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queue 4)接着临时征用10倍的机器来部署consumer,每一批consumer消

在日常工作中使用RabbitMQ偶尔会遇不可预料的情况导致的消息积压,一般出现消息积压基本上分为几种情况: 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,又或者消费者的速度已经被限制

#!/bin/bash QUE=`rabbitmqctl list_queues messages_ready name durable|grep -v "^Listing" |grep -v "^Timeout"` echo "$QUE" | while read line do ready=`echo "$line" | awk -F' ' '{print $1}'` name=`echo "$line"

前言 首先说一点,企业中最常用的实际上既不是RocketMQ,也不是Kafka,而是RabbitMQ. RocketMQ很强大,但主要是阿里推广自己的云产品而开源出来的一款消息队列,其实中小企业用RocketMQ的没有想象中那么多. 深层次的原因在于兔宝在中小企业普及更早,经受的考验也更久,很容易产生「回头客」,当初随RabbitMQ成长的一批人才如今大部分都已成为企业中的中坚骨干,技术选型亲睐RabbitMQ的几率就更高. 至于Kafka,主要还是用在大数据和日志采集方面,除了一些公司有特定的

最近运维跟我反馈我负责的应用服务线上监控到消费RabbitMQ消息队列过慢,目前只有20左右,监控平台会有消息积压的告警. 开发修改了一版应用服务的版本,提交给我做压测验证. 之前没有做过消息中间件的压测,网上找了一圈测试方法,并且和开发沟通,最终确认通过压测RabbitMQ event消息处理的接口来完成本次的压测验证. 压测脚本: import pika import multiprocessing as mp import time def main(counter): routing_k

文章目录 1. 事务机制2. Confirm模式2.1 生产者2.1.1 普通Confirm模式2.1.2 批量Confirm模式2.1.3 异步Confirm模式2.2 消费者3. 其他 消费者如何确保消息一定能够消费成功呢? 由于在前面工作队列模式里面我们了解了应答模式,所以我们可以很自信的回答如上题目. 通过应答形式,默认自动应答,可以修改为手动应答来保证消息消费成功. 其实应答形式就是 RabbitMQ 消息确认机制的一种体现,我们再来看看问题的产生背景: 生产者发送消息出去之后,不知道

1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多.线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕.这个肯定不行.一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条. 所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来. 解决方案:" 这种时候只能操作临时扩容,以更快的速

 http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/19563091 RabbitMQ消息队列(一): Detailed Introduction 详细介绍 标签: 消息队列Message QueueRabbitMQ模块间通信系统内部通信 2014-02-20 20:13 79011人阅读 评论(11) 收藏 举报  分类: 架构探索(36)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   1. 历史 RabbitMQ是

1. 历史 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanced Message Queue )的开源实现.AMQP 的出现其实也是应了广大人民群众的需求,虽然在同步消息通讯的世界里有很多公开标准(如 COBAR的 IIOP ,或者是 SOAP 等),但是在异步消息处理中却不是这样,只有大企业有一些商业实现(如微软的 MSMQ ,IBM 的 Websphere MQ 等),因此,在 2006 年的 6 月,Cisco .Redhat.iMatix 等联合制定了 AMQP 的公开标

在前面的文章中提到了queue和consumer之间的消息确认机制:通过设置ack.那么Publisher能不到知道他post的Message有没有到达queue,甚至更近一步,是否被某个Consumer处理呢?毕竟对于一些非常重要的数据,可能Publisher需要确认某个消息已经被正确处理. 在我们的系统中,我们没有是实现这种确认,也就是说,不管Message是否被Consume了,Publisher不会去care.他只是将自己的状态publish给上层,由上层的逻辑去处理.如果Message

在云计算环境中,很多时候需要用它其他机器的计算资源,我们有可能会在接收到Message进行处理时,会把一部分计算任务分配到其他节点来完成.那么,RabbitMQ如何使用RPC呢?在本篇文章中,我们将会通过其它节点求来斐波纳契完成示例. 1. 客户端接口 Client interface 为了展示一个RPC服务是如何使用的,我们将创建一段很简单的客户端class. 它将会向外提供名字为call的函数,这个call会发送RPC请求并且阻塞知道收到RPC运算的结果.代码如下: fibonacci_rp

