背景 在kafka的消费者中,如果消费某条消息出错,会导致该条消息不会被ack,该消息会被不断的重试,阻塞该分区的其他消息的消费,因此,为了保证消息队列不被阻塞,在出现异常的情况下,我们一般还是会ack该条消息,再另外对失败的情况进行重试 目标 实现一个完善的重试逻辑,一般需要考虑一下几个因素: 重试的时间间隔 最大重试次数 是否会漏掉消息 实现 扔回队尾 在消息出错时,将消息扔回队尾 优点: 实现简单,没有别的依赖项 缺点: 无法控制重试时间间隔 基于数据库任务表的扫描方案 在数据库中增加一个

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

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

RocketMQ的消息重试包含了producer发送消息的重试和consumer消息消费的重试. producer发送消息重试 producer在发送消息的时候如果发送失败了,RocketMQ会自动重试. private SendResult sendDefaultImpl( Message msg, final CommunicationMode communicationMode, final SendCallback sendCallback, final long timeout ) t

说明 RocketMQ集群消费的时候,我们经常看到类似注释里面 (1,(2 的写法,已经有时候有同学没注意抛异常的情况就是(3 模拟的情况.那么这3种情况到底是怎么样的呢?你是否都了然于心呢?下面我们一起来看看吧,本文主要在讲解RocketMQ集群消费有些内容会提到但是不会深入讲解(以后有机会讲其他的). RocketMQ集群消费执行过程 虽然说是PushConsumer其实本质还是拉. 再跟进去 在继续跟进 Netty推荐使用addListener的方式来回调异步执行的结果.,关于opaque

RocketMQ重试机制 消息重试分为两种:Producer发送消息的重试 和 Consumer消息消费的重试. 一.Producer端重试 Producer端重试是指: Producer往MQ上发消息没有发送成功,比如网络原因导致生产者发送消息到MQ失败. 看一下代码: @Slf4j public class RocketMQTest { /** * 生产者组 */ private static String PRODUCE_RGROUP = "test_producer"; pub

本文图片和部分总结来自于参考资料,半原创,侵删 问题 Rocketmq 重试是否有超时问题,假如超时了如何解决,是重新发送消息呢?还是一直等待 假如某个 msg 进入了重试队列(%RETRY_XXX%),然后成功消费了 概述     文章介绍了RocketMQ 的重试机制和消息重试的机制. 定时任务 定时任务概述     rocketmq为定时任务创建一个单独的 topic ,而 rocketmq的定时任务是定的时间是分等级的,而不同等级对应topic内不同的队列,然后通过一个“执行定时任务的服

消息消费以组的的模式开展: 一个消费组内可以包含多个消费者,每一个消费组可订阅多个主题: 消费组之间有集群模式与广播模式两种消费模式:集群模式-主题下的同一条消息只允许被其中一个消费者消费.广播模式-主题下的同一条消息将被集群内的所有消费者消费一次.集群模式下消息队列负载机制遵循一个通用的思想:一个消息队列同一时间只允许被一个消息消费者消费,一个消费者可以消费多个消息队列. 消息服务器与消费者之间的消息传送也有两种方式 推模式,拉模式:拉模式-消费端主动发起啦消息请求.推模式-消息到达服务器后,

目录 消息存储 消息存储方式 非持久化 持久化 消息存储介质 消息存储与读写方式 消息存储结构 刷盘机制 同步刷盘 异步刷盘 小结 高可用 高可用实现 主从复制 负载均衡 消息重试 顺序消息重试 无序消息重试 死信队列 消息幂等 消息重复消费 消息幂等 消息存储 消息存储方式 非持久化 消息生成者发送消息到 MQ MQ 返回 ACK(Acknowledge Character)给生产者 MQ push 消息给对应的消费者 消息消费者返回 ACK 给 MQ 持久化 消息生成者发送消息到 MQ MQ

vivo 互联网服务器团队 - Li Kui 一.简介 1.1 RocketMQ 简介 RocketMQ是由阿里巴巴开源的分布式消息中间件,支持顺序消息.定时消息.自定义过滤器.负载均衡.pull/push消息等功能.RocketMQ主要由 Producer.Broker.Consumer .NameServer四部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息.NameServer充当名字路由服务,整体架构图如下所示: Producer:

上一讲[RocketMQ]消息的拉取 消息消费 当RocketMQ进行消息消费的时候,是通过ConsumeMessageConcurrentlyService的submitConsumeRequest方法,将消息提交到线程池中进行消费,具体的处理逻辑如下: 如果本次消息的个数小于等于批量消费的大小consumeBatchSize,构建消费请求ConsumeRequest,直接提交到线程池中进行消费即可 如果本次消息的个数大于批量消费的大小consumeBatchSize,说明需要分批进行提交,每

