简介 基于生产者消费者模式,我们可以开发出线程安全的异步消息队列. 知识储备 什么是生产者消费者模式? 为了方便理解,我们暂时将它理解为垃圾的产生到结束的过程. 简单来说,多住户产生垃圾(生产者)将垃圾投递到全小区唯一一个垃圾桶(单队列),环卫将垃圾桶中的垃圾进行处理(消费者).就是一个生产者消费者模式. 这种模式的好处,就不在这里叙述了,毕竟这篇文章不是在讲设计模式.有兴趣的小伙伴可以自行了解一下. 应用场景 很多时候,我们有一些不紧急但却对操作顺序有强依赖的需求. 比如,12306候补抢票.

1. 消费者位置(consumer position) 因为kafka服务端不保存消息的状态,所以消费端需要自己去做很多事情.我们每次调用poll()方法他总是返回已经保存在生产者队列中还未被消费者消费的消息.消息在每一个分区中都是顺序的,那么必然可以通过一个偏移量去确定每一条消息的位置. 偏移量在消费消息的过程中处于重要的作用.如果是自动提交消息,那么poll()方法会去在每次获取消息的时候自动提交获取最后一条消息的偏移量,告诉服务器我们已经消费到这个位置,下次从下一个位置开始消费. 我们把更

异步分布式队列Celery 转载地址 Celery 是什么? 官网 Celery 是一个由 Python 编写的简单.灵活.可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具,实现的通讯协议也可以使用ruby,php,javascript等调用. Celery 专注于实时任务处理,支持任务调度. 它是一个分布式队列的管理工具,我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列. 我们要理解 Celery 本身不是任务队列,它是管理分布式任务队列的工具

消费者客户端轮询的3个步骤:发送拉取请求,客户端轮询,获取拉取结果 . 消费者在发送拉取请求之前,必须首先满足下面的两个条件.- 确保消费者已经连接协调者, 即找到服务端中管理这个消费者的协调者节点 .- 确保消费者已经分配到分区, 即获取到协调者节点分配给消费者的分区信息 . 消费者客户端除了从协调者节点获取到分区,还会发送心跳请求.提交偏移量给协调者节点 . 其中,提交偏移量主要和消息的处理有关,协调者只是作为偏移量的存储介质. 而消费者发送心跳请求给协调者,则有可能归现各种各样的问题,如下

假设已经在服务器上安装完RabbitMQ.我写的教程 一.发送消息到队列(生产者) 新建一个maven项目,在pom.xml文件加入以下依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>com.rabbitmq</groupId> <artifactId>amqp-client</artifactId> <version>3.6.5</version> </dependenc

ConsumeQueue,IndexFile需要及时更新,否则无法及时被消费,根据消息属性查找消息也会出现较大延迟. mq通过开启一个线程ReputMessageService来准时转发commitLog文件更新事件,相应的任务处理器根据转发的消息及时更新ConsumeQueue,IndexFile文件 DefaultMessageStore#start ReputMessageService线程每执行一次任务推送休息1毫秒旧继续尝试推送消息到消息消费队列和索引文件. 返回reputFromOf

说明: SSM项目中的每一个请求都需要进行日志记录操作.一般操作做的思路是:使用springAOP思想,对指定的方法进行拦截.拼装日志信息实体,然后持久化到数据库中.可是仔细想一下会发现:每次的客户端的每一次请求,服务器都会处理两件事情.一个是正常的业务操作:另一个就是我们额外要做的日志数据记录.这样的话,每次请求的"效率"就变得收到影响了,换句话说就是"耦合"了.明明一个请求是干一件特定的事情,你却又给我加上一部分东西.而且这一次请求是必须在额外做的事情做完才能返

简单的单线程队列 -- 工作的时候遇到劣质打印机.给打印机发消息,打印机就会打印,如果在打印机还在打印的时候,就 再发消息打印,就会出现消息丢失.所以需要给上一个任务一些处理的间隔时间. 单线程的消息队列示例 package demo1; import java.util.LinkedList; public class Main { /** * @param args */ private static Thread thread; private static LinkedList<Runn

原文:C#实现异步消息队列 拿到新书<.net框架设计>,到手之后迅速读了好多,虽然这本书不像很多教程一样从头到尾系统的讲明一些知识,但是从项目实战角度告诉我们如何使用我们的知识,从这本书中提炼了一篇,正好符合我前几篇的“数据驱动框架”设计的问题: 消息队列 消息队列(英语:Message queue)是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式,软件的贮列用来处理一系列的输入,通常是来自使用者.消息队列提供了异步的通信协议,每一个贮列中的纪录包含详细说明的资料,包含发生的时间,输入装置的

经过前段时间的学习和铺垫,已经对spring amqp有了大概的了解.俗话说学以致用,今天就利用springAMQP来完成一个日志管理模块.大概的需求是这样的:系统中有很多地方需要记录操作日志,比如登录.退出.查询等,如果将记录日志这个操作掺杂在主要的业务逻辑当中,势必会增加响应的时间,对客户来说是一种不好的体验.所以想到用异步消息队列来进行优化.系统处理完主要业务逻辑之后,将日志的相关实体发布到特定Queue下,然后设置一个监听器,监该Queue的消息并做处理.客户不用等待日志的处理就可直接返