在上篇文章RabbitMQ消息队列(五):Routing 消息路由 中,我们实现了一个简单的日志系统.Consumer可以监听不同severity的log.但是,这也是它之所以叫做简单日志系统的原因,因为是仅仅能够通过severity设定.不支持更多的标准. 比如syslog unix的日志工具,它可以通过severity (info/warn/crit...) 和模块(auth/cron/kern...).这可能更是我们想要的:我们可以仅仅需要cron模块的log. 为了实现类似的功能,我们需

上篇文章中,我们把每个Message都是deliver到某个Consumer.在这篇文章中,我们将会将同一个Message deliver到多个Consumer中.这个模式也被成为 "publish / subscribe".    这篇文章中,我们将创建一个日志系统,它包含两个部分:第一个部分是发出log(Producer),第二个部分接收到并打印(Consumer). 我们将构建两个Consumer,第一个将log写到物理磁盘上:第二个将log输出的屏幕. 1. Exchanges

rabbitmq 消息持久化 2016-02-18 11:19 224人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 综合(15)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 二: 任务分发 &消息持久化   启用多个接收端的时候如果某一个receive 关闭要保证消息有反馈是否收到   send端 #-*- coding: UTF-8 -*-import pikacred = pika.PlainCredentials('zxl','pwd') #账号密码params = pika.Co

RabbitMQ消息队列应用 消息通信组件Net分布式系统的核心中间件之一,应用与系统高并发,各个组件之间解耦的依赖的场景.本框架采用消息队列中间件主要应用于两方面:一是解决部分高并发的业务处理:二是通过消息队列传输系统日志.目前业界使用较多的消息队列组件有RabbitMQ.ActiveMQ.MSMQ.kafka.zeroMQ等,本文对系统架构之MQ Component诠释,并采用RabbitMQ作为消息队列中间件. 图1- 消息队列组件示意图 一.RabbitMQ介绍 RabbitMQ是一款基

上篇文章中,我们把每个Message都是deliver到某个Consumer.在这篇文章中,我们将会将同一个Message deliver到多个Consumer中.这个模式也被成为 "publish / subscribe".    这篇文章中,我们将创建一个日志系统,它包含两个部分:第一个部分是发出log(Producer),第二个部分接收到并打印(Consumer). 我们将构建两个Consumer,第一个将log写到物理磁盘上:第二个将log输出的屏幕. 1. Exchanges

在前面的文章中提到了queue和consumer之间的消息确认机制:通过设置ack.那么Publisher能不到知道他post的Message有没有到达queue,甚至更近一步,是否被某个Consumer处理呢?毕竟对于一些非常重要的数据,可能Publisher需要确认某个消息已经被正确处理. 在我们的系统中,我们没有是实现这种确认,也就是说,不管Message是否被Consume了,Publisher不会去care.他只是将自己的状态publish给上层,由上层的逻辑去处理.如果Message

在使用RabbitMQ之前,需要了解RabbitMQ的工作原理. RabbitMQ的工作原理 RabbitMQ是消息代理.从本质上说,它接受来自生产者的信息,并将它们传递给消费者.在两者之间,它可以根据你给它的路由,缓冲规则进行传递消息. 示例图 RabbitMQ的术语解释 生产者:生产消息,发送消息.类似工厂. 消费者:接受消息,使用消息.类似顾客. 队列:存储消息.类似仓库.中转站.队列可以存储很多的消息,因为它基本上是一个无限制的缓冲区,前提是你的机器有足够的存储空间.多个生产者可以将消息

RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanved Message Queue)的开源实现,是实现消息队列应用的一个中间件,消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题.实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构.是大型分布式系统不可缺少的中间件.EasyNetQ则是基于官方.NET组件RabbitMQ.Client 的又一层封装,使用起来更加方便.本篇随笔主要大概介绍下RabbitMQ的基础知识和环境的准备,以及使用EasyNetQ的相关

首先是关于flume的基础介绍 组件名称 功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,运行在一个独立线程. Channel通道 连接 sources 和 sinks ,这个有点像一个队列. Events事件 传输的基本数据负

        在云计算环境中,很多时候需要用它其他机器的计算资源,我们有可能会在接收到Message进行处理时,会把一部分计算任务分配到其他节点来完成.那么,RabbitMQ如何使用RPC呢?在本篇文章中,我们将会通过其它节点求来斐波纳契完成示例. 1. 客户端接口 Client interface 为了展示一个RPC服务是如何使用的,我们将创建一段很简单的客户端class. 它将会向外提供名字为call的函数,这个call会发送RPC请求并且阻塞知道收到RPC运算的结果.代码如下: fibo