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关于Python/Django和消息队列的建议

关于Python/Django和消息队列的建议:

Python/Django是一种流行的编程语言和Web框架,非常适合用于构建Web应用程序。消息队列是一种用于在分布式系统中传递消息的技术,可以帮助解耦系统组件,提高可扩展性和可靠性。

在Python/Django中使用消息队列的一些建议:

  1. 选择一个消息队列服务:有多种消息队列可供选择,例如RabbitMQ、Apache Kafka、Redis和Amazon SQS等。选择一个适合您的应用程序需求和架构的消息队列服务。
  2. 使用Django的消息队列插件:Django有一些插件可以帮助您更轻松地集成消息队列,例如django-celery和django-rq等。这些插件可以帮助您更好地管理任务和消息。
  3. 设计可扩展的消息处理:在使用消息队列时,要考虑到系统的可扩展性和可靠性。设计一个可以水平扩展的消息处理系统,可以更好地应对高流量的情况。
  4. 监控和调试消息队列:使用消息队列时,要监控队列的状态和性能。可以使用一些监控工具来监控队列的健康状况和性能指标。
  5. 使用负载均衡和缓存:在使用消息队列时,要考虑到系统的性能和响应时间。使用负载均衡和缓存可以提高系统的性能和可靠性。

推荐的腾讯云相关产品:

腾讯云提供了一些与消息队列相关的产品,例如:

  • 腾讯云消息队列(Tencent Cloud Message Queue,TCMQ):一种高性能、可扩展的消息队列服务,可以帮助您在分布式系统中传递消息。
  • 腾讯云云服务器(Tencent Cloud Virtual Machine,TCVM):提供了一些云服务器实例,可以用于部署和运行您的Python/Django应用程序。
  • 腾讯云数据库(Tencent Cloud Database,TCDatabase):提供了一些数据库实例,可以用于存储您的应用程序数据。

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关于消息队列思考

来源:http://t.cn/EbxTHT5 消息队列组成 消息队列消费语义 1、消息至多被消费一次 2、消息至少被消费一次 3、消息仅被消费一次 结语 ---- 消息队列是服务架构中常见组件,可用于服务间解耦...、事件广播、任务异步/延迟处理等,本文对于消息队列实现如何满足几种消费语义进行了阐述。...消息队列组成 生产者(Producer):负责产生消息 消息代理(Message Broker):负责存储/转发消息(转发分为推拉两种,拉是指Consumer主动从Message Broker获取消息...需要满足条件: 1、消息至多被消费一次 该语义是最容易满足,特点是整个消息队列吞吐量大,实现简单。...结语 现在业内已经有许多成熟消息队列实现了,对于选择用哪一个实现,可以先根据业务需要支持消费语义进行初步筛选,之后再根据运维难度、社区活跃度、性能、可用性等综合考虑选择合适消息队列系统,如何判断一个消息队列实现是否支持某个消费语义

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Python使用redis消息队列

介绍下为什么要用redis来作消息处理:简单说,redis支持两种消费模式,一种发布-订阅模式,及一个消息会被多个消费者处理(简单说类似是一个广播消息,所有人都会接收)。...很明显我得系统中不需要这么用,系统里边就需要队列模式,及先到任务优先处理。那么对队列用什么类型得数据库结构来作呢?...先得聊聊listlist 这个数据类型,在python里是一个列表,在redis里就是一个有序队列(或者说数据链表)了。...类型图示如下: 大家看了这个结构就可以清楚了,我们可以利用list数据接口模式,设计从左端右端都可以对list进元素同向处理(满足队列特性先到先出)。...当然就是rc.rpop()了   python对于redis基础使用Redis作为队列简单使用就介绍这些

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python—多进程消息队列

消息队列 消息队列是在消息传输过程中保存消息容器 消息队列最经典用法就是消费者 生产者之间通过消息管道传递消息,消费者生成者是不同进程。...生产者往管道写消息,消费者从管道中读消息 操作系统提供了很多机制来实现进程间通信,multiprocessing模块提供了QueuePipe两种方法来实现 一、使用multiprocessing里面的...duplux为False,conn1负责接收消息,conn2负责发行消息 2)sendrecv方法分别是发送接收消息方法。close方法表示关闭管道,当消息接收结束以后,关闭管道。...提供了Queue模块来专门实现消息队列: Queue对象实现一个fifo队列(其他还有lifo、priority队列)。...queue只有gsize一个构造函数,用来指定队列容量,指定为0时候代表容量无限。主要有以下成员函数: Queue.gsize():返回消息队列的当前空间。返回值不一定可靠。

