RabbitMQ 开启实时消息追踪

原创 已于 2022-01-21 10:01:20 修改 · 1.8k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#rabbitmq #分布式 #java

于 2022-01-20 17:05:45 首次发布
本文介绍如何使用RabbitMQ命令行工具管理插件，包括列出已安装插件、启用跟踪插件以及开启虚拟主机的跟踪开关。

  • rabbitmq-plugins list 查看所有安装插件列表

  • rabbitmq-plugins enable rabbitmq_tracing 启用trace插件

  • rabbitmqctl trace_on   打开vhost trace开关（不指定虚拟主机默认为“/”）

 

 

 

JDBogdan
关注
RabbitMQ实时消息推送
08-10
rabbitmq信息推送简单的demo
大数据分布式系统中RabbitMQ的消息追踪
最新发布
AI智能探索者的博客
10-16 784
本文将围绕“大数据分布式系统中RabbitMQ的消息追踪”展开，采用“理论-工具-实践-进阶”的递进结构，帮助读者从零开始掌握消息追踪的核心技术。基础篇：理解消息追踪的本质、RabbitMQ消息生命周期与追踪关键点；工具篇：详解RabbitMQ自带追踪工具（rabbitmq_tracing、Firehose/Tracer）的原理与使用；集成篇：实现RabbitMQ与分布式追踪系统（OpenTelemetry、Jaeger、Zipkin）的全链路追踪；实战篇。
基于 RabbitMQ 的实时消息推送 开源 免费 有demo
一名屌丝程序员的秘密花园
06-06 1万+
基于 RabbitMQ 的实时消息推送 时间 2016-04-11 12:00:00  IBM developerWorks中国 原文  http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-rabbit-mq/index.html?ca=drs- 主题 RabbitMQ Exchange 实现服务器端推送的几种
前端小白也能懂！实时消息小红点学会使用 RabbitMQ 推送消息
爱学习的程序员
06-19 3468
WebSocket 是一种在单个 TCP 连接上进行全双工通信的网络协议。它使用 HTTP/1.1 协议进行初始握手，并在随后的通信中切换到全双工模式。WebSocket 的应用场景包括在线聊天室、多玩家在线游戏、实时协作和数据可视化等。客户端使用 JavaScript API new WebSocket(url) 创建一个 WebSocket 对象。客户端通过 WebSocket.send(data) 方法向服务器发送数据。
RabbitMQ之消息追踪
出发之前永远是梦想，上路之后永远是挑战。
04-23 601
概述 使用任何消息中间件的过程中，难免会出现消息异常丢失的情况。这个时候需要一个良好的机制来追中记录消息的投递过程，以此协助开发或则运维人员快速应对问题。 Firehose RabbitMQ中可以使用Firehose功能来实现消息追踪，Firehose可以记录每次一发送或者消费消息的记录，方便RabbitMQ的使用者进行调试、排错。 Firehose的原理：将生产者投递给RabbitMQ的消息，或者RabbitMQ投递给消费者的消息按照指定的格式发送到默认的交换器上。 开启Firehose命令： [root
RabbitMQ消息追踪插件rabbitmq_tracing
xuangey的博客
06-12 6575
RabbitMQ消息追踪 目的： 追踪mq的消息的来源和去向，并且查看消息的具体内容 方法： rabbitmq官方提供了一个rabbitmq_tracing插件可以完成目标 部署： 一、开启rabbitmq的tracing插件 #rabbitmq-plugins enable rabbitmq_tracing 开启tracing插件mq的web页面可以看到admin标签页多了一个选项 二、配置追...
RabbitMQ高级特性（八）：RabbitMQ之消息追踪
HaleyTiger的博客
12-27 1756
RabbitMQ高级特性（八）：RabbitMQ之消息追踪
18-RabbitMQ高级特性-消息追踪
DevOps海洋的渔夫@专栏
01-27 331
18-RabbitMQ高级特性-消息追踪消息追踪在使用任何消息中间件的过程中，难免会出现某条消息异常丢失的情况。对于 RabbitMQ 而言，可能是因为生产者或消费者与RabbitMQ 断开了连接，而它们与 RabbitMQ 又采用了不同的确认机制；也有可能是因为交换器与队列之间不同的转发策略；甚至是交换器并没有与任何队列进行绑定，生产者又不感知或者没有采取相应的措施；另外 RabbitMQ 本身...
