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消息队列应用场景&&ActiveMQ消息发送失败的处理方案

今天我们来介绍一下ActiveMQ消息队列消息发送失败的处理方案。     在介绍今天的内容之前,首先我们来探讨一下为什么要用MQ。 企业中系统为什么要用消息队列那?...其实要从消息中间件的常见使用场景来讲,然后结合自身系统对应的使用场景,说明系统中引入消息中间件解决了什么问题。      ...接下来,我们探讨一下ActiveMQ消息队列消息发送失败的处理方案    这个问题与其讨论MQ消息队列消息发送失败的解决方案,等同于探讨中间件如何保证消息的一致性的问题?...—–>如果失败: 就回滚,捕捉异常,把预处理的这条数据给删除了,数据库就没有数据了,消费方就不会有消息执行。...,如果数据丢失,消费方无法接收信息,生产者有个定时任务,会不断去数据库找状态为待发送的那条记录,如果找到待发送这条数据就再次把信息发到MQ,因为不会无限次数发送,因此如果发送6次均为失败就会转人工客服,

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消息中间件消费到的消息处理失败怎么办?

类似这样的问题,都是在考察你对一个技术的实践经验,而这目前越来越成为了面试的重点。 所以本文将通过一道面试中的经典高频问题:消息中间件消费到的消息处理失败了怎么办?...那么如果独立仓库系统或者第三方物流系统故障了,导致仓储系统消费到一条订单消息之后,尝试进行发货失败,也就是对这条消费到的消息处理失败。这种情况,怎么处理? 这就是本文最核心的地方了!!! ?...4、死信队列的使用:处理失败的消息 一般生产环境中,如果你有丰富的架构设计经验,都会在使用MQ的时候设计两个队列:一个是核心业务队列,一个是死信队列。...比如说要是第三方物流系统故障了,此时无法请求,那么仓储系统每次消费到一条订单消息,尝试通知发货和配送,都会遇到对方的接口报错。 此时仓储系统就可以把这条消息拒绝访问,或者标志位处理失败!...一旦标志这条消息处理失败了之后,MQ就会把这条消息转入提前设置好的一个死信队列中。 然后你会看到的就是,在第三方物流系统故障期间,所有订单消息全部处理失败,全部会转入死信队列。

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    利用alertover发送获取响应失败的通知消息

    本人在做接口自动化时候,因为服务器不稳定造成可能的用例失败,但这个失败表象只是在获取响应实体的json对象时为空,在后期排查问题时可能造成困扰,所以特意加了一个获取响应失败的通知,目的就是即使了解到服务器异常...暂时用的是免费的alertover,用了很久,简单可靠是它的优点,后续会加入微信提醒。分享代码,供大家参考。...下面是获取响应实体的json对象的方法(可忽略某一些封装方法): /** * 获取响应实体 * 会自动设置cookie,但是需要各个项目再自行实现cookie管理</p...*/ public void sendRemindMessage() { sendMessage(remind); } /** * 发送消息...jsonObject.put("url", murl);// 发送标题 jsonObject.put("sound", "pianobar");// 发送声音 logger.debug("消息详情

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    【真实生产案例】消息中间件如何处理消费失败的消息?

    目录 1、消息中间件在生产系统中的使用 2、经典生产案例:早教盒子APP的发货 3、死信队列的使用:处理失败的消息 1、消息中间件在生产系统中的使用 下图是一个非常典型的生产环境的问题...那么如果独立仓库系统或者第三方物流系统故障了,导致仓储系统消费到一条订单消息之后,尝试进行发货失败,也就是对这条消费到的消息处理失败。这种情况,怎么处理? 这就是本文最核心的地方了!!!...3、死信队列的使用:处理失败的消息 一般生产环境中,如果你有丰富的架构设计经验,都会在使用MQ的时候设计两个队列:一个是核心业务队列,一个是死信队列。...比如说要是第三方物流系统故障了,此时无法请求,那么仓储系统每次消费到一条订单消息,尝试通知发货和配送,都会遇到对方的接口报错。 此时仓储系统就可以把这条消息拒绝访问,或者标志位处理失败!...一旦标志这条消息处理失败了之后,MQ就会把这条消息转入提前设置好的一个死信队列中。 然后你会看到的就是,在第三方物流系统故障期间,所有订单消息全部处理失败,全部会转入死信队列。

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    【真实生产案例】消息中间件如何处理消费失败的消息?

