幂等性概念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，但是再响应客户
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2024-04-05 09:53:38
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1.安装erlang下载otp_win64_25.3.exehttps://www.erlang.org/downloadserlang安装完成，需要配置erlang环境变量ERLANG_HOME=E:\software\Erlang OTP
PATH=%PATH%;%ERLANG_HOME%\bin;2.安装RabbitMQ下载rabbitmq-server-3.11.13.exehttps:
RabbitMQ 简单介绍: RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。 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
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2024-04-02 21:42:55
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直接模式（Direct）我们先看一下这张直接模式的流程图我们可以看到一个消息的生产者发送了一条没有带交换器名称的信息，只带了一个条件【KEY】，那么这时RabbitMQ就会认为是采用直接模式发送信息直接模式就是虽然消息依然经过了交换器，但这个交换器是不起作用的，这个消息会直接跟据条件【KEY】找到名为【KEY】的消息队列然后放入该队列然而直接模式有一个问题就是只能点对点，只能选择向一个队列发送消息
七种模式介绍与应用场景简单模式（Hello World）做最简单的事情，一个生产者对应一个消费者，RabbitMQ相当于一个消息代理，负责将A的消息转发给B应用场景： 将发送的电子邮件放到消息队列，然后邮件服务在队列中获取邮件并发送给收件人工作队列模式（Work queues）在多个消费者之间分配任务（竞争的消费者模式），一个生产者对应多个消费者，一般适用于执行资源密集型任务，单个消费者
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2024-04-08 13:58:49
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文章目录什么是消息队列为什么用消息队列常见MQ产品RabbitMQ特性下载与安装erlangRabbitMQ工作原理工作流程消息模型基本消息模型生产者消费者消息确认机制（ACK）案例代码改写Fanout广播模型生产者消费者1消费者2Routing 路由模型生产者消费者1消费者2Topics 通配符模式生产者消费者1消费者2SpringBoot整合RibbitMQ创建并配置工程生产者消费者 什么是
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2024-10-16 16:49:06
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A. 多线程消费同一队列 消费一条消息往往比产生一条消息慢很多，为了防止消息积压，一般需要开启多个工作线程同时消费消息。在 RabbitMQ 中，我们可以创建多个 Consumer 消费同一队列。示意图如下：gordon.study.rabbitmq.workqueue.Sender.javapublic class Sender {
private static final
文章目录什么是消息队列为什么用消息队列常见MQ产品RabbitMQ特性下载与安装erlangRabbitMQ工作原理工作流程消息模型基本消息模型生产者消费者消息确认机制（ACK）案例代码改写Fanout广播模型生产者消费者1消费者2Routing 路由模型生产者消费者1消费者2Topics 通配符模式生产者消费者1消费者2SpringBoot整合RibbitMQ创建并配置工程生产者消费者 什么是
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2024-10-12 18:13:24
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RabbitMQ------发布确认（四）发布确认原理生产者将信道设置为confirm模式，一旦信道进入confirm模式，所有再该信道上面发布的消息都会被指派一个唯一的ID（从1开始），一旦消息被投递到所有匹配的队列后，broker就会发送一个确认给生产者（包含消息的唯一ID），这就使得生产者知道消息已经正确到达目的地的队列了，如果消息和队列是可以持久化的，那么确认消息就会将消息写入磁盘之后发出
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2024-08-09 12:39:55
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什么是RabbitMQ?RabbitMQ是用erlang语言开发的，基于AMQP（Advanced Message Queuing Protocol，即高级消息队列协议）实现的开源的消息队列中间件，也是消费-生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取或者订阅队列中的消息，将生产者发送的消息以某种规则传递给消费者。优点和劣势优点异步：将非实时必要的功能异步化，用以优
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2024-03-26 14:46:37
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Spring-Kafka如何实现批量消费消息并且不丢失数据先给答案：// 批量消费配置: 1批量, 2手动提交
factory.setBatchListener(true);
factory.getContainerProperties().setAckMode(AbstractMessageListenerContainer.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
/
