MQ全称为Message Queue, 是一种分布式应用程序的的通信方法，它是消费-生产者模型的一个典型的代表，producer往消息队列中不断写入消息，而另一端consumer则可以读取或者订阅队列中的消息。RabbitMQ是MQ产品的典型代表，是一款基于AMQP协议可复用的企业消息系统。业务上，可以实现服务提供者和消费者之间的数据解耦，提供高可用性的消息传输机制，在实际生产中应用相当广泛。本文
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2024-06-28 18:33:14
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一、场景介绍可用于解耦、削峰、异步异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式，提高了系统吞吐量。 应用解耦 - 系统间通过消息通信，不用关心其他系统的处理。 流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量；可以缓解短时间内的高并发请 求。 日志处理 - 解决大量日志传输。 消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通 讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。1.1 串行
rabbitmq有三种发布确认模式，分别为：1.单个确认模式：每发送一条消息，确认一次，发布同数量消息，其耗时最长；2.批量确认模式：每发送一部分消息，批量同步确认一次，若有消息无法发出，该模式无法确认是哪个消息无法发送；3.异步批量确认模式：批量异步确认，该模式性能最好，在有错误情况下很好处理。 确认三种模式速度案例：通过模拟发布1000条消息，通过其确认总时间确认速度1.创建获取信道
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2024-04-12 12:38:52
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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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RabbitMQ------发布确认（四）发布确认原理生产者将信道设置为confirm模式，一旦信道进入confirm模式，所有再该信道上面发布的消息都会被指派一个唯一的ID（从1开始），一旦消息被投递到所有匹配的队列后，broker就会发送一个确认给生产者（包含消息的唯一ID），这就使得生产者知道消息已经正确到达目的地的队列了，如果消息和队列是可以持久化的，那么确认消息就会将消息写入磁盘之后发出
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2024-08-09 12:39:55
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消息持久化队列持久化交换机持久化ExchangeBuilder.directExchange("normalExchange").build();消费者ack确认multiple：批量 比如批量确认：当multiple的值设置为true时，RabbitMQ将确认指定传输标签以及之前所有未被确认的消息。与单个确认相同，批量确认的作用域为每个通道。例如：通道Ch上有四个未被确认的消息，标签分别为5，6
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2024-06-07 11:54:42
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# 在Spring Boot中实现RabbitMQ的批量消费
RabbitMQ是一个流行的消息中间件，广泛用于系统间的异步通信。在实际开发中，批量消费消息可以有效提高消费者的性能。本文将介绍如何在Spring Boot应用中使用RabbitMQ实现批量消费消息的功能。
## 流程概览
在实现RabbitMQ批量消费的过程中，我们大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
# RabbitMQ批量消费Spring Boot实现指南
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何使用Spring Boot实现RabbitMQ的批量消费。RabbitMQ是一个功能强大的消息队列系统，可以用于在分布式系统中实现异步通信。批量消费是指一次性处理多个消息，以提高系统的吞吐量和性能。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几个条件已经满足：
- 已安装并配置好Rab
原创
2023-08-18 05:37:53
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目录一、前言概述二、配置实现2.1 XML配置2.2 MessageListener实现三、消息预取四、并发消费五、参考链接 一、前言概述RabbitMQ(四) --消费者Consumer一文中详细讲解了MQ消息消费的相关问题,在SpringAMQP中基本都会选择针对Connetion配置队列的监听器进行消息消费。配置默认的监听实例类SimpleMessageListenerContainer中
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2023-10-17 14:35:27
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ack——acknowledge（vt. 承认；答谢；报偿；告知已收到；确认的意思），在RabbitMQ中指代的是消费者收到消息后确认的一种行为，关注点在于消费者能否实际接收到MQ发送的消息。 其提供了三种确认方式： 自动确认acknowledge=“none”：当消费者接收到消息的时候，就会自动给到RabbitMQ一个回执，告诉MQ我已经收到消息了，不在乎消费者接收到消息之后业务处理的成
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2023-11-13 07:26:37
