消费模式1、Push模式--PushConsumer消费端SDK内置了一个长轮询线程,先将消息异步拉取到SDK内置的缓存队列中,再分别提交到消费线程中,触发监听器执行本地消费逻辑。PushConsumer 消费者类型中,客户端SDK和消费逻辑的唯一边界是消费监听器接口。客户端SDK严格按照监听器的返回结果判断消息是否消费成功,并做可靠性重试。所有消息必须以同步方式进行消费处理,并在监听器接口结束时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-07 04:27:21
                            
                                251阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Java RocketMQ获取消费结果问题分析与解决方案
在使用Java与RocketMQ进行消息消费时,获取消费结果是一项非常重要的工作。它直接关系到消息的处理是否成功,以及后续的业务逻辑是否能正常执行。若获取消费结果出现问题,可能会导致业务流程受阻,甚至数据丢失。
> 【业务影响分析】
> 如果消息消费失败而未能及时发现,可能会导致系统无法实时处理数据,影响业务的实时性和准确性,甚至可能导            
                
         
            
            
            
            Rocketmq消费分为push和pull两种方式,push为被动消费类型,pull为主动消费类型,push方式最终还是会从broker中pull消息。不同于pull的是,push首先要注册消费监听器,当监听器处触发后才开始消费消息,所以被称为“被动”消费。  具体地,以pushConsumer的测试例子展开介绍,通常使用push消费的过程如下:public class Pus            
                
         
            
            
            
            主要关注业务方在消息消费失败后,返回 ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER ,专业术语:业务方每条消息消费后要告诉 MQ 消费者一个结果(ack,message back),触发 MQ 消息消费重试机制,然后 MQ 消费者需要反馈给 MQ(Broker)。备注:主要针对的还是非顺序消息,顺序消息在后续专题详细分析。1、消息消费处理代码入口:Consum            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java RocketMQ 拉取消息没有消费的解决方案
在消息中间件的世界里,Apache RocketMQ 是一个被广泛使用的高性能消息队列。它支持丰富的特性,并且在性能和可靠性方面表现良好。本文将深入探讨如何使用 Java 拉取消息,并解决拉取消息后没有消费的问题。我们将逐步引导您,无论您是初学者还是已经有一定基础的开发者,都能理解如何正确使用 RocketMQ。
## RocketM            
                
         
            
            
            
            一、概述  由于网络抖动、服务宕机等一些不确定的因素,RocketMQ在发送消息的时候很有可能出现消息发送或者消费失败的问题。  消费消息失败通常可以认为有以下几种情况:    a 由于消息本身的原因,例如反序列化失败,消息数据本身无法处理(例如话费充值,当前消息的手机号被注销,无法充值)等。这种错误通常需要跳过这条消息,再消费其它消息,而这条失败的消息即使立刻重试消费,99%也不成功,所以最好提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-03 15:57:05
                            
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            一、获取消费进度rocketmq有两种消费模式: 广播模式—同一个消费者ID对应的多个消费者,将消息各消费一遍 集群模式–同一个消费者ID对应的多个消费者,共同消费一份消息广播模式对应LocalFileOffsetStore,从本地获取消费进度public final static String LocalOffsetStoreDir = System.getProperty(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-15 11:24:45
                            
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            1.消费者启动解析this.defaultMQPushConsumerImpl.start()方法step1:构建主题订阅信息SubscriptionData 并加入到Rebalancelmpl 的订阅消息中。订阅关系来源主要有两个。a.通过调用DefaultMQPushConsumerlmpl#subscrib巳( String topic, String subExpression)方法。b.            
                