    目录 1、消息中间件在生产系统中的使用 2、经典生产案例:早教盒子APP的发货 3、死信队列的使用:处理失败的消息 1、消息中间件在生产系统中的使用 下图是一个非常典型的生产环境的问题...那么如果独立仓库系统或者第三方物流系统故障了,导致仓储系统消费到一条订单消息之后,尝试进行发货失败,也就是对这条消费到的消息处理失败。这种情况,怎么处理? 这就是本文最核心的地方了!!!...3、死信队列的使用:处理失败的消息 一般生产环境中,如果你有丰富的架构设计经验,都会在使用MQ的时候设计两个队列:一个是核心业务队列,一个是死信队列。...比如说要是第三方物流系统故障了,此时无法请求,那么仓储系统每次消费到一条订单消息,尝试通知发货和配送,都会遇到对方的接口报错。 此时仓储系统就可以把这条消息拒绝访问,或者标志位处理失败!...一旦标志这条消息处理失败了之后,MQ就会把这条消息转入提前设置好的一个死信队列中。 然后你会看到的就是,在第三方物流系统故障期间,所有订单消息全部处理失败,全部会转入死信队列。

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    大规模消息传递场景中的挑战以及常见的消息传递失败的情况

    消息重复:由于网络问题或系统故障,可能会导致消息的重复传递。解决方法可以是在消息传递过程中为消息生成唯一的标识符,并在目标节点进行消息的去重处理。...常见的消息传递失败的情况如下:网络故障:当消息的发送和接收过程中遇到网络故障,如断网、传输错误等,可以采取以下处理措施来保证消息的可靠性:重试机制:在网络故障后,可以尝试重新发送消息,直到发送成功为止。...队列溢出:当消息队列容量达到上限,无法再存储新的消息时,可以采取以下处理措施来保证消息的可靠性:队列扩容:将队列的容量扩大,以容纳更多的消息。...消息处理失败:当消息接收方在处理消息时发生错误,无法成功处理消息时,可以采取以下处理措施来保证消息的可靠性:重试机制:在消息处理失败后,可以尝试重新处理消息,直到处理成功为止。...以上是几种常见的消息传递失败的情况及其处理方法,这些方法可以确保消息在传递过程中的可靠性,并提高系统的稳定性。

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    Laravel 消息队列的优先级和失败任务重试实现

    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...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。...作为第一方应用,我们也可以对外提供这种 Webhook URL,告知第三方以应用服务接口的响应结果,我们把响应数据看作消息的话,这个时候,我们的第一方应用是消息数据的生产者,调用我们服务等待响应结果的第三方应用是处理消息数据的消费者...最后,如果所有尝试次数用尽还未执行成功,则将该任务标记为执行失败,我们可以在任务类中定义一个 failed 方法编写任务执行失败后的业务逻辑: // 任务执行失败后发送邮件通知给相关人员 public

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    捋明白 RabbitMQ 中的权限系统,再也不担心消息发送失败了!

