## Linux Python消息队列数量 消息队列是一种在系统之间传递数据的通信机制,通过消息队列可以实现进程间通信和数据传输。在Linux系统中,Python语言可以很方便地操作消息队列,并且可以控制消息队列数量。本文将介绍如何在Linux系统中使用Python操作消息队列,并控制消息队列数量。 ### 什么是消息队列 消息队列是一种在进程之间传递消息的机制,一方将消息发送到消息队列
原创 2024-06-11 06:38:17
66阅读
RabbitMQ是一个经典的开源消息代理,用于在分布式环境中传递消息。在使用RabbitMQ时,我们通常会关心队列消息数量,以便监控系统的健康状况、优化系统性能或进行故障排查等。 在本文中,我将向你介绍如何使用Kubernetes(K8S)来获取RabbitMQ队列消息数量。我们将首先了解整个流程,然后逐步介绍每个步骤需要做什么以及具体的代码示例。 整个流程如下: | 步骤 | 操
原创 2024-05-17 10:42:31
108阅读
MQ全称为Message Queue,消息队列是应用程序和应用程序之间的通信方法。 - 开发中消息队列通常有如下应用场景:   1、任务异步处理   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。   2、应用程序解耦合   MQ相当于一个中介,生产方通过M
消息队列是进程间通信System V版本(消息队列、信号量、共享内存)之一。所谓System V版本就是其生命周期随内核(及时进程结束,消息队列也不会被删除),这是与管道的不同。还有一个不同点就是:管道是以数据流方式来发送(接受)数据,而消息队列是以数据块的方式来发送(接受)数据。首先,下面是有关消息队列的系统调用:1、int msgget(key_t key, int msgflg);&nbsp
消息持久化acknowledgment 消息不丢失的方法生效方法:channel.basic_consume(consumer_callback, queue, no_ack=False, exclusive=False, consumer_tag=None, arguments=None)即no_ack=False(默认为False,即必须有确认标识),在回调函数consumer_callbac
概述MQ的内容之前已经介绍了几次了,所以今天这里主要聊一聊消息队列(MQ),以RabbitMQ为例来做个总结。01基础定义1. BrokerBroker的概念来自与Apache ActiveMQ,通俗的讲就是MQ的服务器。2. 消息的生产者、消费者消息生产者Producer:发送消息消息队列消息消费者Consumer:从消息队列接收消息。 3. 点对点消息队列模型消息生产者向一个特定
目录1、ActiveMQ1.1、什么是消息中间件1.2、为什么使用?1.3、安装使用(Linux)2、HelloWorld2.1、queue2.1.1、消息生产2.1.2、消息消费2.2、topic2.2.1、消息消费2.2.2、消息生产2.3、总结1. 开发步骤2.两种消费方式3、两种模式的对比3、Jms(Java Message Server)3.1、什么是jms3.2、消息中间件产品对比m
 面试题1. 为什么使用消息队列?2. 消息队列有什么优点和缺点?3. Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景? 面试官心理分析,其实面试官主要是想看看:第一,你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西? 不少候选人,说自己项目里用了 Redis、MQ,但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西。其实说白了,就是为了用而用,或者
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获取一定数量消息后,希望rabbitmq不再将队列中的消息推送过来,当对消息处理完后(即对消息进行了ack,并且有能力处理更多的消息)再接收来自队列消息。在这种场景下,我们可以通过设置basic.qos信令中的prefetch_co
转载 2023-12-06 22:09:38
189阅读
今天来聊消息队列消息队列中间件重要吗?面试必问问题之一,你说重不重要。我有时会问同事,为啥你用 RabbitMQ,不用 Kafka,或者 RocketMQ 呢,他给我的回答 “因为公司用的就是这个,大家都这么用”,如果你去面试,直接就被 Pass,今天这篇文章,告诉你如何回答。这篇文章,我重点突出消息队列选型,弱化每种队列内部的实现细节,精华提炼,可读性更强!常用的消息队列主要这 4 种,分别为
