消息处理问题 在从Kafka主题接收消息之后立即处理消息的消费者的实现非常简单.不幸的是,现实要复杂得多,并且由于各种原因,消息处理可能会失败.其中一些原因是永久性问题,例如数据库约束失败或消息格式无效.其他,如消息处理中涉及的依赖系统的临时不可用,可以在将来解决.在这些情况下,重试消息处理可能是一种有效的解决方案. 非阻塞重试逻辑 在像Kafka这样的流媒体系统中,我们不能跳过消息并在以后回复它们.一旦我们移动当前消息中指向Kafka的指针,我们就无法返回.为简单起见,我们假设消息偏移在成功的

之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题,比如: 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊,当消息消费失败之后该如何处理的几种方式.不过不论哪种方式,都需要与具体业务结合,解决不同业务场景可能出现的问题. 今天第一节,介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案:重试! 应用场景 依然要明确一点,任何解决方案都要结合具体的业务实现来确定,不要有了锤子看什么问题都是钉子.那么重试可以解决什么问题呢?由

应用场景 之前我们已经通过<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>一文介绍了Spring Cloud Stream默认的消息重试功能.本文将介绍RabbitMQ的binder提供的另外一种重试功能:重新入队. 动手试试 准备一个会消费失败的例子,可以直接沿用前文的工程,也可以新建一个,然后创建如下代码的逻辑: @EnableBinding(TestApplication.TestTopic.class) @SpringBootApplication pub

应用场景 前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略: 自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成功率. 自定义错误处理逻辑:如果业务上,消息处理失败之后有明确的降级逻辑可以弥补的,可以采用这种方式,但是2.0.x版本有Bug,2.1.x版本修复. 那么如果代码本身存在逻辑错误,无论重试多少次都不可能成功,也没有具体的降级业务逻辑,之前在深入思考中讨论过,可以通过日志,或者降级逻辑记录的方式把错

应用场景 上一篇<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>介绍了默认就会生效的消息重试功能.对于一些因环境原因.网络抖动等不稳定因素引发的问题可以起到比较好的作用.但是对于诸如代码本身存在的逻辑错误等,无论重试多少次都不可能成功的问题,是无法修复的.对于这样的情况,前文中说了可以利用日志记录消息内容,配合告警来做补救,但是很显然,这样做非常原始,并且太过笨拙,处理复杂度过高.所以,我们需要需求更好的办法,本文将介绍针对该类问题的一种处理方法:自定义错误处理逻

消息中间件—RocketMQ消息消费(一) 消息中间件—RocketMQ消息消费(二)(push模式实现) 消息中间件—RocketMQ消息消费(三)(消息消费重试) MQ中Pull和Push的两种消费方式 Push方式 由消息中间件(MQ消息服务器代理)主动地将消息推送给消费者:采用Push方式,可以尽可能实时地将消息发送给消费者进行消费.但是,在消费者的处理消息的能力较弱的时候(比如,消费者端的业务系统处理一条消息的流程比较复杂,其中的调用链路比较多导致消费时间比较久.概括起来地说就是“慢消

前言:实际项目中经常遇到消息消费失败了,要进行消息的重发.比如支付消息消费失败后,要分不同时间段进行N次的消息重发提醒. 本文模拟场景 当金额少于100时,消息消费成功 当金额大于100,小于200时,会进行3次重发,第一次1秒:第二次2秒:第三次3秒. 当金额大于200时,消息消费失败,会进行5次重发,第一次1秒:第二次2秒:第三次3秒:第四次4秒:第五次5秒.重试五次后,消息自动进入死信队列,在死信队列存活60秒后消失. 代码实例 特别注意代码与配置文件中的注释,各个使用说明都已经详细写在配

事故背景: 我们公司与合作方公司有个消息同步的需求,合作方是消息生产者,我们是消息消费者,他们通过kafka给我们推送消息,我们实时接收,然后进行后续业务处理.昨天上午,发现他们推送过来的广场门店信息我们都没有消费,导致我们系统和他们系统数据不一致,从而导致无法提单,无法出报表(报表有误)等各种问题 排查过程: (1)因为coco身体不适,上午请假去医院了,所以这个问题就转给我们team的专门运维的同事了,电话大概给他说明了代码路径,可惜,半天下来仍然无果,看着微信群里他发的消息,我有点抓狂,根