    那么今天我们就来了解一下 RabbitMQ 中的权限系统,看下这个权限系统是什么样子的。 1....一个案例演示 Spring Security 中粒度超细的权限控制! 在这套 ACL 风格的权限管理系统中,允许非常多细粒度的权限控制,可以为不同用户分别设置读、写以及配置等权限。...这里涉及到三种不同的权限: 读:和消息消费有关的所有操作,包括清除整个队列的消息。 写:发布消息。 配置:消息队列、交换机等的创建和删除。 这是 RabbitMQ 权限系统的一个简单介绍。 2....操作和权限的对应关系 接下来,下图展示了操作和权限的对应关系: 执行什么命令,需要什么权限,这张图描述的一清二楚了。 3....如果用户不设置的话,相应的 topic exchange 也总是有权限的。 5. 小结 好啦,这就是关于 RabbitMQ 权限管理的一点点小知识~感兴趣的小伙伴可以去试试啦~

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    RabbitMQ消息路由失败的处理方案(回调与备份交换机AE)

    从而导致消息路由失败。...对于这些路由失败的消息应该如何处理呢?有两种方式: 将消息返回给投递该条消息的生产者。 使用备份交换机 alternate-exchange(AE)。...这样我们只需要关注这个备份队列就能知道/获取到路由失败的消息。通常情况下备份交换的Type应该设置为fanout。...备份交换机绑定的队列已经接收到了路由失败的消息 ? 其他要注意的点: 备份交换机的Type设置为fanout比较合适,这样可以忽略RoutingKey,避免备份交换机又路由失败。...使用备份交换机模式,mandatory将无效,即就算mandatory设置为false,路由失败的消息同样会被投递到绑定的备份交换机。

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    大数据时代的三个规律

    比如在大数据时代大家可能会听到的一个比较有名的例子,就是沃尔马最早的时候发现很多奇怪的规律,比如尿布和啤酒的销售量是有相关关系的。 这俩东西怎么会联在一起?...市场调查人员最后发现,往往当有新生的小孩之后,买尿布的任务就给新爸爸。尽管新生的宝贝的出来他的贡献也没有多少,但是他有一种自豪感,他去买了尿布时,为了庆祝,他会顺手去买啤酒。...如果你在尿布的旁边就直接摆上啤酒,啤酒的销量就会提高。还有一个店,专门卖母婴用品的部门搜集顾客的信息去研究。...你都不知道你的车可能要去保养了,他就已经给你发消息;你自己都不知道,身体已经处于亚健康状态需要去旅游放松,旅行社马上就会给你打电话。你说它怎么会这么了解我的心,大数据在帮他的忙。...19世纪一个医生发现,如果医生先去了停尸房再回来给妇女接生,产妇的死亡率明显提高,而洗手之后死亡率下降,那个时候还不知道细菌和病菌。所以当时每一个医生都要洗手。

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    流媒体巨头进军游戏领域,Netflix是有备而来吗?

    2013年,Netfilx依靠自制剧《纸牌屋》在全球范围内引爆市场,随后,多部自制剧《女子监狱》等均获得现象级播放和口碑。 而随着流媒体技术的普及,越来越多的公司都开始加入对流媒体的研究和布局。...Netflix近日宣布与业内知名的高产制作人珊达·莱姆斯(Shonda Rhimes)达成新协议,将打造全新的VR内容。珊达·莱姆斯曾参与制作了著名的热播美剧《实习医生格蕾》和《丑闻》。...根据官方消息,Stadia将依旧专注于与第三方合作,同时开发自身游戏,但这一承诺在工作室的萧条关闭下看起来显得有些遥远。...显然Netflix想要进军游戏业,将会面临巨大的挑战。 这些公司在迈入游戏领域时都投入了大量资金,但是结果却都并不理想。抛开他们失败的原因,纵观全局来看,本身游戏行业就已经有许多强大的竞争者。...总而言之,顶级流媒体厂商Netflix,想要以自身成熟的订阅服务作为切入点,进军游戏领域,这一消息固然令人兴奋,但“前辈们”探索之路无不坎坷艰辛。

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    RocketMQ实战(二)Quick Start初步了解消息失败重试机制天然的消息负载均衡及高效的水平扩展机制集群消费 AND 广播消费