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2024-06-12 14:06:57
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RabbitMQ相关介绍消息中间件MQ MQ全称为MessageQueue，消息队列（MQ）是一种应用程序对应程序的通信方法。其基本结构是一种先进先出的队列 主要的作用：1.异步处理 2.解耦服务 3.流量削峰 1.异步处理 用户注册后需要发送注册邮件或注册短信，传统的做法是串行的方式和并行的方式。 串行方式：注册信息写入数据库后，发送邮件再发送短信，当三个任务完成后返回给客户端。 并行方式：将
如何保证RabbitMQ消息不重复消费消息中间件是无法保证消息重复消费，所以只能从业务上来保证消费不重复消费，在消费端保证接口的幂等性。什么是幂等性幂等性原本是数学上的概念，用在接口上就可以理解为：同一个接口，多次发出同一个请求，必须保证操作只执行一次。
调用接口发生异常并且重复尝试时，总是会造成系统所无法承受的损失，所以必须阻止这种现象的发生。
比如下面这些情况，如果没有实现接口幂等性会有很严重
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2023-08-26 10:30:36
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文章目录概述RabbitMQ 中实现消费端限流的步骤 概述在 RabbitMQ 中，可以通过消费者端限流（Consumer Prefetch）来控制消费端处理消息的速度，以避免消费端处理能力不足或处理过慢而导致消息堆积。消费者端限流的主要目的是控制消费者每次从 RabbitMQ 中获取的消息数量，从而实现消息处理的流量控制。 RabbitMQ 提供了一种 QOS(服务质量保证)功能，即在非自动确
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2024-05-31 05:12:17
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消息持久化队列持久化交换机持久化ExchangeBuilder.directExchange("normalExchange").build();消费者ack确认multiple：批量 比如批量确认：当multiple的值设置为true时，RabbitMQ将确认指定传输标签以及之前所有未被确认的消息。与单个确认相同，批量确认的作用域为每个通道。例如：通道Ch上有四个未被确认的消息，标签分别为5，6
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2024-06-07 11:54:42
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介绍
Producer：消息的生产者（发送消息的程序）。
Queue：消息队列，理解为一个容器，生产者向它发送消息，它把消息存储，等待消费者消费。
Consumer：消息的消费者（接收消息的程序）。 由图所示，简单队列模式，一个生产者，经过一个队列，对应一个消费者。可以看做是点对点的一种传输方式，相较架构模型图，最主要的特点就是看不到 Exchange（交换机） 和 ro
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2024-06-22 05:33:24
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基本用法连接和资源管理管理MQ的核心类：ConnectionFactoryConnectionFactory封装了com.rabbitmq.client.Connection，官方提供的实现类为CachingConnectionFactory，它缓存了创建的信道（Channel），默认为25个，可以通过setChannelCacheSize来更改数量。@Bean(name="cwagConnect
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2024-04-10 10:34:29
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MQ全称为Message Queue, 是一种分布式应用程序的的通信方法，它是消费-生产者模型的一个典型的代表，producer往消息队列中不断写入消息，而另一端consumer则可以读取或者订阅队列中的消息。RabbitMQ是MQ产品的典型代表，是一款基于AMQP协议可复用的企业消息系统。业务上，可以实现服务提供者和消费者之间的数据解耦，提供高可用性的消息传输机制，在实际生产中应用相当广泛。本文
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2024-06-28 18:33:14
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虽然后台使用了读写分离技术,能够在一定程度上抗击高并发,但是如果并发量特别巨大时,主数据库不能同时处理高并发的请求,这时数据库容易宕机. 问题:现在的问题是如何既能保证数据库正常运行,又能实现用户数据的入库操作? 解决方案:引入rabbitMQ技术:说明:当数据库的访问压力过载时,这时会将过载以后的数据先保存到rabbitMQ中.其中的数据结构是队列的形式,先进先出.这时数据库
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2024-09-10 12:08:31
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一对一的MQ
消费者代码实现
import pika,time
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
'localhost'))
channel = connection.channel()
# You may ask why we declare the queue again ‒ we h
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2024-10-18 14:40:36
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