上篇教程发布后，有同学反馈消息队列的优先级怎么实现，Laravel 本身对此提供了支持，除此之外，Laravel 的队列组件还支持批处理、延迟推送、失败任务处理、消息队列中间件、频率限制等很多特性，一篇教程根本介绍不完...，毕竟消息队列也是个很复杂的系统，但是放到这里来讲似乎又偏离了 Redis 这个主题，所以这里学院君先给大家简单介绍下消息队列优先级和失败任务处理的实现，至于更多功能特性，后面单独开一个消息队列专题进行系统介绍...队列优先级 我们可以推送任何任务作为消息数据到队列系统，但是不同任务的优先级是不同的，比如一个订单支付任务的优先级肯定是要高于文章浏览数更新这种一般任务，那么如何让队列按照优先级处理不同任务呢？...在底层，Laravel 会根据处理进程启动时指定的队列顺序依次读取每个队列中的任务进行处理，对应的源码位于 Worker 类的 getNextJob 方法中： protected function getNextJob...失败任务重试 基于 Webhook 推送消息到其他应用 以上演示的都是同一个应用内部的消息数据推送，此外，我们还可以借助 Webhook 实现不同应用之间的消息推送。
前言 前一篇内容我介绍了执行耗时任务的神器celery，但是感觉还是缺点料，本篇章再来继续深入讲诉以及介绍一下celery执行任务的错误重试机制。...将多次并发的远程调用尽量合并一次性执行，将shell执行的错误返回进行处理。 尽管做了那么多的改动以及优化，任务依然会出现ssh访问被偶尔阻止的情况，这时候就只能上这个错误重试了。...本次说明，我采用的是发送邮件错误的情况作为示例，如下： 在异步调用任务中经常需要调用第三方的api请求，如果一次执行失败，则应该进行重试执行。...Celery任务的文档结构 错误重试示例 故意将邮件服务的地址配置错误 为了做到错误的演示，我首先将发送邮件的smtp地址写错，如下： 那么稍后执行发送邮件的时候，就一定会报找不到smtp的错误...第一次执行任务，则发送了一次报错。随后一直重试执行了5次都报错，说明重试的5次是从第一次执行失败后计算的。 好了，大概celery错误重试的机制大概就是如此。
调用其他服务：StepFunction 任务在调用其他服务或外部 HTTP 端点时无需 Lambda 函数即可完成。...换句话说，StepFunction 任务定义在 执行 HTTP 调用或删读改数据库记录等操作时都无需使用 Lambda 函数。 以上只是应用程序代码结构转变为无服务器云结构的几个例子。...无需函数，便可验证、转换、批处理、路由和富集事件；无需 try-catch 代码，错误即可通过死信队列（DLQ）重启，成功的则被引导至其他函数和服务端点。...存储服务必须能像 DynamoDB 一样实现流式变更；消息代理得有类似 EventBridge 的结构来实现事件驱动的路由选择、过滤，以及具备重试和死信队列功能的端点调用；发布订阅系统应提供消息的批处理...还有的应用程序可能会将大部分协调逻辑以 StepFunction 形式表示，而 Lambda 代码只是其中的一个小任务。开发者而不是平台工程师或运营，可以将这些代码单元组合在一起。
它支持任务调度、任务结果存储、任务重试等功能，使得处理异步任务变得更加简单。...配置RabbitMQ的性能参数：根据系统的需求和规模，调整RabbitMQ的性能参数，如最大连接数、最大通道数、最大队列长度等，以确保系统能够处理高负载和大规模的消息传递需求。...错误处理任务重试：Celery提供了任务重试机制，可以在任务执行失败时自动重试任务。你可以通过配置最大重试次数和重试间隔来控制任务重试的行为。...except ZeroDivisionError as exc: # 处理除零错误 print("Error:", exc) # 重试任务 self.retry...(countdown=10) return result在这个示例中，如果任务执行时发生除零错误，将会自动重试任务，每次重试间隔10秒，最多重试3次。
3.1、半幂等 例如：插入一条数据，调用服务A，A服务插入数据库的时候，根据主键冲突策略，发现已经已经存在了，直接返回错误，报已经存在主键了； 这种方式，服务A幂等做的不彻底，只是保证数据不会变更，但是通过返回错误来实现...我们应该做： 我们应该在接收到消息的时候，根据订单ID去数据库查询一下订单此时的状态，然后根据当前的状态判断下一步的操作，并且消息处理的时候还要加锁哦！加锁的维度可以是订单ID！...根据查询出来的订单状态进行判断，判断是否已经消费了”用户下单消息“，当先接收到”用户支付消息“的时候，消息直接重发就可以了，等消费了”用户下单消息“之后，再消费”用户支付消息“。 ?...3.3.5、定时任务幂等处理的几个关键 定时任务的幂等需要解决的主要问题就是”重复性“，和消息的重复消费问题大致相同，需要根据查询最新的状态进行业务的处理，这里不做过多说明； 四、如何实现优雅的重试 Show...重试常见的一种方式是使用定时任务重试，例如某次操作失败，记录下来，当定时任务再次启动，则将数据放到定时任务的方法中，重新跑一遍，最终直至得到想要的结果为止。
