1.代码仓库rocketmq版本4.5.2 直接上代码，下面再逐步讲解，仓库地址 本地启动后，访问swagger地址测试，http://127.0.0.1:8099/mq/swagger-ui/index.html2.创建发生消息生产者引入pom.xml坐标<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
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2024-01-03 10:26:03
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关于kafka的消费组模式，差了点相关资料，其中有一点提到：一个主题下的分区不能小于消费者数量，即一个主题下消费者数量不能大于分区属，大了就浪费了 那么，如果我的消费者进程数大于分区数的话，会有什么现象了，接下来就做个实验试试 1、首先，创建一个3分区，主题名为test3bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:218
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2023-10-08 18:54:08
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一、比较低级的办法是用wait和notify来解决这个问题。消费者生产者问题：这个问题是一个多线程同步问题的经典案例，生产者负责生产对象，消费者负责将生成者产生的对象取出，两者不断重复此过程。这过程需要注意几个问题：不论生产者和消费者有几个，必须保证：1.生产者每次产出的对象必须不一样，产生的对象有且仅有出现一次；2.消费者每次取出的对象必须不一样，取出的对象有且仅有出现一次；3.一定是先产生该对
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2023-10-10 16:25:09
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# Python 多消费者消费 Kafka
Kafka 是一种分布式流处理平台，可以处理高吞吐量的实时数据流。在实际应用中，通常会有多个消费者同时消费 Kafka 中的消息。本文将介绍如何使用 Python 编写多消费者来消费 Kafka 中的消息，并提供代码示例。
## Kafka 简介
Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一种分布式流处理平台。它具有高吞吐量、可扩展性强、持久
原创
2024-01-18 08:44:59
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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
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2024-04-01 06:39:03
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# 使用ActiveMQ实现多消费者模式的Python应用
ActiveMQ是Apache提供的一个开源消息中间件，广泛用于企业级的消息传递和异步通信。通过消息队列，生产者将消息发送到队列中，消费者从队列接收消息。Python通过多个库可以与ActiveMQ相结合实现多消费者模式。本文将介绍如何在Python中使用ActiveMQ，并通过示例代码演示多消费者的实现方案。
## 1. Activ
### 如何实现python rabbit多消费者
在使用RabbitMQ进行消息队列处理时，多消费者可以实现多个进程或线程同时处理消息，提高处理效率。本文将介绍如何在Python中实现RabbitMQ的多消费者功能。
#### 流程概述
下面是实现RabbitMQ多消费者的整个流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 连接到RabbitMQ服务器 |
原创
2024-01-27 09:17:50
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需求背景有这样一些原因需要在项目中部署多个消费者实例： 1. 基于系统的可靠性提升要求。特别是基于微服务架构的容器部署方案，微服务多实例部署是保证系统可靠性的基本要求。 2. 系统负载分担的诉求。通过多实例部署提升系统整体响应效率。应对场景包括：1）同时启动多个消费者实例能并行处理MQ分派的消息。 2) 当其中一个消费者实例挂了后重启，能继续处理消息队列中的消息。3）动态部署增加了一个消费者实例，
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2023-10-08 23:52:02
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一、消费者（一）消费者类型消费者可以分为两种类型：DefaultMQPushConsumer：由操作系统控制读取操作，收到消息后自动调用传入的处理方法来处理；DefaultMQPullConsumer：读取操作中的大部分功能需要用户自主控制。（二）DefaultMQPushConsumer 使用解释使用DefaultMQPushConsumer主要设置好各种参数和传入处理消息的函数即可，主要参数有
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2024-04-01 14:36:59
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# Python多生产者多消费者模型
在计算机科学中，生产者和消费者是两种基本的角色，它们共同工作，形成了一个典型的并发编程模型。多生产者多消费者模型在需要处理多个任务时尤为重要。简单来说，生产者负责生成数据（或任务），而消费者则负责处理这些数据。通过引入多线程或多进程，我们能够提高应用程序的吞吐量和效率。
## 1. 基本原理
在多生产者多消费者模型中，多个生产者可以并行地向一个共享的缓冲
