前言：前面讨论了信号、管道的进程间通信方式，接下来将讨论消息队列。 一、系统V IPCV IPC：消息队列、信号量以及共享内存（共享存储器）之间有很多相似之处。每个内核中的 I P C结构（消息队列、信号量或共享存储段）都用一个非负整数的标识符( i d e n t i f i e r )加以引用。 无论何时创建I P C结构（调用m s g g e t、 s e m g e t或s h m g
转载
2024-09-20 16:51:38
123阅读
一、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，有时候并发量又特别少，我们无法约束生产端，这是用户的行为。所以我们应该对消费端限流，用于保持消费端的稳定，
消息队列限流是指在服务器面临巨额流量时，为了进行自保，进行的一种救急措施。因为巨大的流量代表着非常多的消息，这些消息如果多到服务器处理不过来就会造成服务器瘫痪，影响用户体验，造成不良影响。所以要进行一次降级操作，把处理不了的流量隔绝在系统之外，避免它们打垮系统。基本上任何一个消息队列都有限流的功能，今天我们就来看看在RabbitMQ之中进行限流具体应该怎么做？RabbitMQ提供了一种QOS(服务
转载
2024-07-01 10:08:13
28阅读
特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka单机吞吐量万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。 一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景topic数量对吞吐量的影响 
转载
2024-02-29 23:34:35
52阅读
eigrp增强型内部网关协议，是一个思科私有的路由协议。属于距离矢量协议。一、eigrp的特性1.高级的距离矢量协议：融合了距离矢量协议和链路状态协议的特点 2.快速收敛：eigrp是所有协议中收敛最快的 3.100%无环：使用dual算法 4.增量更新：只更新变化的部分 5.唯一一个能够支持等价负载均衡和不等价负载均衡 等价负载均衡：前往目标有多条路径，在度量值相同的情况下，每条链路都会发送数据
转载
2024-10-30 07:17:15
25阅读
RabbitMQ消息队列–1一、MQ队列介绍1、MQ全称 Message Queue，被称为消息队列2、回顾队列队列，一种类似于 List 的数据结构，专门来存储数据的队列如果要往队列中存数据的话可以从队头中存，1先进，存到队列中就是这样：3 -> 2 -> 1，从队尾取的时候，1先出，结果就是这样：1 -> 2 -> 3，这是很典型的先进先出队列如果存的方式与上面一样：3
转载
2024-07-01 10:09:02
0阅读
1.消费端限流确认ack的机制为手动确认（manual）。<rabbit:listener-container acknowledge="manual">修改listener-container配置属性
perfetch=1 表示消费端每次从mq拉取一条消息来消费，直到手动确认消费完毕后才会继续拉取下一条消息。<rabbit:listener-container acknowle
消息队列的使用场景？消息队列主要有三大使用场景，分别是异步、流量削峰和应用解耦。另外还包含日志和消息通讯。异步处理：相比于传统的串行、并行方式，提高了系统吞吐量。流量削峰：可以通过消息队列长度控制请求量；可以缓解短时间内的高并发请求。应用解耦：系统间通过消息通信，不用关心其他系统的处理。日志处理：解决大量日志传输。消息通讯：消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点
文章目录1. 什么是消息队列1.1 消息队列概述1.2 使用消息队列的优势1.3 使用消息队列的劣势1.4 常见的消息队列产品对比2. RabbitMQ 基本概念2.1 RabbitMQ 概述2.2 RabbitMQ 的概念模型2.2.1 Message2.2.2 Publisher2.2.3 Exchange2.2.4 Binding2.2.5 Queue2.2.6 Connection2.2
转载
2024-06-10 09:49:38
61阅读
# Service Mesh流量染色实现指南
## 前言
在微服务架构中，随着应用程序的复杂性增加，服务之间的通信也变得越来越复杂。为了解决这个问题，Service Mesh应运而生。Service Mesh是一种基于代理的架构模式，它通过在服务之间插入代理来管理通信，提供负载均衡、服务发现、安全等功能。其中一个重要的功能就是流量染色，它可以用于在服务之间动态路由和调整流量。
在本文中，我将向
原创
2024-01-10 01:03:44
220阅读
