本文仅针对RabbitMQ与Redis做队列应用时的情况进行对比具体采用什么方式实现,还需要取决于系统的实际需求 简要介绍 RabbitMQ RabbitMQ是实现AMQP(高级消息队列协议)的消息中间件的一种,最初起源于金融系统,用于在分布式系统中存储转发消息,在易用性.扩展性.高可用性等方面表现不俗.消息中间件主要用于组件之间的解耦,消息的发送者无需知道消息使用者的存在,反之亦然. Redis 是一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然它是一个Key-Value数据库存

.NET 环境中使用RabbitMQ   在企业应用系统领域,会面对不同系统之间的通信.集成与整合,尤其当面临异构系统时,这种分布式的调用与通信变得越发重要.其次,系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的地方,比如发送短信,邮件提醒,更新文章阅读计数,记录用户操作日志等等,如果实时处理的话,在用户访问量比较大的情况下,对系统压力比较大. 面对这些问题,我们一般会将这些请求,放在消息队列中处理:异构系统之间使用消息进行通讯.消息传递相较文件传递与远程过程调用(RPC)而言,似乎

消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式,消息发送后可以立即返回,由消息系统来确保消息的可靠传递.消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取,消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的.这样发布者和使用者都不用知道对方的存在. redis 在我的学习过程中,redis就是一个内存数据库,具有丰富的数据类型,当然也支持队列queue,redis支持数据持久化,主从集群.随后会写一些关于redis的文章 Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重

消息队列及常见消息队列介绍 2017-10-10 09:35操作系统/客户端/人脸识别 一.消息队列(MQ)概述 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为: 当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候. 消息队列主要解决了应用耦合.异步处理.流量削锋等问题. 当前使用较多的消息队列有RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka.ZeroMQ.MetaMq等,而部分数据库如Re

摘要 这两天一直在考虑redis队列:一个生产者,多个消费者的情况,这里弄了一个demo进行测试. 一个例子 关于如何引用Redisclient 可以参考之前的这篇文章:c#之Redis实践list,hashtable 生产者一个线程,然后开启多个线程用来消费数据. 代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.T

Redis队列功能介绍 List 常用命令: Blpop删除,并获得该列表中的第一元素,或阻塞,直到有一个可用 Brpop删除,并获得该列表中的最后一个元素,或阻塞,直到有一个可用 Brpoplpush Lindex获取一个元素,通过其索引列表 Linsert在列表中的另一个元素之前或之后插入一个元素 Llen获得队列(List)的长度 Lpop从队列的左边出队一个元素 Lpush从队列的左边入队一个或多个元素 Lpushx当队列存在时,从队到左边入队一个元素 Lrange从列表中获取指定返回的

一.场景 之前做的电商平台,用户在收到货之后,大部分都不会主动的点击确认收货,导致给商家结款的时候,商家各种投诉,于是就根据需求,要做一个订单在发货之后的x天自动确认收货.所谓的订单自动确认收货,就是在在特定的时间,执行一条update语句,改变订单的状态. 二.思路 最笨重的做法,通过linux后台定时任务,查询符合条件的订单,然后update.最理想情况下,如果每分钟都有需要update的订单,这种方式也还行.奈何平台太小,以及卖家发货时间大部分也是密集的,不会分散在24小时的每分钟.那么,

https://www.jianshu.com/p/79ca08116d57 关于消息队列,从前年开始断断续续看了些资料,想写很久了,但一直没腾出空,近来分别碰到几个朋友聊这块的技术选型,是时候把这块的知识整理记录一下了. 市面上的消息队列产品有很多,比如老牌的 ActiveMQ.RabbitMQ ,目前我看最火的 Kafka ,还有 ZeroMQ ,去年底阿里巴巴捐赠给 Apache 的 RocketMQ ,连 redis 这样的 NoSQL 数据库也支持 MQ 功能.总之这块知名的产品就有十

原文:本文出自 “峰云,就她了.”  http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1131271 为什么要使用消息队列 用我的话来说, 队列特点是先进先出,在任务调度时,有时候需要保证先进入的任务先执行,所以需要使用队列. 下面这段话来自VMWare的网站,个人觉得关于消息队列的作用的概括简明扼要,遂摘录至此: 现 代的互联网应用大量地使用了消息队列(Messaging).消息队列不仅被用于系统内部组件之间的通信,同时也被用于系统跟其它服务之间的交互.消息队