2、问题分析 ---- 首先我们根据关键字：TIMEOUT_CLEAN_QUEUE 去 RocketMQ 中查询，去探究在什么时候会抛出如上错误。根据全文搜索如下图所示： ?...Broker 会专门使用一个线程池(SendMessageExecutor)去从队列中获取任务并执行消息写入请求，为了保证消息的顺序处理，该线程池默认线程个数为1。...从 Broker 端快速失败机制引入的初衷来看，快速失败后会发起重试，除非同一深刻集群内所有的 Broker 都繁忙，不然消息会发送成功，用户是不会感知这个错误的，那为什么用户感知了呢？...从上文可知，如果 SYSTEM_BUSY 会抛出 MQBrokerException，但发现只有上述几个错误码才会重试，因为如果不是上述错误码，会继续向外抛出异常，此时 for 循环会被中断，即不会重试...，再结合定时任务对消息进行重试，尽最大程度保证消息不丢失。
（如消息队列通知）调整调度策略二、即时重试与中间态监控代码示例：return ctrl.Result{Requeue: true}, nil // 立即重入协调队列 典型场景：异步操作监控：等待云厂商...Status完全同步后停止协调验证附属资源（如Service/Ingress）创建完成事件驱动优化：仅响应资源增删改事件，降低API Server负载资源冻结场景：标记资源为paused时暂停协调循环四、错误处理与自适应重试错误分类处理...：return ctrl.Result{}, fmt.Errorf("connection refused") // 默认指数退避重试 分层策略：错误类型 处理方案...重试逻辑 临时性错误（网络抖动）记录日志并返回错误 控制器默认的指数退避 持久性错误（配置错误）更新Status.Conditions字段停止重试，等待人工干预...适用场景 资源消耗定时轮询固定时间间隔 定期维护任务 中 事件驱动Watch机制 敏感状态变更 低 混合模式事件+条件重试复杂状态机业务高
Message：一个详细的字符串，用于提供更多关于条件状态的信息，例如错误消息、操作的详细描述等。...可恢复错误 增加重试计数并延迟调度return ctrl.Result{RequeueAfter: 2 * time.Minute}, nil不可恢复错误更新状态并停止重试 meta.SetStatusCondition...消息队列集成（Message Queue）1. 消息生产者模式将异步任务状态变更发布到消息队列，由 Operator 订阅并处理。...兜底机制：若回调未及时到达，通过消息队列轮询检查状态。异常处理：设置消息 TTL 和死信队列（Dead-Letter Queue）处理长期未完成的任务。记录操作日志，便于故障排查。...Operator 处理异步任务的能力，具体实现需结合业务需求和基础设施
错误和日志 日志分析：错误日志和异常情况。 拒绝的连接：因资源限制而拒绝的连接数。 监控工具和技术 Redis 监控命令：如 INFO 命令，提供关于 Redis 服务器状态的信息。...内存使用量：消息队列服务占用的内存资源。 c. 可靠性和错误 错误率：消息处理失败的比例。 重试次数：消息重试的次数。 d. 连接和客户端 客户端连接数：当前连接到消息队列的客户端数量。...失败和重试次数：失败的任务数量和重试的次数。 队列健康和可用性 队列服务状态：队列服务是否正常运行。 连接错误：与队列服务连接失败的次数。...支持任务优先级、定时任务和重试机制。 这些任务队列软件各有特点，适用于不同的应用场景和需求。选择合适的任务队列软件需要根据具体的项目需求、技术栈和性能要求来决定。...这些任务队列在设计理念、性能特点和适用场景方面各有差异，因此在选择时应根据具体需求和项目环境来决定使用哪种任务队列软件。
每一个Actor系统之间的联络都依靠消息的传递，假设现在有两个Actor系统A和B，A会向B发送了一条消息打招呼，或者是通知B要完成某个任务，注意在这里，Actor模型和线程同步模型不同的是A在发送完消息后...正常的话会做出下面四种选择： 等待一段时间，然后重试 换另一种方式发送消息 通知C，让C去直接通知B A一直挂在那里等待，直到第三方通知 你会选择哪个呢？...所以一般的情况下，A会发送任务给B完成，也一并设置超时时间，一旦超过这个时间，便执行失败的情况的备份方案（重试，或者是报错），如果B在一定的时间内回复了，那么就会取消超时。...Actor模型的资源分配 Actor模型在Worker都空闲的时候，会尽可能的根据RAM和CPU的处理能力平均的将任务分配给Worker进行工作。...Actor模型的错误处理 一旦如果Worker挂了，一般会根据之前的设定有下面的方案处理： 忽略错误，重试 重启Worker，恢复原来的设置 关闭这个Worker 反馈这个问题给上一级Supervisor
