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Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试

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?由于重试的基础逻辑并不会改变,所以通常重试只能解决因环境不稳定等外在因素导致的失败情况,比如:当我们接收到某个消息之后,需要调用一个外部的Web Service做一些事情,这个时候如果与外部系统的网络出现了抖动,导致调用失败而抛出异常。这个时候,通过重试消息消费的具体逻辑,可能在下一次调用的时候,就能完成整合业务动作,从而解决刚才所述的问题。 动手试试 先通过一个小例子来看看Spring Cloud Stream默认的重试机制是如何运作的。之前在如何消费自己生产的消息一文中的例子,我们可以继续沿用...

数据库智能运维探索与实践

从自动化到智能化运维过渡时,美团DBA团队进行了哪些思考、探索与实践?本文根据赵应钢在“第九届中国数据库技术大会”上的演讲内容整理而成,部分内容有更新。 背景 近些年,传统的数据库运维方式已经越来越难于满足业务方对数据库的稳定性、可用性、灵活性的要求。随着数据库规模急速扩大,各种NewSQL系统上线使用,运维逐渐跟不上业务发展,各种矛盾暴露的更加明显。在业务的驱动下,美团点评DBA团队经历了从“人肉”运维到工具化、产品化、自助化、自动化的转型之旅,也开始了智能运维在数据库领域的思考和实践。 本文将介绍美团点评整个数据库平台的演进历史,以及我们当前的情况和面临的一些挑战,最后分享一下我们从自动化到智能化运维过渡时,所进行的思考、探索与实践。 数据库平台的演变 我们数据库平台的演进大概经历了五个大的阶段: 第一个是脚本化阶段,这个阶段,我们人少,集群少,服务流量也比较小,脚本化的模式足以支撑整个服务。 第二个是工具化阶段,我们把一些脚本包装成工具,围绕CMDB管理资产和服务,并完善了监控系统。这时,我们的工具箱也逐渐丰富起来,包括DDL变更工具、SQL Review工具、慢查询采集分析工具...

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