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一起来学SpringBoot | 第十二篇:初探RabbitMQ消息队列

部署等一系列问题而诞生的产物, 自动装配的特性让我们可以更好的关注业务本身而不是外部的XML配置,我们只需遵循规范,引入相关的依赖就可以轻易的搭建出一个WEB工程 MQ全称(MessageQueue)又名消息队列...支持 延迟队列(这是一个非常有用的功能).......基础概念 Broker:简单来说就是消息队列服务器实体 Exchange:消息交换机,它指定消息按什么规则,路由到哪个队列Queue:消息队列载体,每个消息都会被投入到一个或多个队列 Binding:绑定...rabbitmq中,由消息的消费方异步的发送邮件,提升系统响应速度 流量削峰:一般在秒杀活动中应用广泛,秒杀会因为流量过大,导致应用挂掉,为了解决这个问题,一般在应用前端加入消息队列。...目前比较推荐的就是我们 手动ACK然后将消费错误的消息转移到其它的消息队列中,做补偿处理 package com.battcn.handler; import com.battcn.config.RabbitConfig

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    一起来学 SpringBoot 2.x | 第十二篇:初探 RabbitMQ 消息队列

    来源:http://t.cn/EwMgr3F rabbitmq基础概念常见应用场景导入依赖属性配置具体编码定义队列实体类控制器消息消费者主函数测试总结说点什么 ---- SpringBoot 是为了简化...部署等一系列问题而诞生的产物,自动装配的特性让我们可以更好的关注业务本身而不是外部的XML配置,我们只需遵循规范,引入相关的依赖就可以轻易的搭建出一个 WEB 工程 MQ全称(Message Queue)又名消息队列...基础概念 Broker:简单来说就是消息队列服务器实体 Exchange:消息交换机,它指定消息按什么规则,路由到哪个队列 Queue:消息队列载体,每个消息都会被投入到一个或多个队列 Binding:...rabbitmq中,由消息的消费方异步的发送邮件,提升系统响应速度 流量削峰:一般在秒杀活动中应用广泛,秒杀会因为流量过大,导致应用挂掉,为了解决这个问题,一般在应用前端加入消息队列。...目前比较推荐的就是我们手动ACK然后将消费错误的消息转移到其它的消息队列中,做补偿处理 package com.battcn.handler; import com.battcn.config.RabbitConfig

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    一个线上IM系统必要的组件

    同时为了规避udp乱序问题,一般发送之后会维持一个已发送消息队列,这个队列里面保存消息的seqid,这个seqid就是等收到udp回包时进行一一对应。...三、消息合法性校验系统 这个系统检查 是否违反能发送这个消息的理由。比如说双方不是好友关系的可能不能发,消息有敏感词,消息的对方黑名单系统,消息的频次控制。...所以这个消息存储有个队列,至少要等接收放完全拉取时,并回复ACK,才能从消息队列中删除消息。 对于不丢失高可靠的要求,消息存储可能还需要做写。...七、后台消息的路由 后台消息会对进行一些分类,以便做机房的流量管控,比如说按业务id、按话题等等。 八、消息分布式序列生成器 消息是唯一且递增的号段。...十一、统计消息模块 对消息进行监控,比如说已读取和未读取消息的状态等等。 十二、用户读消息偏移指针的记录模块 需要记录用户当前已读的seq,以便后面发送相应的未读消息给用户。

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    面试官:为什么在系统中不推荐写?

    改良方案 假设,如果我们能将数据按顺序记录,写入某个消息队列,然后其他系统按消息顺序恢复数据,看看what happen? 此时架构图如下 在该架构下,所有的数据变更写入一个消息队列里去。...其他各数据源从消息队列里恢复数据即可! 那么,此时还有一致性问题,和原子性问题么?一致性问题OK,这种情况下,各个数据源之间数据肯定是一致的。...因为写入顺序已经在消息队列中定义,各数据源按照消息队列中的消息顺序,恢复数据即可,并不存在竞争现象。因此,不会出现不一致的问题!原子性问题OK,这种情况下,如果写入DataSource失败会怎么样?...例如出现了网络问题,这条消息恢复失败了。这个问题其实解决,一般我们在顺序根据消息恢复数据的时候,会记录下坐标。如果写入失败,停止恢复数据。下次从该坐标处恢复数据即可。...至于消息队列,可以选用kafka。直接提取数据变化到kafka中,其他数据源从kafka中获取数据,避免了直接写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想,构建在 B2C 电商场景下的项目实战。

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    为什么需要消息队列?使用消息队列有什么好处?