引言 最近开发一个小功能,用到了队列mcq,启动一个进程消费队列数据,后边发现一个进程处理不过来了,又加了一个进程,过了段时间又处理不过来了...... 这种方式每次都要修改crontab,如果进程挂掉了,不会及时的启动,要等到下次crontab执行的时候才会启动.关闭(重启)进程的时候用的是kill,这可能会丢失正在处理的数据,比如下面这个例子,我们假设sleep过程就是处理逻辑,这里为了明显看出效果,将处理时间放大到10s: <?php $i = 1; while (1) { echo &quo

Celery是异步消息队列, 可以在很多场景下进行灵活的应用.消息中包含了执行任务所需的的参数,用于启动任务执行, suoy所以消息队列也可以称作 在web应用开发中, 用户触发的某些事件需要较长事件才能完成. 可以将任务交给celery去执行, 待任务完成后再将结果返回给用户. 用户同步请求触发的其它任务, 如发送邮件,请求云服务等也可以交由celery来完成. celery的另一个重要应用场景则是各种计划任务. celery由5个主要组件组成: producer: 任务发布者, 通过调用AP

引言 最近开发一个小功能,用到了队列mcq,启动一个进程消费队列数据,后边发现一个进程处理不过来了,又加了一个进程,过了段时间又处理不过来了… 这种方式每次都要修改crontab,如果进程挂掉了,不会及时的启动,要等到下次crontab执行的时候才会启动.关闭(重启)进程的时候用的是kill,这可能会丢失正在处理的数据,比如下面这个例子,我们假设sleep过程就是处理逻辑,这里为了明显看出效果,将处理时间放大到10s: <?php $i = 1; while (1) { echo "开始第

我们一直都相信这样一种说法:协程是比多线程更高效的一种并发工作方式,它完全由程序本身所控制,也就是在用户态执行,协程避免了像线程切换那样产生的上下文切换,在性能方面得到了很大的提升.毫无疑问,这是颠扑不破的业界共识,是放之四海而皆准的真理. 但事实上,协程远比大多数人想象中的复杂,正因为协程的"用户态"特性,任务调度权掌握在撰写协程任务的人手里,而仅仅依赖async和await关键字远远达不到"调度"的级别,有时候反而会拖累任务效率,使其在任务执行效率上还不及&qu

1,消息推送类 import pika # 同步消息推送类 class RabbitPublisher(object): # 传入RabbitMQ的ip,用户名,密码,实例化一个管道 def __init__(self, host, user, password): self.host = host self.user = user self.password = password self.connection = pika.BlockingConnection(pika.Connection

概述 上一章中,已经介绍了 Broker 的文件系统的各个层次与部分细节,本章将继续了解在逻辑存储层的三个文件 CommitLog.IndexFile.ConsumerQueue 的一些细节.文章最后,还会对比下 RocketMQ 和 Kafka 的持久化结构与设计的合理性. CommitLog 现在,先从 CommitLog 的几个指针开始复习 在上一章 <RocketMQ源码详解 | Broker篇 · 其二:文件系统> 中,我们已经了解了 CommitLog 的缓存和刷盘的策略,现在来简

1.阻塞队列:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932906.html 2.Condition 生产者消费者实现 :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920385.html 3. Condition 优点 :http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/7481142 3.Lock :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3923167.

上一篇文章简要介绍了RabbitMQ的基本知识点,并且写了一个简单的发送和接收消息的demo.这一篇文章继续介绍关于Work Queue(工作队列)方面的知识点,用于实现多个工作进程的分发式任务. 一.Work Queues:我们可以把它翻译成工作队列,他有什么用呢?它的主要作用就是规避了实时的执行资源密集型任务( resource-intensive task),因为这会造成响应时间过长,影响用户体验.Work Queues通过把一些实时性不强的任务存储到消息队列中,然后后台的工作者(work

1.遇到的问题:上测试环境,上次描述的鸟问题又出现了,就是生产者发3条数据,我这边只能收到1条数据. 2.问题解决: (1)去控制台看我的消费者启动情况,貌似没什么问题 , (2)去测试服务器里看日志信息:只有入库的那条是真的接收到了,其余压根就没有接收到,排除入库过程的代码问题.到此,问题只锁定在我的consumer根本没有接收到丢失的那两条消息. (3)仔细思考一下,发现了问题的根源,看图一的控制台信息,可以发现,生产者默认给我分配了四个队列,但是我的消费者只用了两个队列,这就是和那天的问题

做性能测试时,kafka消息队列比较长,让程序自己消费完毕需要等待很长时间.就需要快速清理kafka队列 清理方式把 这kafak manager + zookeeper + kafka 这些应用情况,复制成一个备份文件夹.当需要清理时,把在使用的kafka +zookeeper  文件夹删除,在从备份文件还原回去. 这样就作成几个脚本 1.清理环境clen_envionment.sh, 这个只执行一次,需要把 kafka 和zookeeper的路径填写正确.如果存在备份文件就不需要执行这个脚本