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目的: RabbitMQ之消息模式(上):https://www.cnblogs.com/huangting/p/11994539.html 消费端限流 消息的ACK与重回队列 TTL消息 死信队列 消费端限流 什么是消费端的限流? 假设一个场景,首先,我们RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现下面情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据 消费端限流RabbitMQ提供的解决方案 RabbitMQ提供了一种qos(服务…
前言 上一篇对RabbitMQ的流程和相关的理论进行初步的概述,如果小伙伴之前对消息队列不是很了解,那么在看理论时会有些困惑,这里以消息模式为切入点,结合理论细节和代码实践的方式一起来学习. 正文 常用的模式有Simple.Work.Fanout.Direct.Topic.Headers,可以通过设置交换机类型和配置参数来实现各个模式:接下来就分别进行实操演示吧. 以下演示都是通过管理员的账号进行.其实每种模式其实很大一部分操作都是一样的,所以公共部分不会重复截图说明,不过会针对不同的配置进行说…
消费端限流 什么是消费端的限流? 假设一个场景,首先,我们RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现下面情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据! 消费端限流RabbitMQ提供的解决方案 RabbitMQ提供了一种qos(服务质量保证)功能,即在非自动确认消息的前提下,如果一定数目的消息(通过基于Consumer或者Channel设置Qos的值)未被确认前,不进行消费新的消息 Void BasicQos(uint pre…
目的: 消息如何保证100%的投递 幂等性概念 Confirm确认消息 Return返回消息 自定义消费者 前言: 想必知道消息中间件RabbitMQ的小伙伴,对于引入中间件的好处可以起到抗高并发,削峰,业务解耦的作用并不陌生. 康康简单流程图了解一下.详情了解RabbitMQ可移步:https://www.cnblogs.com/huangting/p/11989597.html  注意:一般MQ中间件为了提高系统的吞吐量会把消息保存在内存中,如果不作其他处理,MQ服务器一旦宕机,消息将全部丢…
消息100%的投递 消息如何保障100%的投递成功? 什么是生产端的可靠性投递? 保障消息的成功发出 保障MQ节点的成功接收 发送端收到MQ节点(Broker)确认应答 完善的消息进行补偿机制 BAT/TMD互联网大厂的解决方案: 消息落库,对消息状态进行打标 消息的延迟投递,做二次确认,回调检查 幂等性概念 幂等性是什么? 我们可以借鉴数据库的乐观锁机制 比如我们执行一条更新库存的SQL语句 Update t_repository set count = count -1,version =…
消息派发 上篇<RabbitMQ入门-消息派发那些事儿>发布之后,收了不少反馈,其中问的最多的还是有关消息确认以及超时等场景的处理. 楼主,有遇到消费者后台进程不在,但consumer连接还在,当前消息是unacked状态,导致这个消息一直不被消费 队列在等待回复的时候,这个消息是怎么存放的?如果一直没有返回有超时么? ... 这里再对消息确认做以下补充 有关超时 RabbitMQ是没有超时概念的,如果一个消费者消费一条消息要花费很长时间,比如10分钟,那么这个过程会一直进行下去.除非你采用其…
消息模式实例 视频教程:https://ke.qq.com/course/304104 编写代码前,最好先添加好用户并设置virtual hosts 一.简单模式 1.导入jar包 <dependency> <groupId>com.rabbitmq</groupId> <artifactId>amqp-client</artifactId> <version>4.5.0</version> </dependency…
上一章,我们讲到,用redis共享数据,以及用redis中的队列来实现一个简单的消息传递.其实在真实的过程中,不应该用redis来传递,最好用专业的消息队列,我们python中,用到最广泛的就是rabbitmq,虽然它是用erlang开发的,但真的非常好用,经过无数次验证.如果大家不会安装rabbitmq,请看我这篇文章,http://www.cnblogs.com/yueerwanwan0204/p/5319474.html   这篇文章讲解了怎么安装rabbitmq以及简单的使用它. 我们把…
在上篇<RabbitMQ-高效的Work模式>中,我们了解了Work模型,该模型包括一个生产者,一个消息队列和多个消费者. 我们已经通过实例看出消息队列中的消息是如何被一个或者多个消费者消费的了,但是对于具体的实现细节和原理并没有介绍.这篇就来详细介绍下在消息派发这个过程中还有那些我们需要关注的点和细节. 这篇主要讨论细节都集中在接收端,我们还是来看下上篇中,接收端的代码实现 package com.ximalaya.openapi.rabbitmq.work; import com.rabb…
在之前的有关线程,进程的博客中,我们介绍了它们各自在同一个程序中的通信方法.但是不同程序,甚至不同编程语言所写的应用软件之间的通信,以前所介绍的线程.进程队列便不再适用了:此种情况便只能使用socket编程了,然而不同程序之间的通信便不再像线程进程之间的那么简单了,要考虑多种情况(比如其中一方断线另一方如何处理:消息群发,多个程序之间的通信等等),如果每遇到一次程序间的通信,便要根据不同情况编写不同的socket,还要维护.完善这个socket这会使得编程人员的工作量大大增加,也使得程序更易崩溃…