一般来说，消息队列有两种场景：一种是发布者订阅者模式；一种是生产者消费者模式。利用redis这两种场景的消息队列都能够实现。定义：生产者消费者模式：生产者生产消息放到队列里，多个消费者同时监听队列，谁先抢到消息谁就会从队列中取走消息；即对于每个消息只能被最多一个消费者拥有。（常用于处理高并发写操作）发布者订阅者模式：发布者生产消息放到队列里，多个监听队列的消费者都会收到同一份消息；即正常情况下每
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2023-08-18 18:51:49
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# Golang Redis队列批量消费指南
在分布式系统中，使用消息队列来处理大量的请求是一个非常常见的架构。Redis 是一个非常流行的内存数据存储方案，许多开发者选择将其用作消息队列。本文将通过简单易懂的方式，教你如何在 Golang 中实现 Redis 队列的批量消费。
## 流程概述
在进行 Golang Redis 队列的批量消费实现之前，我们先了解一下整个流程。下面是一个简单的
目录Redis介绍Redis支持的数据结构Redis应用场景准备Redis环境go-redis库安装连接普通连接V8新版本相关连接Redis哨兵模式连接Redis集群基本使用HValsset/get示例zset示例根据前缀获取Key执行自定义命令按通配符删除keyPipeline事务WatchRedis介绍Redis是一个开源的内存数据库，Redis提供了多种不同类型的数据结构，很多业务场景下的问
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2024-06-09 16:34:11
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队列作为一种比较抽象的数据结构，在程序世界中被广泛的应用，而实现方式和形态也各式各样，有使用进程内堆栈实现的，如stl库中的queue;有基于管道、Shmem实现的，如常见的同机进程间通信模型，而随着分布式系统应用越来越广泛，跨机通信的场景需来需多，面临的问题不仅是消息投递问题，分布式系统普适性的挑战也随着应用场景的多样性而越来越多。一个优秀的分布式消息队列，个人分析应该具备以下的能力：高吞吐、低
golang实现rabbitmq消息队列消费失败尝试重试；rabbitmq实现延时队列
原创
2022-05-13 11:00:43
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1.Go操作消息队列NSQ是目前比较流行的一个分布式的消息队列，本文主要介绍了NSQ及Go语言如何操作NSQ。使用消息队列的主要目的，异步、解耦、削峰NSQ介绍NSQ是Go语言编写的一个开源的实时分布式内存消息队列，其性能十分优异。 NSQ的优势有以下优势：NSQ提倡分布式和分散的拓扑，没有单点故障，支持容错和高可用性，并提供可靠的消息交付保证NSQ支持横向扩展，没有任何集中式代理。NSQ易于配置
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2024-05-20 19:09:41
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引言网络上关于 go 实现 kafka 消息发送和接收的文章很多，但是实际操作起来又不是很清楚，本文在网络资源的基础上，结合自己搭建过程中遇到的问题进行了总结。本文的实验主机：Mac笔记本。一、核心概念kafka是消息中间件的一种，是一种分布式流平台，是用于构建实时数据管道和流应用程序。具有横向扩展，容错，wicked fast（变态快）等优点。kafka中涉及的名词：消息记录(record):
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2024-03-19 13:15:34
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努力只能及格，拼命才能优秀 Success自述发布/订阅发布/订阅模型分解临时队列/绑定Ending 自述前段时间有点忙，所以断更了，接下来接着更新,RabbitMQ的第三个场景------订阅者(publish)/发布者(Subscribe)。发布/订阅 工作队列背后的假设是每个人物都会交付给一个工作者，在该场景(发布/订阅)----我们将向多个消费
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2024-06-22 08:44:25
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文章目录背景Kafka消息丢失问题描述生产端丢消息问题解决消费端丢消息问题自动提交模式下的丢消息问题sarama手动提交模式Kafka消息顺序问题全局一个partition多个partition，手动指定多个partition，自动计算扩展知识：多线程情况下一个partition的乱序处理重复消费和消息幂等完整代码实例关于作者 背景在一些业务系统中，模块之间通过引入Kafka解藕，拿IM举例（图
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2024-04-29 20:12:36
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直接上代码package main
import (
"bufio"
"container/list"
"fmt"
"os"
"strings"
)
//使用list实现一个队列
func main() {
lt := list.New()
consol := bufio.NewScanner(os.Stdin)
for consol.Scan(){
action :
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2023-05-30 13:52:59
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如何批量消费队列中数据队列的消费模式在我们实际开发过程中经常会处理各种大批量数据入库，这个时候我们就会到队列，将数据先写入队列中，然后开启多个消费线程慢慢消费入库。从队列中消费数据有两种方式：单条消费批量消费我们今天分别来实现这两种消费方式存数据到队列存数据相对比较简单，这里我推荐大家使用BlockingQueue，该队列为阻塞队列，非常好用！//创建队列