，我们可以根据具体的业务需求选择合适的策略： 重试策略： SimpleRetryPolicy：指定最大重试次数。...，根据重试次数循环执行回调对象的doProcess()方法，直到达到最大重试次数或回调对象返回不需要重试的结果。...比如使用线程池ThreadPoolExecutor，把请求接口转化成一个异步任务，将任务放入线程池中异步执行，并发地重试请求接口。可以在任务执行完成后，判断任务执行结果，如果失败则继续重试。...如果任务执行成功，则跳出循环；如果任务执行失败，则继续重试，直到达到最大重试次数。 8....消息队列重试 在某些情况下，我们希望尽可能保证重试的可靠性，不会因为服务中断，而导致重试任务的丢失，我们可以引入消息队列。我们直接把消息投递到消息队列里，通过对消息的消费，来实现重试机制。
celery 会先计算每个定时任务下一次执行的时间戳 - 当前时间戳，然后根据这个时间差值进行排序，毫无疑问，差值最小的就是下一次需要执行的任务。...任务名必须唯一，但是任务名这个参数不是必须的，如果没有给这个参数，celery会自动根据包的路径和函数名生成一个任务名。...&失败维度 Celery 之中，错误主要有3种： 用户代码错误：错误可以直接返回应用，因为Celery无法知道如何处理； Broker错误：Celery可以根据负载平衡策略尝试下一个节点； 网络超时错误...5.2.2 处理方法 依据错误级别，错误处理 分别有 重试 与 fallback选择 两种。 我们以 Worker ---> Broker 维度为例来进行分析。...当出现网络故障时候，Celery 会根据 broker_connection_max_retries 配置来进行重试。
:", e)except Exception as e: print("任务执行出错:", e)在这个示例中，我们捕获了 SoftTimeLimitExceeded 异常和其他异常，并打印出错误消息...:", e)except Exception as e: print("任务执行出错:", e)在这个示例中，我们捕获了 SoftTimeLimitExceeded 异常和其他异常，并打印出错误消息...，并根据结果进行相应的处理。...高级特性除了上述介绍的基本功能外，Celery 还提供了许多高级特性，如定时任务、任务重试、任务链、分布式任务等。你可以根据实际需求选择使用这些特性。...任务重试：Celery 允许你在任务执行失败时自动重试任务。你可以使用 @app.task 装饰器的 retry 参数来配置任务的重试策略。
Job有几个主要参数配合用于指定完成次数，并发运行，错误重试等操作: .spec.completions: 指定job需要成功运行Pods的次数。....spec.backoffLimit: 指定job失败后进行重试的次数。默认是6次，每次失败后重试会有延迟时间，该时间是指数级增长，最长时间是6min。...按每个工作项目排列的队列: 需要用户提前准备好一个消息队列服务，比如rabbitMQ，该服务是一个公共组件，每个工作项目可以往里塞任务消息。...用户可以创建并行Job，需要能适用于该消息队列，然后从该消息队列中消费任务，并进行处理直到消息被处理完。...该模式下，用户需要根据项目数量填写spec.completions, 并行数量.spec.parallelism可以根据实际情况填写。该模式下就是以所有的任务都成功完成了，job才会成功结束。
RocketMQ对于重试消息的处理是先保存至Topic名称为“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”的延迟队列中，后台定时任务按照对应的时间进行Delay后重新保存至“%RETRY%+consumerGroup...这里，在消费消息的服务线程—consumeMessageService中，将封装好的消息消费任务ConsumeRequest提交至线程池—consumeExecutor异步执行。...从消息消费任务ConsumeRequest的run()方法中会执行业务工程中注册的消息监听回调方法，并在processConsumeResult方法中根据业务工程返回的状态（CONSUME_SUCCESS...根据回发过来的消息偏移量尝试从commitlog日志文件中查询消息内容，若不存在则返回异常错误。...启动），通过查看源码可以知道其中有一个DeliverDelayedMessageTimerTask定时任务线程会根据Topic（“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”）与QueueId，先查到逻辑消费队列
