Redis 队列好处 .降低流量高峰(并不是提升处理能力,系统的整体处理能力不变) .解除耦合(任务格式定好,各自演变,互不影响) .高可用(后台升级/崩溃完全不影响客户端的响应)…

.NET 环境中使用RabbitMQ   在企业应用系统领域,会面对不同系统之间的通信.集成与整合,尤其当面临异构系统时,这种分布式的调用与通信变得越发重要.其次,系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的地方,比如发送短信,邮件提醒,更新文章阅读计数,记录用户操作日志等等,如果实时处理的话,在用户访问量比较大的情况下,对系统压力比较大. 面对这些问题,我们一般会将这些请求,放在消息队列中处理:异构系统之间使用消息进行通讯.消息传递相较文件传递与远程过程调用(RPC)而言,似乎…

用例场景: 定时从远程多台机器上下载文件存入HDFS中.一开始采用shell 一对一的方式实现,但对于由于网络或者其他原因造成下载失败的任务无法进行重试,且如果某台agent机器down机,将导致它对应的所有下载服务中断,重新提交下载任务也极为麻烦.故考虑采用redis队列来实现与机器无关的job提交与执行. 任务提交实现 log_agent.py: 每隔十分钟执行一次,通过crontab -e 设置,在一台服务器上设置即可. */10 * * * * python /usr/local/app…

回到目录 这个文章其实是我心中的核心组件的第七回,确实在时间上有些滞后了,但内容并不滞后!本文MSMQ只是个引题,我确实不太想说它,它是微软自己集成的一套消息队列,寄宿在Window服务里,稳定性十在不敢恭维,而redis队列我们选择的驱动客户端是ServiceStack.Redis,之所以选择它就是因为它稳定,更新快,对于其它的驱动可能用上几年都不会去更新,而ServiceStack.Redis一直走到redis客户端的前沿! Redis队列实时和非实时:这个说的实时和非实时主要针对的是消费者…

场景 有这样一个场景,一个邮件提醒的windows服务,获取所有开启邮件提醒的用户,循环获取这些用户的邮件,发送一条服务号消息.但问题来了,用户比较少的情况下,轮询一遍时间还能忍受,如果用户多了,那用户名称排序靠后的人,收到邮件提醒的消息,延迟时间就非常长了. 准备 c#之Redis实践list,hashtable c#之Redis队列 方案 1.生产者线程一获取所有开启邮件提醒的用户. 2.根据配置来决定使用多少个队列,以及每个队列的容量. 3.线程一,获取未满的队列,将当前用户入队.如果所有…

摘要 这两天一直在考虑redis队列:一个生产者,多个消费者的情况,这里弄了一个demo进行测试. 一个例子 关于如何引用Redisclient 可以参考之前的这篇文章:c#之Redis实践list,hashtable 生产者一个线程,然后开启多个线程用来消费数据. 代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.T…

redis中文官网:http://www.redis.cn/ 关于redis队列的实现方式有两种: 1.生产者消费者模式. 2.发布者订阅者模式. 详解: 1.生产者消费者模式. 普通版本: 比如一个队列里面,生产者A push了一个数据进去,消费者B pop 了这个数据,那个这个队列依旧为空.所以是一对一的. 至于是先进先出还是先进后出等,可以依照函数lpush(从队列左边,也就是队首push一个数据) rpush(从队列右边也就是队尾push一个数据) lpop(同理) rpop等来控制.…

Redis队列功能介绍 List 常用命令: Blpop删除,并获得该列表中的第一元素,或阻塞,直到有一个可用 Brpop删除,并获得该列表中的最后一个元素,或阻塞,直到有一个可用 Brpoplpush Lindex获取一个元素,通过其索引列表 Linsert在列表中的另一个元素之前或之后插入一个元素 Llen获得队列(List)的长度 Lpop从队列的左边出队一个元素 Lpush从队列的左边入队一个或多个元素 Lpushx当队列存在时,从队到左边入队一个元素 Lrange从列表中获取指定返回的…

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定…

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库…