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1. SpringAMQP则允许配置三种确认模式 1. manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack。 2. auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack；抛出异常则返回nack3. none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除首先声明队列交换机 @Con
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2024-04-08 13:59:09
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绝大多数JDBC驱动针对批量调用相同的prepared statement对象提供了性能提升。通过将这些更新操作封装到一个批量操作中，可以大量减少与数据库的操作频繁度。 本章节将详细描述使用JdbcTemplate或者SimpleJdbcTemplate进行批量操作的流程。 1、使用JdbcTemplate进行批量操作 JdbcTemplate的批量操作特性需要实现特定的接口Bat
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2024-07-01 12:54:11
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RabbitMQ消息确认机制-可靠抵达在分布式系统中，比如现在有很多微服务，微服务连接上消息队列服务器，其它微服务可能还要监听这些消息，但是可能会因为服务器抖动、宕机，MQ 的宕机、资源耗尽，以及无论是发消息的生产者、还是收消息的消费者，它们的卡顿、宕机等各种问题，都会导致消息的丢失，比如发送者发消息的时候，给弄丢了 ，看起来消息是发出去了，MQ网络抖动没接到， 或者MQ接到了，但是它消费消息的时
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2024-06-27 08:57:20
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前言新公司项目使用的消息队列是RabbitMQ，之前其实没有在实际项目上用过RabbitMQ,所以对它的了解都谈不上入门。趁着周末休息的时间也猛补习了一波，写了两个窗体应用，一个消息发布端和消息消费端。园子里解释RabbitMQ基础的很多了，这里就不对RabbitMQ的基础再做叙述了，来点实际工作中一定会碰到的问题和解决的方案。RabbitMQ 消息发布确认机制默认情况下消息发布端执行BasicP
概述消息中间件有很多种，进程也会拿几个来对比对比，其中一种对比项就是消费模式。消息的消费模式分Push，Push两种，或者两者兼具。RabbitMQ的消费模式就是兼具Push和Pull。 本文通过demo代码以及借助wireshark抓包工具来观察RabbitMQ的消费模式。push模式发送端向broker端发送数据，数据内容为：RabbitMQ Demo Test, Send Messages
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2024-05-28 19:08:22
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如何保证消息的顺序性业务场景：我们需要根据mysql的binlog日志同步一个数据库的数据到另一个库中，加如在binlog中对同一条数据做了insert，update，delete操作，我们往MQ顺序写入了insert，update，delete操作的三条消息，那么根据分析，最终同步到另一个库中，这条数据是被删除了的。但是，如果这三条消息不是按照insert，update，delete顺序被消费，
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2023-10-24 09:16:52
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消费者消息确认RabbitMQ是阅后即焚机制，RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除。而RabbitMQ是通过消费者回执来确认消费者是否成功处理消息的：消费者获取消息后，应该向RabbitMQ发送ACK回执，表明自己已经处理消息。设想这样的场景：1）RabbitMQ投递消息给消费者2）消费者获取消息后，返回ACK给RabbitMQ3）RabbitMQ删除消息4）消费者宕机，消息尚未处理这
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2023-12-20 10:02:06
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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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消息队列 - Spring Boot 对rabbitmq批量处理数据的支持 一丶前言 在生产中，存在一些场景，需要对数据进行批量操作。如，可以先将数据存放到redis，然后将数据进行批量写进数据库。但是使用redis，不得不面对一个数据容易丢失的问题。也可以考虑使用消息队列进行替换，在数据持久化，数据不丢失方面，消息队列确实比redis好一点，毕竟设计不一样。是不是使用消息队列，就一定
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2023-10-20 20:42:40
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最近的一个计费项目，在rpc调用和流式处理之间徘徊了许久，后来选择流式处理。一是可以增加吞吐量，二是事务的控制相比于rpc要容易很多。确定了流式处理的方式，后续是技术的选型。刚开始倾向于用storm，无奈文档实在太少，折腾起来着实费劲。最终放弃，改用消息队列+微服务的方式实现。消息队列的选型上，有activemq，rabbitmq，kafka等。最开始倾向于用activemq，因为以前的项目用过，
