1，简单模式工作的流程:当生产者生产消息后,将消息发往队列.当队列中有消息时,消费者会实时的监听队列中的消息.如果有消息则会执行消息2，工作模式 默认的传统队列是为均摊消费，存在不公平性；如果每个消费者速度不一样的情况下，均摊消费是不公平的，应该是能者多劳。采用工作队列在通道中只需要设置basicQos为
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2024-04-13 17:11:23
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目录1.说一下mq的工作模式，分别有什么特点，还有说一下mq的交换机有哪几种2.说一下消息的重复消费跟解决方法3.说一下怎么确保消息不会丢失4.说一下消息的顺序消费问题5.说一下消息的堆积问题，怎么处理6.说一下mq的过期时间7.说一下死信队列8.在系统中用到mq的是哪一些场景9.你的延迟订单是怎么实现的1.说一下mq的工作模式，分别有什么特点，还有说一下mq的交换机有哪几种mq的工作模式主要有五
一.前言在上一篇文章中介绍了rabbitmq通过集群以及镜像队列的相关机制避免了broker的单点故障。但是有没有想过一个问题，如果消息的生产者比较多，或者发送消息的频率很快，或者消费者消费消息的速度很慢，是不是就会导致消息积压，但是内存或者磁盘空间是有限的啊，消息不断的积压，最后不会导致内存或者磁盘被撑爆么？本篇文章主要是针对这个问题，看看rabbitmq是如何处理的做一个学习分享。总体而言，r
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2024-07-05 23:38:19
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RabbitMQ如何解决消息积压问题消费者消费消息的速度赶不上生产速度，这总问题主要是业务逻辑没设计好消费者和生产者之间的平衡，需要改业务流程或逻辑已保证消费度跟上生产消息的速，譬如增加消费者的数量等。消费者出现异常，导致一直无法接收新的消息，这种问题需要排查消费的逻辑是不是又问题，需要优化程序。除了上面的者两种问题，还有一些其他情况会导致消息积压，譬如一些系统是无法预计成产消息的速度和频率，又或
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2024-04-19 22:11:25
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Rabbitmq消息积压问题三丰soft张三丰上千万条消息在mq里积压了几个小时了还没解决1）先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有cnosumer都停掉2）新建一个topic，partition是原来的10倍，临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量3）然后写一个临时的分发数据的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询
原创
2021-01-25 20:47:23
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上千万条消息在mq里积压了几个小时了还没解决1）先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有cnosumer都停掉2）新建一个topic，partition是原来的10倍，临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量3）然后写一个临时的分发数据的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询写入临时建立好的10倍数量的queue4）接着
原创
2022-11-08 18:09:14
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了解一些 RabbitMQ 的实现原理也是很有必要的，它可以让你在遇到问题时能透过现象看本质。比如一个队列的内部存 储其实是由5个子队列来流转运作的，队列中的消息可以有4种不同的状态等，通过这些可以明白在使用 RabbitMQ 时尽量不要有过多的消息堆积，不然会影响整体服务的性能。存储机制RabbitMQ消息有两种类型：持久化消息和非持久化消息。这两种消息都会被写入磁盘。持久化消息在到达队列时写入
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2024-09-24 07:56:30
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为了保证我们自己系统高可用，我们必须作出更好完善措施，保证系统的稳定性。不能让我们的RabbitMq消息丢失。一.消息持久化：RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面，如果不特别声明设置，消息不会持久化保存到硬盘上面的，如果节点重启或者意外crash掉，消息就会丢失。需要做到消息持久化，以下三个条件缺一不可。Exchange设置持久化： channel.exchangeDeclare(excha
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2024-09-24 07:59:45
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面试题如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？面试官心理分析你看这问法，其实本质针对的场景，都是说，可能你的消费端出了问题，不消费了；或者消费的速度极其慢。接着就坑爹了，可能你的消息队列集群的磁盘都快写满了，都没人消费，这个时候怎么办？或者是这整个就积压了几个小时，你这个时候怎么办？或者是你积压的时间太长了，导致比如 Rabbi
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2024-06-28 10:50:34
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RabbitMQ和kafka类似，也是一个消息服务。RabbitMQ是轻量级的，易于部署在内部和云端。RabbitMQ支持多种消息协议，可以部署在分布式集群中，能够满足高规模，高可用性要求。RabbitMQ也是很多企业首选的消息服务，新霸哥注意到了RabbitMQ可在许多操作系统和云环境中运行，并为大多数流行语言提供了广泛的开发工具。非常方便接入，有很详细的文档介绍，下面新霸哥就简单的总结一下