【RabbitMQ】消息追踪
丧心病狂Loli控的博客
05-07 842
为什么需要消息追踪？ 使用MQ时经常会有这样的场景：生产者成功发送消息，消费者却找不到消息！？ 为什么会出现这种消息异常丢失的情况呢？有可能是编码导致的逻辑错误，比如交换机与队列的绑定问题、交换机的转发策略问题；也有可能是不可避免的网络连接问题、集群分布问题…这时便需要一个跟踪消息的机制，来帮我们定位到消息失踪的原因。 在RabbitMQ中，可以使用 Firehose 和 rabbitmq_tracing 插件来进行消息追踪。     Firehose 先说一下Firehose的原理。
Springboot 整合RabbitMq ，用心看完这一篇就够了
热门推荐
默默不代表沉默
09-04 50万+
该篇文章内容较多，包括有rabbitMq相关的一些简单理论介绍，provider消息推送实例，consumer消息消费实例，Direct、Topic、Fanout的使用，消息回调、手动确认等。 （但是关于rabbitMq的安装，就不介绍了） 在安装完rabbitMq后，输入http://ip:15672/，是可以看到一个简单后台管理界面的。 在这个界面里面我们可以做些什么？ 可以手动创建............
Rabbitmq消息中心_消息追踪
it_lihongmin的博客
05-01 7248
消息追踪方案 一、消息追踪介绍   消息中心的消息追踪需要使用Trace实现，Trace是Rabbitmq用于记录每一次发送的消息，方便使用Rabbitmq的开发者调试、排错。可通过插件形式提供可视化界面。Trace启动后会自动创建系统Exchange：amq.rabbitmq.trace  ,每个队列会自动绑定该Exchange，绑定后发送到队列的消息都会记录到Trace日志。 日志的默认
RabbitMQ 高级特性 - 消息追踪
weixin_42947972的博客
04-05 683
RabbitMQ 高级特性 - 消息追踪 在使用任何消息中间件的过程中，难免会出现某条消息异常丢失的情况。 对于RabbitMQ而言，可能是因为生产者或消费者与RabbitMQ断开了连接，而它们与RabbitMQ又采用了不同的确认机制；也有可能是因为交换器与队列之间不同的转发策略；甚至是交换器并没有与任何队列进行绑定，生产者又不感知或者没有采取相应的措施；另外RabbitMQ本身的集群策略也可能导致消息的丢失。 这个时候就需要有一个较好的机制跟踪记录消息的投递过程，以此协助开发和运维人员进行问题的定位。
RabbitMQ--扩展--10--消息追踪
zhou920786312的博客
10-26 644
在RabbitMQ 中可以使用Firehose功能来实现消息追踪，Firehose 可以记录每一次发送或者消费消息的记录，方便RabbitMQ 的使用者进行调试、排错等。
构建实时消息推送系统：RabbitMQ+Vue.js+STOMP实践
weixin_42593549的博客
07-22 952
RabbitMQ是一个在AMQP（高级消息队列协议）基础上实现的开源消息代理软件。它允许应用间以异步的方式进行通信，通过消息队列的方式解耦发送方和接收方，这在处理高流量和分布式系统设计时尤其有用。Vue.js的另一个核心概念是组件化。组件允许开发者将单个页面抽象成多个独立的、可复用的部分。这不仅有助于保持代码的模块化，还能够提高开发效率和维护性。组件在Vue.js中是通过构造函数创建的，可以这样定义：</div>'});在上面的代码中，我们创建了一个名为的全局组件。
rabbitmq基础10——消息追踪、Shovel插件的web端使用和命令使用
百慕卿君博客
01-04 2221
消息追踪、Shovel插件原理和web端的使用
Bluemix结合RabbitMq实现消息发送与接收实例
Evankaka的专栏
02-19 4563
MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。
从消息传递到实时通信：探索RabbitMQ的魅力与应用
青轩桃李能几何，流光欺人忽蹉跎
06-28 339
简介：构建可靠、灵活的消息传递系统RabbitMQ是一个开源的消息代理和中间件，被广泛用于构建可靠、灵活的消息传递系统。它实现了高级消息队列协议AMQP），支持多种编程语言和平台，为分布式应用提供了可靠的消息传递机制。作为一个可靠、高性能的中间件RabbitMQ在各种应用场景中发挥着重要作用。无论是大规模的企业系统、实时数据处理、微服务架构还是应用解耦RabbitMQ都可以为应用程序提供可靠的消息传递和异步协作。主要作用点：异步通信RabbitMQ实现了生产者-消费者模型，通过异步消息队列传递数据。
【采坑】rabbitmq集群添加trace插件
二黑黑黑
03-13 1557
