# Java 高并发消息队列（MQ）简介
在现代企业级应用中，**高并发消息队列（MQ）** 作为一种重要的解决方案，常被用于处理大量异步事件与消息传递。在 Java 中，借助一些框架和工具，我们可以实现高效的消息队列处理，让系统能够承受大量并发请求。
## 什么是消息队列？
消息队列是一种通信机制，它允许应用程序之间异步地发送和接收消息。消息通常会被存储在队列中，接收者可以在适当的时机获取
# Java高并发MQ实现流程
## 1. 简介
在现代软件开发中，高并发处理是一个非常重要的问题。在Java开发中，使用消息队列（Message Queue，简称MQ）是一种常见的解决方案。本文将介绍如何使用Java实现高并发MQ，并提供详细的代码示例和解释。
## 2. 流程概述
下面是Java高并发MQ实现的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创
原创
2023-12-20 12:36:41
59阅读
# Java高并发MQ（消息队列）实现简介
在现代互联网应用中，高并发处理是必不可少的，尤其是在需要处理海量数据和请求时，消息队列（MQ）成为了解耦和异步处理的理想选择。本文将介绍Java高并发MQ的基本概念和实现，并附上代码示例及类图和序列图。
## 什么是消息队列
消息队列是一种异步通信机制，允许不同应用程序或服务之间通过消息进行通信。它可以有效地提高系统的可伸缩性和可靠性。在高并发场景
原创
2024-09-24 06:09:08
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高并发架构之消息队列MQ一、为什么使用消息队列（优点）解耦异步消峰二、缺点1.数据一致性(MQ丢失的3种情况)a.生产者发送消息至MQ的数据丢失b.MQ容易挂掉c.消费者刚拿到消息，还没处理，挂掉了，MQ又以为消费者处理完2.重复消费=>解决办法 一、为什么使用消息队列（优点）优点：解耦、异步、削峰。解耦使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ
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2024-02-04 09:45:22
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消息中间件概述什么是消息中间件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。为什么使用MQ在项目中，可将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。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
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2023-07-05 10:26:37
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HttpClient作为Java程序员最常用的Http工具，其对Http连接的管理能简化开发，并且提升连接重用效率；在正常情况下，HttpClient能帮助我们高效管理连接，但在一些并发高，报文体较大的情况下，如果再遇到网络波动，如何保证连接被高效利用，有哪些优化空间。一、问题现象北京时间X月X日，浏览器信息流服务监控出现异常，主要表现在以下三个方面：从某个时间点开始，云监控显示部分Http接口的
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2023-10-19 13:58:59
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一、什么是高并发1.1 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。1.2 高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。1.2.1 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处
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2023-08-16 16:49:14
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java高并发程序设计：JUC 文章目录java高并发程序设计：JUC前言一、多线程的团队协作：同步控制1.1重入锁1.1.1 中断响应（重入锁的特点）1.1.2 锁申请等待限时（重入锁的特点）1.1.3 公平锁（重入锁的特点）1.1.4 重入锁实现的三大要素1.2重入锁的搭档：Condition条件1.3允许多个线程同时访问：信号量（Semaphore）设计限流器1.4 读写锁（ReadWrit
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2023-09-16 12:25:01
56阅读
# 实现Java高并发抢卷MQ
## 整体流程
以下是实现Java高并发抢卷MQ的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建消息队列 |
| 2 | 创建多个消费者 |
| 3 | 消费者监听消息队列 |
| 4 | 并发处理消息 |
| 5 | 提交处理结果 |
## 代码实现
### 步骤1：创建消息队列
首先，我们需要创建一个消息队列，可以使
原创
2023-12-30 04:08:22
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解耦神器：MQMQ是分布式架构中的解耦神器，应用非常普遍。有些分布式事务也是利用MQ来做的。由于其高吞吐量，在一些业务比较复杂的情况，可以先做基本的数据验证，然后将数据放入MQ，由消费者异步去处理后续的复杂业务逻辑，这样可以大大提高请求响应速度，提升用户体验。如果消费者业务处理比较复杂，也可以独立集群部署，根据实际处理能力需求部署多个节点。需要注意的是：需要确认消息发送MQ成功比如RabbitMQ
注：前提是知道什么是消息队列。不懂的去搜索各种消息队列入门（activeMQ、rabbitMQ、rocketMQ、kafka） 1、为什么要使用MQ？（MQ的好处：解耦、异步、削峰）（1）解耦：主要解决系统间的耦合度场景是系统A会产生用户ID：userId，要把userId通过调用系统B\C\D的接口传给他们做业务处理。若添加新系统，也需要此userId，则要再加一个接口调用。耦合严重。
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2023-07-13 20:14:50
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@T高并发分布式场景最全的MQ消息重发幂等性解决方案OC一、幂等性是什么？ 在编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。简单来说就是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。 二、什么情况下会出现重复消费？ 为
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2023-10-20 18:50:24
68阅读
# Java解决MQ高并发重复消费
## 1.概述
在分布式系统中，消息队列（Message Queue）是一种常见的解耦和异步通信的方式。它通过将消息发送到队列中进行存储，消费者可以从队列中获取消息并进行相应的处理。然而，由于网络传输、系统故障等原因，消息队列在高并发场景下可能会出现重复消费的问题。本文将介绍如何使用Java解决MQ高并发重复消费的问题，并通过代码示例进行说明。
