java-rabbitmq

关于Rabbitmq在逻辑主体层面的配置我们这个文章，主体对象是对rabbitmq的逻辑实体去进行全面的认识和介绍。什么是rabbitmq，这个其实本质上就是，本体就是一个可以存储大量json数据的队列。也就是queue。本质上，我认为他的主体就是这个。但是，由于使用erlang语言编写的，他可以短时间承受大量的json请求接收。这个我认为就是这个最重要的point。

JAVA高级工程师--RabbitMQ消费者消息限流、超时、死信队列以及若依集成升级在一开始介绍MQ的时候，就提到了削峰填谷，本质上就是限流，所以我们需要对限流做一个落地的实现。限流主要在消费者这一块，基于消费者做代码实现。并且基于手动ack的开启

掌控消息全链路(3)——RabbitMQ/Spring-AMQP高级特性详解之TTL、死信和延迟Java JDK版本：Oracle OpenJDK 17.0.9 SpringBoot版本：3.5.9

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Spring Boot Actuator+Prometheus+Grafana 生产级监控体系搭建在微服务架构中，全链路监控是保障服务稳定性的核心能力，缺乏监控会导致故障定位滞后、性能瓶颈无法感知、线上问题排查困难。Spring Boot Actuator 提供服务自身指标暴露能力，结合 Prometheus 指标采集与 Grafana 可视化，可构建 “指标采集 - 存储 - 可视化 - 告警” 全闭环监控体系。本文从基础配置、指标扩展、告警策略、性能优化四个维度，落地生产级监控方案，适配微服务集群的全方位监控需求。

基于 Java 的消息队列选型年度总结：RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 实战对比在当今高并发、分布式系统架构的浪潮中，消息队列（Message Queue, MQ）早已超越“可选中间件”的范畴，成为支撑系统高可用、高弹性、高扩展性的核心基础设施。它通过异步通信模式打破服务间的强依赖耦合，用缓冲队列实现流量削峰填谷，凭借可靠投递机制保障分布式事务一致性，更能通过异步解耦提升系统容错能力，为复杂分布式架构的稳定运行筑牢根基。

JAVA高级工程师--RabbitMQ消息可靠性、若依集成升级上上一篇博客JAVA高级工程师-消息中间件RabbitMQ（一）https://blog.csdn.net/heni6560/article/details/156765816?spm=1011.2124.3001.6209

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Spring Cloud Gateway 全链路监控与故障自愈实战在生产环境中，仅实现网关的基础功能远远不够，还需保障 “可观测” 和 “高可用”—— 全链路监控可实时掌握网关运行状态，故障自愈可在服务异常时自动降级 / 重试，避免级联故障。本文结合Micrometer+Prometheus+Grafana实现网关全链路监控，基于Sentinel+Gateway重试机制实现故障自愈，打造高可用、可观测的生产级网关。

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Spring Cloud Gateway 进阶实战：自定义过滤器、动态路由与全链路日志监控在微服务架构中，Spring Cloud Gateway 的核心价值不仅在于基础的路由转发，更在于通过自定义扩展和动态配置适配复杂的生产场景。本文承接基础配置内容，聚焦自定义过滤器开发、基于 Nacos 配置中心的动态路由、全链路日志监控三大核心进阶场景，结合完整代码实现可落地的网关扩展方案，解决固定配置无法适配业务动态变更、链路追踪难等问题。

掌控消息全链路(2)——RabbitMQ/Spring-AMQP高级特性之消息可靠性和重试机制Java JDK版本：Oracle OpenJDK 17.0.9 SpringBoot版本：3.5.9

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Spring Cloud 服务治理实战：构建高可用微服务体系在微服务架构中，服务数量激增后，面临服务注册与发现、配置统一管理、故障隔离、负载均衡等核心问题。Spring Cloud 作为微服务生态标杆，提供了一站式服务治理解决方案，通过组件协同实现 “服务可管、配置可统、故障可控”。

