消息队列已经逐渐成为分布式应用场景、内部通信、以及秒杀等高并发业务场景的核心手段，它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性 等一系列功能。无论是 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka还是其它等，都有的一些基本原理、术语、机制等，总结分享出来，希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解。1. 消息生产者、消息者、队列消息生产者Producer：发送消息到消息队
一、 消息队列 1.1 队列与消息队列简单的来说，消息队列就是基于“先进先出的一种数据结构”，在开发中经常会用到。但是在实际生产中，期望这个队列是高可用的(消除单节点故障)、高性能的(应对大流量冲击)、消息可靠性(持久化、认证)。所以对消息队列的要求就很高了。经常会用到RabbitMq、ActivityMq、RocketMQ等消息中间件提供消息队列的能力。 普通队列 1.2 消息队列的作
引言所谓的消费语义，指的就是如下三种情况如何保证消息最多消费一次如何保证消息至少消费一次如何保证消息恰好消费一次其实类似还有一个投递语义如何保证消息最多投递一次如何保证消息至少投递一次如何保证消息恰好投递一次说句实在话，其实还是老问题，只是换了一种问法！ OK,开始我们的正文正文我们先做如下约定
Producer代表生产者
Consumer代表消费者
Message Queue代表消息队列投递语义
在我的上一条博客中，已经介绍到了多线程的经典案列——生产者消费者模式，但是在上篇中用的是传统的麻烦的非阻塞队列实现的。在这篇博客中我将介绍另一种方式就是：用阻塞队列完成生产者消费者模式，可以使用多种阻塞队列，这里最好使用LinkedBlockingQueue下面请看代码：import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
public class B
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2023-06-04 14:23:08
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1:进程和线程的区别：线程在进程下行进。
一个进程包括很多线程。（一列火车有多个车厢）。不同进程间，数据比较难共享，但线程间的通信就简单很多了（车站换乘，换车厢）。进程比线程消耗更多的计算机资源。不同进程间，相互不影响，但是一个线程挂掉会导致一个进程挂掉（车厢断裂）。2:进程间通信方法：管道:如linux下的 cat catalina.out | grep -C "10" "id"。信号：比较复杂
1.消息队列常用的两种模型：点对点和发布／订阅点对点：消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。1.1同一个队列可以关联多个消息生产者和消息消费者，但一条消息只能够被一个消息消费者接收；如果多个消息消费者正在监听队列上的消息，JMS消息服务器将根据“先来者优先”的原则确定由哪个消息消费者接收下一条消息，消息消费者接收到消息不重复——比如一个消息发布者发布了
构建消息队列的整体思路设计消息队列的整体思路是先创建一个整体的数据流,例如producer发送给broker,broker发送给consumer,consumer回复消费确认，broker删除/备份消息等。 利用RPC将数据流串起来。然后考虑RPC的高可用性，尽量做到无状态，方便水平扩展。 之后考虑如何承载消息堆积，然后在合适的时机投递消息，而处理堆积的最佳方式，就是存储，
第一种：activemq： 1、从官网下载apache-activemq-5.15.3-bin.zip并解压； 2、启动activemq, CMD--/bin/activemq start ,访问127.0.0.1:8161/ 用户名密码都默认为admin； 3、新建java工程，引入jar包；可以在解压的文件夹中获取如
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2023-06-04 20:45:32
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MQ发展到现在共有两种模型：队列模型、发布-订阅模型队列模型它允许多个生产者往同一个队列发送消息。但多个消费者之间是竞争的关系，也就是说一条消息只能被其中一个消费者接收到，读完即被删除。发布-订阅模型如果需要将一份消息数据分发给多个消费者，并且每个消费者都要求收到全量的消息，队列模型是无法满足这个需求的。一个可行的方案是：为每个消费者创建一个单独的队列，让生产者发送多份。这种做法比较笨，而且同一份
