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应用场景 有的时候，我们对于同一通道中的消息处理，会通过判断头信息或者消息内容来做一些差异化处理，比如：可能在消息头信息中带入消息版本号，然后通过if判断来执行不同的处理逻辑，其代码结构可能是这样的： @StreamListener(value = TestTopic.INPUT) public void receiveV1(String payload, @Header("version") S...

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(TestApplic...

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...

应用场景 上一篇《Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略（一）：自动重试》介绍了默认就会生效的消息重试功能。对于一些因环境原因、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。但是对于诸如代码本身存在的逻辑错误等，无论重试多少次都不可能成功的问题，是无法修复的。对于这样的情况，前文中说了可以利用日志记录消息内容，配合告警来做补救，但是很显然，这样做非常原始，并且太过笨拙，处...

之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题，比如： 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊，当消息消费失败之后该如何处理的几种方式。不过不论哪种方式，都需要与具体业务结合，解决不同业务场景可能出现的问题。 今天第一节，介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案：重试！ 应用场景 依然要明确一点，...

在上一篇《Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费》中，我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题。本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题：如果微服务生产的消息自己也想要消费一份，应该如何实现呢？ 常见错误 在放出标准答案前，先放出一个常见的错误姿势和告警信息（以便您可以通过搜索引擎找到这里_）。以下错误基于Spring Boot 2.0.5、S...

最近收到好几个类似的问题：使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候，出现消息重复消费的问题。通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够。其实，在之前的博文以及《Spring Cloud微服务实战》一书中都有提到关于消费组的概念以及作用。 那么什么是消费组呢？为什么要用消费组？它解决什么问题呢？摘录一段之前博文的内容，来解答这些疑问： 通常在生产环境，...

通过《Spring Cloud构建微服务架构：消息驱动的微服务（入门）》一文，相信大家对Spring Cloud Stream的工作模式已经有了一些基础概念，比如：输入、输出通道的绑定，通道消息事件的监听等。下面在本文中，我们将详细介绍一下Spring Cloud Stream中是如何通过定义一些基础概念来对各种不同的消息中间件做抽象的。 下图是官方文档中对于Spring Cloud Strea