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建议收藏】消息队列常见使用场景

---- 消息队列优缺点 优点上面已经说了,就是在特殊场景下有其对应好处。 缺点有以下几个: 系统可用性降低 系统引入外部依赖越多,越容易挂掉。...本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统接口就好了,ABCD 四个系统还好好,没啥问题,你偏加个 MQ 进来,万一 MQ 挂了咋整?MQ 一挂,整套系统崩溃,如何保证消息队列高可用?...所以消息队列实际是一种非常复杂架构,引入它有很多好处,但是也得针对它带来坏处做各种额外技术方案架构来规避掉,做好之后,你会发现,妈呀,系统复杂度提升了一个数量级,也许是复杂了 10 倍。...---- Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 优缺点 消息队列 ActiveMQ 、RocketMQ 、RabbitMQ Kafka 如何选择?...综上,各种对比之后,有如下建议: 一般业务系统要引入 MQ,最早大家都用 ActiveMQ,但是现在确实大家用不多了,没经过大规模吞吐量场景验证,社区也不是很活跃,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了

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关于消息队列优缺点,看这篇就行

在项目中为什么要使用消息队列 消息队列使用场景主要有三个: 解耦,异步,削峰 1、解耦 如上图所示,可能存在某一个系统产生关键数据,所有系统都需要其进行提供数据,导致A系统与要提供数据系统产生耦合...消息队列有什么缺点 1、系统可用性降低:很多服务都依赖于MQ,一旦MQ故障,系统崩溃。 2、系统变复杂,序列考虑问题变多:发送消息重复,多了,乱序,丢掉。 3....每一个MQ都有什么异同适用场景 ActiveMQ 最早大家都用ActiveMQ,但是现在确实大家用不多了,没经过大规模吞吐量场景验证,社区也不是很活跃,单机吞吐量,万级,吞吐量比RocketMQ...RabbitMQ 单机吞吐率万级,吞吐量比RocketMQKafka要低了一个数量级,但是适合于中小型企业,因为自带了友好监控维护界面,社区相对比较活跃,几乎每个月都发布几个版本分,在国内一些互联网公司近几年用...topic,可用性非常高,分布式架构,在阿里大规模应用过,有阿里品牌保障,日处理消息上百亿之多,可以做到大规模吞吐,性能也非常好,分布式扩展也很方便,源码是JAVA。

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在项目中为什么要使用消息队列 消息队列使用场景主要有三个: 解耦,异步,削峰 1、解耦 ?...消息队列有什么缺点 1、系统可用性降低:很多服务都依赖于MQ,一旦MQ故障,系统崩溃。 2、系统变复杂,序列考虑问题变多:发送消息重复,多了,乱序,丢掉。 3....每一个MQ都有什么异同适用场景 ActiveMQ 最早大家都用ActiveMQ,但是现在确实大家用不多了,没经过大规模吞吐量场景验证,社区也不是很活跃,单机吞吐量,万级,吞吐量比RocketMQ...RabbitMQ 单机吞吐率万级,吞吐量比RocketMQKafka要低了一个数量级,但是适合于中小型企业,因为自带了友好监控维护界面,社区相对比较活跃,几乎每个月都发布几个版本分,在国内一些互联网公司近几年用...topic,可用性非常高,分布式架构,在阿里大规模应用过,有阿里品牌保障,日处理消息上百亿之多,可以做到大规模吞吐,性能也非常好,分布式扩展也很方便,源码是JAVA。

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【实测】django超轻量级消息队列django-task-mq 使用教程

最近在培训压测平台中,因为需要使用到消息队列,考虑到很多同学电脑windows不支持很多开源消息队列原因,加上复杂繁重那些中间件大家部署安装总是出错。...【原理】:原理很简单,借助djangoorm技术,在数据库中新建持久消息表,结合算法成为先进先出栈。...【优点】:理解使用简单,不需要复杂安装各种依赖,支持各种系统,轻量级,适用于中小型消息队列需求。...(os.path.abspath(__file__))) 这步目的是初始化消息内容表,它会自动重写你models.pyadmin.py。...(培训班内会讲解工具源码开发思路) 就暂时研发到这,工具才诞生,以后会慢慢更新扩展功能。也欢迎大家提供g改进建议。 支持我国自研工具库,防止被老美技术卡脖子!!!