一、queue简介1、queue是python标准库中的线程安全的队列（FIFO）实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构，即队列，用来在生产者和消费者线程之间的信息传递2、FIFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器，使用方法很简单,maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中
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2023-08-08 02:17:01
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在使用RabbitMQ之前，需要了解RabbitMQ的工作原理。RabbitMQ的工作原理RabbitMQ是消息代理。从本质上说，它接受来自生产者的信息，并将它们传递给消费者。在两者之间，它可以根据你给它的路由，缓冲规则进行传递消息。示例图RabbitMQ的术语解释生产者：生产消息，发送消息。类似工厂。 消费者：接受消息，使用消息。类似顾客。 队列：存储消息。类似仓库、中转站。队列可以存储很多
1. 队列先进先出2. 栈先进后出 Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语（可以理解为原子操作，即要么不做，要么就做完），能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。用FIFO队列实现上述生产者与消费者问题的代码如下：
1、首先启动自己的kafka集群哟。 1 启动zk：
2 bin/zkServer.sh start conf/zoo.cfg。
3 验证zk是否启动成功：
4 bin/zkServer.sh status conf/zoo.cfg。
5 启动kafka：
6 bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties。 2、生产者生产
WAHT ？ 什么是MQ 生产消费模型生产消费模型: 生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者把资料做成产品. 两种消息模型 (1) 队列模型 最初的一种消息模型：队列模型。 生产者（Producer）发消息就是入队操作，消费者（
先来回顾一下前文，我们先基于Java原生语言，利用多线程和锁实现了串行/并行任务（Java串行/并行任务实现）；之后利用SpringBoot为我们封装好的功能，尝试用SpringBoot自带的API实现了异步调用，并在此基础上，统一管理了多线程的事务（SpringBoot异步任务及并行事务实现）。 &n
Rocket消息消费概述消息消费以组的模式开展，一个消费组可以包含多个消费者，每个消费组可以订阅多个主题，消费组之间有集群模式和广播模式两种消费模式。消费模式Rocket目前支持集群模式和广播消费模式，其中集群消费模式使用最为广泛。集群消费模式 集群模式是当前主题下的同一条消息只允许被同一消费组内的一个消费者消费。在集群模式下，消费组内的多个消费者如何对消息队列进行负载呢？消息队列负载机制遵循一个
今天，我们要逐步开始讨论rabbitmq稍微高级点的耍法了。了解这一步，对我们设计高并发的系统非常有用。当然，还可以使用kafka。不过还是算了，有几个硬性条件不支持，还是用rabbitmq吧。循环分发：启动一个发送端往队列发消息，此时启动多个接收端。发送的消息会对接收端一个一个挨着发送消息。如图：这就是默认情况下，多个接收端轮流消费消息。队列发送给消费端后，就立即删除。那么问题来了，当某个消费者
目录生产者消费者模型为什么要使用生产者和消费者模式什么是生产者消费者模式代码 记录一下对于多线程的理解吧生产者消费者模型在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。为什么要使用生产者和消费者模式在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费
文章目录一、RocketMQ 生产者源码分析1.启动过程2.消息发送过程二、Kafka 消费者源码分析1.订阅过程2.拉取消息 一、RocketMQ 生产者源码分析版本 release-4.5.1客户端是一个单独的 Module，在 rocketmq/client 目录中。源码分析，可以从测试用例入手，一步一步跟踪其方法调用链路，理清实现过程。Producer 的所有测试用例都在同一个测试类中o
顺序消息消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费。例如：一笔订单产生3条消息，分别创建订单消息、订单支付消息、订单物流消息。消费时，需要按照顺序依次消费才有意义，与此同时多笔订单可以又并行消费。在部分消息队列，例如RabbitMQ，如果多个消费者同时从服务器消费消息，会造成消息异步的发送给各个消费者，这样就会造成消息的无序。在一些消息队列，例如Kafka、RocketMQ使用分区(parttio
