【RabbitMQ的死信队列】

死信队列

  • 什么是死信队列
    • 死信队列的配置方式
    • 死信消息结构

什么是死信队列

  1. 消息被消费者确认拒绝。消费者把requeue参数设置为true(false),并且在消费后,向RabbitMQ返回拒绝。channel.basicReject或者channel.basicNack。
  2. 消息达到预设的TTL时限还一直没有被消费。TTL时长可能是制队列的本身特性,也可能是消息的特性。

可以通过配置策略的方式实现:
rabbitmqctl set_policy TTL ".*" '{"message-ttl":60000}' --apply-to queues

也可以通过创建队列的时候声明,java代码如下:

Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>();
args.put("x-message-ttl", 60000);
channel.queueDeclare("myqueue", false, false, false, args);
  1. 消息由于队列已经达到最长长度限制而被丢掉

死信队列的配置方式

RabbitMQ中有两种方式可以声明死信队列,一种是针对某个单独队列指定对应的死信交换机,这个交换机也要绑定队列。另一种就是以
策略的方式进行批量死信队列的配置。

通过代码的方式给队列声明死信交换机

        Channel channel = openChannel();Map<String, Object> params = new HashMap<>();params.put("x-message-ttl", 60000);// 死信交换机的名称params.put("x-dead-letter-exchange", "deadletterexchange");// 死信队列的路由键params.put("x-dead-letter-routing-key", "dde");AMQP.Queue.DeclareOk declareOk = channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, params);channel.queueBind(queueName,"test1","ddeorigin");

针对多个队列,可以使用策略方式,配置统一的死信队列。
rabbitmqctl set_policy DLX ".*" '{"dead-letter-exchange":"my-dlx"}' --apply-to queues

死信消息结构

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/65543.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

YOLOv10目标检测-训练自己的数据

yolov10 https://github.com/THU-MIG/yolov10?tabreadme-ov-file 1. 数据集 模型的建立需要收集图片并且进行标注。YOLOv10标注的文件格式如下&#xff08;每张图片对应一个标签文件&#xff09;&#xff1a; 0 0.441753 0.815461 0.061021 0.042763 1 0.395895 0.759868 …

《机器学习》——KNN算法

文章目录 KNN算法简介KNN算法——sklearnsklearn是什么&#xff1f;sklearn 安装sklearn 用法 KNN算法 ——距离公式KNN算法——实例分类问题完整代码——分类问题 回归问题完整代码 ——回归问题 KNN算法简介 一、KNN介绍 全称是k-nearest neighbors&#xff0c;通过寻找k个距…

如何在 Ubuntu 22.04 上安装和使用 Composer

简介 如果你是一名 PHP 开发者&#xff0c;想要简化你的项目依赖管理&#xff0c;那么 Composer 是一个必不可少的工具。Composer 可以简化包管理&#xff0c;并允许你轻松地将外部库集成到你的项目中。 本教程将向你展示如何在 Ubuntu 22.04 操作系统上安装 Composer&#x…

139.《python中的正则详解》

文章目录 什么是正则正则表达式语法正则demo1.匹配模式2.finditer3.正则分组4.非捕获组5.分组的引用6. 正则替换7.正则切割7.正则「或」7.枚举取反 面试题 前言: 拉开差距的不是上班的8小时,而是下班后的16小时,同志们,加油,卷起!!! 什么是正则 1.正则表达式是一种高级文本处理…

大语言模型(LLM)中大数据的压缩存储及其重要性

在大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;中&#xff0c;KV Cache&#xff08;键值缓存&#xff09;的压缩方法及其重要性。 为什么要压缩KV Cache&#xff1f; 计算效率&#xff1a;在生成文本的过程中&#xff0c;每个生成的token都需要与之前所有的token的键值&#xff…

『大模型笔记』评估大型语言模型的指标:ELO评分,BLEU,困惑度和交叉熵介绍以及举例解释

评估大型语言模型的指标:ELO评分,BLEU,困惑度和交叉熵介绍以及举例解释 文章目录 一. ELO Rating大模型的elo得分如何理解1. Elo评分的基本原理2. 示例说明3. 大模型中的Elo得分总结3个模型之间如何比较计算,给出示例进行解释1. 基本原理扩展到三方2. 示例计算第一场: A A…

高效使用AI完成编程项目任务的指南:从需求分析到功能实现

随着人工智能工具的普及&#xff0c;即便是零编程基础或基础薄弱的用户&#xff0c;也可以借助AI完成许多技术任务。然而&#xff0c;要高效地使用AI完成编程任务&#xff0c;关键在于如何清晰表达需求&#xff0c;并逐步引导AI实现目标。 在本文中&#xff0c;我们将通过开发…

【视觉惯性SLAM:四、相机成像模型】

相机成像模型介绍 相机成像模型是计算机视觉和图像处理中的核心内容&#xff0c;它描述了真实三维世界如何通过相机映射到二维图像平面。相机成像模型通常包括针孔相机的基本成像原理、数学模型&#xff0c;以及在实际应用中如何处理相机的各种畸变现象。 一、针孔相机成像原…

