一.消费端限流场景如果RabbitMQ服务上堆积了成千上万条未处理的消息，然后随便打开一个消费者客户端，巨量的消息瞬间被推送过来，但是单个客户端无法同时处理这么多消息，可能会导致服务器宕机，产生线上故障。所以RabbitMQ提供了一种qos功能（服务质量保证），即在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息（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。二
高并发下的耗时操作官方文档中说DeferredResult和Callable都是为了异步生成返回值提供基本的支持。简单来说就是一个请求进来，如果你使用了DeferredResult或者Callable，在没有得到返回数据之前，DispatcherServlet和所有Filter就会退出Servlet容器线程，但响应保持打开状态，一旦返回数据有了，这个DispatcherServlet就会被再次调用
1.线程池阻塞队列分类:**1.ArrayBlockingQueue 数组型阻塞队列
2.LinkedBlockingQueue 链表型阻塞队列
3.DelayQueue 延时队列
4.SynchronousQueue 同步队列
5.PriorityBlockingQueue 优先阻塞队列**ArrayBlockingQueue 数组型阻塞队列 特点： 初始化一定容量的数组 使用一个重入锁，默认使
这里采用很火的Python作为示例代码，演示消费者如何订阅消息，生产者如何发布消息。准备工作1.已安装好RabbitMQ，并确保服务是在运行的()。2.有可用的Python环境，并安装了RabbitMQ的API包pika。 开始编码a.新建文件rabbitMQConfig.py,代码如下 import pika, sys
def getDefaultChannel():
1.消费者确认机制为了确认消费者是否成功处理消息，RabbitMQ提供了消费者确认机制（Consumer Acknowledgement）。当消费者处理消息结束后，应该向RabbitMQ发送一个回执，告诉RabbitMQ自己消息处理状态。回执值含义ack成功处理消息，RabbitMQ从队列中删除该消息nack消息处理失败，RabbitMQ需要再次投递消息reject消息处理失败并拒绝该消息，Rab
RabbitMQ消费端配置spring:
rabbitmq:
host: localhost
port: 5672
username: guest
password: guest
listener:
simple:
# acknowledge-mode: manual # 手动确定（默认自动确认）
concur
RabbitMQ 使用场景1、应用解耦RabbitMQ相当于一个中介，生产方通过RabbitMQ与消费方交互，它将应用程序进行解耦合。2、任务异步处理RabbitMQ将不需要同步处理的并且耗时长的操作由消息队列通知消息接收方进行异步处理。提高了应用程序的响应时间。3、削峰填谷如订单系统，在下单的时候就会往数据库写数据。但是数据库只能支撑每秒1000左右的并发写入，并发量再高就容易宕机。低峰期的时候
AMQP协议的梳理和名词解析 建议先把上篇AMQP协议先看一遍，理解一下，由于用XMind绘图，电脑屏幕比较小，不能截取全部，如果想要全图和源代码，请下面留言.......可以点击图片，打开到新的页面查看，文字会清晰一点。。。。。 实例一:生产者-队列-消费者 P（Producer）：生产者，意味着发送； Queue：队列，本质上是一个无限的缓冲区，
从以上RabbitListener#queues()的javadoc内容可以看出来如下三点信息，其中第2条指明了队列必须存在：
原创
2022-07-06 10:57:59
1391阅读
目录一、MQ概述 二、MQ的优劣势1、优势（1）应用解耦（2）异步提速（3）削峰填谷2、劣势（1）系统可用性降低（2）系统复杂度提高 三、RabbitMQ基本概念1、RabbitMQ简介2、RabbitMQ的相关概念一、MQ概述MQ全程 Message Queue（消息队列），实在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进行通信。 二、MQ的优劣势1、优势
生产者：生产者是负责发送消息的队列：队列是RabbitMQ用来存储消息的，受主机内存和磁盘大小的限制，本质上是一个消息的缓冲区。生产者可以将消息发送至队列中，消费者可以从队列中接收到消息消费者：消费者是用来等待接收消息生产者，消费者，代理可以驻留在不同主机或同一主机，一个应用可以是生产者也可以是消费者 第一部分 常用操作函数生产者 1.连接R
1. 幂等性用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。 举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常， 此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱 了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再
RabbitMQ使用场景1.异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信 引入消息队列后，把发送邮件,短信不是必须的业务逻辑异步处理 由此可以看出,引入消息队列后，用户的响应时间就等于写入数据库的时间+写入消息队列的时间(可以忽略不计),引入消息队列后处理后,响应时间是串行的3倍,是并行的2倍。2.应用解耦 场景：双11是购物狂节,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,传统的做法就是订
3.消费端限流为什么使用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
一． 消费端限流（一）概述 RabbitMQ能够削峰平谷，保障系统流量的稳定，但是若在消费端没有限制，那么消费端会有崩掉的风险，因此，我们要给消费端限流，限制每次消费端能够从Rabbitmq获取的消息数量。（二）消费端限流机制 1. 设置Ack机制为手动确认，因为只有手动确认，我们才能够通过
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原创
2022-11-09 18:19:47
508阅读
MQ消息中间件整合简单认识MQ消息中间件这种情况会产生数据库大量IO请求对数据库很不友好 但是使用了消息中间件后 就可以先生成订单 然后商品的详细信息 交由MQ来慢慢的添加到订单信息表中 MQ的优势 以及 为什么要使用MQ应用程序的解耦MQ相当是一个中介 生产方通过MQ与消费者交互并将应用程序解耦任务异步处理将不需要同步操作的或者是操作时间较长的操作 交由消息队列
保障消息的可靠性消费主要有以下两个方面到内容消息在被消费端正确消费之前，不能删除消息在被消费端正确消费之后，必须要删除，否则消息会被重复消费什么叫正确消费消费端 消费消息可以简单看成两个过程接收消息消费消息接收到消息后，是不能当作正确消费的，只有当消息被业务处理完成之后，才能看作正确消费。注意，如果业务处理过程中程序奔溃、异常，也不能看作正确消费消息消费发生在消费端，RabbitMQ 怎么知道消息
MQ的作用解耦、异步、削峰填谷。未使用MQ的情况mysql并发写大部分情况下维持在600-800之间，并发读1200-1500之间，所以消费端在消费消息的时候需控制在并发小于1000，从而达到限流的效果。使用MQ的情况mq做个缓冲，消息放到磁盘，几个G或上t都可以存储，消息丢失的可能性比较小。使用MQ需要面临的问题可用性降低多了MQ，对外部依赖增加，但通过try-catch兜底，mq消息发送失败，
