1.三种数据管理模型: 层次模型:例如一主多从可类比一主进程多子进行 网状结构:多主多从,可以一个从往上追溯多个主 关系模型:可以看作横轴纵轴组成的二维表格1.1 数据分类 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据 **2.关系型数据库(RDBMS):**是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。3.RD
转载 2024-05-08 23:52:35
91阅读
QueueTask一个轻量级可拓展的队列任务、暂时支持mysql、redis等存储方式目录结构|--Config/ 配置文件目录|--Config.php 配置文件|--Connection/ (mysql、redis等)目录|--ConnectAdapter.php   获取的工厂类|--Connection.php   类的基类|--Mysql/ mysql
管道、信号量、消息队列、共享内存和socket套接字         管道、信号量、消息队列、共享内存适用于单机,即完成一台主机上的两个进程或多个进程之间的通信,socket套接字适用于网络通信,通信的进程可以运行在不同的主机上。         无名管道:无名管道是一种半双工通信方式,数据只能单方向流动,而且只能在具
一、kafka的概述1.1 消息中间件的对比消息中间件对比-选择建议1.2 kafka的介绍kafka是一个分布式流媒体平台,类似于消息队列或企业消息传递系统。kafak官网: http://kafka.apache.org/kafka介绍-名词解释:producer:发布消息的对象称之为主题的生产者(Kafka topic producer)topic:Kafka将消息分门别类,每一个类的消息
技术研究背景由于目前的研发团队处于公司初创阶段,尚未有能成熟的运维体系,对于市面上常见的成熟MQ搭建维护能力不足,但是又希望能有一款轻量级的消息系统供研发团队的成员使用,因此开展了对该方面相关的技术调研工作。通过相关的技术调研后,决定挑选基于Redis实现消息系统。具体技术选型原因:团队内部已经有搭建相关的Redis服务,并且具备一定的运维能力,可以节省技术成本业界有较多关于Redis搭建消息系统
转载 2024-06-30 14:38:27
67阅读
在分布式系统中,消息队列(Message Queue,MQ)扮演着至关重要的角色,负责解耦系统、削峰填谷、提升系统的吞吐量。Kafka、传统的MQ(如RabbitMQ、ActiveMQ)和Redis在实际应用中都被广泛用作消息队列,但它们的架构设计、适用场景、性能特点却各不相同。例如,Kafka以高吞吐量著称,RabbitMQ擅长复杂的消息路由,而Redis则凭借内存存储的特性提供极低延迟的消息
原创 精选 7月前
401阅读
Redis学习笔记(十)消息通知(任务队列和发布订阅模式)1. 任务队列1.1 任务队列的特点任务队列:顾名思义,就是“传递消息队列”。与任务队列进行交互的实体有两类,一类是生产者(producer),另一类则是消费者(consumer)。生产者将需要处理的任务放入任务队列中,而消费者则不断地从任务独立中读入任务信息并执行。任务队列的好处:松耦合。生产者和消费者只需按照约定的任务描述格式,进行编
这里只是简单实现下redis消息队列,主要了解下这个思路要把消息队列最好,还需考虑可靠消费、可靠发布、持久化、路由匹配、队列监控、负载均衡。。。大都用专业的消息队列系统如rabbitmq,我们公司用的就是这个producer.php生产者者代码<?php$redis = new Redis();$redis->connect('192.168.1.198',7000
原创 2023-08-25 10:25:04
69阅读
# 使用 Redis List 作为消息队列的实现 在 Java 开发中,使用 Redis 作为消息队列的常见方式之一是利用 Redis 的 List 数据结构。通过将消息存入 List 中,我们可以实现生产者和消费者之间的高效通信。本文将指导你如何实现这一过程。 ## 整体流程 以下是使用 Redis List 实现消息队列的基本流程: | 步骤 | 描述
原创 2024-07-31 05:14:35
110阅读
# 为什么不用Redis作为消息队列? 在软件开发中,消息队列是一种用于实现异步通信的设计模式。许多开发者在构建系统时可能会考虑使用Redis作为消息队列,但实际上,Redis并不是一个理想的选择。接下来,我将详细阐述使用Redis作为消息队列的局限性,帮助你理解其中的理由。 ## 整体流程 在讨论为什么不使用Redis作为消息队列之前,了解使用消息队列的一般流程是非常重要的。下面是使用消息
原创 2024-09-02 06:13:57
94阅读
