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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Node里的事件队列和浏览器中的差异性还是比较大的，但是共同点就是宏任务和微任务的机制，是一样的，如图是关于node的宏任务与微任务分类。 nexttick会在node的每一次事件开启时最先执行（微任务最高优先级）。而关于node事件队列可分为如下6个阶段： 1.timers 阶段：这个阶段执行timer（setTimeout、setInterval）的回调 2.I/O callbacks 阶段：
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2023-05-25 14:38:05
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SpringBoot2.x+Redis实现消息队列1.Redis MQ2.项目中具体实现 1.Redis MQredis天生带有队列性质，所以如果想简单的模拟下队列或者项目中有小规模使用队列的需求，可以用Redis来实现。redis的操作命令可以参考：https://www.runoob.com/redis/lists-brpop.html ，本篇主要说下结合项目来实现队列。2.项目中具体实现以
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2023-10-14 08:08:25
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多个消费者，其实就是开启了多线程同时执行多个消费者(这个可以通过日志打印每个线程名称可以看到)最初的场景：为了加快消息的消费，所以开启了多线程的模式对消息进行消费，并且一开始我是在自己本地（单服务部署）的情况下调试。由于这个需求是把工业领域的监控视频RTSP流逐帧拆成图片传输给AI模型分析里面的信息，帧与帧之间的时间差距很小，如果全部插入数据库的话，数据量几分钟就有几万条，运行一天数据很庞大，需要
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2023-09-03 14:27:55
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# 使用Java实现生产消费监听Redis队列的完整指南
在分布式系统中，消息队列起着至关重要的作用，尤其是在微服务架构中，消息队列可以帮助我们解耦服务，提高系统的可扩展性。其中，Redis作为一个高性能的内存数据结构存储，提供了非常方便的队列操作。本篇文章将带您逐步实现一个简单的生产者-消费者模型，使用Java和Redis进行消息队列的处理。
## 整体流程
在实现之前，首先需要明确整体的
原创
2024-10-08 05:07:13
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# Spring Cloud与Redis生产消费队列示例
在微服务架构中，消息队列是实现不同服务之间异步通信的重要技术手段。Spring Cloud通过与Redis结合，提供了简便的消息队列解决方案。本文将通过一个简单的Demo示例，讲解如何使用Spring Cloud和Redis实现生产者与消费者的消息队列。
## 1. 项目结构
在本示例中，我们将创建一个Spring Boot项目，主要
原创
2024-08-01 11:24:09
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Redis提供了两种方式来作消息队列。一个是使用生产者消费模式模式，另外一个方法就是发布订阅者模式。前者会让一个或者多个客户端监听消息队列，一旦消息到达，消费者马上消费，谁先抢到算谁的，如果队列里没有消息，则消费者继续监听。后者也是一个或多个客户端订阅消息频道，只要发布者发布消息，所有订阅者都能收到消息，订阅者都是ping的。生产消费模式主要使用了redis提供的blpop获取队列数据，如果队列没
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2023-08-09 21:16:25
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在java业务开发过程中，经常可能会有这样的需求，我需要在未来的某个时间点执行一个任务，而这个任务是一次性的。又或者是需要动态的创建一个时间线，在某个时间点对应的做某一件事情。而通过定时任务来做的话，很难达到这样的功能，只能通过一个短间隔的定时任务去一直判断当前时间，从而执行某个任务。而如果是需要在未来某一时间点执行某任务的时候，如果仅仅只是使用内存来存这个未来的时间点，则会有进程重启后丢失的风险
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2023-08-19 13:29:48
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redis生产环境持久化方案redis持久化机制对于生产环境的意义对于大型系统来说，缓冲通常数据量很大，如果redis宕机了，那么从数据库再载入数据到redis中会很慢的，所以持久化意义在于故障的快速恢复。RDB和AOFRDB每隔一段时间生成内存快照。AOF存储的是写指令，当redis一直写入，达到内存限制时，redis会通过LRU清理数据掉数据，此时AOF文件可能还没清理，之后redis继续写入
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2023-11-09 18:48:49
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Redis的List数据类型作为消息队列，已经比较合适了，但存在一些不足，比如只能独立消费，订阅发布又无法支持数据的持久化，相对前两者，Redis Stream作为消息队列的使用更为有优势。 相信球迷小伙伴们对文字直播这个东西都不陌生，时常在想，这个功能是怎么实现的？具体说就是用什么技术实现最为合适？如何面对数以百万计的读压力？广告消息是如何插播进来的？最后的历史消息如何归档，如何持久化
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2023-09-08 23:03:55
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# 利用 Java 和 Redis 实现生产消费队列
生产者-消费者模式是一种经典的并发模式，它允许多个生产者和消费者在一个缓冲区中异步工作，可以有效地提高系统的性能和资源利用率。本文将介绍如何使用 Java 结合 Redis 来构建一个生产消费队列。
## 1. Redis 简介
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，它支持丰富的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合等。它不仅具有简单的
原创
2024-09-06 06:43:29
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import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 生产者和消费者
*
* 请考虑这样一个饭店，它有一个厨师和一个服务员。这个服务员必须等待厨师准备好膳食。当厨师准备好时，他会通知服务员
# 实现 Android 生产消费队列
在 Android 开发中，实现生产消费队列是一个常见的需求，例如在处理消息或任务时。本文将指导你如何在 Android 中实现一个简单的生产消费队列，帮助你了解其整体流程、设计步骤及相关代码。
## 一、流程概述
为了实现生产消费队列，以下是详细的步骤表：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-22 05:19:49
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# 如何实现Java生产消费队列
## 简介
在Java中，生产者消费者模式是一种常见的多线程处理方式，其中生产者负责向共享的队列中添加元素，而消费者负责从队列中取出元素进行处理。在本文中，我将教会你如何实现一个简单的Java生产消费队列。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 生产者
生产者 --> 队列
队列 --> 消费者
原创
2024-03-10 05:32:50
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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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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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消息队列消息队列主要分为两种，分别是生产者消费者模式和发布者订阅者模式，这两种模式 Redis 都支持，生产者消费者模式：在生产者/消费者(Producer/Consumer)模式下， 上层应用接收到的外部请求后开始处理其当前步骤的操作，在执行完成后将已经完成的操作发送至指定的频道(channel)当中，并由其下层的应用监听该频道并继续下一步的操作， 如果其处理完成后没有下一步的操作就直接返回数据
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2023-09-20 21:45:53
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文章目录redisredis配置下载服务部署配置主从复制redis高可用配置redis集群redis 数据缓存server5 配置 nginxserver6 配置 redisserver7 配置 MySQL测试服务gearmand redisRedis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它的读速度可以达到10000次/s，写速度5000次
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2024-03-04 17:18:06
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Redis 队列生产者消费者模式正逐渐成为高并发系统中常用的解决方案。它能够高效地处理任务调度和资源管理问题。在接下来的部分，我将详细介绍如何构建和管理一个基于Redis的生产者消费者队列系统，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和版本管理等。
### 环境预检
在开始部署Redis队列之前，我们得先确保环境符合要求。这里有一个思维导图，涵盖了必备的软件和硬件要求。
```m
#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8-*-
import redis
import sys
import MySQLdb
import time
import os
import os.path
import re
from decimal import *
######################
MySQ
