1.为什么要保证顺序 消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常.举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误.比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题.

RabbitMQ 一.解释 RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议. MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术.排队指的是应用程序通过 队列来通信.队

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.

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

.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

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

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

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.cnblogs.com/wt645631686/p/8454021.html 我们平时习惯于使用 Rabbitmq 和 Kafka 作为消息队列中间件,来给应用程序之间增加 异步消息传递功能.这两个中间件都是专业的消息队列中间件,特性之多超出了大多数人的理 解能力. 使用过 Rabbitmq 的同学知道它使用起来有多复杂,发消息之前要创建 Exchange,再创 建 Queue,还要将 Queue 和 Exchange 通过某种规则绑定起来,发消息的时候要指定 routi

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');  /

1.Controller顶部引入use think\Queue; 2.Controller调用Redis任务 // 1.当前任务将由哪个类来负责处理. $job = 'app\api\job\ResumeTaskExecution'; // 2.将该任务推送到消息队列,等待对应的消费者去执行 $task_id = config('qiji_resume');//简历任务id是21 $data = ['task_id'=>$task_id,'uuid'=>$uuid,'mobile'=>$

转自:http://www.jb51.net/article/86021.htm 任务异步化 打开浏览器,输入地址,按下回车,打开了页面.于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器,服务器处理请求,返回响应(response)内容. 我们每天都在浏览网页,发送大大小小的请求给服务器.有时候,服务器接到了请求,会发现他也需要给另外的服务器发送请求,或者服务器也需要做另外一些事情,于是最初们发送的请求就被阻塞了,也就是要等待服务器完成其他的事情. 更多的时候,服务器做的额外事情,并

在每次使用redis都进行连接的话会拉低redis的效率,都知道redis是基于内存的数据库,效率贼高,所以每次进行连接比真正使用消耗的资源和时间还多.所以为了节省资源,减少多次连接损耗,连接池的作用相当于缓存了多个客户端与redis服务端的连接,当有新的客户端来进行连接时,此时,只需要去连接池获取一个连接即可,实际上连接池就是把一个连接共享给多个客户端,可以说是广播,要用的话就去接收. #-*-coding:utf-8-*- import redis # 连接池连接使用,节省了每次连接用的时间

Redis队列:Redis队列是一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然是一个Key-Value数据库存储系统,但它本身支持MQ功能,所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用 MQ队列   :在分布式系统中存储转发消息,在易用性.扩展性.高可用等方面表现不俗,主要是为了实现系统之间的双向解耦 两者的区别 1. Redis没有相应的机制保证消息的消费,当消费者消费失败的时候,消费体丢失,需要手动处理.MQ:具有消息消费确认,即使消费者消费失败,也会自动使消息体返回原队列,同

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

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

继上文<<基于阻塞队列的生产者消费者C#并发设计>>的并发队列版本的并发设计,原文code是基于<<.Net中的并行编程-4.实现高性能异步队列>>修改过来的,前面的几篇文章也详细介绍了并发实现的其它方案及实现.直接给code: public class MyAsyncQueue<T> { //队列是否正在处理数据 private int isProcessing; //有线程正在处理数据 ; //没有线程处理数据 ; //队列是否可用 单线程下