Spring Cloud Stream如何處理消息重復消費？
最近收到好幾個類似的問題：使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的時候，出現消息重復消費的問題。通過溝通與排查下來主要還是用戶對消費組的認識不夠。其實，在之前的博文以及《Spring Cloud微服務實戰》一書中都有提到關於消費組的概念以及作用 ...
原文：Spring Cloud Stream同一通道根據消息內容分發不同的消費邏輯
應用場景 有的時候，我們對於同一通道中的消息處理，會通過判斷頭信息或者消息內容來做一些差異化處理，比如：可能在消息頭信息中帶入消息版本號，然后通過if判斷來執行不同的處理邏輯，其代碼結構可能是這樣的： 那么當消息處理邏輯復雜的時候，這段邏輯就會變得特別復雜。針對這個問題，在 StreamListener注解中提供了一個不錯的屬性condition，可以用來優化這樣的處理結構。 動手試試 下面通過編 ...
2018-12-27 22:15 0 649 推薦指數：
相關推薦
Spring Cloud Stream如何消費自己生產的消息？
在上一篇《Spring Cloud Stream如何處理消息重復消費》中，我們通過消費組的配置解決了多實例部署情況下消息重復消費這一入門時的常見問題。本文將繼續說說在另外一個被經常問到的問題：如果微服務生產的消息自己也想要消費一份，應該如何實現呢？ 常見錯誤 在放出標准答案前，先放出一個常見 ...
Spring Cloud Stream消費失敗后的處理策略（二）：自定義錯誤處理邏輯
應用場景 上一篇《Spring Cloud Stream消費失敗后的處理策略（一）：自動重試》介紹了默認就會生效的消息重試功能。對於一些因環境原因、網絡抖動等不穩定因素引發的問題可以起到比較好的作用。但是對於諸如代碼本身存在的邏輯錯誤等，無論重試多少次都不可能成功的問題，是無法修復 ...
Spring Cloud Stream消息總線
Springcloud 里面對於MQ的整合一個是前一篇的消息總線一個是本文介紹的消息驅動 大體要學習這么幾個知識點： 課題:SpringCloud消息驅動Stream1.什么是SpringCloud消息驅動2.消息驅動Stream實現原理3.消息驅動Stream與傳統MQ區別4.基於消息驅動 ...
Spring cloud stream【消息分組】
上篇文章我們簡單的介紹了stream的使用，發現使用還是蠻方便的，但是在上個案例中，如果有多個消息接收者，那么消息生產者發送的消息會被多個消費者都接收到，這種情況在某些實際場景下是有很大問題的，比如在如下場景中，訂單系統我們做集群部署，都會從RabbitMQ中獲取訂單信息，那如果一個訂單 ...
Spring cloud stream【消息分區】
在上篇文章中我們給大家介紹了Stream的消息分組，可以實現消息的重復消費的問題，但在某些場景下分組還不能滿足我們的需求，比如，同時有多條同一個用戶的數據，發送過來，我們需要根據用戶統計，但是消息被分散到了不同的集群節點上了，這時我們就可以考慮消息分區了。 當生產者將消息數據發送給多個 ...
【SpringCloud】Spring Cloud Stream 消費組和消息持久化（二十四）
本章介紹Spring Cloud Stream 消費組和消息持久化，Spring Cloud Stream 入門參考：【SpringCloud】Spring Cloud Stream 消息驅動（二十三） Spring Cloud Stream消費組 多數情況，生產者發送消息給某具體微服 ...
kafka消息的分發與消費
關於 Topic 和 Partition： Topic： 在 kafka 中，topic 是一個存儲消息的邏輯概念，可以認為是一個消息集合。每條消息發送到 kafka 集群的消息都有一個類別。物理上來說，不同的 topic 的消息是分開存儲的，每個 topic 可以有多個生產者向它發送消息 ...