    5.3、容错 控制单点故障,确保数据安全。 5.4、可横向扩展 可便捷扩容。 六、如何实现? 成熟的消息队列中间件产品太多了,族繁不及备载。成熟产品经过验证,接口规范,可扩展性强。...不支持 支持 不支持 支持 主子账号支持 支持 不支持 支持 不支持 不支持 可靠性 - 同步刷盘 - 同步写 - 超3份数据副本 - 99.99999999% - 同步刷盘- 异步刷盘 - 同步刷盘...- 同步写 - 超3份数据副本 - 99.99999999% 异步刷盘,丢数据概率高 同步刷盘 可用性 - 非常,99.95% - Always Writable - 非常,99.95% -...支持 支持 暂不支持 不支持 支持 死信队列 支持 支持 不支持 不支持 支持 性能(常规) 非常 百万级 QPS 非常 十万级 QPS 非常 百万级 QPS 非常 百万级 QPS 一般 万级...QPS 性能(万级 Topic 场景) 非常 百万级 QPS 非常 十万级 QPS 非常 百万级 QPS 低 低 性能(海量消息堆积场景) 非常 百万级 QPS 非常十万级 QPS 非常

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    我是如何用Redis做实时订阅推送的

    本来这个订阅功能应该是消息中心那边做的,但他们说这个短时间内做不了。所以让我这个负责优惠劵的做了-.-!。具体方案就是到具体的推送时间点了,coupon系统调用消息中心的推送接口,把信息推送出去。...公司目前注册用户6000W+,是哪家就不要打听了。。。比如有一张无门槛的优惠劵下单立减20元,那么抢这张劵的人就会比较多,我们保守估计10W+,百万级别不好说。...MQ虽然支持消息的延迟投递但尺度太大1s 5s 10s 30s 1m,用来做精确时间点投递不行!...第一redis 可以作为一个高性能的存储db,性能要比MySQL很多,并且支持持久化,稳定性。 第二redis SortedSet队列天然支持以时间作为条件排序,完美满足我们选出要推送的记录。...然后以MQ的形式把消息推送到消息中心,发MQ是异步的,算上其它处理0.5s。 其实发送20W的推送也就是10几s的事情。 ok~ 到这里我们整个定时任务集群就差不多基本落地好了。

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    我是如何用Redis做实时订阅推送的

    本来这个订阅功能应该是消息中心那边做的,但他们说这个短时间内做不了。所以让我这个负责优惠劵的做了-.-!。具体方案就是到具体的推送时间点了,coupon系统调用消息中心的推送接口,把信息推送出去。...公司目前注册用户6000W+,是哪家就不要打听了。。。比如有一张无门槛的优惠劵下单立减20元,那么抢这张劵的人就会比较多,我们保守估计10W+,百万级别不好说。...MQ虽然支持消息的延迟投递但尺度太大1s 5s 10s 30s 1m,用来做精确时间点投递不行!...第一redis 可以作为一个高性能的存储db,性能要比MySQL很多,并且支持持久化,稳定性。 第二redis SortedSet队列天然支持以时间作为条件排序,完美满足我们选出要推送的记录。...然后以MQ的形式把消息推送到消息中心,发MQ是异步的,算上其它处理0.5s。 其实发送20W的推送也就是10几s的事情。 ok~ 到这里我们整个定时任务集群就差不多基本落地好了。

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    天生强大的Redis是如何做实时订阅推送的

    本来这个订阅功能应该是消息中心那边做的,但他们说这个短时间内做不了。所以让我这个负责优惠劵的做了-.-!。具体方案就是到具体的推送时间点了,coupon系统调用消息中心的推送接口,把信息推送出去。...公司目前注册用户6000W+,是哪家就不要打听了。。。比如有一张无门槛的优惠劵下单立减20元,那么抢这张劵的人就会比较多,我们保守估计10W+,百万级别不好说。...MQ虽然支持消息的延迟投递但尺度太大1s 5s 10s 30s 1m,用来做精确时间点投递不行!...第一redis 可以作为一个高性能的存储db,性能要比MySQL很多,并且支持持久化,稳定性。 第二redis SortedSet队列天然支持以时间作为条件排序,完美满足我们选出要推送的记录。...然后以MQ的形式把消息推送到消息中心,发MQ是异步的,算上其它处理0.5s。 其实发送20W的推送也就是10几s的事情。 ok~ 到这里我们整个定时任务集群就差不多基本落地好了。

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    我是这样用Redis实现消息定时推送的!

