一.消息中间件相关知识 1.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,成为异步RPC的主要手段之一.当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ.RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等. 2.消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器,作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者,业务的发起方,负责生产消息传输给broker,   2

RabbitMQ 和 Kafka 的显著差异 RabbitMQ 是一个消息代理,但是 Apache Kafka 是一个分布式流式系统.好像从语义上就可以看出差异,但是它们内部的一些特性会影响到我们是否能够很好的设计各种用例. 例如,Kafka 最适用于数据的流式处理,但是 RabbitMQ 对流式中的消息就很难保持它们的顺序. 另一方面,RabbitMQ 内置重试逻辑和死信(dead-letter)交换器,但是 Kafka 只是把这些实现逻辑交给用户来处理. 这部分主要强调在不同系统之间它们的主

如果提到Spring,你脑海中对他的印象还停留在SSH三大框架之一,那或许你该好好重新认识这个家伙. 在IT技术日新月异的今天,他还能让你忘不了并与他朝夕相处,他,肯定有自己的绝活.如今他早已经不是孤军奋战,而是形成了一个大家族,或许你知道Spring Boot,Spring Cloud,Spring Datad等等. Spring给我的感觉就是好用,易上手,尤其有了更加强大的注解使用之后,可以抛去繁琐的XML配置,我们有更多的精力集中在自己的业务上.代码上.而Spring AMQP就是这样的一

声明:本文来源于MLDN培训视频的课堂笔记,写在这里只是为了方便查阅. 1.概念:SpringBoot 整合消息服务 2.具体内容 对于异步消息组件在实际的应用之中会有两类: · JMS:代表作就是 ActiveMQ,但是其性能不高,因为其是用 java 程序实现的: · AMQP:直接利用协议实现的消息组件,其大众代表作:RabbitMQ,高性能代表作:Kafka. 2.1.SpringBoot 整合 ActiveMQ 1. 如果要想在项目之中去使用 ActiveMQ 组件,则应该为项目添加依

目录: 1.1 RabbitMq与Redis队列对比 1.2 在win7 64位机上安装RabbitMQ 1.3 RabbitMQ消息分发轮询 与 持久化 1.4 RabbitMQ 设定某个队列里最大可积累消息的条数(prefetch_count=1) 1.5 用exchange实现一条消息广播给多个队列queue接收 1.6 RabbitMQ rpc实现(消费者可以将执行结果返回给生产者) 1.7 RabbitMQ原理 1.8 RabbitMQ使用场景 1.1 RabbitMq与Redis队列

消息队列(Message Queue,以下简称MQ)常用于异步系统的数据传递.若不用MQ,我们只能[在应用层]使用轮询或接口回调等方式处理,这在效率或耦合度上是难以让人满意的.当然我们也可以在系统间保持一个长连接,基于底层socket机制进行数据的实时收发,如果再将这部分功能独立成一个中间件,供项目中所有系统使用,就是我们今天所指的MQ. 对比&选择 以下以当前较为流行社区活跃度较高的两个MQ--RabbitMQ和Kafka做一比较,顺带提一提redis. 简单的小型系统可以使用redis,re

虽然已经临近年末,但是还是萌生要看新机会的想法,主要的原因是觉得在目前的岗位上技术增长遇到的瓶颈,因此想去做一些更有挑战的工作.因为仍然准备继续在深圳工作,因此选定了三家公司,腾讯.字节跳动和 shopee,考虑的岗位方向仍然是后台开发(其他岗位也面不上呀,伤心).虽然年底跳拿不到年终奖了,但是我觉得和自己个人整个职业生涯的发展比起来算不了什么,最好的时机永远是当下. 准备 敲定了方向和目标后就开始系统准备,主要分为以下几个方面来准备. 算法题 事先已经看过别人的社招面经知道头条每轮技术面都有算

准备 敲定了方向和目标后就开始系统准备,主要分为以下几个方面来准备. 算法题 事先已经看过别人的社招面经知道头条每轮技术面都有算法题,而这一块平时练习的比较少,校招时刷的题也忘记了很多.因此系统复习的时候算法题还是花了比较多时间的.先是快速刷完了剑指 offer,这个校招时已经刷过两边了,因此现在刷起来会相对快一些.然后就是啃 LeetCode 的题了,LeetCode 的题比较多,想在短短几周内刷完基本是不可能的,因此我主要按照类型去刷,每个类型刷几道就会比较有感觉了.比如链表的题优先考虑递归

前言 前几天由于工作的原因一直没怎么看私信,昨天在整理私信的时候看到了一个粉丝给我疯狂私信想要我帮忙整理一份大厂面经,说自己工作也有几年了想跳槽冲刺一下,但是不知道该怎么做好前期准备.我看到这个粉丝也是挺执着的,一直在给我私信,也是花了两天时间把之前几个朋友的跳槽面试经历和经验整理了一下,具体干货都给大家放在下面了! 准备 敲定了方向和目标后就开始系统准备,主要分为以下几个方面来准备. 算法题 事先已经看过别人的社招面经知道头条每轮技术面都有算法题,而这一块平时练习的比较少,校招时刷的题也忘记了

1.协程 #协程 又称微线程 是一种用户的轻量级线程 程序级别代码控制 就不用加机器 #不同函数 = 不同任务 A函数切到B函数没有进行cpu级别的切换,而是程序级别的切换就是协程 yelied #单线程下多个任务流用协程,比如打电话可以切换,nginx #爽妹给你打电话的时候,她不说话,刘征电话过来时候你可以切过去,这时候要是爽妹说话,就会bibi响 ''' 协程的好处: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 "原子操作(atomic operation)是不需要synchr

