SpringCloud Stream集成RabbitMQ
1.概述SpringCloud Stream框架抽象出了三个最基础的概念来对各种消息中间件提供统一调用:Destination Binders: 负责集成外部消息系统的组件。Destination Binding: 由Binders创建的,负责沟通外部消息系统、消息发送者和消息消费者的桥梁。Message: 消息发送者与消息消费者沟通的简单数据结构。2.创建生产者项目创建项目rabbitmq-s....
Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(三):使用DLQ队列(RabbitMQ)
应用场景前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略:自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成功率。自定义错误处理逻辑:如果业务上,消息处理失败之后有明确的降级逻辑可以弥补的,可以采用这种方式,但是2.0.x版本有Bug,2.1.x版本修复。那么如果代码本身存在逻辑错误,无论重试多少次都不可能成....
Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(四):重新入队(RabbitMQ)
应用场景之前我们已经通过《Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试》一文介绍了Spring Cloud Stream默认的消息重试功能。本文将介绍RabbitMQ的binder提供的另外一种重试功能:重新入队。动手试试准备一个会消费失败的例子,可以直接沿用前文的工程,也可以新建一个,然后创建如下代码的逻辑:@EnableBinding(TestApplicati....
Spring Cloud Stream 使用延迟消息实现定时任务(RabbitMQ)
应用场景我们在使用一些开源调度系统(比如:elastic-job等)的时候,对于任务的执行时间通常都是有规律性的,可能是每隔半小时执行一次,或者每天凌晨一点执行一次。然而实际业务中还存在另外一种定时任务,它可能需要一些触发条件才开始定时,比如:编写博文时候,设置2小时之后发送。对于这些开始时间不确定的定时任务,我们也可以通过Spring Cloud Stream来很好的处理。为了实现开始时间不确....
Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(三):使用DLQ队列(RabbitMQ)
应用场景 前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略:自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成功率。 自定义错误处理逻辑:如果业务上,消息处理失败之后有明确的降级逻辑可以弥补的,可以采用这种方式,但是2.0.x版本有Bug,2.1.x版本修复。 那么如果代码本身存在逻辑错误,无论重试多少次...
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