顾名思义这个就是再消费的时候,不是之前的那哥用yield进行线程切换的操作,而是用线程等待阻塞的方式去执行,说实话我感觉效率不一定有之前那个好, 因为我对这种阻塞队列使用的时候,之前有发现阻塞队列,塞着塞着线程就会进入假死状态,这个很奇怪,但是有的时候又是好的,这个也不清楚到底是为什么 但是毕竟也是一种实现,我就写出来了看看吧 生产者 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import redis.clients.jed

消息无序产生的原因 消息队列,既然是队列就能保证消息在进入队列,以及出队列的时候保证消息的有序性,显然这是在消息的生产端(Producer),但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer),尽管消费端在拉取消息时是有序的,但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序. 场景分析 先后两次修改了商品信息,消息A和消息B先后同步写入MySQL,接着异步写入消息队列中发送消息,此时消息队列生产端(Producer)按时序先后发出了A和B两条消息(消息A先发出,消息B后发出)

直接上代码 class LinkedBlockingDequeDemo { // 循环是否结束的开关 private static volatile boolean flag1 = true; private static volatile boolean flag2 = true; // 生成者生产的产品 private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1); //二个 双端阻塞队列 private LinkedBl

目录 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 2.限流的 api 讲解 3.如何对消费端进行限流 TTL 1.消息的 TTL 2.队列的 TTL 死信队列 实现死信队列步骤 总结 消费端限流 1. 为什么要对消费端限流 假设一个场景,首先,我们 Rabbitmq 服务器积压了有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现这样情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据! 当数据量特别大的时候,我们对生产端限流肯定是不科学的,因为有时候并发量就是特别大,

需求如下: 有一个生产者和一个消费者,生产者不断的生产产品,消费这不断的消费产品.产品总数为N. 1.生产顺序按队列的方式,先进先出. 2.生产者和消费这可以同时进行. 3.当生产者生产了N个产品后不能继续生产,消费者消费完后不能继续消费. 4.当生产完成,或者消费完成时,要节约CPU开支(不能使用Sleep); 5.尽量少定义变量,高效率实现. 说明:花了一个小时实现的,如果有不同的意见,希望大家能够指出,共同学习共同进步. 下面说一下我分析的过程: 题目上说: 1.有一个生产者和消费者,这个

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: 1 package com.zxy.demo.rabbitmq; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.concurrent.TimeoutExcepti

使用场景 消费端ACK和重回队列 消费端ACK使用场景: 1.消费端进行消费的时候,如果由于业务异常我们可以进行日志记录,然后进行补偿. 2.由于服务器宕机等严重问题,那我们就需要手工进行ACK保障消费端消费成功. 消费端的重回队列 消费端的重回队列是为了对没有处理成功的消息,把消息重新投递给broker 一般在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为false 创建生产者 package com.dwz.rabbitmq.ack; import java.io.IOException; im

消费端的手工ACK和NACK 消费端进行消费的时候,如果由于业务异常我们可以进行日志的记录,然后进行补偿. 如果由于服务器宕机等严重问题,那么我们就需要手工进行ACK保障消费端成功. 消费端重回队列 为了对没有处理成功的消息,把消息重新回递给Broker. 一般我们在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为false. //生产端代码 ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); connectionFactory

如果是高并发下,rabbitmq服务器上收到成千上万条消息,那么当打开消费端时,这些消息必定喷涌而来,导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能. 在非自动确认的模式下,可以采用限流模式,rabbitmq 提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量. 下面直接上代码: 生产端: package com.zxy.demo.rabbitmq; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; impo

概要 Redis不仅可作为缓存服务器,还可用作消息队列.它的列表类型天生支持用作消息队列.如下图所示: 由于Redis的列表是使用双向链表实现的,保存了头尾节点,所以在列表头尾两边插取元素都是非常快的. 普通队列实现 所以可以直接使用Redis的List实现消息队列,只需简单的两个指令lpush和rpop或者rpush和lpop.简单示例如下: 存放消息端(消息生产者): package org.yamikaze.redis.messsage.queue; import org.yamikaze