    (批量的处理海量的消息,可以考虑Kafka) 初步了解消息失败重试机制 消息失败,无非涉及到2端:从生产者端发往MQ的失败;消费者端从MQ消费消息的失败; 生产者端的失败重试 ?...生产者端失败重试 生产者端的消息失败:比如网络抖动导致生产者发送消息到MQ失败。 上图代码示例的处理手段是:如果该条消息在1S内没有发送成功,那么重试3次。...消费者端的失败重试 消费者端的失败,分为2种情况,一个是timeout,一个是exception timeout,比如由于网络原因导致消息压根就没有从MQ到消费者上,在RocketMQ内部会不断的尝试发送这条消息...(比如集群中一个broker失败,就尝试另一个broker) exception,消息正常的到了消费者,结果消费者发生异常,处理失败了。...这里涉及到一些问题,需要我们思考下,比如,消费者消费消息的状态有哪些定义?如果失败,MQ将采取什么策略进行重试?

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    华为重磅发布芯片,领衔开启2019 CES,一文看尽五大硬核亮点

    其中,本田提早放出消息表示会重点展示自动驾驶与机器人技术的结合车型——本田自动驾驶作业车辆。该车特点在于能够深入到荒野残酷的环境进行作业。...在智能家居领域,LG将发布“智能厨房的未来”,包括联网烤箱、冰箱、洗碗机以及一种名为自制啤酒的新型人工智能家庭酿酒系统。不知道这个智能厨房,能否解救懒癌晚期患者?...法国知名VR公司HypnoVR开发了一款软件能够通过VR进行医疗催眠,供医生和机构为患者治疗头痛。...AMD传出的消息则是会携带包括7nm的消费级显卡在内的全新产品以及全新APU登场。 ? 高通则没有特别大的亮点,只是宣布搭载骁龙855芯片的手机相关细节。...其中,5G智能手机亮相已经不再新鲜,本届CES上美国乃至全球的运营商可能都会展示最新的5G技术,这也是值得关注的重点方向,不过目前并未有太多消息放出。要想关注具体详情,敬请关注镁客网后续的实时报道吧!

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    如何在Mule 4 Beta中实现自动流式传输

    最简洁的答案是不。 长然而简洁的原因是,为了记录有效载荷,记录器必须完全处理掉(consume)流,这意味着它的全部内容将被加载到内存中。消息传到文件连接器时,内容已全部在内存中。...这种情况只是失败。一个流不能同时被两个不同的线程使用,因此该组件只有两个选项: 将整个流加载到内存中(如记录器一样)。 失败。 分散收集组件选择了后者。 但为什么?...这样做效果并不明显,并且会迫使Mule将流的内容完全加载到内存中。 同样在示例2中,记录器必须将整个内容加载到内存中并替换掉消息有效负载。又一次,所有内容都被加载到内存中。...如果超过缓冲区大小,则消息传送将失败。...但是我们只解决了例子1和例子2的问题,例子3仍然没有解决。 让我们回到我们的啤酒故事。所以我们回到酒吧,喝了一杯啤酒。假设1品脱包含500毫升啤酒。

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    体育这事,除了抢IP、赞助,就真不能干点其他啥了?

    第一个:今年与足球息息相关的啤酒业在体育这事上异常冷静,国内啤酒企业集体哑火,不再“畅饮”欧洲杯,在网络上很难搜到啤酒企业跟欧洲杯有关的广告信息,甚至连之前在营销上不怕烧钱的金主青岛啤酒和哈尔滨啤酒,这个欧洲杯期间也安静了下来...本届欧洲杯也只有嘉士伯啤酒一家啤酒赞助商。而曾经的赞助大户包括喜力、百威等多家啤酒品牌都退出了赞助行列。...3、很多企业押注体育IP和赞助体育赛事最后失败,其根本原因就是没有激活营销价值链,产品和体育项目没有与消费者建立连接。...2、“活捉”赛事(球星/名人/赛事跟踪) 乐视体育成为英法德意西五支国家队独家官方、新媒体合作伙伴,推出《超级对决》、《新三味聊斋》、《女神欧洲杯》、《超级足球议会》自制栏目。...优酷土豆自制节目“大话”系列推出《大话欧洲杯》节目,由足球界顶级“专业担当”张路坐镇、搭配柳岩、刘雨欣等女星等都是在借欧洲杯球队、球星、名人、赛事等内容衍生话题,因为赛事本身,可挖掘的点很多,如赛场上的热点事件以及赛程预告