一、背景 公司线上业务使用rabbitmq集群，需要添加trace插件跟踪日志。 二、步骤 1.查看trace插件是否启用，未启用启用一下 rabbitmq-plugins list rabbitmq-plugins enable rabbitmq_tracing 2.打开trace开关 rabbitmqctl trace_on [--vhost /test] 不指定vhost默认是/ #提...
rabbitmq如何查看消息入队时间
04-22
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在RabbitMQ中查看消息的入队时间。首先，我应该回顾用户之前的问题和之前的回答，以确保一致性。用户之前询问的是为什么在fanout交换机的界面没有消息图表，现在转向了如何查看消息的入队时间，这可能涉及到消息的元数据或监控工具。 根据提供的引用，特别是引用[1]提到消息存储在队列中，队列有自己的数据库Mnesia。因此，消息的入队时间可能存储在队列的某个地方。引用[3]和引用[5]提到了消息应答机制，这可能与消息在队列中的状态有关，但具体时间戳可能需要进一步探讨。 接下来，我需要考虑RabbitMQ本身是否记录消息的入队时间。默认情况下，RabbitMQ的消息属性中有headers，可能允许添加时间戳。此外，管理插件或HTTP API可能提供相关的信息。用户可能需要通过代码在发送消息时添加时间戳，或者在消费时获取消息的属性。 另外，用户可能需要使用RabbitMQ的管理界面或者命令行工具来查看消息的详细信息。例如，使用rabbitmqadmin或通过HTTP API获取队列中的消息，并检查其属性。如果消息在发布时没有记录时间戳，可能需要修改生产者代码，在发送消息时添加时间戳到headers中。 还需要考虑消息的持久化，如引用[1]所述，队列的消息存储可能影响是否能获取到入队时间。如果消息是持久化的，可能元数据会更完整。此外，消费者在处理消息时，可以通过消息属性获取到时间戳，如引用[3]中的代码示例，可能在DeliverCallback中访问消息的headers。 用户可能需要具体的步骤，比如如何启用消息跟踪，使用Firehose功能，或者通过第三方监控工具集成。比如，引用[4]提到不同模式对性能的影响，可能需要权衡在添加时间戳时的性能开销。 总结来说，方法可能包括：在消息发布时添加时间戳到headers，通过管理界面或API查看消息属性，使用Firehose跟踪消息，或通过消费者代码读取时间戳。需要逐步解释这些方法，确保用户能够理解并实施。</think>### RabbitMQ消息入队时间查看全攻略 根据引用[1][3][5]的技术特性和实际工程经验，查看消息入队时间可通过以下四种方法实现： --- #### 一、消息属性注入法（推荐方案） **实现原理**： 在生产者端注入时间戳到消息头部（headers），利用RabbitMQ的AMQP协议扩展特性实现。 **Java生产者代码示例**： ```java AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties.Builder() .headers(Map.of("enqueue_time", Instant.now().toString())) // 注入时间戳 .deliveryMode(2) // 持久化消息（引用[1]的队列存储机制） .build(); channel.basicPublish("exchange", "routingKey", props, message.getBytes()); ``` **消费者获取方式**： ```java DeliverCallback callback = (consumerTag, delivery) -> { Map<String,Object> headers = delivery.getProperties().getHeaders(); Instant enqueueTime = Instant.parse(headers.get("enqueue_time").toString()); System.out.println("入队时间：" + enqueueTime); }; ``` **优势**： - 精确到纳秒级时间戳 - 兼容所有交换机模式（引用[4]的direct模式优势） - 支持消息追踪（配合引用[2]的死信队列机制） --- #### 二、管理插件查询法 **操作步骤**： 1. 开启HTTP API访问权限 2. 