## 如何实现Spring Boot RabbitMQ消息积压
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建RabbitMQ连接) --> B(创建消息队列)
B --> C(发送消息)
C --> D(消费消息)
```
### 2. 步骤及代码示例
#### 步骤1：创建RabbitMQ连接
首先需要在`application
原创
2024-05-05 05:32:04
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消息队列消息队列（Message Queue，简称MQ），从字面意思上看，本质是个队列，FIFO先入先出，只不过队列中存放的内容是message而已常见的消息队列RabbitMq ActiveMq ZeroMq kafka等；为什么使用RabbitMq?RabbitMQ是一个实现了AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）高级消息队列协议的消息队列服务，用Erl
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2024-06-07 11:50:38
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1.观察消费者延迟消息堆积情况 2.查看单条消息的处理时间，查看启动的实例数，预估下每秒处理数据量 3.适当增加broker的读写队列数，防止，某一broker单条消息堆积引起队列消息总体延迟的情况 4.增加服务实例数量，提高消费能力 5.参数解释：Topic配置中perm的含义？ 设置该 Topic 的读写模式 6.扩展：划个重点：RocketMQ是按照队列进行消息负载的，如果consumer中
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2024-04-03 20:00:00
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1、场景：上千万条消息在mq里积压了几个小时了还没解决 2、解决： 1）先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有cnosumer都停掉2）新建一个topic，partition是原来的10倍，临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量3）然后写一个临时的分发数据的consum
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2019-02-21 10:53:00
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目录消费方法Basic.GetBasic.Consume对比消费性能优化1、no-ack2、预取3、事务拒绝消息Basic.RejectBasic.Nack死信交换器（DLX）控制队列临时队列永久队列队列设置参数消费方法Basic.Get每次接收消息必须发送一次请求有消息可用，RabbitMQ返回Basic.GetOk以及消息无消息可用，RabbitMQ返回Basic.GetEmpty 应用程序需
Reday消息积压处理方法登陆到MQ管理控制台，“Overview”--查看“Ready ”,查看消息数是否在不断上涨，处理方法 请选择Queues，查找Reday的Queues,并点击这个Queues ，查看consumers是否存在，如果出现以下情况，联系业务方，通知业务方检查客户端的重连机制，如果需要清除Reday消息，请选择：Purge，点：Purge
原创
精选
2022-07-13 19:20:45
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在第一篇教程中，我们已经写了一个从已知队列中发送和获取消息的程序。在这篇教程中，我们将创建一个工作队列（Work Queue），它会发送一些耗时的任务给多个工作者（Worker）。工作队列（又称：任务队列——Task Queues）是为了避免等待一些占用大量资源、时间的操作。当我们把任务（Task）当作消息发送到队列中，一个运行在后台的工作者（worker）进程就会取出任务然后处理。当你运行多个工
目录1. 如何实现消息最终一致性事物2. 编辑pom.xml配置文件3. 编辑application.yml配置文件4. 添加事务状态表5. Rocketmq 中添加 Topic6. 发送消息6.1 使用RocketMQTemplate对象发送消息7. 执行本地事物7.1 事物执行方法7.2 事物状态回查添加TxMapper实现查询, 事物状态表实现事物状态回查:8. 接收消息8.1 pom.x
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2024-07-09 20:50:28
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1. 背景 最近一直再做一些系统上的压测，并对一些问题做了优化，从这些里面收获了一些很多好的优化经验，后续的文章都会以这方面为主。这次打压的过程中收获比较的大的是，对RocketMq的一些优化。最开始我们公司使用的是RabbitMq,在一些流量高峰的场景下，发现队列堆积比较严重，导致RabbitMq挂了。为了应对这个场景，最终我们引入了阿里云的RocketMq，RocketMq可以处理可以处理很多
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2024-07-18 14:59:17
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目录一.广播模式和集群模式的不同二.延迟拉取三.消费者延迟拉取消息的原因四.增加消费者后是如何分配MessageQueue(引出负载策略)一.广播模式和集群模式的不同首先我们要强调一下。在广播模式（每条消息需要被消费者组中的每个消费者处理，也就是说消费者组内的每隔消费者都会收到订阅Topic的全量消息因此即使扩充消费者的数量也无法提升消费者能力） 在集群模式下（也就是消息被消费者组中的任
