Java开发中遇到最难的问题!mysql模糊查询索引失效

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Java开发中遇到最难的问题!mysql模糊查询索引失效相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 消息的可靠性投递

在使用 RabbitMQ 的时候,作为消息发送方希望杜绝任何消息丢失或者投递失败场景。

RabbitMQ 为我们提供了两种方式用来控制消息的投递可靠性模式。

confirm 确认模式:当消息从 producer 发送到 exchange 则会执行 confirmCallback中的confirm方法。

return 退回模式:当消息发送给Exchange后, Exchange将消息路由到queue失败会执行ReturnCallBack。

确认模式会返回{1.相关配置信息, 2.交换机是否成功接收到消息 , true 成功 false失败 3.失败原因 }

回退模式会返回{1.消息对象,2.错误码,3.错误信息,4.交换机名称,5.路由键}

2.Consumer ACK(消费者 ACK)

ack指Acknowledge,确认。 表示消费端收到消息后的确认方式。

RabbitMQ提供三种确认方式:

自动确认: acknowledge=“none” 当消息一旦被Consumer接收到,则自动确认收到,并将相应 message 从 RabbitMQ 的消息缓存中移除。

手动确认: acknowledge=“manual” 如果出现异常,则调用channel.basicNack()方法,让其自动重新发送消息。

根据异常情况确认:acknowledge=“auto”。

3. 消息过期(TTL)

TTL 全称 Time To Live(存活时间/过期时间)。当消息到达存活时间后,还没有被消费,会被自动清除。

RabbitMQ可以对消息设置过期时间,也可以对整个队列(Queue)设置过期时间。

消息过期, 可以让队列统一过期, 也可以让它单独的消息过期。

4. 死信队列

死信队列,英文缩写:DLX 。Dead Letter Exchange(死信交换机),当消息成为Dead message (死信)后,可以被重新发送到另一个交换机,这个交换机就是DLX。

消息成为死信的三种情况:

1.队列消息长度到达限制;

2.消费者拒接消费消息,并且不把消息重新放入原目标队列;

3.原队列存在消息过期设置,消息到达超时时间未被消费;

死信队列和死信交换机:

死信队列和死信交换机与正常的队列和交换机一模一样, 没有任何区别 !! 

如何实现队列与死信交换机绑定 , 给队列设置如下参数:

  • x-dead-letter-exchange : 设置死信交换机

  • x-dead-letter-routing-key : 设置死信路由key

5. 延迟队列

消息进入队列后不会立即被消费,只有到达指定时间后,才会被消费。 例如:

延迟队列是一个很强大的功能 , 但是在RabbitMQ中并没有提供延迟队列功能。

可以使用:TTL(消息过期)+死信队列组合实现延迟队列的效果。

实现流程图如下 :

6. 消费端限流

当系统峰值比较高的时候 , 我们我们可以使用RabbitMQ实现削峰填谷, 让我们系统处理的请求更加平稳

实现步骤

  1. 设置akc机制为手动确认

  2. 配置监听容器

7.RabbitMQ应用问题 (消息补偿机制)

我们通过之前的消息可靠性投递 , ACK 确认机制 , 以及死信队列 , 基本上已经能够保证消息投递成功了 !

为什么还要消息补偿机制呢? 难道消息还会丢失,没错,系统是在一个复杂的环境,不要想的太简单了,虽然以上的三种方案,基本可以保证消息的高可用不丢失的问题,但是作为有追求的程序员来讲,要绝对保证我的系统的稳定性,有一种危机意识。

比如:持久化的消息,保存到硬盘过程中,当前队列节点挂了,存储节点硬盘又坏了,消息丢了,怎么办?

产线网络环境太复杂,所以不知数太多,所以要做消息补偿机制 !

消息补偿机制需要建立在业务数据库和MQ数据库的基础之上 , 当我们发送消息时 , 需要同时将消息数据保存在数据库中, 两者的状态必须记录。 然后通过业务数据库和MQ数据库的对比检查消费是否成功,不成功,进行消息补偿措施,重新发送消息处理

最后

这次要给大家分享总结的东西就是这些了

资料全都放在——***我的学习笔记:大厂面试真题+微服务+MySQL+Java+Redis+算法+网络+Linux+Spring全家桶+JVM+学习笔记图***

最后再分享一份终极手撕架构的大礼包(学习笔记):分布式+微服务+开源框架+性能优化

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