    本来这个订阅功能应该是消息中心那边做的,但他们说这个短时间内做不了。所以让我这个负责优惠劵的做了-.-!。具体方案就是到具体的推送时间点了,coupon系统调用消息中心的推送接口,把信息推送出去。...公司目前注册用户6000W+,是哪家就不要打听了。。。比如有一张无门槛的优惠劵下单立减20元,那么抢这张劵的人就会比较多,我们保守估计10W+,百万级别不好说。...MQ虽然支持消息的延迟投递但尺度太大1s 5s 10s 30s 1m,用来做精确时间点投递不行!...第一,redis 可以作为一个高性能的存储db,性能要比MySQL很多,并且支持持久化,稳定性。...然后以MQ的形式把消息推送到消息中心,发MQ是异步的,算上其它处理0.5s。 其实发送20W的推送也就是10几s的事情。 ok~ 到这里我们整个定时任务集群就差不多基本落地好了。

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    我是这样用Redis实现消息定时推送的!

    本来这个订阅功能应该是消息中心那边做的,但他们说这个短时间内做不了。所以让我这个负责优惠劵的做了-.-!。具体方案就是到具体的推送时间点了,coupon系统调用消息中心的推送接口,把信息推送出去。...公司目前注册用户6000W+,是哪家就不要打听了。。。比如有一张无门槛的优惠劵下单立减20元,那么抢这张劵的人就会比较多,我们保守估计10W+,百万级别不好说。...MQ虽然支持消息的延迟投递但尺度太大1s 5s 10s 30s 1m,用来做精确时间点投递不行!...第一,redis 可以作为一个高性能的存储db,性能要比MySQL很多,并且支持持久化,稳定性。...然后以MQ的形式把消息推送到消息中心,发MQ是异步的,算上其它处理0.5s。 其实发送20W的推送也就是10几s的事情。 ok~ 到这里我们整个定时任务集群就差不多基本落地好了。

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    聊一聊消息队列

    ,可能因为吞吐量的原因,ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低,RocketMQ因为有相当好的性能,抗过了阿里的双十一,双十二等,所以越来越活跃,但是别去管那么多,消息中间件都差不多,懂一个了去学其他的也都一样...Redis作为缓存,但是我们说了,任何数据库(关系型和非关系型)都有它的承受能力,而且并不是所有东西都适合放进Redis,所以这时消息队列就扮演了重要的角色,我们看一看没引入消息队列时的情况。...可以看出所有请求都掉在DB上,DB不死谁死啊,显然这样不行,我们看看引入消息队列后的样子 从上图可以看出我们五年引入消息队列后,所有的用户请求并不是全部投放到数据库,而是投放到MQ,然后再投放到消息队列...,因为队列是有顺序的,所以就减轻了数据库的压力, 还可以设置队列值的长度,只允许多个消息进入,这是允许的,因为这个社会本来就是弱肉强食的社会,还需要有一定的运气,如果运气不好,在进入消息队列队列满了,...那就是命吧,没有抢到,如果运气,是第一个进入队列的,那么恭喜你秒杀成功,最好再去买张彩票,说不定就暴富了!

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    消息中间件的对比

    消息中间件性能究竟哪家强? 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。...现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。 那么,消息中间件性能究竟哪家强?...RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。...ZeroMQ 号称最快的消息队列系统,尤其针对大吞吐量的需求场景。...Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统,除了性能非常之外,还是一个工作良好的分布式系统。

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    Kafka、RabbitMQ、RocketMQ消息中间件的对比 —— 消息发送性能-转自阿里中间件

    引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。...那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)做了性能比较。...RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。...在同步发送场景中,三个消息中间件的表现区分明显: Kafka的吞吐量高达17.3w/s,不愧是高吞吐量消息中间件的行业老大。这主要取决于它的队列模式保证了写磁盘的过程是线性IO。...它支持AMQP协议,实现非常重量级,为了保证消息的可靠性在吞吐量上做了取舍。我们还做了RabbitMQ在消息持久化场景下的性能测试,吞吐量在2.6w/s左右。

