死信队列（DLQ）与重试机制：消息可靠性的双保险 各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，一位在代码的海洋里扑腾多年的老码农。今天，咱们不聊风花雪月，也不谈人生理想，就来聊聊一个略显“悲情”但又至关重要的话题：死信队列（DLQ）与重试机制。 为啥说它“悲情”呢？因为这俩家伙出现的场景，往往意味着我们的消息传递系统出了点小状况，消息没能成功被消费，沦落到了“无人问津”的地步。但是，别灰心！有了它们，我们就能在保证消息可靠性的道路上，更进一步，让我们的系统更加健壮。 想象一下，你是一家电商网站的架构师，用户下单后，你需要发送一个消息给库存服务，扣减库存。如果扣减库存失败了，比如库存服务宕机了，或者网络波动了，那这个消息就丢失了吗？当然不能！用户可是付了钱的！这时候，重试机制和死信队列就派上用场了。 一、消息可靠性：比真爱还珍贵 在分布式系统中，消息传递是家常便饭。服务之间通过消息进行异步通信，解耦依赖，提高系统的可伸缩性和可用性。但是，消息传递并非一帆风顺，网络抖动、服务宕机、消息格式错误等等，都可能导致消息传递失败。 消息一旦丢失，可能会造成严重后果： 订单丢失： 用户下了单，结果系统没 …
GCP Pub/Sub 的死信队列（Dead-Letter Topics）与消息保留策略
好的，各位亲爱的开发者、架构师、以及所有对云原生技术充满好奇的小伙伴们，欢迎来到今天的“GCP Pub/Sub 死信队列与消息保留策略：一场爱的供养与时间旅行”特别节目！我是你们的老朋友，一个在代码世界里摸爬滚打多年的老司机，今天就带大家一起深入了解 GCP Pub/Sub 中这两个至关重要的概念。 准备好了吗？系好安全带，我们即将开始一场刺激的云端探险！🚀 开场白：消息的“生死轮回”与“时间胶囊” 想象一下，我们生活在一个信息爆炸的时代，各种各样的消息像洪水猛兽般涌来。在云原生应用中，这些消息更是以光速在各个服务之间传递。但问题来了： 如果消息传递失败了怎么办？ 就像快递小哥迷路了一样，消息被困在某个角落，无人问津，最终消失得无影无踪。 如果我们需要回顾过去的消息，分析历史数据呢？ 就像考古学家挖掘古代文物一样，我们需要一种机制，能够将过去的消息完好地保存下来，供我们研究。 这就是今天我们要聊的两个核心概念：死信队列 (Dead-Letter Topics) 和 消息保留策略 (Message Retention Policy)。它们就像 Pub/Sub 世界里的“生死轮回”与“时间 …
Apache Kafka Connectors 错误处理与死信队列（DLQ）实践
好的，各位亲爱的听众朋友们，欢迎来到今天的“Kafka Connectors 错误处理与死信队列（DLQ）实践”特别节目！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的段子手”的程序猿大叔。今天，咱们不谈高深的理论，只聊实战，用最接地气的方式，把Kafka Connectors的错误处理和死信队列这俩兄弟给安排得明明白白，清清楚楚！ 准备好了吗？系好安全带，咱们要起飞喽！🚀 第一章：错误！错误！Error来敲门！ 咱们都知道，Kafka Connectors就像流水线上的工人，兢兢业业地把数据从一个地方搬到另一个地方。但是，就像人会感冒发烧一样，Connectors在搬运数据的过程中，也难免会遇到各种各样的“小麻烦”，也就是我们常说的错误。 这些错误啊，那可是五花八门，种类繁多，就像潘多拉的魔盒，打开了，什么都有可能发生。常见的错误类型，我给大家列个表格，方便大家对号入座： 错误类型 常见原因 可能的影响 连接错误 数据库连接不上，API接口挂了，网络不稳定等等。 Connector直接罢工，停止工作，数据搬运彻底瘫痪。 数据转换错误 数据格式不匹配，字段缺失，数据类型错误等等。 数据无法被正确 …