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工具| 关于Python线程队列使用小思考

3.1 简单评价下这个脚本 (有其他建议请留言评论) 代码效果:线程设置成100,不到1分钟时间就跑完了整个脚本。 为了方便,将url写到了列表里,付出代价是浪费了相应内存空间。...在python中,Queue模块实现了多生产者多消费者队列, 尤其适合多线程编程.Queue类中实现了所有需要锁原语,可以优雅解决上述问题,那么首先需要了解一下关于队列一些细节…… 04 队列介绍...get() 从队列移除并返回一个数据。 (这个方法列表pop()方法是不是很像?)...不过设定队列大小上述代码就需要改写了,可以参考《Python核心编程》关于线程队列章节。...05 小结 以上就是本次关于线程队列思考全部内容了,希望能够帮助到那些刚入门python线程新手玩家们。本文也仅限斗哥一点点小思考,也希望大家能够提出更好见解一起讨论。

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关于消息队列思考:如何满足多种消费语义

作者:杨锡坤 消息队列是服务架构中常见组件,可用于服务间解耦、事件广播、任务异步/延迟处理等,本文对于消息队列实现如何满足几种消费语义进行了阐述。...消息队列组成 ● 生产者(Producer):负责产生消息消息代理(Message Broker):负责存储/转发消息(转发分为推拉两种,拉是指Consumer主动从Message Broker...获取消息,推是指Message Broker主动将Consumer感兴趣消息推送给Consumer) ● 消费者(Consumer):负责消费消息 消息队列消费语义 消息至多被消费一次 消息至少被消费一次...消息仅被消费一次 为了支持上面3种消费语义,可以分3个阶段考虑消息队列系统中 Producer 、 Message Broker 、 Consumer 需要满足条件: 1、消息至多被消费一次 该语义是最容易满足...结语 现在业内已经有许多成熟消息队列实现了,对于选择用哪一个实现,可以先根据业务需要支持消费语义进行初步筛选,之后再根据运维难度、社区活跃度、性能、可用性等综合考虑选择合适消息队列系统,如何判断一个消息队列实现是否支持某个消费语义

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消息队列过去、现在未来

RocketMQ 可以简单理解为 Kafka RabbitMQ 合体版。RocketMQ 实现了事务消息、延时消息、死信队列消息特性。...当然有需求才会催生新产品技术,下面是几款近两年诞生,比较适用于 serverless 场景消息队列,供读者参考。...3 KubeMQ   kubemq.io KubeMQ 也是一个 Kubernetes 原生消息队列消息系统,为分布式应用程序提供可靠、可扩展高性能消息基础设施。...它包括消息队列、发布 / 订阅消息传递、请求 / 回复消息传递事件驱动消息传递等功能。KubeMQ 主要优势之一是它被设计为具有高可用性容错性。...它提供了一个简单直观 API,可以与多种编程语言一起使用,包括 Rust、Python Java。

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Kafka、RocketMQ、RabbitMQ、ActiveMQ比较MQ消息队列技术应用Kafka、RocketMQ、RabbitMQ比较消息队列选择建议

MQ消息队列技术应用 1.解耦 解耦是消息队列要解决最本质问题。 2.最终一致性 最终一致性指的是两个系统状态保持一致,要么都成功,要么都失败。...最终一致性不是消息队列必备特性,但确实可以依靠消息队列来做最终一致性事情。 2.广播 消息队列基本功能之一是进行广播。...有了消息队列,我们只需要关心消息是否送达了队列,至于谁希望订阅,是下游事情,无疑极大地减少了开发联调工作量。 3.错峰与流控 典型使用场景就是秒杀业务用于流量削峰场景。...没有在 mq 核心中去实现JMS等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码 消息队列选择建议 1.Kafka Kafka主要特点是基于Pull模式来处理消息消费,追求高吞吐量,一开始目的就是用于日志收集传输...大型公司建议可以选用,如果有日志采集功能,肯定是首选kafka了。

