Dead-Letter Queue
Cola de mensajes fallidos
Una cola de mensajes fallidos guarda mensajes que una cola de origen no pudo procesar después de los intentos permitidos. Las personas pueden inspeccionar el fallo antes de un reintento controlado.
source queue + receive count > limit -> DLQ + configured monitor -> alert -> inspect/fix -> controlled redriveemail_804✓la cola principal continúaemail_803!dirección incorrectadead/email_803→inspeccionar primerosource queue + receive count > limit -> DLQ + configured monitor -> alert -> inspect/fix -> controlled redriveJOBOtro ejemplo
La fila de importación `row-73` falla cinco veces porque su fecha está malformada. Amazon SQS mueve el mensaje a una DLQ. La alarma configurada por el equipo entonces alerta a un operador. Después de arreglar el analizador, el operador vuelve a enviar un pequeño lote a una velocidad segura.
Partes principales
- 01Cola de origen
- 02límite de intentos
- 03causa del fallo
- 04Mensaje fallido
- 05Alerta y propietario
- 06Inspeccionar, corregir y reintentar
Úsalo cuando
Usa una DLQ cuando los fallos repetidos deban dejar de reciclarse por la cola principal. Guarda la razón, la fuente, el recuento de intentos, la antigüedad del mensaje y un camino seguro de reenvío.
No lo uses cuando
No muevas un mensaje después del primer fallo breve, ignores una DLQ creciente, ni reintentes antes de arreglar la causa. Eliminar un elemento también puede romper un flujo que requiere un orden estricto.
Nombre usado en código
source queue + receive count > limit -> DLQ + configured monitor -> alert -> inspect/fix -> controlled redrive Antes de lanzarlo
Check contracts and invariants, authorization, and input limits. Test retries, one-time effects, timeouts, and partial failures. Verify data integrity, compatibility, monitoring, recovery, and rollback.
Outcome: Complete the task with Cola de mensajes fallidos (Dead-Letter Queue). User context: La fila de importación `row-73` falla cinco veces porque su fecha está malformada. Amazon SQS mueve el mensaje a una DLQ. La alarma configurada por el equipo entonces alerta a un operador. Después de arreglar el analizador, el operador vuelve a enviar un pequeño lote a una velocidad segura. Technical concept or control: Cola de mensajes fallidos (Dead-Letter Queue). Why it fits: Usa una DLQ cuando los fallos repetidos deban dejar de reciclarse por la cola principal. Guarda la razón, la fuente, el recuento de intentos, la antigüedad del mensaje y un camino seguro de reenvío. Do not use it when: No muevas un mensaje después del primer fallo breve, ignores una DLQ creciente, ni reintentes antes de arreglar la causa. Eliminar un elemento también puede romper un flujo que requiere un orden estricto. Engineering requirements: Define inputs, outputs, contracts, and rules that must always hold. Set authorization and input checks. Define failures, timeouts, retries, one-time effects, data moves, and compatibility limits. Operations: Add useful signals and logs that hide sensitive data. Set capacity limits and write an operator guide. Test recovery and rollback. Acceptance criteria: Contract and failure-path tests pass. Data and authorization rules still hold during retries and partial failures. Check performance limits, monitoring, recovery, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Ningún estándar oficial único controla todo el término. Su significado puede cambiar según equipos, plataformas o marcos. Unknowns to confirm: Where the code runs, data stores, traffic shape, consistency needs, and the security boundary. Also confirm the compatibility period, service goals, and rollback limits.
Revisa esta petición
Review how Cola de mensajes fallidos (Dead-Letter Queue) is used now. Definition: Una cola de mensajes fallidos guarda mensajes que una cola de origen no pudo procesar después de los intentos permitidos. Las personas pueden inspeccionar el fallo antes de un reintento controlado. Release checks: Check contracts and invariants, authorization, and input limits. Test retries, one-time effects, timeouts, and partial failures. Verify data integrity, compatibility, monitoring, recovery, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.