消息的消费形式

Spring框架中使用JMS传递消息：同步与异步

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布 · 140 阅读

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在Spring框架中使用JMS传递消息有两种方式

同步收发消息
message listener container 异步收发消息

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RbbitMQ(五) -- 100%消息投递消费

知识点滴

10-15

377

一：前言概述生产者生产消息到消费者消息消费，中间需要生产者将消息发送到交换器，再由交换器路由到队列存储，然后消费者进行消息消费。在没有任何设置情况下，中间可能存在以下几种情况导致消息丢失：消费者将消息发送到交换器因为RabbitMQ内部原因丢失消息交换器将消息路由到队列，因为队列不存在等因素导致消息丢失队列中存储的消息在消费者未消费时RabbitMQ服务宕机导致消息丢失消费者消费消息...

MQ中消息重复消费及解决

大白

09-10

3万+

重复消费原因因为在网络延迟的情况下，消息重复发送的问题不可避免的发生，如果非要实现消息不可重复发送，那基本太难，因为网络环境无法预知，还会使程序复杂度加大，因此默认允许消息重复发送。只要通过网络交换数据，就无法避免这个问题。所以解决这个问题的办法就是绕过这个问题。那么问题就变成了：如果消费端收到两条一样的消息，应该怎样处理？重复消费问题例子 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都...

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kafka消息重复消费解决方案

大道至简，持之以恒！

07-05

9342

Kafka消费者以消费者组(Consumer Group)的形式消费一个topic，发布到topic中的每个记录将传递到每个订阅的消费者组中的一个消费者实例。Consumer Group 之间彼此独立，互不影响，它们能够订阅相同的一组主题而互不干涉。......

配置Logstash消费kafka消息

qq_38860828的博客

02-13

5589

input{ kafka { topics => "my-log-topic" //这里要和你Java中logback.xml中的<topic></topic>一致 type => "kafka" bootstrap_servers => "192.168.80.112:9092,1...

消息重复消费

木易三水良

06-28

2029

1、产生重复消费的原因无论是那种消息队列，造成重复消费原因其实都是类似的。正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。只是不同的消息队列发送的确认信息形式不同,例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志，kafka offset的概念， kafka offset概念：就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费

RocketMQ的顺序消息（顺序消费）

热门推荐

终生学习践行者

10-29

4万+

简单介绍了消息有序性的概念，以及RocketMQ如何实现消息的顺序消费。

Rocketmq消费消息原理

拥抱大数据的专栏

09-10

1654

在消息系统中，消费者消费消息有拉和推消息两种实现方式，拉消息是消费者主动向消息服务器发送拉消息请求，消息服务器将消息返回给消费者，而推消息是消息服务器主动向消费者推送消息的形式，这两种消息消费实现各有各的优势和劣势。 Rocketmq中采用长轮训的机制来实现消息消费功能。长轮训模式兼顾了拉和推消息的优势。从整体看下org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer消费者实现类在消费客户端的启动流程。 ...

RabbitMQ如何防止消息丢失及重复消费

wang_luwei的博客

03-20

1万+

文章目录RabbitMQ如何防止消息丢失及重复消费一、消息丢失1.1、生产者没有成功把消息发送到MQ1.1.1、confirm（发布确认）机制1.1.2、事务机制1.2、RabbitMQ接收到消息之后丢失了消息1.3、消费者弄丢了消息二、如何防止重复消费 RabbitMQ如何防止消息丢失及重复消费一、消息丢失如图所示，RabbitMQ丢失消息的情况可以发送在任何一个节点。 1.1、生产者没有成功把消息发送到MQ 丢失的原因：因为网络传输的不稳定性，当生产者在向MQ发送消息的过程中，MQ没有成功接收

Kafka消息消费原理

学无止境

09-09

1923

目录 Topic Partition Topic与Partition的存储消息默认分发策略消息的分区分配分区分配策略 Coordinator（协调者） JoinGroup与Synchronizing Group State offset 分区的副本机制 Topic 在kafka中，topic是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到kafka集群...

Rabbit MQ 消息消费模式

STRANGE-P 的博客

10-08

3486

Rabbit MQ 消息消费模式Rabbit MQ 消费消息模式1、推模式2、拉模式 Rabbit MQ 消费消息模式 RabbitMQ 的消费模式分为两种：推模式和拉模式。推模式（Push）：消息中间件主动将消息推送给消费者，推模式采用 Basic.Consume 进行消费。拉模式（Pull）：消费者主动从消息中间件拉取消息，拉模式则是调用 Basic.Get 进行消费。 ...

源码分析RocketMQ顺序消息消费实现原理

2401_84048554的博客

04-22

1189

切莫死记硬背，小心面试官直接让你出门右拐1000道互联网Java面试题：

RocketMQ（一）基础概念理解及消息消费模式解析

技术博客

08-18

1325

文章目录前言基础知识消息模型基础概念消息主题（Topic）消息标签（Tag）消息（Message）消息生产者（Producer）消息消费者（Consumer）代理服务器（Broker Server）名称服务（Name Server）消息生产者组（Producer Group）消息消费者组（Consumer Group）RocketMQ消息的两种消费模型广播消费（Broadcasting）集群消费（Clustering）RocketMQ的两种消息消费顺序普通顺序消息（Normal Ordered Messag

