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
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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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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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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# Spring Boot RabbitMQ 批量处理
在现代的软件开发中，消息队列（Message Queue，简称MQ）是一种常见的异步通信机制，它允许应用程序在不直接交互的情况下交换消息。RabbitMQ 是一个流行的开源消息代理，它支持多种消息协议。在 Spring Boot 应用程序中，我们可以使用 Spring AMQP 来与 RabbitMQ 进行交互。
在某些场景下，我们可能需
原创
2024-07-18 14:19:01
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码云一、安装并下载 RabbitMQRabbitMq二、Spring boot 整合 RabbitMQ主题模式Topic是使用最多的模式，也是4种模式的最终版消息发送到 交换机 --交换机下有不同的路由–不同的路由下有不同的队列 将消息发送到 队列中，消费者监听队列。获取相应的消息1、pom文件<!-- RabbitMQ-AMQP依赖 -->
<dependenc
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2024-09-05 15:18:26
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最近业务中有有这样一个场景，就是用户在商城下单之后，如果30分钟没有付款，那么就需要将这个订单处理掉，要么直接删除，要么直接标识为失效状态，为什么要这么做？1、库存，用户在下单之后，会锁定一个库存，如果用户一直不支付，那么就会占用库存，影响别的用户购买，2、随着业务的发展，用户量的增加，我们的订单数据会越来越多，那么我们要及时的清理无效的订单，提升系统的性能；曾经的纯洁无瑕首先说下，我曾经那些纯洁
最近写了一篇关于 RabbitMQ 的分析文章，公司小伙伴对如下说法存有异议：消息大小越小越能降低延迟，提高消息速率；而将小消息合并成大消息进行处理，能够增大吞吐量；核心问题在于：将小消息合并为大消息进行处理，是否能够增大吞吐量，以及适用的场合是什么；我的观点为：采用批处理对提高吞吐量是有好处的，原因在于可以大大减少网络通信；但是否适合采用批处理方式，则需要区分具体的使用场景；举例：假如我要发
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2024-01-07 21:42:13
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消息队列 - Spring Boot 对rabbitmq批量处理数据的支持 一丶前言 在生产中，存在一些场景，需要对数据进行批量操作。如，可以先将数据存放到redis，然后将数据进行批量写进数据库。但是使用redis，不得不面对一个数据容易丢失的问题。也可以考虑使用消息队列进行替换，在数据持久化，数据不丢失方面，消息队列确实比redis好一点，毕竟设计不一样。是不是使用消息队列，就一定
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2023-10-20 20:42:40
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[-]准备消息应答message acknowledgments消息持久化Message durability公平转发Fair dispatch完整的代码 转 本系列教程主要来自于官网入门教程的翻译，然后自己进行了部分的修改与实验，内容仅供参考。 上一篇博客中我们写了通过一个命名的队列发送和接收消息。这篇中我们将会创建一个工作队列用来在工作者（consumer）间分发耗时任务。 工作队列的主
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2024-06-05 09:04:11
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文章目录一、Hashing应用二、bit-map2.1 应用三、Bloom filter应用四、数据库索引五、倒排索引六、外排序七、trie树字典树应用八、堆应用九、双桶划分（分而治之）应用 2^10 = 1024 2^20 = 1 048 576 2^30 = 1 073 741 824一、Hashing适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存要点：hash函数选
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2023-11-28 09:56:12
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消息持久化队列持久化交换机持久化ExchangeBuilder.directExchange("normalExchange").build();消费者ack确认multiple：批量 比如批量确认：当multiple的值设置为true时，RabbitMQ将确认指定传输标签以及之前所有未被确认的消息。与单个确认相同，批量确认的作用域为每个通道。例如：通道Ch上有四个未被确认的消息，标签分别为5，6
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2024-06-07 11:54:42
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本文介绍了利用Python批量处理Excel文件的一种方法，超实用，超简单。轻松可实现，节省时间不只一点点。文章不长，功能超强。上菜。某一天，老板丢个我一个任务。需要将400多张表按照一定条件进行处理。顿时觉得头大，倒不是数据处理有多么复杂，只是太费时间。每一张数据表大概长这样： 需要 删除7，8,9,10,11。并且删除4列中小于100，大于200的值。接到任务就上手一试，打开Exc
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2023-10-31 00:00:43
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绝大多数JDBC驱动针对批量调用相同的prepared statement对象提供了性能提升。通过将这些更新操作封装到一个批量操作中，可以大量减少与数据库的操作频繁度。 本章节将详细描述使用JdbcTemplate或者SimpleJdbcTemplate进行批量操作的流程。 1、使用JdbcTemplate进行批量操作 JdbcTemplate的批量操作特性需要实现特定的接口Bat
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2024-07-01 12:54:11
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从图中可以看出RabbitMQ主要由Exchange和Queue两部分组成，然后通过RoutingKey关联起来，消息投递到Exchange然后通过Queue接收。RabbitMQ消息队列基本概念RabbitMQ Server： 也叫broker server，它是一种传输服务。他的角色就是维护一条从Producer到Consumer的路线，保证数据能够按照指定的方式进行传输。Producer：
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2024-06-19 21:32:22
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public void addDeptList(List<Dept> paramList) throws Exception{ Connection conn = DBUtil.getConn(); PreparedStatement ps= conn.prepareStatement("inser
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2016-10-05 14:23:00
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数据批量处理1 问题修改检索目录为/myload。将/etc/passwd文件导入db1库的user3表里，并添加行号字段。将db1库user3表所有记录导出, 存到/myload/user.txt文件里。2 方案在mysql50主机完成练习。3 步骤实现此案例需要按照如下步骤进行。步骤一：修改检索目录为/myload。登陆服务[root@mysql50 ~]# mysql -uroot -pNS
时空大数据使我们面临前所未有的机遇和挑战，尤其在地学、遥感或空间技术等专业领域，无疑是一个全新的时代。 伴随着时空大数据的到来，海量数据的处理是一个所有科研工作者都无法忽视的重要问题。传统的数据（主要指空间数据
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2024-02-28 21:02:06
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包含rabbitmq生产的消息批量发送、异步发送、事物、手动确认，消费者的消息确认回执、消息拒绝；一. Queue 的消息投送当一个Queue 有多个consumer, 多个消费者可以订阅同一个Queue，这时Queue中的消息会被平均分摊给多个消费者进行处理，而不是每个消费者都收到所有的消息并处理。 可见3条消息分别被3个消费者获取，所以RabbitMQ是采用轮询机制将消息队列Queue中的消
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2024-08-30 10:46:52
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