1.1Work queues工作队列模式1.1.1 入门程序完成简单模式的消息传递生产者代码：//1.创建连接工厂
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
//2.设置参数
factory.setHost("172.155.10.100");
factory.setPo
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2024-07-07 16:18:04
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RabbitMQ队列 rabbitMQ是消息队列；想想之前的我们学过队列queue：threading queue（线程queue，多个线程之间进行数据交互）、进程queue（父进程与子进程进行交互或者同属于同一父进程下的多个子进程进行交互）；如果两个独立的程序，那么之间是不能通过queue进行交互的,这时候我们就需要一个中间代理即rabbitMQ消息队列： RabbitMQZeroMQ
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2024-04-22 16:11:31
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我是一名在互联网捡破烂的程序员，随着我们的体系越来越庞大，就电商项目来看，我们的系统也是越来越多，整个体系拆分成多个系统，系统之间的耦合度降低了很多。 那么今天我们来讲一讲RabbitMQ的基本应用。官方网站一、介绍：RabbitMQ是一个消息代理：它接收和转发消息。你可以把它当成一个邮局：当你把邮寄的邮件放在邮筒里时，你可以确定Mailperson先生或女士最终会将邮件发送给你的收件人。在这个
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2024-09-27 12:10:46
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RabbitMQ的消息优先RabbitMQ可以设置队列的优先级，在队列中的高优先级消息会被优先消费。在设置优先级时，首先需要设置队列的最高优先级，然后在生产者发送消息时设置该条消息的优先级，最后在队列中的高优先级的消息会被先发送给消费者消费设置队列的最高优先级设置队列的最高优先级在声明队列时进行设置，代码如下：Map<String, Object> queueArgs = new Ha
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2024-06-25 07:04:13
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探秘Python持久化存储神器：Bplustree bplustreeAn on-disk B+tree for Python 3项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bpl/bplustree 1、项目介绍在大数据和持久化存储的领域里，Bplustree是一个强大的工具，它是一款适用于Python 3的磁盘上B+树实现。这款库设计得像一个字典，但数据却保存在磁盘
简介
RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。
安装
首先安装erlang环境。
官网：http://www.erlang.org/
Windows版下载地址：http://erlang.org/download/otp_win64_20.0.exe
Linux版：yum安装
Windows安装步骤
第一步运行
第
# Python RabbitMQ 消息写入状态实现指南
在现代的微服务架构中，消息队列是连接不同服务和组件的桥梁。RabbitMQ 是一种流行的消息队列系统，而 Python 则是一个常用的编程语言。在本篇文章中，我们将讨论如何使用 Python 将消息写入 RabbitMQ，并实现消息写入状态的跟踪。
## 流程概述
以下是实现 RabbitMQ 消息写入状态的基本流程：
| 步骤
MQ(Message Queue简称MQ)作为Linux进程间八种(管道、命名管道、内存映射、消息队列、共享内存、信号量、信号、套接字)通信方式之一，它基于AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)协议，实现了相互隔离的进程间的信息通信。主流的MQ框架有RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMq、kafka，以及阿里开源的RocketMQ，其中使
最近计划用RabbitMQ传输文件，对于容量超过1G的大文件，肯定需要对文件进行分块传输；如果某一块丢失了，或者有损坏，必须有一种机制，通知发送方重新发送。Direct和Topic模式都可以用。下面是我的研习和设计思路。RabbitMQ本身提供的确认机制RabbitMQ通过Publish Confirm和Consumer Acknowledgement机制，让发送方和接收方分别与broker产生确
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2023-07-18 18:16:19
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# Python3 RabbitMQ交换机写入数据
RabbitMQ是一个流行的开源消息代理软件，用于在应用程序之间传递消息。在RabbitMQ中，消息的传递可以通过交换机来进行。交换机负责接收来自生产者的消息，并将其路由到队列中，以便消费者可以接收并处理这些消息。
在Python3中，我们可以使用`pika`库来连接RabbitMQ，并编写代码来向交换机中写入数据。下面将介绍如何在Pytho
原创
2024-05-19 05:34:28
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六、RabbitMQ高阶1、存储机制不管是持久化的消息还是非持久化的消息都可以被写入到磁盘。持久化的消息在到达队列时就被写入磁盘，并且如果可以，持久化的消息也会在内存中保存一份备份，这样可以提高一定的性能，当内存吃紧的时候会从内存中清除。非持久化的消息一般只保存在内存中，在内存吃紧的时候会被换入到磁盘中，以节省内存空间。这两种类型的落盘处理都在RabbitMQ的持久层中完成持久层是一个逻辑上的概念
本章主要讲了如何通过解压方式在Linux下安装RabbitMQ和Erlang，超级详细的安装过程，和安装过程中遇到的一些问题。软件统一放在/usr/software下 解压后放在单独的文件夹下/usr/locac/opt/rabbitmq,/usr/local/opt/erlangRabbitMQ0. 环境准备1.版本问题Erlang和RabbitMQ版本必须对应才行，不然可能会出错。官网信息如下
前言任何一个服务，如果仅仅是单机部署，那么性能总是有上限的，RabbitMQ 也不例外，当单台 RabbitMQ 服务处理消息的能力到达瓶颈时，可以通过集群来实现高可用和负载均衡。RabbitMQ 集群知多少通常情况下，在集群中我们把每一个服务称之为一个节点，在 RabbitMQ 集群中，节点类型可以分为两种：内存节点：元数据存放于内存中。为了重启后能同步数据，内存节点会将磁盘节点的地址存放于磁盘
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2024-09-02 14:59:15
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文件内容
项目案例: https://github.com/TaoPanfeng/case/tree/master/03-flink/flink-rabbitmq-oracle
FlinkMain.java
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.st
原创
2021-09-06 14:24:01
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场景1：单发送单接收使用场景：简单的发送与接收，没有特别的处理。一个P向queue发送一个message，一个C从该queue接收message并打印。producer，连接至RabbitMQ Server，声明队列，发送message，关闭连接，退出。场景2：单发送多接收使用场景：一个发送端，多个接收端，如分布式的任务派发。为了保证消息发送的可靠性，不丢失消息，使消息持久化了。同时为了防止接收端
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2023-12-13 21:17:56
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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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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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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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1.读写txt[1]一个完整的读写操作(1)打开文件'''
open(name,mode,buffering)
name:文件名
mode:模式，'r'读模式，'w'写模式，'a'追加模式
buffering:0无缓冲，读写操作直接针对硬盘；1有缓冲，使用内存代替硬盘，然后使用flush或close时才存进硬盘。
有缓冲时程序更快。
'''
f=open('234.txt','w')
#打开一个名
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2023-08-30 18:27:02
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springCloud第五课（链路跟踪、sleuth、zipkin、基于http收集数据、基于rabbitmq消息中间件收集数据、通过mysql存储链路跟踪数据）前言上文大致内容： SpringCloud第四课（gateway网关详解、gateway统一鉴权、令牌桶算法、基于Filter限流、基于Sentinel限流、网关高可用）本文目录 文章目录springCloud第五课（链路跟踪、sleut
