死信和死信队列什么是死信：死信（Dead-Letter）是指无法被正确处理的消息，这些消息会被发送到死信队列（Dead-Letter Queue），以便进一步处理。 什么时候会产生死信：消息被拒绝（basic.reject/ basic.nack），并且 requeue=false。消息过期。发送消息时设置的消息保存时间，如果消息的保存时间已到，但是没有被消费。指定某个队列中所有的
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2024-10-02 11:06:52
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适用于并发场景下，生产者生产的速度要大于消费者的速度，我觉得和分布式队列MQ、和kaffak这些不同的是，分布式队列处理是多个服务，多个系统的这种消费业务（多进程），而阻塞队列处理的是内部程序（线程），而且MQ使用的是计算机内存，阻塞队列使用的是JVM内存。（有一个场景就是在处理从库里面查大量数据，然后进行统计计算的时候）消费者阻塞: 在队列为空时，消费者端的线程都会被自动阻塞，知道数据放入队列，
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2024-10-05 11:32:04
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1.Kafka简介kafka-分布式发布-订阅消息系统，开发语言-Scala,协议-仿AMQP，不支持事务，支持集群，支持负载均衡，支持zk动态扩容2.Kafka的架构组件1、话题（Topic）：是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载（Payload），话题是消息的分类名或种子（Feed）名；2、生产者（Producer）：是能够发布消息到话题的任何对象；3、服务代理（Broker）：已发布的消
1、消息重试若Consumer消费某条消息失败，则RocketMQ会在重试间隔时间后，将消息重新投递给Consumer消费，若达到最大重试次数后消息还没有成功被消费，则消息将被投递至死信队列。
消息重试只针对集群消费模式生效；广播消费模式不提供失败重试特性，即消费失败后，失败消息不再重试，继续消费新的消息
最大重试次数：消息消费失败后，可被重复投递的最大次数。consumer.setMa
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2024-06-04 22:06:54
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消费失败问题 试想如果消费者在消费时发生了异常，那么就不会对这一次消费进行确认（Ack）,进而发生回滚消息的操作之后消息始终会放在队列的顶部，然后不断被处理和回滚，导致队列陷入死循环。为了解决该问题，引入回退队列。可以为每个队列设置一个回退队列。回退队列 &n
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2024-03-26 09:52:23
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死信队列RocketMQ中消息重试超过一定次数后（默认16次）就会被放到死信队列中，在消息队列 RocketMQ 中，这种正常情况下无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message），存储死信 消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。可以在控制台Topic列表中看到“DLQ”相关的 Topic，默认命名是： %RETRY%消费组名称（重试Topic）
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2024-07-30 16:06:51
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一、初识死信交换机（P159）当一个队列中的消息满足下列情况之一时，可以成为死信（dead letter）：（1）消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false（2）消息是一个过期消息，超时无人消费（3）要投递的队列消息堆积满了，最早的消息可能成为死信如果该队列配置了dead-letter-exchange属性，指定了一个交换机
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2024-10-21 11:13:01
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Kafka消息队列安装与使用三. Kafka架构深入3.1 Kafka 工作流程及文件存储机制3.2 Kafka生产者3.2.1 分区策略3.2.2 数据可靠性保证3.2.3 Exactly Once 语义3.3 Kafka 消费者3.3.1 消费方式3.3.2 分区分配策略3.3.3 offset 的维护3.3.4 消费者组案例3.4 Kafka 高效读写数据3.5 Zookeeper 在 K
总览：储采用了分区(partition)，分段(LogSegment)和稀疏索引这几个手段来达到了高效性分区：话题分区分段：分区存储文件分段稀疏索引：以分段对应索引采用相对偏移量进行检索范围的缩小(如一个分区分为五段，每个分段都会对应一个索引文件.index,存储消息的相对偏移量和分区分段名称) 术语解析：Topic：主题Partition：分区Offset：偏移量Segme
一、死信的概念先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理解，一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到 queue 里了，consumer 从 queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。应用场景: 为了保证订单
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2024-10-08 14:04:23
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一. 工作流程 Kafka中消息是以topic进行分类的，Producer生产消息，Consumer消费消息，都是面向topic的。 Topic是逻辑上的改变，Partition是物理上的概念，每个Partition对应着一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据，topic=N*partition；partitinotallow=logProducer生产的数据会被不断
1. 死信1.1 死信的概念先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理解，一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到 queue 里了，consumer 从 queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。应用场景：
文章目录参考前言一 简介二 架构1 zookeeper在kafka集群中的作用1.1 Broker注册1.2 Topic注册1.3 生产者负载均衡1.4 消费者负载均衡1.5 分区与消费者的关系1.6 消息消费进度Offset 记录1.7 消费者注册2 kafka如何保证数据的可靠性和一致性3 kafka的数据丢失问题4 kafka的ISR机制5 kafka的数据存储结构5 kafka的Prod
线上问题及优化1、消息丢失情况：消息发送端： （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。大数据统计报表场景，对性能要求很高，对数据丢失不敏感的情况可以用这种。 （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一
在定义业务队列的时候，要考虑指定一个死信交换机，死信交换机可以和任何一个普通的队列进行绑定，实际上就是设置某个队列的属性，然后在业务队列出现死信的时候就会将数据发送到死信队列。进入死信队列的情况：消息被拒绝（basic.reject/ basic.nack）并且不再重新投递 requeue=false消息超期 (rabbitmq Time-To-Live -> messageProperti
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2024-07-01 09:54:30
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在说死信队列之前，我们先介绍下为什么需要用死信队列。如果想直接了解死信对接，直接跳入下文的"死信队列"部分即可。ack机制和requeue-rejected属性我们还是基于上篇《Spring Boot系列——7步集成RabbitMQ》的demo代码来说。在项目springboot-demo我们看到application.yaml文件部分配置内容如下...
listener:
type:
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2024-05-31 13:07:53
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背景假设你意气风发，要开发新一代的互联网应用，以期在互联网事业中一展宏图。借助云计算，很容易开发出如下原型系统：Web应用：部署在云服务器上，为个人电脑或者移动用户提供的访问体验。SQL数据库：为Web应用提供数据持久化以及数据查询。这套架构简洁而高效，很快便能够部署到百度云等云计算平台，以便快速推向市场。互联网不就是讲究小步快跑嘛！好景不长。随着用户的迅速增长，所有的访问都直接通过SQL数据库使
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2024-07-18 10:01:36
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定义Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。 使用消息队列的好处1）解耦允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。2）可恢复性系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理
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2024-02-10 20:34:22
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文章目录1. 消息可靠性2. 发送端如何保证高可用性2.1 ack参数解释2.2 ack详细流程参考 1. 消息可靠性什么是消息可靠性？就是如何确保消息一定能发送到服务器进行存储，并且发生宕机等异常场景，能够从备份数据中恢复。消息的可靠性需要从2个方面看待消息可靠性第一，发送端能否保证发送的消息是可靠的第二，接收端能否可靠的消费消息消息发送端： 通过ack机制，定义不同的策略。消息消费端： 如果
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2024-02-19 16:43:35
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SpringBoot整合SpringCloudStream3.1+版本的Kafka死信队列上一篇直通车SpringBoot整合SpringCloudStream3.1+版本Kafka实现死信队列步骤添加死信队列配置文件，添加对应channel通道绑定配置对应的channel位置添加重试配置结果配置文件Kafka基本配置（application-mq.yml）server:
port: 7105
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2024-06-28 15:48:46
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