LinkedBlockingQueue: public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, Serializable 此队列按 FIFO(先进先出)排序元素.队列的头部 是在队列中时间最长的元素.队列的尾部 是在队列中时间最短的元素.新元素插入到队列的尾部,并且队列检索操作会获得位于队列头部的元素. 链接队列的吞吐量通常要高于基于数组的队列,

前言 很多同学想对CAP的机制以及用法等想有一个详细的了解,所以花了将近两周时间写了这份中文的CAP文档,对 CAP 还不知道的同学可以先看一下这篇文章. 本文档为 CAP 文献(Wiki),本文献同时提供中文和英文版本,英文版本目前还在翻译中,会放到Github Wiki 中. 目录 前言 1.Getting Started 1.1 介绍 1.2 应用场景 1.3 Quick Start 2.API接口 2.1 发布/发送 2.1.1 事务 2.2 订阅/消费 2.2.1 例外情况 3.配置

Confluent作为国际数据“流”处理技术领先者,提供实时数据处理解决方案,在市场上拥有大量企业客户,帮助企业轻松访问各类数据.DataPipeline作为国内首家原生支持Kafka解决方案的“iPaaS+AI”一站式大数据融合服务提供商,在零售.金融.互联网和制造等行业拥有着丰富实践经验和解决方案能力. 此次上海DataPipeline & Confluent Kafka Meetup,我们邀请到了Confluent流数据处理系统架构师和技术负责人王国璋.DataPipeline架构师吕鹏.

JAVA操作rocketmq: 1.导入rocketmq所需要的依赖: <dependency> <groupId>com.alibaba.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq-client</artifactId> <version>3.0.10</version> </dependency> <dependency> <groupId>com

阻塞队列:线程安全 按 FIFO(先进先出)排序元素.队列的头部 是在队列中时间最长的元素.队列的尾部 是在队列中时间最短的元素.新元素插入到队列的尾部,并且队列检索操作会获得位于队列头部的元素.链接队列的吞吐量通常要高于基于数组的队列,但是在大多数并发应用程序中,其可预知的性能要低. 注意: 1.必须要使用take()方法在获取的时候达成阻塞结果2.使用poll()方法将产生非阻塞效果 import java.util.concurrent.ExecutorService; import ja

一.简介 一个基于链接节点的无界线程安全队列.此队列按照 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序.队列的头部 是队列中时间最长的元素.队列的尾部 是队列中时间最短的元素.新的元素插入到队列的尾部,队列获取操作从队列头部获得元素.当多个线程共享访问一个公共 collection 时,ConcurrentLinkedQueue 是一个恰当的选择.此队列不允许使用 null 元素. offer和poll offer(E e)           将指定元素插入此队列的尾部. poll()       

出处:http://www.cnblogs.com/savorboard/p/cap-document.html 前言 很多同学想对CAP的机制以及用法等想有一个详细的了解,所以花了将近两周时间写了这份中文的CAP文档,对 CAP 还不知道的同学可以先看一下这篇文章. 本文档为 CAP 文献(Wiki),本文献同时提供中文和英文版本,英文版本目前还在翻译中,会放到Github Wiki 中. 目录 前言 1.Getting Started 1.1 介绍 1.2 应用场景 1.3 Quick St

原文地址:https://www.cnblogs.com/java-jun-world2099/articles/10165949.html ======================================================================== 在Java多线程应用中,队列的使用率很高,多数生产消费模型的首选数据结构就是队列.Java提供的线程安全的Queue可以分为阻塞队列和非阻塞队列,其中阻塞队列的典型例子是BlockingQueue,非阻塞队列的典

[转]分布式事务,EventBus 解决方案:CAP[中文文档] 最新文档地址:https://github.com/dotnetcore/CAP/wiki 前言 很多同学想对CAP的机制以及用法等想有一个详细的了解,所以花了将近两周时间写了这份中文的CAP文档,对 CAP 还不知道的同学可以先看一下这篇文章. 本文档为 CAP 文献(Wiki),本文献同时提供中文和英文版本,英文版本目前还在翻译中,会放到Github Wiki 中. 目录 前言 0 1.Getting Started 1 1.

介绍 > 基于4.5.2版本的源码 1. RocketMQ是从4.3.0版本开始支持事务消息的. 2. RocketMQ的消息队列能够保证生产端,执行数据和发送MQ消息事务一致性,而消费端的事务一致则有消费重试来补偿实现 3. 基于2PC思想来实现,增加一个补偿逻辑来处理二阶段超时或者失败的消息 名词解释 名词 解释 prepare消息 又名Half Message,半消息,标识该消息处于"暂时不能投递"状态,不会被Comsumer所消费,待服务端收到生成者对该消息的commit