分布式事务--消息发送一致性的异常流程处理
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SpringBoot整合RabbitMQ之典型应用场景实战二
实战前言RabbitMQ 作为目前应用相当广泛的消息中间件,在企业级应用、微服务应用中充当着重要的角色。特别是在一些典型的应用场景以及业务模块中具有重要的作用,比如业务服务模块解耦、异步通信、高并发限流、超时业务、数据延迟处理等。上篇博文我介绍分享了RabbitMQ在业务服务模块异步解耦以及通信的实战业务场景,感兴趣童鞋可以前往观看:https://www.roncoo.com/article/detail/134309 这边博文我们继续介绍分享RabbitMQ消息确认机制以及并发量的配置,并介绍分享其在高并发系统场景下的实战! RabbitMQ 实战:并发量配置与消息确认机制 实战背景 对于消息模型中的 listener 而言,默认情况下是“单消费实例”的配置,即“一个 listener 对应一个消费者”,这种配置对于上面所讲的“异步记录用户操作日志”、“异步发送邮件”等并发量不高的场景下是适用的。但是在对于秒杀系统、商城抢单等场景下可能会显得很吃力! 我们都知道,秒杀系统跟商城抢单均有一个共同的明显的特征,即在某个时刻会有成百上千万的请求到达我们的接口,即瞬间这股巨大的流量将涌入我...
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生产环境消息队列ActiveMQ的数据积压优化过程【转】
1 概述 最近生产环境的消息通知队列发生了大量的数据积压问题,从而影响到整个平台商户的交易无法正常进行,最后只能通过临时关闭交易量较大的商户来缓解消息队列积压的问题,经线上数据分析,我们的消息队列在面对交易突发洪峰的情况下无法快速的消费并处理队列中的数据,考虑到后续还会出现各种交易量突发状况,以下为针对消息队列(ActiveMQ)的优化过程。 2 消息队列通信图 3 问题定位与分析 3.1 消息通知数据为什么会被积压? 分析:平台中每个交易的发生可能会产生一到多条的消息通知数据,这些通知数据会通过消息队列(ActiveMQ)来中转消费并处理,那么在交易量突发洪峰的情况下会产生大量的消息通知数据,如果消息队列(ActiveMQ)的消费能力被阻塞的话会严重影响到数据的吞吐量,从而积压大量数据无法被快速处理! 3.2 配置了多个ActiveMQ的消费者为什么数据积压还是无法缓解? 分析:经过分析消息队列的数据消费处理模块的代码,消息的消费处理是通过监听器SessionAwareMessageListener异步回调onMessage方法而接收消息的,但是在回调的方法onMessage上加了s...
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