转 https://www.jianshu.com/p/79ca08116d57 消息队列之 RabbitMQ 预流 2017.05.06 16:03* 字数 4884 阅读 80990评论 18喜欢 236赞赏 1 关于消息队列,从前年开始断断续续看了些资料,想写很久了,但一直没腾出空,近来分别碰到几个朋友聊这块的技术选型,是时候把这块的知识整理记录一下了. 市面上的消息队列产品有很多,比如老牌的 ActiveMQ.RabbitMQ ,目前我看最火的 Kafka ,还有 ZeroMQ ,去年底

消息队列之 RabbitMQ 预流 关注  22.9 2017.05.06 16:03* 字数 4884 阅读 284691评论 41喜欢 618赞赏 2 关于消息队列,从前年开始断断续续看了些资料,想写很久了,但一直没腾出空,近来分别碰到几个朋友聊这块的技术选型,是时候把这块的知识整理记录一下了. 市面上的消息队列产品有很多,比如老牌的 ActiveMQ.RabbitMQ ,目前我看最火的 Kafka ,还有 ZeroMQ ,去年底阿里巴巴捐赠给 Apache 的 RocketMQ ,连 re

用例场景: 定时从远程多台机器上下载文件存入HDFS中.一开始采用shell 一对一的方式实现,但对于由于网络或者其他原因造成下载失败的任务无法进行重试,且如果某台agent机器down机,将导致它对应的所有下载服务中断,重新提交下载任务也极为麻烦.故考虑采用redis队列来实现与机器无关的job提交与执行. 任务提交实现 log_agent.py: 每隔十分钟执行一次,通过crontab -e 设置,在一台服务器上设置即可. */10 * * * * python /usr/local/app

回到目录 这个文章其实是我心中的核心组件的第七回,确实在时间上有些滞后了,但内容并不滞后!本文MSMQ只是个引题,我确实不太想说它,它是微软自己集成的一套消息队列,寄宿在Window服务里,稳定性十在不敢恭维,而redis队列我们选择的驱动客户端是ServiceStack.Redis,之所以选择它就是因为它稳定,更新快,对于其它的驱动可能用上几年都不会去更新,而ServiceStack.Redis一直走到redis客户端的前沿! Redis队列实时和非实时:这个说的实时和非实时主要针对的是消费者

场景 有这样一个场景,一个邮件提醒的windows服务,获取所有开启邮件提醒的用户,循环获取这些用户的邮件,发送一条服务号消息.但问题来了,用户比较少的情况下,轮询一遍时间还能忍受,如果用户多了,那用户名称排序靠后的人,收到邮件提醒的消息,延迟时间就非常长了. 准备 c#之Redis实践list,hashtable c#之Redis队列 方案 1.生产者线程一获取所有开启邮件提醒的用户. 2.根据配置来决定使用多少个队列,以及每个队列的容量. 3.线程一,获取未满的队列,将当前用户入队.如果所有

redis中文官网:http://www.redis.cn/ 关于redis队列的实现方式有两种: 1.生产者消费者模式. 2.发布者订阅者模式. 详解: 1.生产者消费者模式. 普通版本: 比如一个队列里面,生产者A push了一个数据进去,消费者B pop 了这个数据,那个这个队列依旧为空.所以是一对一的. 至于是先进先出还是先进后出等,可以依照函数lpush(从队列左边,也就是队首push一个数据) rpush(从队列右边也就是队尾push一个数据) lpop(同理) rpop等来控制.

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

第一步:创建模拟数据表. CREATE TABLE `test_table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '模拟用户id', `username` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名', `content` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '内容', PR

1.配置使用redis队列 在.env文件找到QUEUE_DRIVER=sync改成QUEUE_DRIVER=redis redis配置一般不用改如果有密码改.env文件的REDIS_PASSWORD就可以了 2.生成队列文件 根目录执行php artisan make:job Wzb,这时在app目录下会生成Jobs/Wzb.php 3.编写队列代码 打开Wzb.php在handle方法下入入如下代码: file_put_contents('wzb.txt','王召波测试'); echo '恭

php redis队列操作 rpush/rpushx 有序列表操作,从队列后插入元素:lpush/lpushx 和 rpush/rpushx 的区别是插入到队列的头部,同上,'x'含义是只对已存在的 key 进行操作 1 2 3 $redis->rpush('fooList', 'bar1');  // 返回列表长度 1 $redis->lpush('fooList', 'bar0');  // 返回列表长度 2 $redis->rpushx('fooList', 'bar2');  /