直接上代码: 首先需要明确的是,客户端向服务端去发送消息,服务端只需要订阅是哪些各频道即可,然后客户端向这些个频道发送消息 在客户端的代码: #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import redis rc = redis.Redis(host='127.0.0.1') rc.pubsub() rc.publish('fm100','test100') rc.publish('fm99','test99') 服务端的代码: #!/usr/bin/env py

python + redis 实现简单的消息订阅 订阅端 import redis from functools import wraps class Subscribe: def __init__(self, channel: str, **kwargs): self.coon = redis.StrictRedis(**kwargs) self.channel = channel self.registerd = list() self.course = self.coon.pubsub()

http://www.cnblogs.com/tianqiq/p/4309791.html http://www.cnblogs.com/it-cen/p/4312098.html http://www.cnblogs.com/alexkn/p/4314143.html http://www.cnblogs.com/vchenpeng/p/4325256.html 360导航_新一代安全上网导航 http://www.cnblogs.com/ysyn/p/4326303.html   用redi

python中进程的通信:消息队列. 我们知道进程是互相独立的,各自运行在自己独立的内存空间. 所以进程之间不共享任何变量. 我们要想进程之间互相通信,传送一些东西怎么办? 需要用到消息队列!! 进程之间通过Queue进行通信这是一个消息队列,q = Queue(n) 开一个能接收n条信息的队列,不传入默认动态延长q.qsize() 返回队列中消息的条数q.empty() 队列是否为空q.get( block,timeout ) 取出消息,block默认为True,表示如果为空 一直等取出为止

http://www.cnblogs.com/eping/archive/2009/12/12/1622579.html   使用TCP协议编写应用程序时,需要考虑一个问题:TCP协议是无消息边界的,即不能保证来自单个Send方法的数据能被单个Receive方法读取. eg: 第一次发送:abcdefg   第二次发送:123456         接收方接收数据时,可能会出现以下情况: 第一次接收:abcdefg123456   也可能出现:第一次接收:abc 第二次接收:efg12 第三次接

一.Redis事务 Redis 提供的事务机制与传统的数据库事务有些不同,传统数据库事务必须维护以下特性:原子性(Atomicity), 一致性(Consistency),隔离性(Isolation),持久性(Durability),简称ACID. Redis支持简单的事务,将执行命令放入队列缓存,程序中有异常,执行discard回滚,其实只是取消队列命令的执行.但执行exec时,已经执行的命令,是无法回滚的. 但是Redis 的应用场景明显不是为了数据存储的高可靠而设计的,而是为了数据访问的高

转载自 huxihx,原文链接 Kafka无消息丢失配置 目录 一.Producer端二.Consumer端 Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX

Redis的频道发布与消息订阅 官网介绍 进程间的一种通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息. 订阅/发布消息图 下图展示了频道channel1,以及订阅这个频道的三个客户端-client2.client5.client1 当有新消息通过PUBLISH命令发送给频道channel1时,这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端. Redis 发布订阅命令 PSUBSCRIBE pattern [pattern ...] 订阅一个或者多个符合模式匹配的频道 [假设客户端同时订阅了

参考:PHP高级编程之消息队列 消息队列就是在消息的传输过程中,可以保存消息的容器. 常见用途: 存储转发:异步处理耗时的任务 分布式事务:多个消费者消费同一个消息队列 应对高并发:通过消息队列保存任务,慢慢处理 发布订阅:实现解耦 PHP 可以基于 Redis 的 List 数据类型实现简单的消息队列,可以参考 php-resque.当然也可以使用更强大的 RabbitMQ. 实现方式 PHP 守护进程 PHP 业务代码: <?php class MyDaemon { public $proc

在很多的流处理框架的介绍中,都会说kafka是一个可靠的数据源,并且推荐使用Kafka当作数据源来进行使用.这是因为与其他消息引擎系统相比,kafka提供了可靠的数据保存及备份机制.并且通过消费者位移这一概念,可以让消费者在因某些原因宕机而重启后,可以轻易得回到宕机前的位置. 但其实kafka的可靠性也只能说是相对的,在整条数据链条中,总有可以让数据出现丢失的情况,今天就来讨论如何避免kafka数据丢失,以及实现精确一致处理的语义. kafka无消息丢失处理 在讨论如何实现kafka无消息丢失的

转载出处:http://blog.csdn.net/bichenggui/article/details/4677494  windows消息和消息队列 与基于MS - DOS的应用程序不同,Windows的应用程序是事件(消息)驱动的.它们不会显式地调用函数(如C运行时库调用)来获取输入,而是等待windows向它们传递输入. windows系统把应用程序的输入事件传递给各个窗口,每个窗口有一个函数,称为窗口消息处理函数.窗口消息处理函数处理各种用户输入,处理完成后再将控制权交还给系统.窗口消

windows消息和消息队列 转自:http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/990827062010113062446767/ 与基于MS - DOS的应用程序不同,Windows的应用程序是事件(消息)驱动的.它们不会显式地调用函数(如C运行时库调用)来获取输入,而是等待windows向它们传递输入. windows系统把应用程序的输入事件传递给各个窗口,每个窗口有一个函数,称为窗口消息处理函数.窗口消息处理函数处理各种用户输入,处理完成后再