区别 https://www.zhihu.com/question/20795043 https://blog.csdn.net/dd18709200301/article/details/79077839 RabbitMQ安装 https://blog.csdn.net/weixin_39735923/article/details/79288578 然后http://localhost:15672 进得去 说明安装成功 有三种模式  fanout , direct topic fanout

将redis发布订阅模式用做消息队列和rabbitmq的区别: 可靠性redis :没有相应的机制保证消息的可靠消费,如果发布者发布一条消息,而没有对应的订阅者的话,这条消息将丢失,不会存在内存中:rabbitmq:具有消息消费确认机制,如果发布一条消息,还没有消费者消费该队列,那么这条消息将一直存放在队列中,直到有消费者消费了该条消息,以此可以保证消息的可靠消费,那么rabbitmq的消息是如何存储的呢?(后续更新):实时性redis:实时性高,redis作为高效的缓存服务器,所有数据都存在在

面试题 为什么使用消息队列? 消息队列有什么优点和缺点? Kafka.ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景? 面试官心理分析 其实面试官主要是想看看: 第一,你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西? 不少候选人,说自己项目里用了 Redis.MQ,但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西.其实说白了,就是为了用而用,或者是别人设计的架构,他从头到尾都没思考过. 没有对自己的架构问过为什么的人,一定是平时没有思考的人,面试官对这类候选人印象通

对于Kafka与RabbitMQ.ActiveMQ协议,它们具体的区别如下: activemq:        activemq支持主从复制.集群.但是集群功能看起来很弱,只有failover功能,即我连一个失败了,可以切换到其他的broker上.这一点貌似不太科学.假设有三个broker,其中一个上面没有consumer,但另外两个挂了,消息会转到这个上面来,堆积起来.看样子activemq还在升级中.        activemq工作模型比较简单.只有两种模式 queue,topics r

区别 1.应用场景方面RabbitMQ:用于实时的,对可靠性要求较高的消息传递上.kafka:用于处于活跃的流式数据,大数据量的数据处理上.2.架构模型方面producer,broker,consumerRabbitMQ:以broker为中心,有消息的确认机制kafka:以consumer为中心,无消息的确认机制3.吞吐量方面RabbitMQ:支持消息的可靠的传递,支持事务,不支持批量操作,基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或硬盘,吞吐量小.kafka:内部采用消息的批量处理,数据的存储和获

经常有人问我 有个 xx 需求,我应该用 Kafka 还是 RabbitMQ ? 这个问题很常见,而且很多人对二者的选择也把握不好. 所以我决定写篇文章来详细说一下:Kafka 和 RabbitMQ 的区别,适用于什么场景? 同时,这个问题在面试中也经常问到. 下面我会通过 6 个场景,来对比分析一下 Kafka 和 RabbitMQ 的优劣. 一.消息的顺序 有这样一个需求:当订单状态变化的时候,把订单状态变化的消息发送给所有关心订单变化的系统. 订单会有创建成功.待付款.已支付.已发货的状态

为什么使用消息队列 其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么? 面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处. 先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦.异步.削峰. 解耦 看这么个场景.A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送.如果 E 系统也要这个数据呢

1).rabbitmq(功能强大,管理应用也完善,不过也比较重量级)2).zeromq(从rabbitmq出来的一个小而快速的队列,基本是目前最快的队列机制,自身支持多种模式,可以对各个模式进行自己组合,来满足业务的需求,非常自由,不过缺点是太过自由了,什么东西都得自己部署)3).beanstalkd(相对来说功能够用,也非常小,学习成本底,就那么个协议文件,淘宝系统核心团队正在使用的队列,持久化通过binlog) 个人理解,rabbitmq是消息队列(message queue),着重点在于保

1. ActiveMQ/ApolloMQ 优点:老牌的消息队列,使用Java语言编写.对JMS支持最好,采用多线程并发,资源消耗比较大.如果你的主语言是Java,可以重点考虑. 缺点:由于历史悠久,历史包袱较多,版本更新很缓慢.集群模式需要依赖Zookeeper实现.最新架构的产品被命名为Apollo,号称下一代ActiveMQ,目前案例较少. 2. RocketMQ/Kafka 优点:专为海量消息传递打造,主张使用拉模式,天然的集群.HA.负载均衡支持.话说还是那句话,适合不适合看你有没有那么

一.单机吞吐量ActiveMQ:万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RabbitMQ:万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RocketMQ:10万级,RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQKafka:10万级别,这是kafka最大的优点,就是吞吐量高.一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算.日志采集等场景 二.topic数量对吞吐量的影响RocketMQ:topic可以达到几百,几千个的级别,吞吐量会有较小幅度的下降,这是RocketMQ的一大

这是一篇分享文 转自:http://www.cnblogs.com/williamjie/p/9481780.html  尊重原作,谢谢 消息队列 为什么写这篇文章? 博主有两位朋友分别是小A和小B: 小A,工作于传统软件行业(某社保局的软件外包公司),每天工作内容就是和产品聊聊需求,改改业务逻辑.再不然就是和运营聊聊天,写几个SQL,生成下报表.又或者接到客服的通知,某某功能故障了,改改数据,然后下班部署上线.每天过的都是这种生活,技术零成长. 小B,工作于某国企,虽然能接触到一些中间件技术.