redis消息队列 安装redis yum -y install redis 修改配置文件 修改ip 后台运行 启动 systemctl start redis 查看 lsof -i:6379 连接 redis-cli -h 10.13.85.9 cd /etc/logstash/conf.d/ v
原创 2021-09-10 14:44:11
105阅读
1.简述redis队列一般用于缓解数据库压力 ,诸如秒杀,邮件群发,消息推送等等redis的加入能很好的 帮助系统中 各个模块解耦。而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: 对于服务器减少io 压力 有一定的帮助2.秒杀的原理 秒杀基本原理比较简单用户点击抢购按钮 -> 把uid 和时间存入redis的队列
  作者:z小赵一枚用心坚持写原创的“无趣”程序猿,在自身受益的同时也让朋友们在技术上有所提升。前言上篇文章我们介绍了 Redis 集群的工作原理机制,本文我们就来手动搭建一个 Redis 集群玩玩。强烈建议大家在开始本篇文章之前先看看上篇文章的介绍,这样对集群的安装会更加清楚一些。Redis 集群工作原理环境及版本说明环境:MacOS 10.14.6Redis 版本:Redi
本文为搬运,根据自己理解稍作修改,支持原创:​​​https://mp.weixin.qq.com/s/G31OEGmi0OtTBGIJT8g4jQ​​。​注 :文章最后关于技术选型方面的探讨干货满满,强烈建议一键三连前言  关于「把 Redis 当作队列来用是否合适」的问题有些人表示赞成,也些人则反对。Redis 很轻量,用作队列很方便,但是 Redis 会丢数据,所以很多人认为最好还是用专业的
原创 2022-03-23 13:47:33
123阅读
       消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决异步消息、应用耦合、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。是大型分布式系统不可缺少的中间件。     目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。一、应用场景1、异步处
1 消息推送的可靠性Redis 消息推送(基于分布式 Pub/Sub)多用于实时性较高的消息推送,并不保证可靠。 Redis- Pub/Sub 断电就会清空数据,而使用 Redis-List 作为消息推送虽然有持久化,也并非完全可靠不会丢失。 Kafka 保证可靠虽然一些延迟。 2 订阅功能的分组Redis 发布订阅除了表示不同的 topic 外,并不支持分组。Kafka 中发布一个内容,多个订阅
原创 2023-06-07 08:51:05
365阅读
# 消息队列之mq和redis的优缺点分析 消息队列被广泛应用于分布式系统中,通过解耦消息的发送者和接收者,实现系统间的异步通信。其中,mq和redis作为消息队列的代表,各有优缺点。下面将针对这两者进行比较和分析。 ## MQ作为消息队列的优缺点 ### 优点 - 支持多种消息模式,如点对点和发布/订阅模式 - 提供消息持久化功能,可保证消息不会丢失 - 支持消息事务,确保消息的可靠传递
原创 2024-05-08 05:43:19
231阅读
参考:https://www.cnblogs.com/fengjian2016/p/5841556.html https://www.cnblogs.com/hei12138/p/7805475.html https://blog.csdn.net/lhmood/article/details/79
原创 2021-09-10 13:36:09
628阅读
    消息消息概念:消息就是在事件驱动模式下,事件发布函数和具体功能执行函数(或者代码段)之间的调用协议,调用协议的执行表现为窗口事件发布函数跟具体功能执行函数(或者代码段)之间的选择关系。在Windows系统下,对计算机外设的操作,例如当用户敲击键盘键、点击鼠标、热插拔USB盘等,系统都认为外设发生了事件,于是系统调用专职函数就把这些事件进行收集,形成现
转载 2024-05-20 19:11:50
160阅读
## Kafka和Redis作为消息队列的区别 Kafka和Redis都是常用的消息队列系统,但它们在使用场景和功能特性上有一些区别。本文将分别介绍Kafka和Redis作为消息队列的特点,并通过代码示例来展示它们的不同之处。 ### Kafka Kafka是一个分布式发布订阅消息系统,主要用于处理大规模的实时数据流。它采用分布式架构,能够实现高吞吐量和高可用性。Kafka使用主题(topi
原创 2024-07-01 04:02:43
36阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5