# Python 多生产者多消费者模式
在现代计算中，尤其是在处理多线程和并发任务时，生产者-消费者模型是一个非常重要的设计模式。这种模式允许多个生产者和多个消费者在同一个应用中高效地合作。本文将通过一个实例来探讨这个模式的实现，并展示使用 Python 中的 `queue` 模块来实现该模式。
## 理论背景
生产者负责生成数据并将其放入缓冲区，消费者则从缓冲区中取出数据进行处理。多生产者
一、生产者消费者模型介绍1.1 为什么需要使用生产者消费者模型生产者是指生产数据的任务，消费者是指消费数据的任务。当生产者的生产能力远大于消费者的消费能力，生产者就需要等消费者消费完才能继续生产新的数据，同理，如果消费者的消费能力远大于生产者的生产能力，消费者就需要等生产者生产完数据才能继续消费，这种等待会造成效率的低下，为了解决这种问题就引入了生产者消费者模型。1.2 如何实现生产者消费者模型进
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2024-05-30 23:28:40
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1、消息应答执行一个任务需要花费一定的时间。期间会发生一些意想不到的状况，比如其中一个消费工作者服务器中断。这样我们会丢失它正在处理的信息。我们也会丢失已经转发给这个工作者且它还未执行的消息。但是，我们不希望丢失任何任务（信息）。当某个工作者（接收者）被杀死时，我们希望将任务传递给另一个工作者。 为了保证消息永远不会丢失，RabbitMQ支持消息应答（message acknowledgments
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2024-02-23 08:04:10
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作用：1、异步处理提高系统性能（生产者只管把消息发出去，消费者什么时候消费，生产者不用管）。2、降低系统耦合性。3、流量削峰，高并发下，mq作为临时容器将消息存起来，消费者根据数据库的能力采取拉模式拉取所有消息然后分页执行。4、消息分发，通过扇型交换机（Fanout exchange）或者多重绑定，可以将消息发给多个队列。5、延时任务，比如超时未支付等通过延时交换机（Delayed message
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2024-01-06 20:05:54
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# Redis多消费者实现
## 引言
在分布式系统中，使用Redis作为消息队列是一种常见的方案。然而，当有多个消费者从Redis中获取消息时，如何保证消息的分发均匀和高效成为了一个挑战。本文将介绍如何实现Redis多消费者的方案并提供代码示例。
## 整体流程
下面是实现Redis多消费者的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Redis连
原创
2024-01-25 07:54:06
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RabbiMQ介绍
具体代码可参考我的github：https://github.com/UniqueDong/springboot-study
一、使用场景
RabbitMQ是一个消息中间件，所以最主要的作用就是：信息缓冲区，实现应用程序的异步和解耦。
RabbitMQ是实现AMQP（高级消息队列协议）的消息中间件的一种，最初起源于金融系统，用于在分布式系统中
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2024-02-25 14:25:27
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SpringMVC的搭建这里就全部列出来了，如果有需要SpringMVC配置的点击打开链接看着里面的，这里面主要介绍下ActiveMQ的配置，以及基本的操作消息队列的两种模式介绍： 点对点：Queue，不可重复消费 消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中
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2024-06-24 08:25:12
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目录一、概述二、集群消费三、广播消费一、概述RocketMQ主要提供了两种消费模式：集群消费以及广播消费。我们只需要在定义消费者的时候通过setMessageModel(MessageModel.XXX)方法就可以指定是集群还是广播式消费，默认是集群消费模式，即每个Consumer Group中的Consumer均摊所有的消息。下面我们通过简单的示例演示一下。二、集群消费一个 Consumer G
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2024-03-21 10:23:07
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一：Maven配置加入rocketmq-client依赖二：生产者、消费者1：生产者2：消费者DefaultMQPushConsumer和DefaultMQProducer需要设置三个参数：一是这个Consumer的GroupName,二是NameServer的地址和端口号，三是Topic的名称。无论生产者、消费者都必须给出GroupName，而且具有唯一性！生产到哪个Topic的哪个Tag下，消
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2024-01-25 19:28:27
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一、幂等性1.1 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到事务中即可，发生错误立即回滚，
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2024-04-09 15:19:25
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