         
            
            
            
            消息存储rocketMQ中的消息持久化存储
当mq接收到了一条消息 需要向生产者返回ack响应(接收成功的响应)然后把这条消息存储起来
mq给消费者一条消息之后 等消费者给mq返回了消费成功的响应 mq就会把这条消息标记为以消费  如果没有标记已消费 mq会不断的尝试往消费者发送这条消息
rocketmq中的消息当消费完是不会被删除的 所以我们需要给broker配置文件设置一个多久删一次            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-06 22:26:43
                            
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            rocketmq事务消息模型执行逻辑:①生产者发送一个事务消息到消息队列上,消息队列只记录这条消息的数据,此时消费者无法消费这条消息。②生产者执行具体的业务逻辑,完成本地事务操作。③接着生产者根据本地事务的执行结果发送一条确认消息给消息队列服务器,如果本地事务执行成功,则发送一个commit消息,表示在第一步中的消息可以被消费,否则,消息队列服务器会把第一步中的消息删除。④如果生产者在执行本地事务            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                1.RabbitMQ简介1.1 什么是RabbitMQRabbitMQ 是一个消息中间件 , 一个由 Erlang 语言开发的 AMQPAMQP : Advanced Message Queue Protocol,高级消息队列协议。它是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计,基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受产品、开发语言等条件的限制。1.2 RabbitMQ的特点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            RocketMQ4.x和RocketMQ5.0在CommitLog的设计上面基本上没有太多调整,还是沿用了之前的设计。下面来对CommitLog的设计思想和源码进行分析。RocketMQ版本5.0.01. CommitLog示意图CommitLog是对RocketMQ的存储的抽象,示意图如下:CommitLogMappedFileQueue: 主要用来操作相关数据存储文件。将一系列的MappedF            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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 写在前面: 从2018年底开始学习SpringBoot,也用SpringBoot写过一些项目。这里对学习Springboot的一些知识总结记录一下。如果你也在学习SpringBoot,可以关注我,一起学习,一起进步。 
 文章目录ActiveMQ简介1、ActiveMQ简介2、ActiveMQ下载SpringBoot整合ActiveMQ1、新建SpringBoot项目2、项目结构3、相            
                
         
            
            
            
            在Java项目中,使用RocketMQ作为消息中间件时,经常会面临获取不到消息的问题。这种情况可能由于多种因素造成,比如配置错误、网络不通或者环境问题等。本文将详细阐述常见的问题及其解决过程,以便开发者能快速定位和解决类似问题。
### 协议背景
在介绍如何解决“Java消费RocketMQ获取不到消息”的问题之前,我们先了解一些基础背景。
RocketMQ是一个分布式消息队列,旨在提高消息            
                
         
            
            
            
            1.引入依赖<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
        </dependency>配置appl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-18 17:41:33
                            
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            目录说明PullMessageService消息拉取流程图消费拉取过程总结 说明从上一节《Consumer消息消费过程(一)、queue均衡》中,我们知道在Consumer启动的过程中,会触发queue均衡。queue均衡主要完成以下几个工作: 1、按照一定的算法对Topic内的queue进行均衡,均衡过后就明确了当前Consumer该消费哪些queue; 2、每个需要消费的queue就会封装成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            主要讲述rocketmq的消费流程,ack机制以及消费失败的处理问题。1 rocketmq的消费流程public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
        /*
         * Instantiate with specified consumer gro            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            问题RocketMQ重复消费问题RocketMQ线程过高问题线上场景场景一:重复消费场景:生产有这么一种场景,我们在RocketMQ中对一个topic创建了16个tag,不同总类的信息放到不同的tag中,在消费端每个tag对应三个线程组成group去消费消息。消费服务在线上是集群部署,是使用docker进行部署的。问题1:tag中的消息发生了稳定的重复性消费。排查:首先我们发现重复消费的次数和线上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录开篇先抛几个问题源码学习引用实例consumer启动过程解析1、校验consumer的配置2、实例化mQClientFactory3、设置reblance相关属性4、设置pullAPIWrapper的消息过滤钩子5、设置consumer的offsetStore6、设置consumer的consumeMessageService7、注册当前的consumer8、mQClientFactory.s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述消息的消费是一个先从Broke拉到client端,再consume的过程
客户端有一个PullMessageService线程拉取消息,然后把消息放到缓存中(红黑树结构),然后启动 ConsumeMessageService线程消费这些消息,这个过程会使用Consumer启动时注册的Listener消费,@1:PullMessageService#runwhile (!this.isStopp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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