【Compose multiplatform教程18】多平台资源的设置和配置

要正确配置项目以使用多平台资源&#xff0c;请执行以下操作&#xff1a; 添加库依赖项。 为每种资源创建必要的目录。 为限定资源创建其他目录&#xff08;例如&#xff0c;深色 UI 主题或本地化字符串的不同图像&#xff09;。 依赖项和目录设置 要访问多平台项目中的资源…

RabbitMQ工作模式(详解 工作模式:简单队列、工作队列、公平分发以及消息应答和消息持久化)

文章目录 十.RabbitMQ10.1 简单队列实现10.2 Work 模式&#xff08;工作队列&#xff09;10.3 公平分发10.4 RabbitMQ 消息应答与消息持久化消息应答概念配置 消息持久化概念配置 10.5 订阅模式广播模式路由模式主题模式&#xff08;通配符模式&#xff09; 10.6 消息确认机制1…

Excel for Finance 07 `FV PV` 函数

Excel 的 FV 函数用于计算一笔投资在未来的价值&#xff0c;基于固定的利率和定期付款。这是一个金融函数&#xff0c;常用来分析储蓄计划、贷款、或投资的增长。 语法&#xff1a; FV(rate, nper, pmt, [pv], [type])参数说明&#xff1a; rate&#xff08;必需&#xff09;&…

React(二)——注册页/登录页/Reducer/

文章目录 项目地址一、使用Yarn安装所有环境二、文件结构以及路由配置三、登录和注册3.1 注册页面3.1.1 静态页面3.1.2 表单提交useSate3.2 登录页面3.3 admin 的登录页面四、关于auth登录和注册的Reducer4.1 authReducer创建4.2 根rootReducer的创建4.3 创建和配置Redux的stor…

每天五分钟深度学习框架pytorch:越来越深的卷积神经网络模型VGG

本文重点 前面我们使用pytorch搭建了卷积神经网络LeNet-5,AlexNet,本文我们学习卷积神经网络VGG,VGG相比于前面的两个神经网络而言比较深,我们知道网络模型越深那么就难以训练,但是VGG效果比较好。 Vgg使用了更小的滤波器,同时使用了更深的网络结构,AlexNet只有8层网络结…

小程序配置文件 —— 12 全局配置 - pages配置

全局配置 - pages配置 在根目录下的 app.json 文件中有一个 pages 字段&#xff0c;这里我们介绍一下 pages 字段的具体用法&#xff1b; pages 字段&#xff1a;用来指定小程序由哪些页面组成&#xff0c;用来让小程序知道由哪些页面组成以及页面定义在哪个目录&#xff0c;…

从0到100:基于Java的大学选修课选课小程序开发笔记(上)

背景 为学生提供便捷的课程选择方式&#xff0c;并帮助学校进行课程管理和资源调配&#xff1b;主要功能包括&#xff1a;课程展示&#xff0c;自主选课&#xff0c;取消选课&#xff0c;后台录入课程&#xff0c;统计每门课程报名情况&#xff0c;导出数据&#xff0c;用户管…

Dify服务器部署教程

Dify的github地址: https://github.com/langgenius/dify 服务器要求&#xff1a;2c4g 1、克隆仓库 可以通过命令或者下载zip解压后上传服务器都行 git clone https://github.com/langgenius/dify.git 2、docker启动 cd dify/dockercp .env.example .envdocker compose up -d…

Mac 12.1安装tiger-vnc问题-routines:CRYPTO_internal:bad key length

背景&#xff1a;因为某些原因需要从本地mac连接远程linxu桌面查看一些内容&#xff0c;必须使用桌面查看&#xff0c;所以ssh无法满足&#xff0c;所以决定安装vnc客户端。 问题&#xff1a; 在mac上通过 brew install tiger-vnc命令安装, 但是报错如下&#xff1a; > D…

大模型WebUI:Gradio全解系列9——Additional Features:附加功能(上)

大模型WebUI&#xff1a;Gradio全解系列9——Additional Features&#xff1a;附加功能&#xff08;上&#xff09; 前言本篇摘要9. Additional Features&#xff1a;附加功能9.1 队列9.1.1 使用方法9.1.2 配置队列演示 9.2 输入输出流9.2.1 输出流1. 生成器yield2. 流媒体 9.2…

Java - 日志体系_Apache Commons Logging(JCL)日志接口库_桥接Logback 及 源码分析

文章目录 PreApache CommonsApache Commons ProperLogging &#xff08;Apache Commons Logging &#xff09; JCL 集成logbackPOM依赖配置文件 logback.xml使用 源码分析jcl-over-slf4j 的工作原理1. LogFactory 的实现2. SLF4JLogFactory 和 Log 的实例化过程3. SLF4JLog 和 …

文档大师:打造一站式 Word 报告解决方案1

前言 在政府、医院、银行、财务以及销售等领域&#xff0c;常常需要创建各种报告文件来展开工作汇报&#xff0c;譬如季度销售报告、年度总结报告、体检报告和保险合同等。在没有报表工具支持之前&#xff0c;这类报告主要通过 Word 制作&#xff0c;费时费力且难以维护&#…