生成者就是发送信息,消费者就是接收信息,队列就是存储数据的排队。消息通过你的应用程序和RabbitMQ进行传输,它们只能存储在队列中,队列容量没有限制,你要存储多少消息都可以——基本上是一个无限的缓冲区。多个生产者(producers)能够把消息发送给同一个队列,同样,多个消费者(consumers)也能从同一个队列(queue)中获取数据。MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)
转载 2023-12-04 13:31:01
185阅读
1、什么是中间件?1)概念我国企业从20世纪80年代开始就逐渐进行信息化建设,由于方法和体系的不成熟,以及企业业务和市场需求的不断变化,一个企业可能同时运行着多个不同的业务系统,这些系统可能基于不同的操作系统、不同的数据库、异构的网络环境。现在的问题是,如何把这些信息系统结合成一个有机地协同工作的整体,真正实现企业跨平台、分布式应用。中间件便是解决之道,它用自己的复杂换取了企业应用的简单。中间件(
1.消息队列简介实现linux进程通信的方式有5种:--信号(Singal)--管道(Pipe)--消息队列(Message)--信号量(Semaphore)每种进程通信方式实现方式和功能不一样,带来适用的场景也有所不同,消息队列是链表队列,它通过内核提供一个struct msqid_ds *msgque[MSGMNI]向量维护内核的一个消息队列列表,因此linux系统支持的最大消息队列数由msg
一、消息队列 消息对类是一个存放在内核中的消息链表,每个消息队列消息队列标识符标识。与管道不同的是消息队列存放在内核中,只有在内核重启(即操作系统重启)或者显式地删除一个消息队列时,该消息队列才会被真正删除。 操作消息队列时,需要一些数据结构,熟悉这些数据结构是掌握消息队列的关键。 1.消息缓冲队列结构 2.msqid_ds内核数据结构 3.ipc_perm内核数据结构 二
转载 2024-05-11 10:55:45
170阅读
Linux阻塞和非阻塞等待队列 1.等待队列头 等待队列头就是一个等待队列的头部,每个访问设备的进程都是一个队列项,当设备不可用的时候就要将这些进程对应的等待队列项添加到等待队列里面1.阻塞访问最大的好处就是当设备文件不可操作的时候进程可以进入休眠态,这样可以将CPU 资源让出来。2.当设备文件可以操作的时候就必须唤醒进程,一般在中断函数里面完成唤醒工作。3.Linux 内核提供了
我们知道在字符设备驱动中,应用层调用read、write等系统调用终会调到驱动中对应的接口。 可以当应用层调用read要去读硬件的数据时,硬件的数据未准备好,那我们该怎么做?一种办法是直接返回并报错,但是这样应用层要获得数据需要不断的调用read去访问硬件,进程的上下文在用户空间和内核空间不停的切换,耗费了CPU的资源,降低了系统效率。那么有没有更好的办法呢?  答案是有的,在这种情况下
一、什么是消息队列 消息队列提供了一种从一个进程向另一个进程发送一个数据块的方法。 每个数据块都被认为含有一个类型,接收进程可以独立地接收含有不同类型的数据结构。我们可以通过发送消息来避免命名管道的同步和阻塞问题。但是消息队列与命名管道一样,每个数据块都有一个最大长度的限制。Linux用宏MSGMAX和MSGMNB来限制一条消息的最大长度和一个队列的最大长度。二、如何使用消息队列 Linux提供
man msgrcv翻到msgrcv函数英文有段话说明了,意思是这样,当msgrcv所在的进程捕获到一个信号的时候,该函数会调用失败并且把errno设置为EINTR,也就是说这个时候msgrcv就不会继续阻塞了,会直接返回,如果在这之前启动了定时器,这个时候就可以进行超时判断,判断是否还需要阻塞等待。这个时候问题来了,定时器是通过信号通知机制实现的,timer_t, sigeventthe cal
消息队列,Unix的通信机制之一,可以理解为是一个存放消息(数据)容器。将消息写入消息队列,然后再从消息队列中取消息,一般来说是先进先出的顺序。可以解决两个进程的读写速度不同(处理数据速度不同),系统耦合等问题,而且消息队列里的消息哪怕进程崩溃了也不会消失。最简单的消息内存的使用流程①ftok函数生成键值②msgget函数创建消息队列③msgsnd函数往消息队列发送消息④msgrcv函数从消息队列
一、消息队列的基本概念消息队列 (也叫做报文队列)是Unix系统V版本中进程间通信机制之一。消息队列就是一个消息的链表。就是把消息看作一个记录,并且这个记录具有特定的格式以及特定的优先级。对消息队列有写权限的进程可以按照一定的规则添加新消息;对消息队列有读权限的进程则可以从消息队列中读出消息Linux采用消息队列的方式来实现消息传递。这种消息的发送方式是:发送方不必等待接收方检查它所收到的消息
转载 2024-05-20 20:36:12
347阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5