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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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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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
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2024-03-19 12:39:15
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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:
因为原来使用了MQ作为rpc机制，随着客户交易量越来越大，很多服务器推送行情的压力很大，最近打算重写为批量模式，又重新看了下qos和prefetch设置的作用以确定优化的具体细节。消费者在开启acknowledge的情况下，对接收到的消息可以根据业务的需要异步对消息进行确认。然而在实际使用过程中，由于消费者自身处理能力有限，从rabbitmq获取一定数量的消息后，希望rabbitmq不
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2024-08-31 15:34:03
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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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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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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
发送者模式是事务的改进，例如如果这些消息出错概率非常低，但每次发送消息都要通过事务，会导致效率非常低。而发送者确认模式和事务大致是一样的，都能保证消息能够发送成功，本质区别在于事务是如果程序出现问题，会拒绝事务提交；而发送者确认模式，如果程序出现问题，会补发消息。Confirm发送方确认模式使用和事务类似，也是通过设置Channel进行发送方确认的，最终达到确保所有的消息全部发送成功Confirm
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2024-06-16 21:25:51
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RabbitMQ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
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2024-03-26 13:20:24
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一、队列持久化的概念队列的声明默认是存放到内存中的，如果rabbitmq重启会丢失，如果想重启之后还存在就要使队列持久化，保存到Erlang自带的Mnesia数据库中，当rabbitmq重启之后会读取该数据库。二、排他简单理解就是在连接关闭时是否会删除队列（无论队列中有没有消息） 三、自动删除当队列中有消息时，无论是否排他，关闭连接都不会删除队列，此时消费者消费完消息后再断开消费者，队列
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2023-12-18 19:29:43
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一、rabbitmq有序性将消息放到同一个交换机，此交换机仅一个队列并且此队列仅只有一个消费者如果想达到高效率消费，可以将消息放到同一个交换机，此交换机有多个队列并且每个队列仅只有一个消费者，每个消息体还必须都有一个全局的有序标识二、rabbitmq持久化 为了保证RabbitMQ在退出或者宕机等异常情况下数据没有丢失，需要将queue，exchange和Message都持久化。仅仅只是想消息不被
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2024-04-09 15:18:22
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目录0. 配置项目1. 基本消息模型1.1 生产者发送消息1.2 消费者获取消息（自动ACK）1.3 消息确认机制（ACK）1.4 消费者获取消息（手动ACK）1.5 自动ACK存在的问题1.6 演示手动ACK2. work消息模型2.1 生产者2.2 消费者12.3 消费者22.4 能者多劳3. 订阅模型分类4. 订阅模型-Fanout4.1 生产者4.2 消
实现RabbitMQ的消费者有两种模式，推模式（Push）和拉模式（Pull）。实现推模式推荐的方式是继承DefaultConsumer基类，也可以使用SpringAMQP的SimpleMessageListenerContainer。推模式是最常用的，但是有些情况下推模式并不适用的，比如说：由于某些限制，消费者在某个条件成立时才能消费消息需要批量拉取消息进行处理实现拉模式RabbitMQ的Cha
原创
2018-12-05 16:51:07
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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
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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1.什么是MQMQ（Message Queue）：消息队列，是一种"先进先出"的数据结构。典型的模型就是我们所说的生产者、消费者模型。生产者不断地向消息队列中生产消息，消费者不断地从消息队列中获取消息，同时消息的生产和消费都是异步的，可以实现系统间的解耦2.什么是RabbitMQRabbitMQ是使用Erlang语言开发的基于高级消息队列协议（Advanced Message Queuing Pr
之前的学习了把消息直接publish到queue里面，然后consume掉，真实的情况，我们会把消息先发送到exchange里面，由它来处理，是发给某一个队列，还是发给某些队列，还是丢弃掉？exchange类型： direct,topic,headers,fanout下面以fanout为例子（把收到的消息，全部发给所有的队列） 如何查看服务器上面的所有的exchanges？&
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2024-01-28 14:55:49
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生产者------到--------消息中间件Rabbit1.生产者数据保存失败，则进行补偿机制。2.生产者可以保存数据，但是保存后执行代码报错，事务进行回滚，消息已提交到消息中间件，解决办法：（1）生产者保存的数据存放到日志或redis里，并且消息是有唯一全局ID的。（2）添加一个消费者补单队列，补单队列与派单队列监听同一个队列，且补单队列先要通过唯一全局ID 查询数据库订单数据是否已保存，如事
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2024-09-09 15:54:02
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一.消息丢失1.生产者发送到Mq消息丢失原因：网络不稳定导致生产者向Mq发送消息时Mq没有接收成功，但是生产者认为Mq已经成功收到了消息，所以不会再次重新发送消息最终导致消息丢失。解决方案： （1）.事务机制。
