1. 概述 老话说的好:出错不怕,怕的是出了错,却不去改正.如果屡次出错,无法改对,就先记下了,然后找援军解决. 言归正传,今天来聊一下 Stream 组件的 出错重试 和 死信队列. RabbitMQ 镜像模式集群的搭建,可参见我的另一篇文章<RabbitMQ 3.9.7 镜像模式集群的搭建>(https://www.cnblogs.com/w84422/p/15356202.html) 在早期的 SpringCloud 版本中常使用 @Input.@Output.@EnableBindin

什么是消息驱动? SpringCloud Stream消息驱动可以简化开发人员对消息中间件的使用复杂度,让系统开发人员更多尽力专注与核心业务逻辑的开发.SpringCloud Stream基于SpringBoot实现,自动配置化的功能可以帮助我们快速上手学习,类似与我们之前学习的orm框架,可以平滑的切换多种不同的数据库. 目前SpringCloud Stream 目前只支持 rabbitMQ和kafka 消息驱动原理 绑定器 通过定义绑定器作为中间层,实现了应用程序与消息中间件细节之间的隔离.

官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架. 应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream 中binder 交互,通过我们配置来 binding ,而 Spring Cloud Stream 的 binder 负责与消息中间件交互.所以,我们只需要搞清楚如何与 Spring Cloud Stream 交互就可以方便使用消息驱动的方式. 通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息

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

SpringCloud Stream SpringCloud Config SpringCloud Gatewa SpringCloud Hystrix SpringCloud 第一部分 文章目录 SpringCloud Stream MQ相关术语 相关注解 重复消费问题 消息持久化 技术兴起的原因:为了解决系统中不同中间件的适配问题,出现了cloud stream,采用适配绑定的方式,自动给不同的MQ之间进行切换. 屏蔽底层消息中间件的差异,降低切换成本,统一消息的编程模型. 官方定义Spri

1. 消息驱动概述 1.1 是什么 在实际应用中有很多消息中间件,比如现在企业里常用的有ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka等,学习所有这些消息中间件无疑需要大量时间经历成本,那有没有一种技术,使我们不再需要关注具体的消息中间件的细节,而只需要用一种适配绑定的方式,自动的在各种消息中间件内切换呢?消息驱动就是这样的技术,它能 屏蔽底层消息中间件的差异,降低切换成本,统一消息的编程模型. SpringCloud Stream是一个构件消息驱动微服务的框架.应用程序通过i

https://blog.csdn.net/m0_37867405/article/details/80793601 四.docker中使用rabbitmq 1. 搭建和启动 使用地址:rabbitmq docker #1. 拉去rabbitmq的镜像 docker pull hub.c.163.com/library/rabbitmq:3.6.11-management #2. 由于rabbitmq远程访问是不允许guest的,所以启动时候需要设置一个用户名和密码 docker run -d

百度上查的大部分都是一些很简单的单消费者或者单生产者的例子,并且多是同一个服务器的配置,本文的例子为多服务器配置下的消费生产和消费者配置. 参考资料:https://docs.spring.io/spring-cloud-stream/docs/Elmhurst.RELEASE/reference/htmlsingle/#_binder_implementations 1.POM引入spring-cloud-starter-stream-rabbit <dependency> <grou

项目名称:布控预警 水平拆分出来的项目,作为一个单独的可以对外提供服务的项目 项目设计:springcloud,可以集成各个不同平台的一个作为对外提供的微服务项目 项目功能:实现各个平台和本平台之间的布控(对人员和摄像头进行和厂商对接可以进行实时抓拍)和预警(厂商抓拍到之后实时通知给本平台)业务. 先说明一下我的kafka在项目中的应用场景: 由于有多个平台对接本平台,中间有一些消息机制,比如摄像头抓拍到某个人员之后会由视频厂商进行通知到本平台,然后本平台根据业务来源和平台来源分别组建不同的消息

目录: 什么是SpringCloud Stream 如何使用SpringCloud Stream 消息分流 什么是SpringCloud Stream: SpringCloud Stream是一个用于构建消息驱动的微服务应用框架.它通过注入,输入.输出通道来与外界通信:因此它很容易实现消息的中转,并且在更换消息中间件的时候不需要该代码,仅需要修改配置即可.支持的消息中间件如RabbitMQ.Kafka等等. 如何使用SpringCloud Stream(以RabbitMQ为例): 1.增加mav