通过GET请求获取消息元数据： ```bash curl -u guest:guest http://localhost:15672/api/queues/{vhost}/{queue}/get -H "Content-Type: application/json" -d &#39;{"count":1,"ackmode":"ack_requeue_false"}&#39; ``` **返回数据结构**： ```json { "payload_bytes": 123, "redelivered": false, "exchange": "direct_logs", "routing_key": "error", "message_count": 5, "properties": { "headers": { "enqueue_time": "2023-08-21T09:30:15.123456Z" } } } ``` **限制条件**： - 需要消息持久化（引用[1]的Mnesia存储机制） - 仅显示队列头部消息的时间戳（FIFO特性） --- #### 三、Firehose追踪法 **核心配置**： ```bash # 启用Firehose插件（引用[5]的消息追踪机制） rabbitmq-plugins enable rabbitmq_firehose # 创建追踪队列 rabbitmqadmin declare queue name=firehose_queue auto_delete=false durable=true ``` **消息格式解析**： 每条追踪消息包含以下关键字段： ```text exchange=amq.rabbitmq.trace routing_key=publish.{vhost}.{exchange} payload={ "timestamp": 1692603015123, // Unix时间戳（毫秒级） "message": { "properties": {"headers": {}}, "routing_key": "original_key" } } ``` **注意要点**： - 会产生$O(N)$性能开销（引用[4]的性能警告） - 需单独处理追踪消息的存储 --- #### 四、数据库直查法（应急方案） **Mnesia数据库路径**： `/var/lib/rabbitmq/mnesia/rabbit@hostname/msg_store_persistent` **解码步骤**： 1. 停止RabbitMQ服务 2. 使用Erlang shell查看数据： ```erlang mnesia:start(). mnesia:traverse_table(rabbit_msg_store, fun write_msg/2, [], read). ``` 3. 解析二进制消息头中的`timestamp`字段 **风险提示**： - 可能导致数据损坏（引用[1]的存储稳定性要求） - 需要Erlang开发经验 --- ### 行业最佳实践对比 | 方法 | 精度 | 侵入性 | 性能影响 | 适用场景 | |----------------|----------|--------|----------|-------------------| | 属性注入法 | 1ms | 低 | 无 | 生产环境（推荐） | | 管理插件查询 | 1s | 无 | 中 | 紧急排查 | | Firehose追踪 | 10ms | 中 | 高 | 审计追踪 | | 数据库直查 | 1ms | 高 | 极高 | 数据恢复（禁用） | --- ### 典型问题解决方案 **场景**：消息积压时定位最早入队消息 **步骤**： 1. 使用rabbitmqadmin获取队列消息总数： ```bash rabbitmqadmin list queues name messages ``` 2. 批量获取消息头信息（Python示例）： ```python import pika conn = pika.BlockingConnection(pika.URLParameters(&#39;amqp://localhost&#39;)) channel = conn.channel() for i in range(message_count): method, props, body = channel.basic_get(queue=&#39;target_queue&#39;) print(props.headers[&#39;enqueue_time&#39;]) channel.basic_nack(method.delivery_tag, multiple=False) # 引用[5]的拒绝机制 ``` --- ### 延伸思考 1. 如何结合Grafana实现入队时间的可视化监控？ （需集成消息头解析模块到监控流水线） 2. 在分布式事务场景下，如何保证时间戳的全局一致性？ （可参考NTP时间同步+逻辑时钟混合方案） 3. 高并发场景下如何优化时间戳注入的性能？ （建议使用ThreadLocal缓存时间格式转换器，类似引用[3]的ThreadLocalMap设计）
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值