消息（Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。
在之前两章节中，简单介绍了Celery+RabbitMQ，以及它们之间的协作过程（见文章爬虫架构|Celery+RabbitMQ快速入门（一）和爬虫架构|Celery+RabbitMQ快速入门（二））。 我们一直在说“Celery是一个基于Python开发的分布式异步消息队列，可以轻松实现任务的异步处理。它的基本工作就是管理分配任务到不同的服务器，并且取得结果”，可以得知，我们之所以使用它是看中了它的分布式，我们使用的场景也是用它做分布式爬虫架构（为什么不选用scrapy-redis？以及它们之间的区别，
用轮询分配消息的方式只能在消息条数上保证公平，并没有兼顾每个消息的执行时间。这样就可能导致这样的情况：
消息队列（Messeage Queue，MQ）是在分布式系统架构中常用的一种中间件技术，从字面表述看，是一个存储消息的队列，所以它一般用于给 MQ 中间的两个组件提供通信服务。
RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现的产品，RabbitMQ是一个消息代理，从“生产者”接收消息并传递消息至“消费者”，期间可根据规则路由、缓存、持久化消息。“生产者”也即message发送者以下简称P，相对应的“消费者”乃message接收者以下简称C，message通过queue由P到C，queue存在于RabbitMQ，可存储尽可能多的message，多个P可向同一queue发送message，多个C可从同一个queue接收message
RabbitMQ是一个开源的靠AMQP协议实现的服务，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。 AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。 它可以使对应的客户端（client）与对应的消息中间件（broker）进行交互。消息中间件发布者（publisher）那里收到消息（发布消息的应用，也称为producer），然后将他们转发给消费者（consumers，处理消息的应用）。由于AMQP是一个网络协议，所以发布者、消费者以及消息中间件可以部署到不同的物理机器上。
如上图，在不使用消息队列服务器的时候，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下数据库压力剧增，使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后，用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回，再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库（消息队列也比数据库有更好的伸缩性），因此响应速度得到大幅改善。
关于 RabbitMQ 的管理，我们可以通过网页来进行，在松哥前面的文章中也和小伙伴们做了相关的介绍了：
👨💻个人主页： 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏： 消息队列 RabbitMQ面试题 什么是RabbitMQ 什么是AMQP 为什么要使用RabbitMQ(优点) RabbitMQ的缺点 RabbitMQ的构造 生产者生产消息的过程 消费者接受消息过程 如何保证消息不丢失，进行可靠传输 如何保证消息不被重复消费 如何保证消息的有序性 如何处理消息堆积情况 什么是RabbitMQ 使用AMQP高级队列协议的一种消息队列技术，最大的
前面用三篇文章断断续续写了Celery+RabbitMQ相关的文章。 爬虫架构|Celery+RabbitMQ快速入门（一）用工作任务分配的案例介绍了它们是如何配合工作的，如下图4-1所示： 图
RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的，可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。 MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。
Celery是一个Python任务队列系统，用于处理跨线程或网络节点的工作任务分配。它使异步任务管理变得容易。您的应用程序只需要将消息推送到像RabbitMQ这样的代理，Celery worker会弹出它们并安排任务执行。
前言 好好学习 什么是RabbitMQ RabbitMQ是支持持久化消息队列的消息中间件。应用在上下游的层次级业务逻辑中，上级业务逻辑相当于生产者发布消息，下级业务逻辑相当于消费者接受到消息并且消费消息。 ---- 安装erlang 1.安装依赖包 yum install ncurses-devel 2.安装erlang yun install erlang 3.查看erlang安装的目录 [root@VM_0_11_centos mallSeckill]# whereis erlang er
本章是前面某些知识点的延续。特别的，本章以实例详细的探讨了异步编程和分布式计算。本章关注Celery，一个复杂的用于构建分布应用的Python框架。最后，对比了Celery的对手：Pyro和Python-RQ。 此时，你应该已经明白了并行、分布和异步编程的基本含义。如果没有的话，最好再学习下前面几章。 搭建多机环境 学习Celery和其它Python包之前，先来搭建测试环境。我们开发的是分布应用，因此需要多机环境。 可以使用至少两台联网机器的读者可以跳过这部分。其余读者，请继续阅读。对于后者，仍然有免费或便
[喵咪MQ(1)]RabbitMQ简单介绍准备工作 前言 哈喽大家好呀! 看标题就知道我们这次要讲MQ,之前博客中有提到的KafKa理论上来说也是一个优秀的MQ队列软件,比较知名的MQ有:Go语言编写