0x01 概述 1.1 错误种类 Celery 之中，错误（以及应对策略）主要有 3 种： 用户代码错误：错误可以直接返回应用，因为Celery无法知道如何处理； Broker错误：Celery可以根据负载平衡策略尝试下一个节点...1.3 应对手段 依据错误级别，错误处理 分别有 重试 与 fallback 选择 两种。我们在后续会一一讲解。 我们先给出总体图示： ?...当出现网络故障时候，Celery 会根据 broker_connection_max_retries 配置来使用 _error_handler 进行重试。...消费者在开启 acknowledge 的情况下，对接收到的消息可以根据业务的需要异步对消息进行确认。...大致代码如下: 或者 任务可能会因为各种各样的原因而崩溃，而其中的许多任务是你无法控制的。例如，如果你的数据库服务器崩溃了，Celery可能就无法执行任务，并且会引发一个“连接失败”错误。
通过使用死信队列，开发人员可以方便地处理这些无法被正常消费的消息，以便进行后续处理、分析或重试。如何创建死信队列？...开发人员可以根据需要监听死信队列，处理这些无法被正常消费的消息。...死信队列的应用场景死信队列在实际应用中有很多用途，以下是一些常见的应用场景：错误处理：当消息无法被成功处理时，可以将其发送到死信队列，以便后续进行错误处理、日志记录或告警。...延迟消息：通过设置消息的过期时间，可以实现延迟消息的功能。当消息过期时，将被发送到死信队列，可以用于实现定时任务或延迟任务。重试机制：当消息处理失败时，可以将消息发送到死信队列，并设置适当的重试策略。...例如，可以使用指数退避算法对消息进行重试，以提高消息处理的成功率。消息分析：通过监听死信队列，可以对无法被正常消费的消息进行分析和统计，以了解系统中存在的问题或异常情况。
* @param timeUnit 重试的间隔时间单位 * @param faultFunc 如果超过重试上限次数，那么会执行该错误回调方法 * @return *...，这里使用 supplyAsync，你可以根据实际情况选择其他异步任务 CompletableFuture asyncTask = CompletableFuture.supplyAsync...请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的重试策略和错误处理逻辑。 2.8、消息队列 网上还有一种消息队列的方式来实现，这里没过多的去研究过，目前以上几种方式应该也是够用的了。...消息接收者（MessageConsumer）监听队列，当接收到消息时，模拟处理请求的逻辑。如果处理失败，将请求重新放入队列进行重试。...3、小结 接口请求重试机制对保证系统高可用非常关键,需要根据业务需求选择合适的重试策略。常用的组合策略包括带最大次数的定时/指数退避重试、故障转移重试等。
刚开始走的错误弯路 刚开始发现机器内存占用比较多，超过80%+，这个时候思考和内存相关的逻辑 这个时候并没有去观察线程数量，根据现象 1、2、4，、这个过程没有发现现象3，排查无果后，重新定位问题发现现象...3 由于现象4中的错误日志比较多，加上内存占用高，产生了如下想法（由于本例中很多服务通过mq消费开始） 现象4中的错误导致mq重试队列任务增加，积压的消息导致mq消费队列任务增加，最终导致内存上升 由于异常...，逻辑代码中的异常重试线程池中的任务增加，最终导致任务队列的长度一直增加，导致内存上升 解决弯路中的疑惑 定位异常 fastJson解析异常，光看错误会觉得踩到了fastJson的bug（fastJson...，有知道的望指点下，这里用try catch做了处理 翻译服务异常，这里没定位到具体原因，重启应用后恢复，这里忘记了做try catch，看来依赖外部服务需要全部try下 确认是否是业务逻辑中错误重试队列问题...否，和业务相关才会走入重试流程，还在后面 确认是否是Mq消息队列本以及Mq重试队列 消息积压导致 否，Mq做了消费队列安全保护 consumer异步拉取broker中的消息，processQueue中消息过多就会控制拉取的速率
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
