自Spring Cloud Alibaba发布第一个Release以来,就备受国内开发者的高度关注。虽然Spring Cloud Alibaba还没能纳入Spring Cloud的主版本管理中,但是凭借阿里中间件团队的背景,还是得到不少团队的支持;同时,由于Spring Cloud Alibaba中的几项主要功能都直指Netflix OSS中的重要组件,而后者最近频繁宣布各组件不在更新新特性...

应用场景我们在使用一些开源调度系统(比如:elastic-job等)的时候,对于任务的执行时间通常都是有规律性的,可能是每隔半小时执行一次,或者每天凌晨一点执行一次。然而实际业务中还存在另外一种定时任务,它可能需要一些触发条件才开始定时,比如:编写博文时候,设置2小时之后发送。对于这些开始时间不确定的定时任务,我们也可以通过Spring Cloud Stream来很好的处理。 为了实现开始时...

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") ...

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(TestAppli...

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...

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...

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...

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...

从2016年起就开始接触Consul,使用的主要目的就是做服务发现,后来逐步应用于生产环境,并总结了少许使用经验。最开始使用Consul的人不多,为了方便交流创建了一个QQ群(群号在最后),这两年微服务越来越火,使用Consul的人也越来越多,目前群里已有400多人,经常有人问一些问题,比如: 服务注册到节点后,其他节点为什么没有同步? Client是干什么的?(Client有什么作用?)...

可能看到这个标题,读者会问:要修改日志的级别,不是直接修改log.xxx就好了吗?为何要搞那么复杂呢?所以,先说一下场景,为什么要通过TurboFilter去动态的修改日志级别。我们在使用Java开发各种项目的时候必然的会引入很多框架,这些框架通过堆叠的方式完成所要提供的业务服务(一个服务请求在进入后会在这些框架中兜一圈,然后返回结果),当一个比较底层的框架在处理过程中抛出了异常之后,这个异...