为何Kafka成为消息队列首选？深度对比RabbitMQ与RocketMQ在分布式系统架构中，消息队列是实现服务解耦、流量削峰、异步通信的核心组件。当前主流的消息队列产品中，Kafka凭借高吞吐、高可靠、强扩展性等特性，在互联网、大数据等领域的采用率远超RabbitMQ与RocketMQ。本文将从架构设计、性能表现、生态适配、适用场景等维度，拆解Kafka的核心优势，同时客观分析三款产品的差异，揭示其市场占有率差异的本质原因。

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MySQL 索引优化实战：从慢查询到高性能MySQL 作为主流关系型数据库，索引是提升查询性能的核心手段。多数开发者仅会创建基础索引，但对索引原理、创建原则、失效场景、慢查询优化理解不足，导致索引 “形同虚设”，甚至因索引设计不当引发性能问题（如索引冗余、写入变慢）。

JAVA高级工程师-消息中间件RabbitMQ工作模式（二）P：生产者，发送消息到消息队列C：消费者：消息的接受者，会一直等待消息到来。queue：消息队列，图中红色部分。类似一个邮箱，可以缓存消息；生产者向其中投递消息，消费者从其中取出消息。

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微服务接口熔断降级与限流实战：保障系统高可用微服务架构中，服务间依赖复杂，任一服务故障（如响应慢、宕机）都可能引发 “雪崩效应”（故障扩散至整个系统）。熔断、降级、限流是三大核心高可用手段，能在服务异常时 “熔断故障链路、降级非核心功能、限制流量峰值”，保障核心业务可用。

基于 Java 的消息队列选型年度总结：RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 实战对比RabbitMQ 基于AMQP协议，适合复杂路由场景。支持多种消息确认模式（自动/手动），延迟队列通过插件实现。吞吐量中等（约5万/秒），消息可靠性高，但集群扩展性较弱。

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SpringBoot 全局异常处理最佳实践：从混乱到规范在 SpringBoot 项目开发中，异常处理是容易被忽视但至关重要的环节。多数开发者习惯在业务代码中大量使用try-catch捕获异常，导致代码冗余、异常流转混乱、错误信息不统一，且难以快速定位问题。优秀的异常处理机制能实现 “业务与异常解耦、错误信息标准化、问题快速追溯”，提升系统健壮性与可维护性。

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JVM 调优实战指南：从问题排查到参数优化JVM 作为 Java 程序的运行基石，其性能直接决定系统稳定性与并发能力。多数程序员在开发阶段忽视 JVM 配置，仅使用默认参数，上线后易出现 OOM 内存溢出、GC 频繁、响应延迟飙升等问题，且排查难度大。

RabbitMQ应用开发实战：从基础编程到SpringBoot集成全面指南在开始应用开发之前，先回顾RabbitMQ的核心组件：Producer：消息生产者Consumer：消息消费者

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SpringBoot 集成 RabbitMQ 实战（消息队列）：实现异步通信与系统解耦在复杂后端系统中，同步通信往往会导致系统耦合度高、响应延迟、容错性差 —— 如用户下单后，需同步完成库存扣减、订单通知、日志记录等操作，任一环节故障都会导致整个流程失败。RabbitMQ 作为开源消息队列中间件，基于 AMQP 协议，支持多种交换机模式、消息持久化、死信队列等功能，可实现系统间异步通信、业务解耦、流量削峰，提升系统容错性与可扩展性。

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SpringBoot 集成 Redis 实战（缓存与分布式锁）：提升系统性能与并发能力在高并发、高流量后端系统中，数据库往往是性能瓶颈 —— 频繁的数据库查询会导致响应延迟、数据库压力过大。Redis 作为高性能键值对缓存数据库，支持内存存储、持久化、分布式部署，可通过缓存热点数据、实现分布式锁等方式，大幅提升系统响应速度、降低数据库压力，同时解决分布式环境下的并发安全问题，是企业级系统性能优化的核心工具。