1. 什么是阻塞队列? 阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列.这两个附加的操作是:在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空.当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用.阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是往队列里添加元素的线程,消费者是从队列里拿元素的线程.阻塞队列就是生产者存放元素的容器,而消费者也只从容器里拿元素. 阻塞队列提供了四种处理方法: 方法\处理方式 抛出异常 返回特殊值 一直阻塞 超时退出 插入方法 add(e) offer(e) put

第一节 阻塞队列 1.1 初识阻塞队列 队列以一种先进先出的方式管理数据,阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列,这两个附加的操作是:在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空:当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用.在多线程进行合作时,阻塞队列是很有用的工具. 生产者-消费者模式:阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者线程可以定期的把中间结果存到阻塞队列中,而消费者线程把中间结果取出并在将来修改它们.队列会自动平衡负载,如果生产者线程集运行的比消费者线程集

1.阻塞队列:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932906.html 2.Condition 生产者消费者实现 :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920385.html 3. Condition 优点 :http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/7481142 3.Lock :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3923167.

多线程环境中,通过队列可以很容易实现数据共享,比如经典的“生产者”和“消费者”模型中,通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享. 假设我们有若干生产者线程,另外又有若干个消费者线程.如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程,利用队列的方式来传递数据,就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题.但如果生产者和消费者在某个时间段内,万一发生数据处理速度不匹配的情况呢?理想情况下,如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度,并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候,那么生产者必须暂停等待一下

3. 阻塞队列的实现原理 聊聊并发(七)--Java中的阻塞队列 作者 方腾飞 发布于 2013年12月18日 | ArchSummit全球架构师峰会(北京站)2016年12月02-03日举办,了解更多详情! 2 讨论 分享到: 微博 微信 Facebook Twitter 有道云笔记 邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单 1. 什么是阻塞队列? 阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列.这两个附加的操作是:在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空.当队列满时,存储元

多线程环境中,通过队列可以很容易实现数据共享,比如经典的“生产者”和“消费者”模型中,通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享. 假设我们有若干生产者线程,另外又有若干个消费者线程.如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程,利用队列的方式来传递数据,就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题.但如果生产者和消费者在某个时间段内,万一发生数据处理速度不匹配的情况呢?理想情况下,如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度,并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候,那么生产者必须暂停等待一下

在探讨可重入锁之后,接下来学习阻塞队列,这边篇文章也是断断续续的写了很久,因为最近开始学ssm框架,准备做一个自己的小网站,后续可能更新自己写网站的技术分享. 请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接: http://www.cnblogs.com/superfj/p/7757876.html 阻塞队列是什么? 首先了解队列,队列是数据先进先出的一种数据结构.阻塞队列,关键字是阻塞,先理解阻塞的含义,在阻塞队列中,线程阻塞有这样的两种情况: 1.当阻塞队列为空时,获取队列元素的线程将等待,直到该则

案例:一个线程类中 private static BlockingQueue<Map<String, String>> dataQueue = new LinkedBlockingQueue<Map<String, String>>(); public void initService(){ if (null==dataQueue) dataQueue=new LinkedBlockingQueue<Map<String, String>&

一. 前言 在新增的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全"传输"数据的问题.通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利.本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景. 二. 认识BlockingQueue 阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示: 从上图我们可以很清楚看到,通过一个共享的队列,可以使得数据由

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/wenjunwei/p/10411444.html 前言 本文通过一个简单的例子,来展现如何使用阻塞队列(BlockingQueue)来实现异步通信功能.(这是笔者在做日志记录时,用来做异步操作的) BlockingQueue的核心方法 放入数据: offer(anObject):表示如果可能的话,将anObject加到BlockingQueue里,即如果BlockingQueue可以容纳,则返回true,否则返回false.(本方