众所周知,消息队列是应用系统中重要的组件,主要解决应用解耦,异步消息,流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构.目前使用较多的消息队列有 ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ. 但是如果你不想为你的系统引入一个重量级(相对 redis 来说)的 mq,但是想要享受解耦.异步消息等特性,通过本文你就 get 到了,通过 redis 实现一个简单版的 mq. 为什么是 redis redis 通常作为缓存服务引入,因此大部分系

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

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

为什么会需要消息队列(MQ)? ########################################################################################## 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误.通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而

为什么会需要消息队列(MQ)? ########################################################################################## 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误.通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而

PC(Remote Procedure Call)远程过程调用,主要解决远程通信间的问题,不需要了解底层网络的通信机制. RPC框架 知名度较高的有Thrift(FB的).dubbo(阿里的). RPC的一般需要经历4个步骤: 1.建立通信 首先要解决通讯的问题:即A机器想要调用B机器,首先得建立起通信连接,主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接. 2.服务寻址 要解决寻址的问题,A服务器上如何连接到B服务器(如主机或IP地址)以及特定的端口,方法的名称是什么. 3.网络传输 1)序列化

.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

示例代码-github 概述 Redis不仅可作为缓存服务器,还可用作消息队列,本示例演示如何使用redis实现发布/订阅消息队列. 在Redis中,发布者没有将消息发送给特定订阅者的程序.相反,发布的消息被描述为通道,而不知道(如果有的话)可能有哪些订阅者. 订阅者表示对一个或多个主题感兴趣,只接收感兴趣的消息,而不知道(如果有的话)发布者是什么. 发布者和订阅者的这种解耦可以实现更大的可伸缩性和更动态的网络拓扑. 代码实现 redis实现mq的存储方式很多,可以使用list,zset及str

项目中要用到RabbitMQ,领导让我先了解一下.在之前的公司中,用到过消息队列MQ,阿里的那款RocketMQ,当时公司也做了简单的技术分享,自己也看了一些博客.自己在有道云笔记上,做了一些整理,但后来也就搁在那了.现在有时间,就对MQ的一些简单的概念做下整理吧. RabbitMQ的一些介绍,请参考https://www.jianshu.com/p/e55e971aebd8,里面对一些概念和使用的讲解还是非常详细的. 什么是消息队列-定义 我们来看下维基百科上面的定义: 是一种进程间通信或同一

转载自:https://blog.csdn.net/qiqizhiyun/article/details/79848834 一.RabbitMq RabbitMQ是一个Advanced Message Queuing Protocol(AMQP)的开源实现,由以高性能.可伸缩性出名的Erlang写成.RabbitMQ Server适用的OS有:Windows.Linux/Unix和Mac OS X,RabbitMQ官方的Client有Java..Net/C#和Erlang.   AMQP协议主要

口述题 1.HashMap的原理?(数组+单向链表.put.get.size方法) 非线程安全:(1)hash冲突:多线程某一时刻同时操作hashmap并执行put操作时,可能会产两个key的hash值相同,两线程在插入时,肯定会有一个丢失值(put方法不是同步的,put内部调用的addEntry方法也是不同步的) (2)hashmap的扩容方法resize(不是同步的):当hashmap大小不够,两个线程同时进行扩容时,最后一个线程生成的新数组赋予了resize方法中的table,其他线程的均

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

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

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

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,

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