转:http://blog.csdn.net/linsongbin1/article/details/47781187 MQ框架非常之多,比较流行的有RabbitMq.ActiveMq.ZeroMq.kafka.这几种MQ到底应该选择哪个?要根据自己项目的业务场景和需求.下面我列出这些MQ之间的对比数据和资料. 第一部分:RabbitMQ,ActiveMq,ZeroMq比较 1. TPS比较 一 ZeroMq 最好,RabbitMq 次之, ActiveMq 最差.这个结论来自于以下这篇文章.…

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30764991/article/details/80239076 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题 实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构 使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ 二.消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景.异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景 2.1异步处理…

1.ActiveMQ 是Apache下的一个子项目. 类似于ZeroMQ,它能够以代理人和点对点的技术实现队列.同时类似于RabbitMQ,它少量代码就可以高效地实现高级应用场景.RabbitMQ.ZeroMQ.ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++.Java..Net,.Python. PHP. Ruby等. 2.RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于…

转载自:https://blog.csdn.net/qiqizhiyun/article/details/79848834 一.RabbitMq RabbitMQ是一个Advanced Message Queuing Protocol(AMQP)的开源实现,由以高性能.可伸缩性出名的Erlang写成.RabbitMQ Server适用的OS有:Windows.Linux/Unix和Mac OS X,RabbitMQ官方的Client有Java..Net/C#和Erlang.   AMQP协议主要…

最近一段时间才开始关注云栖社区的公众号,在两周前看到要在深圳科兴科学园办一场Rocket MQ的Meetup.因为从来没有参加过这种线下活动,而且对Rocket MQ比较感兴趣,所以就立即报名参加. 报完名就把这件事给忘了,直到周五收到短信才又想起来,周六中午才决定要去. 回顾Meetup 我一开始想着掐点进场,后来还是提前半个小时就到了地方.幸亏早到了,因为这次想要参加的人非常地多,虽然会议室很大,但座位还是不够.后面到的人,只能是坐小板凳,挤在四周的过道里. 简单回顾 Meetup在两点钟准…

为什么要使用MQ?有如下几个好处: 解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的.消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的.基于数据的接口层,两边的处理过程都要实现这一接口.这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 冗余 有些情况下,处理数据的过程会失败.除非数据被持久化,否则将造成丢失.消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除…

每日一句 You must try things that may not work. And you must not let anyone define your limits because of where you come from. Your only limit is your soul. 千万不要怕失败,也不要因为出身低就让别人限制了你的发展,成败在于你自己. 概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段.它具有低耦合.可靠投递.广播.流量控制.最终一致性等一系列功能…

1 背景 在高并发.高消息吞吐的互联网场景中,我们经常会使用消息队列(Message Queue)作为基础设施,在服务端架构中担当消息中转.消息削峰.事务异步处理 等职能. 对于那些不需要实时响应的的业务,我们都可以放在消息队列中进行传输.下面是用户在进行系统注册的时候场景,充分体现MQ的作用 可以看到用户注册的过程步骤1+步骤2,从请求到响应总共耗时 55 ms.消息消费+短信发送的时间比较长,从上面看花了5s多,一般让消息队列服务去处理,用户静静等待短信送达即可. 消息队列中间件(简称消息中…

消息中间件MessageQuene 解耦且可扩展:业务复杂度的提升带来的也是耦合度的提高,消息队列在处理过程中间插入了一个隐含的.基于数据的接口层,两边的处理过程都要实现这一接口.这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 冗余:有些业务在处理过程中如果失败了,数据在未进行持久化的时候就已经消失,消息队列把数据持久化直到他们被处理,避免了数据的丢失 处理并发:大数据量访问的时候我们可以将消息放入队列中,然后在队列里面按照系统的吞吐能力来进行稳定的抽取数据并进行业务处…

STORM与HADOOP的比较 对于一堆时刻在增长的数据,如果要统计,可以采取什么方法呢? 等数据增长到一定程度的时候,跑一个统计程序进行统计.适用于实时性要求不高的场景.如将数据导到HDFS,再运行一个MAP REDUCE JOB. 如果实时性要求高的,上面的方法就不行了.因此就带来第二种方法.在数据每次增长一笔的时候,就进行统计JOB,结果放到DB或搜索引擎的INDEX中.STORM就是完成这种工作的. HADOOP与STORM比较 数据来源:HADOOP是HDFS上某个文件夹下的可能是成T…