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    “大数据”:其实也很有趣

    文章期号:20190526 大数据时代,你需要知道的有趣案例 1,啤酒与尿布 全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段...没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今,“啤酒+尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例,被人津津乐道。...为此,他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本,而是包括整个基因的数据文档。 对于一个普通的癌症患者,医生只能期望她的DNA排列同试验中使用的样本足够相似。...但是,史蒂夫·乔布斯的医生们能够基于乔布斯的特定基因组成,按所需效果用药。如果癌症病变导致药物失效,医生可以及时更换另一种药,也就是乔布斯所说的,“从一片睡莲叶跳到另一片上。”...塔吉特公司的市场专员们向分析部求助,看是否有什么办法能够通过一个人的购物方式发现她是否怀孕。 公司的分析团队首先查看了签署婴儿礼物登记簿的女性的消费记录。

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    利用人脸识别与神经网络技术,这款app可让真实表情实时转为表情包

    Polygram的功能丰富,其中修图功能是由整形外科医生设计,app的iOS版本于26日上线。...据了解,该软件有一个界面用于显示用户此刻的面部表情,故而用户可以实时看见自己聊天时的反应和表情。此外,Polygram还搭建神经网络系统,用以检测和分析用户的面部表情信息,对用户的位置信息等进行检测。...该程序除了根据面部信息特征选择与之相符的表情外,还可以根据用户的表情自制动画版表情,用户可以将动画版表情发布到各种社交媒体上。...值得注意的是,这个app还有各种各具特色的滤波器,即强大的修图功能,这里指的不仅仅是在照片上加符号或改变一下声音。据Polygram表示,这一修图功能是由整形外科医生设计。...对于照片的隐私保护,该程序提供了一个“擦除显示”功能,所以用户自己可以擦去马赛克来查看照片,而发送出去的该照片将始终是模糊的,这样就极大得保护了用户的隐私。

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    那些吊炸天的DIY假肢们

    ---- 与千里之外的好基友共同制作“金手指”——来自南非的Richard Van As因为工伤失去了手指,然后他和华盛顿州的Ivan Owen合作,用义肢弥补自己的缺憾。...医生不给弄,咱自己搞一个——我不是说咱们不要遵医嘱,但是我们应该赞一下无视医生的建议,坚持给自己安了个手臂的Mark Lesek。 ?...医生说他的余生都会是一个残疾人,但是为了照顾儿子,他决心凭借自己的职业(电气工程师)技能让自己变成一个健全的人。 ?...老爹参照网络视频教程,给儿子3D打印一只义手 —— Paul McCarthy的儿子Leon生来就有一只手没有手指。他们原本让儿子适应这种一只手没有手指的生活,但近日医生提出可以考虑做假肢。...另外,如果采取医疗手段安装假肢,大概要花费30,000美元,而这个自制假肢只花了10美元。 ?

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    十个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例

    啤酒与尿布 全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。...没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今,“啤酒+尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例,被人津津乐道。...地图上一个红点便代表一次死伤事件,鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明:伤亡人数、时间,造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万,显得格外触目惊心。...“魔镜”不仅仅是童话中王后的宝贝,而且是真实世界中的一款神器。其实,“魔镜”是苏州国云数据科技公司的一款牛逼的大数据可视化产品,而且是国内首款喔。...为此,他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本,而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药,最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

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