## 2.
原创
2023-10-09 06:38:29
226阅读
前言今天我们来说说Redis为什么高性能？如何做高可用？Redis为什么这么快？Redis是单线程的，避免了多线程的上下文切换和并发控制开销；Redis大部分操作时基于内存，读写数据不需要磁盘I/O，所以速度非常快；Redis采用了I/O多路复用机制，提高了网络I/O并发性；Redis提供高效的数据结构，如跳跃表、哈希表等；缓存雪崩我们首先看下这个正常的缓存流程是怎样的？如下图所示：可以看到，首先
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2024-05-18 18:33:48
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消息队列处理高并发 2017年11月08日 08:55:48
阅读数：2643 用mq来将耗时比较长或者耗费资源的请求排队，异步处理，减轻服务器压力增加稳定性。如果是高并发的实时请求，我个人觉得不适用这个方案。如果是为了高并发，我觉得应该朝解决高并发的方向考虑。集群、分布式、动静分离、数据库读写分离之类的。web的话，只能客户端页面轮训处理结果。因为，据我个人了解啊，现在web没有成熟的向客
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2023-12-06 18:14:29
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Java内存模型说明了某个线程的内存操作在那些情况下对于其他线程是可见的。其中包括确保这些操作按照一个种Happens-Before的偏虚关系进行排序。
Java内存模型本文我们将重点放在Java内存模型（JMM）的一些高层设计问题，以及JMM的底层需求和所提供的保证，还有一些高层设计原则背后的原理。例如安全发布，同步策略的规范以及一致性等。他们的安全性都来
Java并发体系：Java内存模型（JMM）、并发基础、锁、并发工具类、其他、Java并发集合、atomic、阻塞队列、线程池。Java内存模型（JMM）线程通信机制内存共享Java采用消息传递内存模型重排序为了程序的性能，处理器、编译器都会对程序进行重排序处理条件在单线程环境下不能改变程序运行的结果 存在数据依赖关系的不允许重排序问题重排序在多线程环境下可能会导致数据不安全顺序一致性多线程环境
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2023-08-25 11:19:16
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需求分析最近遇到一个问题，就是扣减库存这一功能，在进行jmeter进行压测的时候，发现库存数变成负数。这显然是不太现实的。所以在思考如何优雅的扣减库存这一数据的正确性编写了这一篇文章，有兴趣的同学可以一起讨论讨论。在这里不谈秒杀设计、不谈使用队列等等让请求串行化这种。秒杀的话有：限流、队列、异步这些方式，这里一概不谈！高并发下扣减库存的常见解决方案我们来谈一下怎么使用锁来保证数据的正确性呢，每次领
RabbitMQ是一个开源的消息代理软件，常常被用来实现分布式系统中的异步消息处理。它基于AMQP协议，提供了可靠的消息传递机制，支持多种消息模型，如发布/订阅、工作队列、RPC等。但是，单个RabbitMQ节点存在单点故障的问题，为了提高系统的可靠性和可用性，我们需要采用集群部署方案。下面，我们将介绍如何实现RabbitMQ集群和消息的高可用性和可靠性。RabbitMQ集群搭建RabbitMQ集
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2024-10-17 10:28:32
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并行数据处理与性能在Java 7之前，并行处理数据集合非常麻烦。第一，你得明确地把包含数据的数据结构分成若干子部分。第二，你要给每个子部分分配一个独立的线程。第三，你需要在恰当的时候对它们进行同步来避免不希望出现的竞争条件，等待所有线程完成，最后把这些部分结果合并起来。Java 7引入了一个叫作分支/合并的框架，让这些操作更稳定、更不易出错。并行流ParallelStreams可以通过对收集源调用
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2023-06-30 20:56:09
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