一、环形队列环形队列不同语言有很多种不同的实现，不过大部分都比较复杂。在使用golang实践生产者消费者模型时，发现了一种变相的环形队列，代码比“常规的”环形队列简单的多，解决2个问题： 1、生产者消费者间数据传递； 2、内存空间预申请，避免频繁的动态内存申请释放带来内存碎片以及性能损耗。package mainimport ( "fmt" "net" "time")c
从现在开始开始练习消息队列RabbitMQ 自己练习消息队列的时候，可以使用真机安装RabbitMQ，也可以使用容器安装RabbitMQ，这里使用docker容器。环境docker 容器中的RabbitMQ，端口映射5673 ， 默认的端口为5672一：编程第一步，hello world该案例是一个简单的只有两端：发送-接收概览发送方步骤有：连接队列服务器Dial(“amqp://guest:gu
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2024-06-28 10:28:09
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最近公司中间消息层要migration到Solace。来了解下Solace这个中间消息件 - Solace cloud。对比之前其他项目中使用的Apache的AQ, WebSphere的MQ，以及其他如Rabbit MQ。 传统意义上来讲, 每当我们谈到消息中间件时, 首先想到的是基于Message Queue,有Apache的 Active MQ, IBM的Webshere
消费组从stream中获取到消息后，会分配给自己组中其中的一个消费者进行消费，消费者消费完毕，需要给消费组返回ACK，表示这条消息已经消费完毕了。当消费者从消费组获取到消息的时候，会先把消息添加到自己的pending消息列表，当消费者给消费组返回ACK的时候，就会把这条消息从pending队列删除。（每个消费者都有自己的pending消息队列）消费者可能没有及时的返回ACK。例如消费者消费完毕后，
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2023-10-17 15:14:18
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基础Stream结构相当于一个消息队列。消息是存储在磁盘上的，而且是链式结构。每个stream都有自己的唯名称，是redis的key。stream在集群情况下，也是异步复制的。每个stream上可以有多个消费组，每个消费组都可以有自己的游标last_delivered_id在Stream上往前移动，表示当前消费组消费到了那条消息。消费组有Stream内的唯一的名称，使用xgroup_create创
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2023-09-27 10:09:36
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Message Queue（微软消息队列)是在多个不同的应用之间实现相互通信的一种异步传输模式，相互通信的应用可以分布于同一台机器上，也可以分布于相连的网络空间中的任一位置。它的实现原理是：消息的发送者把自己想要发送的信息放入一个容器中（我们称之为Message），然后把它保存至一个系统公用空间的消息队列(Message Queue)中；本地或者是异地的消息接收程序再从该队列中取出发给它的消息进行
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2024-05-30 11:01:20
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官方文档http://www.tornadoweb.org/en/stable/why tornadotornado不仅可以作web框架，还支持其它框架做不到的高并发和长tornado优缺点优点tornado为了解决高并发(每秒可处理数以千计的连接)和长连接产生的web服务器（因此部署简单）tornado也有异步客户端 AsyncHttpClient部署方便注：新版tornado采用Async
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2024-07-02 22:48:58
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在 Redis 5.0 Stream 没出来之前，消息队列的实现方式都有着各自的缺陷，例如：发布订阅模式 PubSub，不能持久化也就无法可靠的保存消息，并且对于离线重连的客户端不能读取历史消息的缺陷；列表实现消息队列的方式不能重复消费，一个消息消费完就会被删除；有序集合消息队列的实现方式不能存储相同 value 的消息，并且不能阻塞读取消息。并且以上三种方式在实现消息队列时，只能存储单 valu
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2023-06-14 21:55:44
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目前消息队列有很多种，如kafaka、rocketMq、rabbitMq，所有消息队列的模型都比较类似，基本都包括像队列（Queue）、主题（Topic）或是分区（Partition）等概念。本文详细介绍下消息队列中这些概念的具体含义，文章参考：极客时间-消息队列高手队列模型如上图是最早的消息模型，也是最直观的消息模型，我最先理解消息模型的时候，就是这么理解的，消费者发送消息到队列中，生产者从队列
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2024-04-26 21:17:12
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Redis的List数据类型作为消息队列，已经比较合适了，但存在一些不足，比如只能独立消费，订阅发布又无法支持数据的持久化，相对前两者，Redis Stream作为消息队列的使用更为有优势。
相信球迷小伙伴们对文字直播这个东西都不陌生，时常在想，这个功能是怎么实现的？
具体说就是用什么技术实现最为合适？如何面对数以百万计的读压力
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2024-03-26 11:57:01