Celery是一个分布式任务队列工具，是一个异步的任务队列基于分布式消息传递。更多介绍可以参考 官网
在我们使用RabbitMQ过程中, 无法感知消息是否正确的到达broker. 如果不进行配置的话, 默认情况是不会返回任何信息给生产者的. 因此RabbitMQ提供了三种方法来进行消息的确认:
只有在安装和配置软件后，才能使用RabbitMQ发送和接收消息，安装教程可以参考CentOS安装RabbitMQ的教程。
Celery是基于Python开发的一个分布式任务队列框架，支持使用任务队列的方式在分布的机器/进程/线程上执行任务调度。
上一篇我们使用C#语言讲解了单个消费者从消息队列中处理消息的模型，这一篇我们使用Python语言来讲解多个消费者同时工作从一个Queue处理消息的模型。
MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。其中较为成熟的MQ产品有IBM WEBSPHERE MQ等等。
为啥要学这个？在做测试的时候，对于一些特殊场景，比如凌晨3点执行一批测试集，或者在前端发送100个请求时，而每个请求响应至少1s以上，用户不可能等着后端执行完成后，将结果返回给前端，这个时候需要一个异步任务队列。而python提供一个分布式异步消息任务队列------- Celery。
RabbitMQ 入门系列（一）讲了基本概念。RabbitMQ 入门系列（二）讲了简单入门使用。RabbitMQ 入门系列（三）讲了交换器的不同类型。本文将会讲述 RPC 以及延迟队列的实现。
消息队列，用来保存消息，直到发送给消费者，是消息的容器，也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一致在队列里面，等待消费者连接到这个队列将其取走。
今天我们来分享RabbitMQ消息队列。 其中，MQ(Message Queue)翻译过来就是消息队列的意思。RabbitMQ作为消息队列中的优秀平台且开源，被很多公司使用。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，基于AMQP，本篇给大家总结了29道RabbitMQ知识点或者说面试题，可以收藏一波了，持续更新中…
今天我们来分享RabbitMQ消息队列。 其中，MQ(Message Queue)翻译过来就是消息队列的意思。RabbitMQ作为消息队列中的优秀平台且开源，被很多公司使用。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，基于AMQP，本篇给大家总结了29道RabbitMQ知识点或者说面试题，可以收藏一波了，持续更新中...
今天我们来分享RabbitMQ消息队列。 其中，MQ(Message Queue)翻译过来就是消息队列的意思。RabbitMQ作为消息队列中的优秀平台且开源，被很多公司使用。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，基于AMQP，本篇给大家总结了33道RabbitMQ知识点或者说面试题，可以收藏一波了，持续更新中...
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。如果不熟悉AMQP，直接看RabbitMQ的文档会比较困难。首先讲一下 AMQP 1、系统集成，分布式系统的设计。各种子系统通过消息来对接，这种解决方案也逐步发展成一种架构风格，即“通过消息传递的架构”。 2、当系统中的同步处理方式严重影响了吞吐量，比如日志记录。假如需要记录系统中所有的用户行为日志，如果通过同步的方式记录日志势必会影响系统的响应速度，当我们将日志消息发送到消息队列，记
消息队列就是一个消息的链表，可以把消息看作一个记录，具有特定的格式以及特定的优先级。对消息队列有写权限的进程可以向消息队列中按照一定的规则添加新消息，对消息队列有读权限的进程则可以从消息队列中读走消息，而消息队列就是在消息的传输过程中保存消息的容器，你可以简单的把消息队列理解为类似快递柜，快递员（消息发布者）往快递柜（消息队列）投递物件（消息），接受者（消息订阅者）从快递柜（消息队列）接收物件（消息），当然消息队列往往还包含一些特定的消息传递和接收机制。
Producer是消息的发送者。生产者将消息发送到RabbitMQ，然后RabbitMQ根据预定义的规则路由这些消息。
RabbitMQ 是一个消息中间件，它接收消息并且转发，是“消费-生产者模型”的一个典型的代表，一端往消息队列中不断的写入消息，而另一端则可以读取或者订阅队列中的消息。
前几天，突然发生线上报警，钉钉连发了好几条消息，一看是RabbitMQ相关的消息，心头一紧，难道翻车了？
我们生活在一个实时信息持续可用的世界当中。我们编写的应用程序需要以简单的方式可靠且迅速地路由给众多的接收者。更为重要的是，我们需要找到改变信息接收者的方式，而无须频繁地重写它们。应用程序信息经常会沦为孤岛，新的程序如果不将原始信息的生产者重写（或者推倒重来）的话就无法对其进行访问。
题图摄于越南会安 （本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室工程师，联邦学习 KubeFATE / FATE-Operator 开源项目维护者。） 需要加入 KubeFATE 开源项目讨论群的同学，请关注亨利笔记公众号后回复 “kubefate” 即可。 相关文章 云原生联邦学习平台 KubeFATE 原理详解 在Juypter Notebook中构建联邦学习任务 用KubeFATE在K8s上部署联邦学习FATE v1.5 使用Docker Compose 部署FATE v1.5 之前给大家
RabbitMQ是一种比较流行的消息中间件，之前我一直使用redis作为消息中间件，但是生产环境比较推荐RabbitMQ来替代Redis，所以我去查询了一些RabbitMQ的资料。相比于Redis，RabbitMQ优点很多，比如：