根据这个图,我们举个简单的例子:假如你去某个餐厅吃饭,点了很多菜,厨师要一个一个菜的做,一个厨师不可能同时做出所有你点的菜,于是你有两个选择:第一个,厨师把所有菜都上齐了,你才开始吃:还有一个选择,做好一个菜,端上桌一个你开始吃一个.这里的厨师就是生产者,而你就是消费者,菜就是图中的product(产物).我们可以很明显的感觉到,第一种选择会浪费很多时间,因为生产者要把所有产物生产完毕,消费者才开始从存储中介当中去取,而且可能会浪费大量的内存空间,上万条数据读到内存中或许你没有觉得,但是一旦数据

这个消息比较实用也很关键,它代表非显示区域命中测试.这个消息优先于所有其他的显示区域和非显示区域鼠标消息.其中lParam参数含有鼠标位置的x和y屏幕坐标,wParam 这里没有用. Windows应用程序通常把这个消息传送给DefWindowProc,然后Windows用WM_NCHITTEST消息产生与鼠标位置相关的所有其他鼠标消息.通俗的讲从消息产生消息. case WM_NCHITTEST: return (LRESULT)HTNOWHERE; 以上代码能禁用窗口的所有显示区域和非显示区

Skynet之消息队列 - 消息的存储与分发 http://www.outsky.org/code/skynet-message-queue.html Sep 8, 2014 按我的理解,消息队列是Skynet的核心,Skynet就是围绕着消息队列来工作的. 这个消息队列分为两部分:全局队列和服务队列.每个服务都有一个自己的服务队列,服务队列被全局队列引用.主进程通过多个线程来不断的从全局队列中取出服务队列,然后分发服务队列中的消息到对应的服务. 今天,我将拨开消息队列的面纱,一探究竟. 既然是

上一篇文章介绍了生产消费者模式与python+redis实例运用(基础篇),但是依旧遗留了一个问题,就是如果消费者消费的速度跟不上生产者,依旧会浪费我们大量的时间去等待,这时候我们就可以考虑使用多进程去解决这个问题.举一个类似上面厨师做菜的例子,厨师上菜速度又快又多,你一个人吃不完,怎么办?那就可以请几个朋友帮你一起吃!这就是我们今天要讲的多进程和协程. 先说说多进程和协程的好处,它可以最大的利用你cpu的资源和网络带宽,这样可以充分的节省程序消费的时间.在生产消费者模式中引入多进程和协程之前我

PyFunctionObject对象 在Python中,任何一个东西都是对象,函数也不例外.函数这种抽象机制,是通过一个Python对象——PyFunctionObject来实现的 typedef struct { PyObject_HEAD PyObject *func_code; //编译后的PyCodeObject对象 PyObject *func_globals; //函数运行时的global名字空间 PyObject *func_defaults; //默认参数(tupple或NULL

针对windows操作系统. redis安装: 微软操作系统下,需下载github下面的开源项目,redis网站地址可以找到,直接解压即可. cmd到指定目录,输入下方命令,启动redis服务. redis-server.exe redis.windows.conf 测试服务,再次打开一个cmd窗口,启动客户端命令行工具. redis-cli.exe 添加一个键值. set test "hello world" python安装: 可以下载解压包,再添加系统环境变量,将解压目录添加到系

目标是实现redis集群的无感知弹性扩容 关键点 1是无感知,即对redis集群的用户来说服务ip和port保持不变 2.弹性扩容,指的是在需要时刻可以按照业务扩大redis存储容量. 最原始的twemproxy+redis集群架构如下图1所示 其中twemproxy-A代理后面接了3个redis实例,作为集群使用,如果1个redis示例有10G存储能力,那么 目前这个架构具有10G*3=30G的存储能力. 当业务猛增,存储空间不够时,最简单的扩容方案如下图2所示: 这个方案最大的问题有2个 1

首先是关于flume的基础介绍 组件名称 功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,运行在一个独立线程. Channel通道 连接 sources 和 sinks ,这个有点像一个队列. Events事件 传输的基本数据负

Python redis 简单介绍 1.安装 终端输入: pip(or)pip3.6 install redis 安装成功 2.哈哈,发现我并没有redis服务可以访问,所以到这里,在本机安装了redis 服务 安装方法:http://www.runoob.com/redis/redis-install.html 并完成配置. 3.导入redis及操作 # FileName : pyRedis_practice.py # Author : Adil # DateTime : 2018/7/26