写入报错如些: -- ::24.166 [elasticsearch[_client_][listener][T#1]] INFO com.mobanker.framework.es.ElasticsearchBulkTools - id=11749,failureMessage=failure in bulk execution: 1.修改elasticsearch配置文件elasticsearch.yml,更改线程池相关配置: thread_pool.bulk.size: thread_po

本文主要分享下Spring Boot和Spring Kafka如何配置整合,实现发送和接收来自Spring Kafka的消息. 先前我已经分享了Kafka的基本介绍与集群环境搭建方法.关于Kafka的介绍请阅读Apache Kafka简介与安装(一),关于Kafka安装请阅读Apache Kafka安装,关于Kafka集群环境搭建请阅读Apache Kafka集群环境搭建 .这里关于服务器环境搭建不在赘述. Spring Kafka整合Spring Boot创建生产者客户端案例 创建一个kafk

每天学习一点点 编程PDF电子书.视频教程免费下载:http://www.shitanlife.com/code 创建一个kafka-producer-master的maven工程.整个项目结构如下: Maven的依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="

Rabbitmq 重消费处理 一 处理流程图: 业务交换机:正常接收发送者,发送过来的消息,交换机类型topic AE交换机: 当业务交换机无法根据指定的routingkey去路由到队列的时候,会全部发送到AE交换机.发送到此队列的消息属于,业务垃圾消息,或者攻击消息类型,交换机类型fanout 死信交换机:用于处理消费者,消费失败回退的消息,根据死信交换机的routingkey发送到死信队列,交换机类型 topic EXAMPLE: 业务routingkey: hello/task_queue

在https://www.cnblogs.com/lccsblog/p/12249265.html中,PullMessageService负责对消息队列进行消息拉取,从远端服务器拉取消息后将消息存入ProcessQueue消息队列处理队列中,然后调用ConsumeMessageService#submitConsumeRequest方法进行消息消费,使用线程池来消费消息,确保了消息拉取于消息消费的解偶. public interface ConsumeMessageService { void

参考网址: https://blog.csdn.net/lansetiankong12/article/details/54946641 1.新建Maven项目-KafkaMaven ->点击next按钮 ->点击next按钮 ->点击finish按钮,项目新建成功 2.生产者配置文件:kafka-producer.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns=&qu

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,

在一个月黑风高的夜晚,突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警,梦中惊醒啊,马上起来排查日志. 问题现象:消费请求卡死在查找Coordinator Coordinator为何物?Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员,负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance.Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Coordinator,随后才能join Group,获取对应的topic partition进行消费. 那如何

接上文的集群模式,监听器返回RECONSUME_LATER,需要将将这些消息发送给Broker延迟消息.如果发送ack消息失败,将延迟5s后提交线程池进行消费. 入口:ConsumeMessageConcurrentlyService#sendMessageBack 命令编码:RequestCode.CONSUMER_SEND_MSG_BACK: MQClientAPIImpl#consumerSendMessageBack: public void consumerSendMessageBac

在遇到与第三方系统做对接时,MQ无疑是非常好的解决方案(解耦.异步).但是如果引入MQ组件,随之要考虑的问题就变多了,如何保证MQ消息能够正常被业务消费.所以引入MQ消费失败情况下,自动重试功能是非常重要的.这里不过细讲MQ有哪些原因会导致失败. MQ重试,网上有方案一般采用的是,本地消息表+定时任务,不清楚的可以自行了解下. 我这里提供一种另外的思路,供大家参考.方案实现在RabbitMQ(安装延迟队列插件)+.NET CORE 3.1 设计思路为: 内置一个专门做重试的队列,这个队列是一个延

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks

kafka消费失败 搞半天是路径错误,但是不会报错 改为 job 就对了

1. 引言 默认情况下,Spring批处理作业在执行过程中出现任何错误都会失败.然而有些时候,为了提高应用程序的弹性,我们就需要处理这类间歇性的故障. 在这篇短文中,我们就来一起探讨 如何在Spring批处理框架中配置重试逻辑. 2. 简单举例 假设有一个批处理作业,它读取一个CSV文件作为输入: username, userid, transaction_date, transaction_amount sammy, 1234, 31/10/2015, 10000 john, 9999, 3/