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关于MQ面试几件小事 | 如何保证消息队列高可用幂等

导读: 【关于MQ面试几件小事】是一系列关于Mq面试题,已经更新: 《关于MQ面试几件小事 | 消息队列用途、优缺点、技术选型》 更多优质内容请关注微信公众号"暴走大数据" 1....镜像集群模式示意图 这种模式好处在于,任何一台机器宕机了,其他机器还可以使用。 坏处在于:1、性能消耗太大,所有机器都要进行消息同步,导致网络压力消耗很大。...这是天然分布式消息队列。...实际上rabbitmq并不是分布式消息队列,他就是传统消息队列,只不过提供了一些集群、HA机制而已,因为无论如何配置,rabbitmq一个queue数据就存放在一个节点里面,镜像集群下,也是每个节点都放这个...然后所有的replica副本会选举一个leader出来,那么生产者消费者都这个leader打交道,其他replica就是follower。

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关于MQ面试几件小事 | 消息积压在消息队列里怎么办

具体操作步骤思路如下: ①先修复consumer问题,确保其恢复消费速度,然后将现有consumer都停掉。...③然后写一个临时分发消息consumer程序,这个程序部署上去消费积压消息,消费之后不做耗时处理,直接均匀轮询写入临时建好分10数量queue里面。...⑤这种做法相当于临时将queue资源consumer资源扩大10倍,以正常速度10倍来消费消息。 ⑥等快速消费完了之后,恢复原来部署架构,重新用原来consumer机器来消费消息。 ?...比如说这个消息队列系统,我们来从以下几个角度来考虑一下 (1)首先这个mq得支持可伸缩性吧,就是需要时候快速扩容,就可以增加吞吐量容量,那怎么搞?...可以,参考我们之前说那个kafka数据零丢失方案 其实一个mq肯定是很复杂,其实这是个开放题,就是看看你有没有从架构角度整体构思设计思维以及能力。 — THE END —

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消息队列消费语义投递语义

为了实现Producer幂等语义,Kafka引入了Producer ID(即PID)Sequence Number。...,消息队列接到确认消息,删除该消息。...注意了,我是以processMsg函数,即处理消息过程,定义为消费消息。 如何保证消息最多消费一次? Producer:满足最多投递一次语义即可,即只管发消息,不需要等待消息队列返回确认消息。...Message Queue:接到消息后往内存中一放就行,不用持久化存储。 Consumer:拉取到消息以后,直接给消息队列返回确认消息即可。至于后续消费消息成功与否,无所谓。...即按照如下顺序执行 consumer.poll(); processMsg(message); consumer.commit(); 由于这里Producer满足是至少投递一次语义,因此消息队列中是有重复消息

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关于MQ几件小事(六)消息积压在消息队列里怎么办

具体操作步骤思路如下: ①先修复consumer问题,确保其恢复消费速度,然后将现有consumer都停掉。...③然后写一个临时分发消息consumer程序,这个程序部署上去消费积压消息,消费之后不做耗时处理,直接均匀轮询写入临时建好分10数量queue里面。...⑤这种做法相当于临时将queue资源consumer资源扩大10倍,以正常速度10倍来消费消息。 ⑥等快速消费完了之后,恢复原来部署架构,重新用原来consumer机器来消费消息。...2.消息设置了过期时间,过期就丢了怎么办 假设你用是rabbitmq,rabbitmq是可以设置过期时间,就是TTL,如果消息在queue中积压超过一定时间就会被rabbitmq给清理掉,这个数据就没了...首先,临时写个程序,连接到mq里面消费数据,收到消息之后直接将其丢弃,快速消费掉积压消息,降低MQ压力,然后走第二种方案,在晚上夜深人静时去手动查询重导丢失这部分数据。

