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Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略（一）：自动重试

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 Clou...

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Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略（二）：自定义错误处理逻辑

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，...

Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略（三）：使用DLQ队列（RabbitMQ）

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ÿ...

Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略（四）：重新入队（RabbitMQ）

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...

Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略（三）：使用DLQ队列（RabbitMQ）

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，...