    1.7K40

    RocketMQ从同步集群部署

    RocketMQ从同步集群部署 服务器环境: 服务器IP 操作系统 备注 192.168.8.16 Centos7.5 JDK(1.8+)、RocketMQ(5.1.2) 192.168.8.18...,而是记录一个数据的位置,记录之后再把消息存到commitlog文件里 mapedFileSizeCommitLog=1073741824 # ConsumeQueue每个文件默认存30W条,根据业务情况调整...,而是记录一个数据的位置,记录之后再把消息存到commitlog文件里 mapedFileSizeCommitLog=1073741824 # ConsumeQueue每个文件默认存30W条,根据业务情况调整...,而是记录一个数据的位置,记录之后再把消息存到commitlog文件里 mapedFileSizeCommitLog=1073741824 # ConsumeQueue每个文件默认存30W条,根据业务情况调整...,而是记录一个数据的位置,记录之后再把消息存到commitlog文件里 mapedFileSizeCommitLog=1073741824 # ConsumeQueue每个文件默认存30W条,根据业务情况调整

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    Java中的5大队列,你知道几个?

    大家,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 本文已收录至 https://github.com/vipstone/algorithm 《算法图解》系列。...其实 Java 中的这些队列可以从不同的维度进行分类,例如可以从阻塞和非阻塞进行分类,也可以从有界和无界进行分类,而本文将从队列的功能上进行分类,例如:优先队列、普通队列队列、延迟队列等。...按功能分类 接下来就是本文的重点了,我们以功能来划分一下队列,它可以被分为:普通队列、优先队列队列、延迟队列、其他队列等,接下来我们分别来看。...队列(Deque)是指队列的头部和尾部都可以同时入队和出队的数据结构,如下图所示: 接下来我们来演示一下队列 LinkedBlockingDeque 的使用: import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque...总结 本文讲了 Java 中的 5 种队列:普通队列队列、优先队列、延迟队列、其他队列

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    软件架构-rocketmq之初识消息中间件

    5.Message消息:服务端与客户端之间的传输数据对象。6.Queue队列 :包含待读取消息的准备区域(点对点)。7.Topic主题:发布消息的分布机制(发布&订阅)。...3.经历过双十一(你们公司的肯定没有淘宝11的值高吧)。4.Java语言实现。5.架构轻、源码可读性(更面向过程符合国人的风格)。6.生态圈完善,配套。7.开源社区活跃。...普通顺序消息 顺序消息的一种,正常情况下可以保证完全的顺序消息,但是一旦发生通信异常,Broker重启,由于队列总数发生变化,哈希取模后定位的队列会变化,产生短暂的消息顺序不一致。...如果服务器部署为同步写模式,此缺陷可通过备机自动切换为主避免,不过仍然会存在几分钟的服务不可用(依赖同步写,主备切换,自动切换功能目前还未实现)目前已知的应用只有数据库binlog同步强依赖严格顺序消息...Message Queue 在RocketMQ中,所有的消息队列都是持久化,长度无限的数据结构,所谓的长度无限是指队列中的每个存储单元都是定长,访问其中的存储单元使用offset来访问,offset为java

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    『互联网架构』软件架构-rocketmq之初识消息中间件(60)

    RocketMq、 Kafka、ActiveMq(严格jms jsr914)、RabbitMq (二)为什么要用消息中间件 11数据的实时展示 ?...经历过双十一(你们公司的肯定没有淘宝11的值高吧)。 Java语言实现。 架构轻、源码可读性(更面向过程符合国人的风格)。 生态圈完善,配套。 开源社区活跃。...普通顺序消息 顺序消息的一种,正常情况下可以保证完全的顺序消息,但是一旦发生通信异常,Broker重启,由于队列总数发生变化,哈希取模后定位的队列会变化,产生短暂的消息顺序不一致。...如果服务器部署为同步写模式,此缺陷可通过备机自动切换为主避免,不过仍然会存在几分钟的服务不可用(依赖同步写,主备切换,自动切换功能目前还未实现)目前已知的应用只有数据库binlog同步强依赖严格顺序消息...Message Queue 在RocketMQ中,所有的消息队列都是持久化,长度无限的数据结构,所谓的长度无限是指队列中的每个存储单元都是定长,访问其中的存储单元使用offset来访问,offset为java

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