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关于 python 缩进「建议收藏」

目录 引言 一、Python缩进长度及缩进字符 二、Python代码缩进规则 1.物理行逻辑行概念 2.缩进规则 三、常用python IDE缩进相关 引言 python 对缩进是敏感,而大多教程对缩进规则...,往往就几句话带过,对于没有其他语言基础初学者,十分不友好,本文就把python常见缩进问题做了一些整理。...一、Python缩进长度及缩进字符 常看到一些Python缩进错误解读,“tab符空格做为缩进不能混用”、“缩进一定是4个空格”。实际上并没有这些限制,例如图中示例就可以正常运行。...空格tab符通常都以空白形式显示。如果混用,代码容易意混淆,增加维护及调试困难、降低了代码易读性。因此 Python PEP8 编码规范,指导使用4个空格作为缩进。...二、Python代码缩进规则 1.物理行逻辑行概念 判断缩进,首先要区分物理行逻辑行,缩进是针对逻辑行。 物理行:代码编辑器中显示代码,每一行内容是一个物理行。

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关于周期思考建议

这是学习笔记第 2333篇文章 ?   今天脑海里蹦出了一个词“周期”,对,周期。我觉得好像是一只无形手,像是路口红绿灯,路边指示牌,能够通过这些规则变化让交通秩序稳中有序。    ...有时候就在想,这么久了怎么还能清清楚楚记得那些命令,我想这应该算是达到了周期内范畴,不需要刻意记忆反复练习巩固,已经固化为了自己认知一部分。    ...所以,我建议是,很多事情应该成为你计划清单中一项,在一个时间阶段之后需要做下温习回顾。比如看一本书,最好有读书笔记,这读书笔记就会成为你下次回顾最快捷径。...此外,关于学习实践,这是两个大方向,学中练,练中学,可以互相呼应,但是确实不同,大家在网络上看到很多方案可以作为一种思路参考,但是要落地时候还是需要更多考量,打个比方,前些天我写一篇MySQL...中间件集群平滑迁移初步方案,这个方案思路整体理顺之后,拆解动作是很多,昨天我梳理了一下,大概有70多个步骤,每个步骤都需要量化到时间人,而这些步骤因为涉及业务环节一些技术细节,所以通常这类信息在网络上是不大容易找到

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关于MQ几件小事(二)如何保证消息队列高可用

而且如果那个方queue实例宕机了,会导致接下来其他实例都无法拉取数据;如果没有开启消息持久化会丢失消息;就算开启了消息持久化,消息不一定会丢,但是也要等这个实例恢复了,才可以继续拉取数据。...这种模式好处在于,任何一台机器宕机了,其他机器还可以使用。 坏处在于:1、性能消耗太大,所有机器都要进行消息同步,导致网络压力消耗很大。...这是天然分布式消息队列。...实际上rabbitmq并不是分布式消息队列,他就是传统消息队列,只不过提供了一些集群、HA机制而已,因为无论如何配置,rabbitmq一个queue数据就存放在一个节点里面,镜像集群下,也是每个节点都放这个...然后所有的replica副本会选举一个leader出来,那么生产者消费者都这个leader打交道,其他replica就是follower。

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Kafka —— 弥合日志系统消息队列鸿沟

概览 Kafka (该论文发表于 2011 年 6 月 [1])是日志处理消息队列系统集大成者。较低延迟、极高容量吞吐,使其可以应用于在线服务离线业务。...为了兼顾性能可扩展性,Kafka 做了一些看起来反直觉但是却很实用设计。例行总结一下其设计特点: 面向存储消息队列:意味在近实时情况下能够将传统消息队列存储增加几个数量级。...接下来,论文在第二部分会再次回顾消息队列系统(messaging system)日志聚合系统(logging aggregators)传统形态。...但它们并不能无缝适配日志处理需求,主要有以下几点原因: 语义侧重点不同 传统消息队列侧重于提供灵活消息送达保证,比如多个队列事务问题、消息送达 ACK 确认、消息严格保序等等。...但是对于传统没有大量缓存消息队列来说,可能这部分数据就永远丢了,或者得在消费端做某种错误备份恢复复杂策略。 多机协调 下面我们来讨论多个生产者消费者在分布式环境中行为。

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