重试生产者在发送消息（不包含顺序发送消息）的时候，同步、异步不进行重试，oneway不进行重试消息重试原则上可以保证消息发送成功以及不丢失，但是消息重新投递可能造成消费者重复消费，RocketMQ不保证幂等性，所以开发者如果有幂等性的要求，需要自行保证幂等mq的重试的默认值：同步需要开启重试配置：retryAnotherBrokerWhenNotStoreOK = true，默认是不开启
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2024-06-28 10:54:11
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RocketMQ源码（一）RocketMQ消息生产及消费通信链路源码分析RocketMQ的核心架构主要分为Broker、Producer、Consumer，通过阅读源码看到他们之间是通过Netty来通信的 ，具体来说Broker端是Netty服务器用来负责与客户端的连接请求处理，而Producer/Consumer端是Netty客户端用来负责与Netty服务器的通信及请求响应处理。Tip：我本人在
文章目录1. 消费模型2. 高级API3. 低级API4. 消费者组 1. 消费模型消息由生产者发布到Kafka集群后，会被消费者消费。消息的消费模型有两种：推送模型（Push）和拉取模型（Pull）。推送模型（Push）消息代理记录消费者的消费状态，消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息为已消费，但这种方式无法很好地保证消息被处理。比如，消息代理把消息发送出去后，当消费进程挂掉或者由于网
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2024-03-02 11:08:20
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1、负载均衡模式（集群模式）消费者采用负载均衡方式消费消息，一个分组(Group)下的多个消费者共同消费队列消息，每个消费者处理的消息不同。一个Consumer Group中的各个Consumer实例分摊去消费消息，即一条消息只会投递到一个Consumer Group下面的一个实例。例如某个Topic有3个队列，其中一个Consumer Group 有 3 个实例，那么每个实例只消费其中的1个队列
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2024-03-19 21:32:34
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一、消费者消息确认是什么？在这种机制下，消费者在接收到消息后，需要向 RabbitMQ 发送确认信息，告知 RabbitMQ 已经接收到该消息，并已经处理完毕。如果 RabbitMQ 没有接收到确认信息，则会将该消息重新加入队列，等待其他消费者继续处理。消费者消息确认机制能够保证消息不会因为消费者宕机或其他原因而丢失，从而保证了消息的可靠性和稳定性。RabbitMQ 支持两种消费者消息确认机制：自
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2024-06-21 08:48:46
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文章目录消费者消息确认模式分类代码实现模式一、NONE模式二、MANUALchannel.basicAck 确认一个或多个消息channel.basicNack 拒绝一个或多个消息模式三、AUTO Springboot 版本： 2.7.0消费者消息确认模式分类NONE：等同于rabbitMQ客户端的自动确认，只要投递了就认为是成功的。MANUAL：需要用户通过 channel 的 ack/nac
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2023-12-23 22:13:01
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在RabbitMQ中，即使将queue，exchange, message等都设置了持久化之后，还是不能保证100%保证数据不丢失了。为了实现消息不丢失，我们需要从Consumer端和Productor端同时进行处理。本篇文章先介绍Consumer端，在AMPQ-0-9-1中有定义从消费者到RabbitMQ的消息确认机制，通过此机制可以保证消息能够从RabbitMQ正确到达消费者端。 在消费者端确
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2023-08-02 08:52:16
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01 为什么要消息确认在一些场合，如转账、付费时每一条消息都必须保证成功的被处理。AMQP是金融级的消息队列协议，有很高的可靠性，这里介绍在使用RabbitMQ时怎么保证消息被成功处理的。消息确认可以分为两种：一种是生产者发送消息到Broke时，Broker给生产者发送确认回执，用于告诉生产者消息已被成功发送到Broker；一种是消费者接收到Broker发送的消息时，消费者给Broker发送确认回
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2024-03-12 15:08:00
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RabbitMQ消息确认的本质也就是为了解决RabbitMQ消息丢失问题，因为哪怕我们做了RabbitMQ持久化，其实也并不能保证解决我们的消息丢失问题RabbitMQ的消息确认有两种第一种是消息发送确认。这种是用来确认生产者将消息发送给交换器，交换器传递给队列的过程中，消息是否成功投递。发送确认分为两步，一是确认是否到达交换器，二是确认是否到达队列。第二种是消费接收确认。这种是确认消费者是否成功
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2023-08-16 13:08:21
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系列目录kafka原理和实践（一）原理：10分钟入门kafka原理和实践（二）spring-kafka简单实践kafka原理和实践（三）spring-kafka生产者源码kafka原理和实践（四）spring-kafka消费者源码kafka原理和实践（五）spring-kafka配置详解kafka原理和实践（六）总结升华 ==============正文分割线========
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2024-04-19 10:55:39
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RabbitMQ3.消息可靠性消息从发送，到消费者接收，会经历多个过程：其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：发送时丢失：
生产者发送的消息未送达exchange消息到达exchange后未到达queueMQ宕机，queue将消息丢失consumer接收到消息后未消费就宕机针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案：生产者确认机制mq持久化消费者确认机制失败重试机制下面我
原创
2023-01-12 07:19:35
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一，消息接收确认1.ACK机制：消息确认机制1.作用：确认消息是否被消费者消费，消息通过ACK机制确认是否被正确接收，每个消息都要被确认。默认情况
原创
2022-07-29 10:46:48
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Spring中定义一个MessageSource接口，以用于支持信息的国际化和包含参数的信息的替换。ApplicationContext接口扩展了MessageSource接口，因而提供了消息处理的功能（i18n或者国际化）。与HierarchicalMessageSource一起使用，还能够处理嵌套的消息，这些是Spring提供的处理消息的基本接口。public interface Messag
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2024-07-15 19:26:35
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在上一章中，我们创建了一个工作队列，工作队列模式的设想是每一条消息只会被转发给一个消费者。本章将会讲解完全不一样的场景： 我们会把一个消息转发给多个消费者，这种模式称之为发布-订阅模式。为了阐述这个模式，我们将会搭建一个简单的日志系统，它包含两种程序：一种发送日志消息，另一种接收并打印日志消息。在这个日志系统里，每一个运行的消费者都可以获取到消息，在这种情况下，我们可以实现这种需求：一个消费者接收
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2024-06-28 11:13:19
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