分布式消息队列中间件是是大型分布式系统不可缺少的中间件，通过消息队列，应用程序可以在不知道彼此位置的情况下独立处理消息，或者在处理消息前不需要等待接收此消息。所以消息队列主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。消息队列已经逐渐成为企业应用系统内部通信的核心手段，当前使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ 等，而部分数据库如 Redis、MySQL 以及 PhxSQL 也可实现消息队列的功能。
RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，它可以为你的应用提供一个通用的消息发送和接收平台，并且保证消息在传输过程中的安全，RabbitMQ官网，RabbitMQ中文文档。
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RabbitMQ 即一个消息队列，主要是用来实现应用程序的异步和解耦，同时也能起到消息缓冲，消息分发的作用。
2. 实现功能： （1）rabbitmq循环调度，将消息循环发送给不同的消费者，如：消息1,3,5发送给消费者1；消息2,4,6发送给消费者2。 （2）消息确认机制，为了确保一个消息不会丢失，RabbitMQ支持消息的确认 , 一个 ack(acknowlegement) 是从消费者端发送一个确认去告诉RabbitMQ 消息已经接收了、处理了，RabbitMQ可以释放并删除掉了。如果一个消费者死掉了（channel关闭、connection关闭、或者TCP连接断开了）而没有发送ack，RabbitMQ 就会认为这个消息没有被消费者处理，并会重新发送到生产者的队列里，如果同时有另外一个消费者在线，rabbitmq将会将消息很快转发到另外一个消费者中。 那样的话你就能确保虽然一个消费者死掉，但消息不会丢失。 这个是没有超时的，当消费方（consumer）死掉后RabbitMQ会重新转发消息，即使处理这个消息需要很长很长时间也没有问题。消息的 acknowlegments 默认是打开的，在前面的例子中关闭了： no_ack = True . 现在删除这个标识 然后 发送一个 acknowledgment。 （3）消息持久化，将消息写入硬盘中。 RabbitMQ不允许你重新定义一个已经存在、但属性不同的queue。需要标记消息为持久化的 - 要通过设置 delivery_mode 属性为 2来实现。 消息持久化的注意点： 标记消息为持久化并不能完全保证消息不会丢失，尽管已经告诉RabbitMQ将消息保存到磁盘，但RabbitMQ接收到的消息在还没有保存的时候，仍然有一个短暂的时间窗口。RabbitMQ不会对每个消息都执行同步 --- 可能只是保存到缓存cache还没有写入到磁盘中。因此这个持久化保证并不是很强，但这比我们简单的任务queue要好很多，如果想要很强的持久化保证，可以使用 publisher confirms。 （4）公平调度。在一个消费者未处理完一个消息之前不要分发新的消息给它，而是将这个新消息分发给另一个不是很忙的消费者进行处理。为了解决这个问题我们可以在消费者代码中使用 channel.basic.qos ( prefetch_count = 1 )，将消费者设置为公平调度。 生产者
其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？
考虑到 Python 性能及效率性，Python Web 端一直不温不火，JAVA 和 Golang 的微服务生态一直很繁荣，也被广泛用于企业级应用开发当中
「 户外依然大雨滂沱，只是这回彷彿不仅命运一人独自哭泣，不晓得由来，窗外的雨水似乎渗上我心头，有些寒冻，有些缩麻，还有些苦涩。城市万家灯火，橘黄街灯与家户里的温暖流洩，我总觉得这时候的我，最脆弱。-----Y」
RabbitMQ 即一个消息队列，主要是用来实现应用程序的异步和解耦，同时也能起到消息缓冲，消息分发的作用。 消息中间件在互联网公司的使用中越来越多，刚才还看到新闻阿里将RocketMQ捐献给了apache，当然了今天的主角还是讲RabbitMQ。消息中间件最主要的作用是解耦，中间件最标准的用法是生产者生产消息传送到队列，消费者从队列中拿取消息并处理，生产者不用关心是谁来消费，消费者不用关心谁在生产消息，从而达到解耦的目的。在分布式的系统中，消息队列也会被用在很多其它的方面，比如：分布式事务的支持，RPC的调用等等。 以前一直使用的是ActiveMQ，在实际的生产使用中也出现了一些小问题，在网络查阅了很多的资料后，决定尝试使用RabbitMQ来替换ActiveMQ，RabbitMQ的高可用性、高性能、灵活性等一些特点吸引了我们，查阅了一些资料整理出此文。
在上一章第四十一章： 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange分布式消息消费我们讲解到了RabbitMQ消息队列的DirectExchange路由键消息单个消费者消费，源码请访问SpringBoot对应章节源码下载查看，消息队列目的是完成消息的分布式消费，那么我们是否可以为一个Provider创建并绑定多个Consumer呢？ 本章目标 基于SpringBoot平台整合RabbitMQ消息队列，完成一个Provider绑定多个Consumer进行消息消费。 Spring
当消息与任一绑定的队列符合匹配标准时，RabbitMQ服务器将以FIFO的顺序将消息放入队列中。放入队列数据结构中的并不是实际消息，而是消息的引用
HttpRunnerManager项目已停止维护，之前在公司的项目中落地过，而且使用很长时间，虽然有些小BUG，但整体功能已经满足项目组的工作需求（接口自动化测试）。
今天这篇文章陈某介绍一下链路追踪相关的知识，以Spring Cloud Sleuth和zipkin这两个组件为主，后续文章介绍另外一种。
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