流量就是在单位时间内流体通过一定截面积的量。这个量用流体的体积来表示称为瞬时体积流量（qv），简称体积流量；用流量的质量来表示称为瞬时质量流量（qm），简称质量流量。对在一定通道内流动的流体的流量进行测量统称为流量计量。流量测量的流体是多样化的，如测量对象有气体、液体、混合流体；流体的温度、压力、流量均有较大的差异，要求的测量准确度也各不相同。因此，流量测量的任务就是根据测量目的，被测流体的种类、
# 微服务流量染色
## 什么是微服务流量染色？
在微服务架构中，我们常常会遇到需要对特定的服务实例进行灰度发布、A/B测试等场景。为了能够将流量有选择地引导到这些实例上，我们可以借助一种叫做“微服务流量染色”的技术来实现。
微服务流量染色是指通过在流量中添加一些标识（例如请求头、URL参数等），然后根据这些标识来对流量进行路由。这样，我们就能够将流量有选择地引导到指定的服务实例上，从而实现
原创
2024-01-09 21:50:59
338阅读
目录一、mq简介1 - mq应用场景2 - mq技术选型二、rocketMq安装三、rocketmq基本概念1 - rocketmq基本概念2 - rocketmq消息类型四、go使用rocketmq1 - go发送普通消息2 - pushconsumer消费消息3 - 发送延迟消息4 - TransactionProducer事务消息 一、mq简介1 - mq应用场景什么是mq（message
1、 消费端限流Consumer限流机制： 1，确保ack机制为手动确认。 2，配置prefeteh参数，每次拉取多少消息，根据自己系统能承受的最大值来定。读取消息—>手动确认消息—>才能再拉取消息2、超时配置 TTLTTL全程 time to live当消息到达存活时间后，还没有被消费，则会自动清除。RabbitMQ可以对消息设置过期时间，也可以对整个队列设置过期时间，如果两个都
转载
2024-05-21 13:10:37
100阅读
大规模微服务场景下灰度发布与流量染色实践 https://mp.weixin.qq.com/s/UBoRKt3l91ffPagtjExmYw 【go-micro】微服务协作开发、灰度发布之流量染色 - HB-技术实践 http://hbchen.com/post/microservice/2019-
转载
2019-05-24 10:53:00
1063阅读
2评论
何为队列(queue)？queue在计算机科学中随处可见，Queue是一个存储、组织数据的数据结构，其最大的特性就是FIFO；rabbitmq中queue是RabbitMQ的内部对象，用于存储消息何为消息队列(Message queue)？
服务之间最常见的通信方式是直接调用彼此来通信，消息从一端发出后立即就可以达到另一端，称为即时消息通讯（同步通信)；
消息从某一端发出
转载
2024-04-26 18:31:10
41阅读
前言消息队列限流是指在服务器面临巨额流量时，为了进行自保，进行的一种救急措施。因为巨大的流量代表着非常多的消息，这些消息如果多到服务器处理不过来就会造成服务器瘫痪，影响用户体验，造成不良影响。所以要进行一次降级操作，把处理不了的流量隔绝在系统之外，避免它们打垮系统。基本上任何一个消息队列都有限流的功能，今天我们就来看看在 RabbitMQ 之中进行限流具体应该怎么做？RabbitMQ如何限流Rab
转载
2024-04-13 09:33:54
56阅读
一、什么是消息队列我们可以把消息队列比作是一个存放消息的容器，当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用。举个通俗的例子，大学生在学校的时候快递并不是直接送到学生手里，而是暂存到各种代收包裹的站点，再由学生主动取出，而这些站点就相当于一个个消息队列。二、消息队列的作用既然要使用消息队列那肯定有他的理由，此时就不得不提三个最经典的场景：异步、削峰、解耦。 以电商平台为例，我们来解释这三个场景异步
转载
2024-04-20 21:33:27
66阅读
限流概念假设RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息，我们随便打开一个消费者客户端，会出现下面情况：巨量的消息瞬间全部推送过来，但是单个客户端无法同时处理这么多数据RabbitMQ提供了一种qos（服务质量保证）功能，即在非自动确认消息的前提下，如果一定数据的消息（通过基于consume或者channel设置qos的值）未被确认前，不进行消费新的消息void BasicQos(unit pref
为何使用消息队列应用解耦、可恢复性 系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉， 加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。顺序保证 在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处 理。Kafka保证一个Partition内的消息的有序性。缓冲、流量削锋 流量削锋也是消息队列
