RabbitMQ（七）RabbitMQ还有消费端限流在沙漠中行走，3天不喝水，突然喝水，如果使劲喝，容易猝死，要一口一口慢慢喝我们 Rabbitmq 服务器积压了成千上万条未处理的消息，然后随便打开一个消费者客户端，就会出现这样的情况: 巨量的消息瞬间全部喷涌推送过来，但是单个客户端无法同时处理这么多数据，就会被压垮崩溃所以，当数据量特别大的时候，我们对生产端限流肯定是不科学的，因为有时候并发量就
# Python RabbitMQ 处理消息
## 简介
RabbitMQ 是一个开源的消息队列软件，用于在应用程序之间传递消息。Python是一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来与RabbitMQ进行交互。在本文中，我们将探讨如何使用Python来处理RabbitMQ中的消息。
## RabbitMQ基础
在RabbitMQ中，消息的传递过程涉及到生产者和消费者两个角色。生产者负责将消
原创
2024-05-07 03:33:55
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RabbitMQ（四） | 惰性队列 - 解决消息堆积问题1.消息堆积问题2.惰性队列2.1.基于命令行设置lazy-queue2.2.基于@Bean声明lazy-queue2.3.基于@RabbitListener声明LazyQueue2.4.发送消息**惰性队列数据变化**正常队列数据变化3.总结 1.消息堆积问题当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直
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2023-12-25 20:58:37
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Python之Rabbitmq处理消息
原创
2021-08-30 15:49:24
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RabbitMQ消息队列(八)：消息堆积、消息丢失、 有序消费消息、重复消费1.消息堆积当消息生产的速度长时间，远远大于消费的速度时。就会造成消息堆积。消息堆积的影响可能导致新消息无法进入队列可能导致旧消息无法丢失消息等待消费的时间过长，超出了业务容忍范围。产生堆积的情况生产者突然大量发布消息消费者消费失败消费者出现性能瓶颈。消费者挂掉解决办法排查消费者的消费性能瓶颈增加消费者的多线程处理部署增加
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2024-01-10 21:24:33
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大家好，我是小菜。 一个希望能够成为 吹着牛X谈架构 的男人！如果你也想成为我想成为的人，不然点个关注做个伴，让小菜不再孤单！消息可靠性问题：如何确保发送的消息至少被消费一次？延迟消息问题：如何实现消息的延迟投递？消息堆积问题：如何解决数百万级以上消息堆积，无法及时消费问题？我们在上篇已经说明了如何解决消息丢失的问题，也就是保证了消息的可靠性，那么其余两个问题同样重要，这篇我们将讲述其余两个问题的
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2024-03-07 08:49:36
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在前面三节中，生产者只作为消息发送方，消费者只作为消息接收方。 假设生产者为客户端向队列中发送消息，服务器为消费者从队列中接收消息；现在的需求时，生产者在发消息时，要求接收到服务器的返回结果，怎么办？如果服务器将结果放在同一个队列中，那么在同一队列中既发送又接收消息，将形成死循环。即在同一个队列中，任何一端都不能既作为生产者又作为消息者，只能选择一方，否则就是死循环。 解决办法
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2023-09-07 02:31:12
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# Java数据使用RabbitMQ排队处理
## 介绍
在现代软件开发中，系统之间的数据传输和处理是非常常见的需求。而RabbitMQ作为一个高度可扩展的消息代理，能够提供可靠的数据传输和处理能力，因此被广泛应用于各种系统之间的数据通信。
本文将介绍如何使用Java编写代码，借助RabbitMQ来实现数据的排队处理。我们将首先了解RabbitMQ的基本概念，然后详细讲解如何使用Java代码
原创
2023-12-24 08:34:46
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# 处理Java中RabbitMQ的大数据量问题
## 简介
RabbitMQ是一个基于AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)协议的消息中间件，它提供了可靠的消息传输机制，被广泛应用于分布式系统中。然而，当处理大数据量时，我们需要采取一些措施来提高性能和稳定性。
在本文中，我将指导你如何处理Java中RabbitMQ的大数据量问题。我们将按照以下步骤来完
原创
2023-09-23 08:51:08
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一、秒杀会给系统带来的问题 1、商品库存减成负数 2、不停的访问数据库，导致数据库宕机，对数据库的压力很大 3、用户体验极差，500并发，在我的电脑上，当然是windows，2核，16G，4s，加载4s。。。。好吧 二、解决方案 1、将商品的库存，存到redis中，这样不用从mysql中，一直获取数据库，提高性能，使用redis的decr方法，再判断的方法，而不是先查询再判断的方
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2023-09-03 09:40:01
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前言公司的RabbitMQ集群要升级最新稳定版本，升级方案：新搭建一套集群，将数据迁移到新的集群，应用连接到新的集群。因为系统可以接受短暂停机时间，所以采用Shovel插件将旧集群的数据迁移到新集群。经过分析，需要迁移的数据主要有两种：队列中积压的消息；延迟队列的消息； 安装插件启动插件在新集群中的每一台服务器上，执行以下命令启动shovel插件：rabbitmq-plugins ena