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Stream 是 Redis 5.0 版本中新增的一种数据结构，它是一个高性能、持久化的消息队列，
原创
2023-06-29 00:44:17
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# 从零开始学习如何在Kubernetes中使用Redis Stream消息队列
在本文中，我将向你介绍如何在Kubernetes中使用Redis Stream消息队列。Redis Stream是Redis 5.0中引入的一个新特性，它可以有效地处理实时数据流。
## 步骤概览
首先，让我们来看一下实现Redis Stream消息队列的整体流程。在接下来的步骤中，我们将使用Redis官方的客
原创
2024-05-17 10:45:55
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实现RedisTemplate Stream消息队列的步骤如下：
步骤 | 操作 | 代码
----------|------------------|---------------------
第一步 | 引入Redis依赖 | `implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-s
原创
2024-01-27 08:18:13
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Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构,主要用于消息队列（MQ，Message Queue）
Redis Stream实现消息队列一、stream简介Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构。Redis Stream 主要用于消息队列（MQ，Message Queue），Redis 本身是有一
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2023-08-16 16:49:28
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# Redis Stream 消息队列
## 介绍
Redis是一个高性能的键值存储数据库，提供了多种数据结构及相应的操作方法。其中，Redis Stream是Redis 5.0版本引入的一种新的数据结构，用于处理实时数据流。它允许多个生产者向一个或多个消费者发送消息，并提供了丰富的功能来处理消息队列。
## 消息队列的概念
消息队列是一种典型的发布/订阅模式，用于在应用程序或系统之间传递
原创
2023-08-13 08:00:53
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# 使用 Redisson 实现消息队列
## 简介
本文将教会你如何使用 Redisson 实现消息队列的功能。Redisson 是一个基于 Redis 的 Java 客户端，提供了丰富的分布式对象和服务，其中包括消息队列的实现。
## 整体流程
下面是使用 Redisson 实现消息队列的整体流程：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title
原创
2023-10-16 09:09:41
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RabbitMQ中的Exchange的作用消息队列，消息通过发送和Exchange之后最终到达的地方，到达Queue的消息及进入了等待消费的状态。每个消息都会被发送到一个或多个队列。队列的常用属性Name: 队列的名称
Durability: 是否需要持久化，true为持久化
Auto Delete: 当最后一个绑定到Exchange上的队列删除后，自动删除该ExchangeMessage-消息服
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2024-07-15 00:28:00
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Kafka 分布式消息对列Kafka 概述Kafka的整体结构Kafka 安装和使用Kafka python API创建生产者创建消费者Kafka-python Demo Kafka 概述Kafka 是一个分布式消息队列，用于构建实时数据管道和流处理。它具有横向扩展能力、容错能力，并且运行速度快，能够在上千台服务器上运行Kafka的整体结构
Producer ：消息生产者，就是向 kafka b
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2024-03-29 13:35:29
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@为什么需要消息队列？解耦异步削峰@消息队列的通信模式？点对点（一个消息一个消费者）发布订阅（消息被发送给订阅的消费者）@术语Producer：消息的生产者Broker：kafka实例，每个kafka都有一个或多个实例Topic：消息的主题，每个broker有多个topicPartition：Topic的分区，每个topic有多个partition，分区的作用是负载，提高Kafka的吞吐量，同一个
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2024-04-12 16:08:36
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过去一年，我们一直在努力，建设和传播消息队列，我们认为他们真的很棒，这并不是秘密。我们相信消息队列是任何架构或应用程序的重要组成部分，这里有十个原因：解耦在项目开始时，很难预测项目的未来需求。通过在进程之间引入层，消息队列创建一个隐式的基于数据的接口，两个进程都实现。这允许您通过简单地确保它们遵守相同的接口要求来独立地扩展和修改这些进程。冗余有时处理数据时进程失败。除非数据持续存在，否则它将永远丢
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2024-05-20 20:24:57
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