BlockingQueue<S
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2023-12-09 15:48:33
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文章目录前言一、生产者二、消费者三、源码简单解读四、参考 前言在以前的定义中，Kafka被定义为一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域，当然我们知道kafka的作用远不止用于消息队列，kafka作为消息队列主要是基于点对点模式和基于发布订阅模式，其中，点对点模式表现为：消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息。而发布订阅表现为：可以有多
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2024-03-04 09:06:17
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本文主要讲述了 Kafka 的消费者组（Consumer Group）和 消费者组的 Rebalance 及如何避免无效 Rebalance。Kakfa 相关代码见 Github1. 传统消息模型传统消息模型一般分为消息队列模型和发布订阅模型：1）消息队列模型的缺陷在于消息一旦被消费，就会从队列中被删除，而且只能被下游的一个 Consumer 消费。这种模型的伸缩性（scalability）很差，
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2024-04-03 15:43:05
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一、引言 研究Kafka有一段时间了，略有心得，基于此自己就写了一个Kafka的消费者的类和Kafka消息生产者的类，进行了单元测试和生产环境的测试，还是挺可靠的。二、源码 话不多说，直接上代码，代码不是很难，注释很全，希望大家多多发表意见，继续提升。 1 /// <summary>
2 /// Kafka消息消费者接口
3 /// </summ
测试目的本次测试目的是 消费 Redis List类型 里的数据 以各种方式来快速消费，得到最佳消费方式。消费框架为 spring boot，消费工具库为 lettuce，结合redisredisTemplate 的 api 来载入和消费数据，消费数据量分别为 1.5w、2w、10w。消费数据会提前加载到 Redis list 中，消费api 为 redisredisTemplate.opsFor
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2023-07-13 11:13:50
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简使用pop，不能保证最少消费一次，比如pop超时可能中途丢失，或者消费者处理过程中异常而未能处理完。解决此问题有多种方法：1) 方法一：使用rpoplpush替代pop这种方法相当于建立了一个回滚，由于操作是在redis端完成的，可保证数据不会丢，当消费者完成业务逻辑后，再清掉lpush的另一队列，这步有点类似于事务的commit提交。如果在处理过程中消费者异常重启，则在重
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2023-08-17 16:47:50
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Serve 基于Swoole Server 编写的消息队列消费系统已支持功能:支持数据库操作仅支持Redis 作为消息队列允许开启多个 Worker+TaskWorker+Master模式 监控不同队列环境要求：PHP >= 7.2ext-Swooleext-SeasLog (暂时未实现日志，无需安装扩展:后期添加)运行如图：调试模式 "php bin/email_delay.php sta
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2024-02-26 20:28:23
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1.前提通过RabbitMQ的延时交换器插件实现消息延时触发，延时结束后消息push到队列，消费者开始消费消息。我们项目中的商城模块待支付订单超时修改订单状态为已失效的功能就是通过以上逻辑实现。消息消费完成后采用的是手动ack的方式2.问题描述生产者产生消息正常，通过日志可以证明消费者一直监听不到消息导致超时的订单状态未能及时变更3.问题分析一： 交换器和队列之间没有绑定关系，或者绑定关系错误通过
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2023-08-01 17:34:16
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redis-py的blpop/brpop可能由于网络波动导致收不到信息场景问题解决办法原因 场景业务上有一个需求，是将Redis作为消息队列，然后消费者消费队列中的数据。问题Redis 列表中长时间没有数据，等再有新的数据的时候仍然没有消费到数据，查看Redis，数据是存在的。# 由于只有消费侧有问题，因此只有消费侧的代码
class RedisCli:
# 这个类只是封装了一下redis 连
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2023-07-12 14:59:04
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应用场景理论上任何需要消息队列的场景都可通过此方式实现，笔者的应用场景是一个服务完成一个任务需要经过两个不同的队列，任务经过了第一个队列后，需要重新配置入参放入第二个队列。完成第一个队列后的任务放入一个用redis List模拟的消息队列，由处理方法消费消息并处理后处理放入第二个队列。实现方法redis异步队列常见的实现方式主要有两种：一，新消息rpush进入消息队列，每次lpop消息队列，如果没
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2023-06-26 16:03:41
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