第五篇：深入解析Kafka的消息消费、位移提交、控制分区、指定位移消费的原理

Gemini的博客

05-26

1104

Kafka的位移提交机制确保了消息处理的准确性和一致性，通过理解自动提交和手动提交的原理及源码实现，开发者可以根据实际需求选择合适的提交方式，以平衡性能和可靠性。在实际应用中，合理配置和使用位移提交是保证Kafka消费者健壮性的关键步骤。Kafka作为一个高性能的分布式消息系统，其消息消费、位移提交、分区控制和指定位移消费功能提供了极高的灵活性和可靠性。通过深入理解Kafka的源码，我们能够更好地掌握其内部原理，从而在实际应用中更高效地使用Kafka。

Java 泛型详解：类型参数的力量

ZHE|张恒的博客

11-28

1144

本文系统讲解了Java泛型的概念与使用方式。泛型通过在类或方法中引入类型参数，提高了代码的类型安全性和复用性。主要内容包括：1）泛型的基本语法，如定义泛型类和接口；2）泛型方法及其类型推断；3）三种通配符（?、? extends T、? super T）的使用场景；4）边界限制和多重限制；5）泛型的优缺点，如类型安全与类型擦除的影响；6）常见陷阱，如静态上下文和instanceof的限制。泛型是现代Java编程的重要特性，能显著减少类型转换和运行时错误。

【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用

最新发布

w987333120的博客

12-01

296

本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。

07_Spring AI 干货笔记之提示词

在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前

11-30

1489

本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。

【实战】项目traffic analysis技术点记录二

努力学习的！

11-28

1068

主要是因为ClickHouse的DateTime类型精度只到秒级，不支持毫秒部分，而Java的LocalDateTime默认包含毫秒精度。（1）服务提供者：通过k8s Service 暴露出一组pod实例，并拥有一个稳定的DNS名称： user-service.default.svc.cluster.local。这个注解的正确使用对于保证对象比较的正确性非常重要，特别是在使用HashSet、HashMap等集合时！轻量级，中心化的调度方案，依赖JobRunLock，同一任务实例互斥。

Docker：基于自制openjdk8镜像 or 官方openjdk8镜像，制作tomcat镜像

2509_94186151的博客

11-29

518

78.56 MBopenjdk二进制下载地址Dockerfile中，source /etc/profile不能加载的原因为什么还需要选择使用他的原因：三中，tomcat普通用户交互式启动tomcat#在 Docker 容器中，/etc/profile 文件不会在容器启动时自动执行，这是因为 Docker 容器通常不会启动交互式登录 shell，而是直接运行指定的命令。

SpringBoot后端服务重定向

2509_94200968的博客

11-27

752

选择哪种方法取决于具体需求和架构。在我的场景中，使用了Spring MVC的重定向。但如果需要一个长期的解决方案，需要考虑前端同步更新，避免不必要的重定向的开销。或者使用反向代理或者Spring Cloud Gateway。愿你我都能在各自的领域里不断成长，勇敢追求梦想，同时也保持对世界的好奇与善意！

rocketmq消费不到消息

05-20

### RocketMQ消费不到消息的原因及解决方法 RocketMQ在实际应用过程中可能会遇到消费者无法正常接收到消息的情况。以下是可能导致此现象的一些常见原因及其对应的解决方案： #### 1. **订阅关系未正确设置** 如果消费者的`Subscription`配置错误或者与生产者发布的主题(`Topic`)不匹配，则会导致消费者收不到消息。解决方案：确认生产者的`Topic`名称和消费者的`subscribe`方法中的参数一致[^2]。 #### 2. **消费者实例未成功启动或注册失败** 消费者可能由于某些异常未能成功向Broker注册，从而导致其无法拉取消息。解决方案：查看消费者端的日志文件，确认是否存在初始化失败或其他运行时错误；另外可以通过管理工具检查该消费者是否已加入指定的消费者组并在线状态良好[^2]。 #### 3. **网络连接问题** 生产环境下的网络波动也可能影响到客户端和服务端之间的通信质量，进而阻止数据传递过程顺利完成。解决方案：测试当前机器能否访问到NameServer地址列表以及各Broker节点的服务端口（默认为10911）。如果发现连通性存在问题则需排查防火墙规则或是DNS解析服务是否有误[^2]。 #### 4. **消息过滤条件过于严格** 使用Tag或者其他形式的消息筛选策略时设定得过窄也可能是原因之一——即只有满足特定标签的消息才会被推送过来给定订户看到。解决方案：审核现有filter表达式的定义逻辑是否合理恰当，并适当放宽约束以便于更多种类的数据能够到达目标接收方那里[^2]。 #### 5. **Pull模式下pull timeout超时** 对于采用主动请求获取新记录的方式来说，假如长时间没有任何可用的新项目可供读取的话，API调用将会阻塞直到达到预设时限才返回空结果集。解决方案：调整timeout阈值至更长一些的时间跨度以适应低频度更新场景需求；同时建议定期轮询而非一次性大量索取过多批次以防资源耗尽风险增加[^4]。 #### 6. **Push模式下线程池满载** 在推播型架构里头，假使后台负责分发作业的工作单元数量不足以应对瞬时高峰流量冲击，则部分待处理项会被暂时搁置等待后续机会再次尝试投递出去。解决方案：扩展执行队列容量上限数值允许容纳更多的临时积压任务量级；优化内部算法减少不必要的同步锁操作提升整体吞吐效率表现水平[^4]。 ```java // 示例代码展示如何正确配置consumer DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("example_group"); consumer.subscribe("TestTopic", "*"); // 订阅所有tags的消息 consumer.registerMessageListener((msgs, context) -> { msgs.forEach(msg -> System.out.printf("Receive Message[msgId=%s, content=%s]%n", msg.getMsgId(), new String(msg.getBody()))); return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; }); try { consumer.start(); } catch (MQClientException e) { throw new RuntimeException(e); } ```