报错内容： java.lang.IllegalStateException: Channel closed; cannot ack/nack 可能1，rabbitmq的配置文件需要设置 spring: rabbitmq: listener: direct: #手动确认 acknowledge-mod
原创
2022-06-13 08:53:03
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几个常用视图的说明：v$lock v$sqlarea v$session v$sesstat v$session_wait v$process v$transaction v$sort_usage v$sysstat 九个重要视图 1）v$lock给出了锁的信息，如type字段， user type locks有3种：TM，TX，UL，system type locks有多种，常见的有：MR，RT
1. 生产者如何保证数据不丢失ACK机制：当生产者将数据生产到Broker后，Broker给予一个ack确认响应。ack=0：生产者只管发送数据, 不关心不接收Broker给予的响应。ack=1：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broker端对应的Topic上对应分片上的主副本接收到消息后, 才认为发送成功了。ack=-1|ALL：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broke
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2024-04-07 15:13:58
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文章目录一、安装二、QA问答三、整合kafka四、总结 下文主要围绕以下几点进行展开： kafka能解决什么问题与Rocketmq对比常用概念介绍安装实操环境一、安装在介绍概念之前，我们先直接上手安装：访问官网进行下载，http://kafka.apache.org/downloads。Tips：若你的机器环境是Windows，则不建议安装最新版本的kafka，会出现各类未知问题，这里使用2.
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2024-10-10 13:55:48
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1. 前言属于一个比较小众的开源软件，很多资料不全，很麻烦，很多功能都是靠猜测，还有就是看官方提供的那几个插件，了解。2. 说明 上一小节的插件 文件 emq_plugin_wunaozai.erl 这个文件就是Hook钩子设计了，里面默认已经有了。比如在 on_client_connected这个函数下增加一行 io:format()打印，那么，对应每个mqtt客户端连接到服务器
上篇文章中，我们讲了工作队列轮询的分发模式，该模式无论有多少个消费者，不管每个消费者处理消息的效率，都会将所有消息平均的分发给每一个消费者，也就是说，大家最后各自消费的消息数量都是一样多的。由此也就引发我们今天要介绍的公平分发模式。消息应答（ACK） 消息丢失我们之前的所有代码，如果消息队列将消息分发给消费者，那么就会从队列中删除，如果在我们处理任务的过程中，处理失败或者服务器宕机，那么这条消息
现在有数学计算的接口和类ArithmeticCaculator 接口：package com.apress.springrecipes.aop;
public interface ArithmeticCaculator {
public double add(double a,double b);
public double sub(double a,double b);
public do
A. 核心概念Virtual Host：虚拟主机为 RabbitMQ 中的资源提供了逻辑分组与隔离资源：资源是虚拟主机中的实体，例如队列和交换机。不同虚拟主机中的同名实体是不同的资源## B. Rabbit 访问控制基本流程
当客户端尝试建立到 RabbitMQ 的连接时，必须指定虚拟主机和用户密码。如果用户密码正确，同时该用户在该虚拟主机配置过任何权限，则可以建立连接，否则拒绝连接。连接建立后，
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2024-10-28 21:52:14
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一、什么是MQ MQ全称为Message Queue,消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要
# Android MQTT 手动ack
MQTT（Message Queue Telemetry Transport）是一种轻量级的消息传输协议，常用于物联网和移动应用中。在Android开发中，我们经常会使用MQTT来实现设备间的通信。本文将介绍如何在Android应用中实现手动ack（确认收到消息）功能。
## MQTT 消息确认机制
在MQTT中，消息发布者通过将QoS（服务质量等级
原创
2024-02-18 07:05:53
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http://ifeve.com/java-atomic/
引言 Java从JDK1.5开始提供了java.util.concurrent.atomic包，方便程序员在多线程环境下，无锁的进行原子操作。原子变量的底层使用了处理器提供的原子指令，但是不同的CPU架构可能提供的原子指令不一样，也有可能需要某种形式的内部锁,所以该方法不能绝对保证线程不被阻塞。Atomic包介绍 在Atomic包里一共有
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2024-08-02 22:15:54
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本节将会介绍一下RabbitMQ与Spring的整合使用：spring-amqp和spring-rabbit，RabbitTemplate、MessageListener的使用介绍，如何发送消息，如何接收消息，如何设置消费者ack确认，如何添加confirm和return回调。。。。。。概述从事Java开发的小伙伴一般都离不了Spring框架吧，本节就介绍一下RabbitMQ与Spring的整合使
1 RocketMQ是以consumer group+queue来确认消息消费进度，通过gruop+offset来标记一个goroup在queue上消费进度，消费成功之后都会返回一个ack消息告之broker更新offset，但是RocketMQ并不是按一条一条消息来做ack，而是根据一次拉取批量来做消息ack如一次从broker拉去10条消息，就按照10条（不一定是10条，跟更新远程的消费进度定
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2024-02-29 12:34:23
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默认情况下 spring-boot-data-amqp 是自动ACK机制，就意味着 MQ 会在消息发送完毕后，自动帮我们去ACK，然后删除消息的信息。 这样依赖就存在这样一个问题： 如果消费者处理消息需要较长时间，最好的做法是消费端处理完之后手动去确认。 消费者：@Service("confirmListener")
public class ConfirmListener implements
一、SpringCloud就是这么简单 1.1为什么需要SpringCloud？前面也讲了，从分布式/微服务的角度而言：就是把我们一大的项目，分解成多个小的模块。这些小的模块组合起来，完成功能。举个可能不太恰当的例子(现实可能不会这么拆分，但意思到位就好了)：拆分出多个模块以后，就会出现各种各样的问题，而SpringCloud提供了一整套的解决方案！注：这些模块是独立成一个子系统的(不同
mq的ack主要是确认消息被消费者消费完成后通知服务器将队列里面的消息清除。而如果不配置Ack的话呢，我测试过他会自动的忽略，
原创
2023-05-29 10:19:51
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本文主要汇总了大数据常用组件zookeeper、kafka、flume的常用命令行操作Zookeeper常用命令操作命令行语法1）启动客户端[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh -server hadoop102:21812）显示所有操作命令[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 1] help查看节点信息1）查看
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2024-11-01 10:10:28
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概念性解读(Ack的灵活) 首先啊，有的人不是太理解这个Ack是什么，讲的接地气一点，其实就是一个通知，怎么说呢，当我监听消费者，正常情况下，不会出异常，但是如果是出现了异常，甚至是没有获取的异常，那是不是这条数据就会作废，但是我们肯定不希望这样的情况出现，我们想要的是，如
RocketMQ的事务投递这是阿里的分布式事务图： 1、A服务先发送个Half Message给Brock端，消息中携带 B服务 即将要+100元的信息。2、当A服务知道Half Message发送成功后，那么开始第3步执行本地事务。3、执行本地事务(会有三种情况1、执行成功。2、执行失败。3、网络等原因导致没有响应)4.1)、如果本地事务成功，那么Product像Brock服务器发送Commit
设计知识点ACK 重试机制原理死信队列（DLQ队列）几个问题消息重试是什么意思？Consumer 消费消息分为集群模式(Cluster）、广播模式（Broadcast），两种模式都会进行消息重试吗？消息重试的策略是什么？消息重试的延迟时间规则？什么叫死信队列？有什么特点？Msg加入死信队列的条件是什么？知识背景我们知道Consumer拉取消息、消费消息时分开的，分别由两个类去实现：拉取消息：Pul
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2024-06-05 09:29:12
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