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2024-04-16 13:35:34
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文章目录前言消息积压产生的原因消息积压问题解决 前言之前进行了一系列各种模式的配置、使用和测试操作。但是都只是应用于使用阶段，暂未面向问题解决分析方向。最近看了一篇资料，有大佬说到了消息积压问题的产生原因等问题。对此做出个人见解说明记录。好记性不如烂笔头！消息积压产生的原因正常而言，一般的消息从消息产生到消息消费需要经过以下几种阶段。以Direct模式为例： 消息由生产者产生，比如新订单的创建等
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2024-04-24 10:57:32
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Python 11：RabbitMQ、redis1、RabbitMQ2、缓存数据库：redis一、RabbitMQ 1、基本信息市面上的MQ：rabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ rabbitMQ是基于erlang 开发的安装前需要先装环境，默认端口56722、简单通信1 import pika
2 connection = pika.BlockingConnec
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2023-10-09 12:48:30
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RabbitMQ实战详解1. MQ 的基本概念1.1. MQ概述MQ全称 Message Queue（消息队列），是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进行通信。小结MQ，消息队列，存储消息的中间件分布式系统通信两种方式：直接远程调用 和 借助第三方 完成间接通信发送方称为生产者，接收方称为消费者1.2 MQ 的优势和劣势优势：应用解耦异步提速削峰填古劣势：系统可用性降低系统复杂
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2024-10-08 14:18:17
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# 使用 Python Celery 接收 RabbitMQ 数据
在现代的微服务架构中，异步任务处理是一个重要的组成部分。Python 的 Celery 和 RabbitMQ 的结合，使得我们可以轻松地处理异步任务。本文将深入探讨如何使用 Python Celery 接收 RabbitMQ 中的数据，并通过示例代码进行说明。
## 1. 什么是 Celery 和 RabbitMQ？
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原创
2024-10-14 05:26:09
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Eureka是Netflix开发的服务发现框架，本身是一个基于REST的服务，以实现SpringCloud的服务发现功能。包含两个组件：Eureka Server和Eureka Client。Eureka Server提供服务注册服务，各个节点启动后，会在Eureka Server中进行注册，这样EurekaServer中的服务注册表中将会存储所有可用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观
1.生成者不知道消息是否真正到达broker(confirm模式)
(1)普通confirm模式：同步确认发布，publish一条消息后，等待服务器端confirm,如果服务端返回false或者超时时间内未返回，客户端进行消息重传
channel.confirmSelect();//开启发布确认
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message
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2024-06-04 07:44:38
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消息队列的认识同步异步通讯微服务间通讯有同步和异步两种方式同步通讯：就像打电话，需要实时响应。 异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。同步调用的优点：时效性较强，可以立即得到结果同步调用的缺点：耦合度高 性能和吞吐能力下降 有额外的资源消耗 有级联失败问题异步调用好处：吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源
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2024-06-07 15:08:58
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消息回调消息队列在实际运用中，作为消息的生产者，很多时候我们需要确认消息是否成功发送到了mq中。同时我们还需要知道，假如消息出现异常时的异常情况。为了满足这个业务场景，我们就需要配置消息回调。开启消息回调为了保证消息生产者能够收到消息的回调信息，我么需要修改以下配置，只有添加了下面的配置，才能保证添加相关代码后可以收到系统的回复。spring:
rabbitmq:
# 开启发送确认
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2023-10-10 14:13:50
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一、背景：我司的系统，用户可以创建任务，启动任务，但任务的运行需要很长的时间，所以采用消息队列的方式，后台异步处理。这里所用到的是 RabbitMQ ，对应的 Node.js 库为 amqplib （ 这里采用的是回调形式：require("amqplib/callback_api") ）。二、MQ 处理任务的流程① ② ③ ④ ⑤ ：从前端发来 HTTP 请求，被 Producer（expres
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2023-11-10 20:57:04
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