1.什么是消息驱动 SpringCloud Stream消息驱动可以简化开发人员对消息中间件的使用复杂度,让系统开发人员更多尽力专注与核心业务逻辑的开发.SpringCloud Stream基于SpringBoot实现,自动配置化的功能可以帮助我们快速上手学习,类似与我们之前学习的hibernate框架一样,可以不用改sql语句,也可以切换不同的数据库,SpringCloud Stream 目前只支持 rabbitMQ和kafka . rabbitMQ.kafka 重点:SpringCloud

上回说到使用 Redis 的 List 实现消息队列有很多局限性,比如: 没有良好的 ACK 机制: 没有 ConsumerGroup 消费组概念: 消息堆积. List 是线性结构,想要查询指定数据需要遍历整个列表: Stream 是 Redis 5.0 引入的一种专门为消息队列设计的数据类型,Stream 是一个包含 0 个或者多个元素的有序队列,这些元素根据 ID 的大小进行有序排列. 它实现了大部分消息队列的功能: 消息 ID 系列化生成: 消息遍历: 消息的阻塞和非阻塞读: Consu

一.延时队列 1. 简介 TimingWheel是kafka时间轮的实现,内部包含了⼀个TimerTaskList数组,每个数组包含了⼀些链表组成的TimerTaskEntry事件,每个TimerTaskList表示时间轮的某⼀格,这⼀格的时间跨度为tickMs,同⼀个TimerTaskList中的事件都是相差在⼀个tickMs跨度内的,整个时间轮的时间跨度为interval = tickMs * wheelSize,该时间轮能处理的时间范围在cuurentTime到currentTime +

消息队列(Message Queue) 软件下载 软件下载 MQ_Blog Dubbo远程调用的性能问题 Dubbo调用在微服务项目中普遍存在 这些Dubbo调用都是同步的 "同步"指:A(消费者)调用B(生产者)的服务A在发起调用后,在B返回之前只能等待 直到B返回结果后A才能运行 Dubbo消费者发送调用后进入阻塞状态,这个状态表示改线程仍占用内存资源,但是什么动作都不做 如果生产者运行耗时较久,消费者就一直等待,如果消费者利用这个时间,那么可以处理更多请求,业务整体效率 实际情况

前言 在业务开发过程中,我们常常需要做一些定时任务,这些任务一般用来做监控或者清理任务,比如在订单的业务场景中,用户在创建订单后一段时间内,没有完成支付,系统将自动取消该订单,并将库存返回到商品中,又比如在微信中,用户发出红包24小时后,需要对红包进行检查,是否已领取完成,如未领取完成,将剩余金额退回到发送者钱包中,同时销毁该红包. 在项目初始阶段,或者是一些小型的项目中,常常采用定时轮询的方法进行检查,但是我们都知道,定时轮询将给数据库带来不小的压力,而且定时间隔无法进行动态调整,特别是一个系

基于队列和基于消息的TTL TTL是time to live 的简称,顾名思义指的是消息的存活时间.rabbitMq可以从两种维度设置消息过期时间,分别是队列和消息本身. 队列消息过期时间-Per-Queue Message TTL: 通过设置队列的x-message-ttl参数来设置指定队列上消息的存活时间,其值是一个非负整数,单位为微秒.不同队列的过期时间互相之间没有影响,即使是对于同一条消息.队列中的消息存在队列中的时间超过过期时间则成为死信. 死信交换机DLX 队列中的消息在以下三种情况

日志消息 日志队列可以保存你操作过的消息的备份.它的好处是,一但发现前面的操作失败,可以从日志队列中重新创建出原先的消息对象,然后再进行操作. 例如,向远方发送一个消息对象,然后对方返回一个失败的确认.我们可以从失败确认消息中提取出一个和开始发送的消息相关的ID值,然后根据提出的ID值从日志队列中找到发送的消息, 重新创建一个消息对象,并再次发送.在.net中,我们使用 ReceiveByCorrelationID 或 PeekByCorrelationID 方法根据 CorrelationD 

在前面的文章中,我们已经成功的使用Zipkin收集了项目的调用链日志.但是呢,由于我们收集链路信息时采用的是http请求方式收集的,而且链路信息没有进行保存,ZipkinServer一旦重启后就会所有信息都会消失了.基于性能的考虑,我们可以对它进行改造,使用SpringCloud Stream进行消息传递,使用Elasticsearch进行消息的存储. 参考文章 Zipkin全链路监控 SpringCloud-Stream整合RabbitMQ 改造ZipkinServer 1. 增加依赖 123

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: simple simple: acknowledge-mode: auto c

package com.hs.services.config; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.springframework.amqp.core.Binding; import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder; import org.springframework.amqp.core.DirectExchange; import org.springf